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AI上车进入新路径 英特尔携手产业伙伴构建智能座舱新范式

2026北京车展，英特尔围绕酷睿Ultra平台推出的AI Box解决方案，以“端侧AI算力平台”为核心切入点，联合整车厂与Tier1供应商，正在为智能汽车提供一条差异化的发展路径——让“AI智能体伴行”从概念走向现实。

在电动化浪潮逐渐进入深水区之后，2026年北京车展的产业焦点，正快速转向以AI为核心的智能化竞争。从智能驾驶到座舱体验，“AI如何在车上真正落地”成为行业关注的关键命题。首当其冲的自然是强大的端侧算力支持，但作为存量产品极大的汽车，并不是每一辆车都具有面向未来的算力能力，那些老款车型甚至是十年前的汽车就没有办法享受到AI带来的便利吗？

当然不是。本次车展上，英特尔围绕酷睿Ultra平台推出的AI Box解决方案，以“端侧AI算力平台”为核心切入点，联合整车厂与Tier1供应商，正在为智能汽车提供一条差异化的发展路径——让“AI智能体伴行”从概念走向现实。

·端侧AI成为智能汽车新基座

当前，车载AI能力的落地正面临一个现实问题：算力基础不均。大量存量车型在设计之初并未预留足够的AI计算能力，这使得AI功能升级难以普及。而英特尔给出的答案，是通过独立的AI Box，将端侧算力以“外接模块”的形式引入汽车体系。

基于酷睿Ultra平台打造的AI Box，本质上是一个集成CPU、GPU与NPU的异构计算单元。相比传统车规SoC的固定功能模式，这种架构具备更强的通用计算能力与灵活扩展空间，能够支持多模态AI、生成式AI以及复杂图形渲染等多类任务在本地运行。

在实际应用中，该方案不仅能够承担语音交互、智能推荐等基础功能，还可运行本地大模型，实现如视觉识别、环境理解、个性化生成等更复杂的AI能力。这种“端侧智能”路径，意味着汽车不再完全依赖云端，也能够实现低延迟、高隐私保护的AI体验。

·AI Box形态落地：从算力补丁到座舱中枢

与传统升级方式不同，英特尔AI Box并非简单的性能补丁，而是被定位为座舱AI智娱中心的核心组件。其采用即插即用设计，通过标准接口与车载系统连接，同时在架构上与车辆安全域进行隔离，在保证功能扩展的同时不影响整车安全。

在位于E3展馆的奇瑞汽车展台，基于酷睿Ultra 200系列处理器打造的AI Box产品已率先完成验证，并应用于风云T11等车型。该设备支持通过语音调用不同功能的资源包，实现车载娱乐、AI Agent服务等多种场景的灵活切换。借助本地算力，用户甚至可以在车内运行3A游戏等高负载应用，获得接近PC级别的交互体验。

进一步来看，这一方案的意义不仅在于功能丰富，更在于其可升级性。无论是前装还是后装，AI Box都可以作为统一算力平台，为车辆持续引入新能力，从而延长整车智能化生命周期。

·联合生态伙伴，构建AI座舱新体系

值得关注的是，英特尔并未单独强调硬件能力，而是通过与产业链伙伴的协同，展示其“平台+生态”的整体战略。

在Tier1（T1，一级供应商）层面，英特尔与均联智行合作，共同推进新一代座舱AI智娱中心的研发。依托酷睿Ultra平台的异构算力与软件生态，双方在AI算力调度、应用扩展以及多场景交互等方面实现协同，形成面向前装与后装市场的统一解决方案。这种合作模式，使芯片平台能够快速转化为可落地的系统能力。

在整车主机厂侧，奇瑞与长安分别从不同路径展开探索。奇瑞通过AI Box实现智能体服务的快速落地，而长安天枢智能座舱则将酷睿平台引入其体系，在高精度渲染、动态交互以及多模态生成方面进行深入开发。例如，通过生成式AI，用户可以实时定制座舱界面风格，使车内空间具备更强的个性表达能力。

与此同时，华阳集团也基于该平台推出相关产品，重点解决主机厂在升级过程中的成本与稳定性问题。通过独立控制器设计，AI Box能够分担车机负载，将地图渲染、视觉识别等高算力任务转移至本地执行，从而提升整体系统效率。

·从功能叠加到智能体伴行 英特尔路径的差异与挑战

英特尔在本届车展提出了一个核心概念非常有意思，叫做“AI智能体伴行”。这一理念的本质，其实是将车载AI从工具属性升级为具备持续交互能力的智能伙伴。

在技术实现层面，这依赖于几个关键能力的融合：包括多模态感知（语音、视觉、环境）、本地大模型推理能力（如7B级模型）以及实时算力调度与低延迟响应等。

通过这些能力的组合，AI不再局限于指令执行，而是可以根据驾驶状态、场景变化主动提供服务。例如在长途驾驶中提供情境化娱乐推荐，在日常通勤中进行个性化信息呈现，甚至通过视觉识别实现外部环境理解与互动。

这种转变意味着，智能座舱的核心正在从应用集合转向智能系统，而AI Box则成为这一系统的重要载体。从行业竞争格局来看，智能汽车算力平台主要存在两种路径：

一类是以专用车规芯片为核心，强调高度集成与定制化；

另一类则是以通用计算平台为基础，强调生态与扩展能力。

英特尔显然选择了后者。通过酷睿Ultra平台，其试图将PC时代成熟的软件生态与开发体系引入汽车领域，从而降低应用开发门槛，加速AI能力迭代。这种路径的优势在于灵活性与可持续升级能力，尤其适合快速演进的AI应用场景。

当然，这一模式也面临一些挑战，比如如何在车规环境下实现长期稳定性，以及与现有车载架构高效融合等。这些问题，仍需通过产业链协同与持续工程优化来解决。

·结语：AI汽车进入生态竞争阶段

综合本届车展信息可以看到，AI正在从单点功能演进为系统性能力，而智能汽车的竞争，也从硬件参数逐步转向“算力平台+生态能力”的综合比拼。英特尔通过AI Box所展示的，是一种不同于传统路径的解决方案：以端侧AI为核心，通过模块化算力扩展与开放生态合作，让更多车辆具备持续进化的能力。

当AI真正成为随行的智能体，汽车的角色也将发生变化——从交通工具，转变为具备认知与交互能力的智能空间。而围绕这一转变展开的技术与产业竞争，才刚刚开始。

咱厝科学家洪晓瑜为嫦娥四号深空护航

原标题：咱厝科学家洪晓瑜为嫦娥四号深空护航

20日，党和国家领导人在北京会见探月工程嫦娥四号任务参研参试人员代表。受会见的代表中，有一位是泉州人。他就是来自南安蓬华镇的洪晓瑜。

海峡网2月22日讯 （泉州网记者 黄耿煌 陈灵 通讯员 戴泽文 文/图）最近国产科幻电影《流浪地球》成为热门话题，也让人们把目光再度聚焦浩瀚的宇宙。

20日，党和国家领导人在北京人民大会堂会见探月工程嫦娥四号任务参研参试人员代表。受会见的代表中，有一位是泉州人。他就是来自南安蓬华镇的洪晓瑜。洪晓瑜现任中国科学院月球与深空探测总体部副主任，探月工程测控系统VLBI测轨分系统总指挥，中科院上海天文台研究员、台长、博士导师。作为探月工程VLBI测轨分系统的总指挥，洪晓瑜圆满地完成了嫦娥1号、2号、3号、4号VLBI测轨任务。

洪晓瑜

考进厦大前 天文科学家险些成木匠

1961年出生的洪晓瑜上大学之前一直都在南安生活求学。如果没有当年恢复高考，这位成功将VLBI技术应用到探月工程的专家也许将是一位出色的木匠。

1976年，因未恢复高考，从南安诗山中学高中毕业的洪晓瑜面临无学可念的境地。于是，他回到蓬华大演村，跟着村民们一起种地、犁田、插秧、学做木工。“他是一个无论做什么，认定了就不回头、喜欢钻研的人。他的木工手艺很快就拔尖了。”蓬华大演村老人协会会长洪安份说，洪晓瑜学做木匠时，每天都勤快地练习，手指磨出水泡也不休息，一心想着怎么做好。现今，大演老家里还留着他当年做的木架子、雕刻的木头花。2018年7月返乡探亲时，洪晓瑜还能拿出当年雕刻的木麒麟摆弄。

恢复高考后，洪晓瑜于1978年考入厦大物理系。从厦大毕业后，洪晓瑜又到北京大学攻读天体物理，后来到中国科学院上海天文台攻读研究生，随后就留在上海天文台工作，长期从事天文研究。

自幼向往星空 严厉家教铸就钻研品质

“他少年时就显示出对星空的向往和探索的欲望。”洪晓瑜的母亲洪婉如说，洪晓瑜读初中时，有一次看到流星划过天空，就立即和他的物理老师探讨流星发光的原理。

强烈的兴趣和家庭浓厚的学习氛围，为洪晓瑜埋下了科学梦的种子。洪晓瑜的父亲是一位教师，母亲是医药厂职工。父母对洪晓瑜的影响很大，严苛的家教让他从小就养成了实事求是、严谨自律、刻苦钻研的品质。洪晓瑜回忆起儿时的一件事，“当时我还小，向同学借了4分钱买了一个乒乓球。父亲发现后，觉得我不应该有钱买乒乓球。问明我是借钱买的后，马上给钱让我拿去还，跟我说要懂得自律，要做力所能及的事”。

没人想到，在这样的品质引领下，洪晓瑜最后做“力所能及的事”，竟是深空探测，为我国的探月工程进行VLBI测轨。

组网超级望远镜 能定位嫦娥四号还能导航

卫星发射后进入深空，飞到哪里，飞行路线是否合乎预定轨道，中途是否需做调整，这些关键信息都需要精密测控。这时，VLBI测轨分系统就作为测控系统不可或缺的一部分，与我国航天测控网一起精密测定轨道，为卫星保驾护航。

VLBI是甚长基线干涉测量技术的缩写。简单地讲，就是把几个望远镜联合起来，达到一架更大望远镜的观测效果。这是因为，虽然射电望远镜能“看到”光学望远镜无法看到的电磁辐射，实现进行远距离和异常天体的观测，但如果要达到足够清晰的分辨率，就得把望远镜的天线做成几百公里，甚至地球那么大。VLBI是现代天文观测中分辨本领最高的观测手段之一，洪晓瑜长期从事VLBI天文研究工作，并作为主要的推进者之一成功地将VLBI技术应用到我国的探月工程。

“四姑娘”嫦娥四号飞往月球并着陆在月球背面进行探测。为实现与地面站的通信，科学家们在太空里“布”了一个通信站——中继星“鹊桥”。此次，洪晓瑜所在的中科院上海天文台用65米口径的天马望远镜，再次与北京密云站、云南昆明站、乌鲁木齐南山站的射电望远镜携手组成甚长基线干涉测量（VLBI）网——其测量精度或测量分辨率等效于口径3000多公里的“超级望远镜”。

“我们通过接收卫星信号、宇宙射电源互相交叉观测的校准，并对电离层等误差予以修正，可以精准定位其空间位置。”嫦娥四号VLBI测轨分系统总指挥洪晓瑜介绍。从射电望远镜接收数据，到位于佘山科技园的指挥中心处理、计算出结果，只需不到1分钟——比嫦娥一号、二号时的速率提升了十多倍！

在“四姑娘”从地球飞往月球的路上，洪晓瑜带领上海天文台的科研人员们通过VLBI网及时看清她的轨迹，并预报她后续轨道，为其“导航”，确保她能顺利抵达月球预定轨道，并安全软着陆月球背面。

“作为天文学家，就是要探索空间科学的长远方向。”洪晓瑜说，空间科学要有大的发展，月球探测只是初期的一步。而天文专家参与探月工程，可以得到很多科学研究的数据，为我们将来把目光投向更遥远的天体，开展火星、金星乃至更远的宇宙空间探测作准备。