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与非AI
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佐思汽研发布《2026年汽车AI大模型技术研究报告》，通过梳理2026年汽车行业主流的AI大模型技术，洞察汽车AI技术的侧重点变化与趋势演进。
2026年，汽车AI大模型技术重点布局以下领域：
图：主流的汽车AI大模型技术类型（部分）
整理：佐思汽研
表：主流的汽车AI大模型技术案例（部分）
整理：佐思汽研
总的来讲，相比前两年大模型卷参数规模，2026年的大模型技术更务实，纵向聚焦服务场景所需要的技术路线，并不断进行优化，兼顾创新。而服务于特定场景的技术（如轨迹规划、蒸馏部署），已经开始展现出收敛的迹象，但在工程落地的细节上，依然展现了一些独有方案和创新点。也就是说，2026年大模型技术的竞争正在从"谁的模型强"转向"谁的链路效率高"。
同时，以上技术在应用场景中也并非独立使用，往往与其他技术混搭构建方案，典型如多模态+知识图谱、强化学习+扩散模型+特征表示与建模优化、多智能体系统+AI编排、训练+部署等。
特定场景下，不同技术路线的混搭
整理：佐思汽研
以下选取几个特定的技术领域阐述：
降低计算开销的三个技术路径
车端芯片算力持续增加，但座舱与智驾域的复杂任务并行依然可能使得算力捉襟见肘。针对这种问题，在资源不变的前提下，从降低计算开销的角度，一共有三个技术路径：
模型侧：参数规模调整（比如蒸馏，剪枝，参数共享，低秩分解等）、模型精度调整（量化等）、模型架构迭代（注意力机制变体，MoE等）。
推理框架侧：投机解码，KV缓存优化，缓存复用，早退等。
算子与编译器侧：算子融合，量化内核，显式编排等。
其中最常用的开销优化路线是调整模型参数与精度。而相比前两年，2026年车企在模型架构与推理框架等路线上的技术开发也变得更加丰富，包括MoE、KV缓存优化等技术手段。
01、注意力机制变体
2026年的注意力机制变体主要应对“车端/端侧受限算力”场景的痛点，聚焦解决标准 softmax 注意力随序列长度二次方增长的计算/显存开销，架构设计上采用“轻量注意力变体+标准注意力”结合的形式：
部分车企使用注意力机制变体的情况
整理：佐思汽研
以小米的MiMo-V2.5 系列推理优化过程为例，采用Hybrid SWA（混合窗口注意力）将 KVCache 存储降至 Full Attention 的约 1/7；MoE 以稀疏激活在保持模型容量的同时降低单 token 计算成本。降低的KVCache不仅能降计算开销，还能利用 SWA 优化出的显存余量，将 Expert Parallelism 缩减至原先的 1/2，减少跨机通信，将端到端 Prefill 性能提升约 40%，进而提升训练卡的利用率。
小米将SWA算法应用在开销优化过程中
图片来源：小米mimo
MiMo-V2.5 系列推理优化的关键点
数据来源：小米mimo；整理：佐思汽研
02、MoE架构
MoE架构不砍参数，通过稀疏化手段控制推理过程的开销，2026年车企MoE技术聚焦于负载均衡、训练-推理路由差异、视觉 token 冗余等问题上。
MoE技术使用情况
数据来源：公开信息；整理：佐思汽研
同样采用MoE架构，不同场景的router处理方式也不同：
输入导向激活（传统MoE）：传统MoE依赖“面向输入的激活”，即直接根据当前的输入token来决定激活哪个专家。这种方式在处理多任务或多模态输入时有优势，但在需要复杂多步推理（GUI Agent）的场景下并非最优。
输出导向激活（CoME）：如小米的CoME架构，采用“面向输出的激活”，将专家的激活与具体的推理阶段（如屏幕总结、子任务规划、动作决策）对齐。
场景特征路由（EMoE）：比亚迪的智驾方案采用EMoE，其Router引入独立的场景路由器，直接输入场景特征（如左转、右转、直行等），并在所有层中保持一致的路由选择，以此加速模型收敛。
任务/模态感知路由：吉利的方案中，MoE专家调度单元会基于当前任务类型（如“记忆存储”“记忆检索”）与特征的模态权重，通过门控网络分配权重并采用Top1路由策略选择主导专家。
03、剪枝 & 量化
剪枝与量化是模型部署中，针对算力紧缺与时延增加情况下的常用手段（尤其是端侧模型部署）。
以理想与小鹏为例，用在不同场景下的剪枝与量化技术侧重点如下：
不同场景下的剪枝与量化技术（示例：小鹏、理想）
数据来源：公开信息；整理：佐思汽研
NAR的潜力开始显现
当前，自回归架构模型（AR）凭借成熟的生态与显式序列监督能力，广泛应用于语音对话、自动驾驶规划、座舱 Agent 等场景（如 MoonCast、Transfuser 及众多基于 AR 的世界模型）；同时，AR 模型因逐 token/帧顺序生成，普遍存在高推理延迟与稳定性隐患（词跳过、长段不可懂、暴露偏差等）。
与之相对，非自回归模型（NAR）近年来在单语 TTS、语音对话、驾驶规划等场景中展现出了一系列优点——适配后的稳定性、效率、性价比（以小米 ZipVoice-Dialog、OmniVoice，长安 FlowR2A，理想 TrajHF 等为代表）。虽然由于在复杂任务中的工程落地仍受数据、部署范式等基础支撑限制，应用场景还不算丰富，但 NAR 通过并行生成或流匹配/扩散范式，在多项基准上实现了对 AR 基线的速度与质量反超，仍然算是具有潜力的技术路线之一。
NAR与AR模型的特点对比
图片来源：佐思汽研
NAR模型 的生成速度、适配后的稳定性与算力友好优势可以支撑其作为 AI 生成与决策的新范式，眼下受限于原生适配难度、数据支撑与工程路径依赖，预计会与 AR模型在技术演进中长期持续并存。
使用NAR的部分技术
数据来源：公开信息；整理：佐思汽研
多智能体技术：统一的调度核心+不同的信息共享机制
2026-2027年，模型厂商依旧在提升基座大模型能力，硬件厂商在以每年60-70%的速度压低Token成本，如何用好大模型技术，解决现有特点就是重中之重。体现在车端，其中之一就是"Always-on Agent"。其主流构建方式仍归属于多智能体技术。
2026年的多智能体技术，在技术路径上趋向于收敛，在应用场景上进行横向扩展：既采用了“中枢+专家”的主流范式，又从单一的座舱、智驾场景延伸至跨系统、跨领域协作的场景（运维、营销、制造等）。
2026年多智能体技术的应用特性
图片来源：佐思汽研
其中，不同厂商的多智能体技术使用了不同的Agent协同机制，整体上看中心化星型调度类型的使用频次会高些，但是在特定场景下使用其他架构效果更优。
2026年不同厂商的多智能体技术
数据来源：公开信息；整理：佐思汽研
2026年的多智能体系统：
不设置能力重复的智能体，而是划分出功能型、角色型、认知型多类专用子智能体（包括规划、搜索、执行、防御、分析、学习等智能体）各司其职完成对应子任务；
智能体之间依靠不同的协作机制（A2A 协议、全局状态共享、数据交互接口、核间指令帧、Memory 读写、流式缓存等标准化通信与状态共享路径），保障信息高效流转、状态保持一致。
各个子智能体完成任务后，由中枢模块汇总全部子任务结果，整合输出最优方案并反馈执行，实现并行处理业务提升实时性，依靠分工备份增强安全鲁棒性。
2026年多智能体技术的架构特性
图片来源：佐思汽研
以一汽基于智能体的发动机ECU为例：
该方案架构在异构多核SoC上划分三个物理隔离的计算域，分别部署“反应、规划、学习”三类智能体：
运行于ASIL-D锁步核的反应智能体，以≤1ms周期采集传感器信号、毫秒级处理爆震等紧急工况并具备紧急接管权；
运行于ASIL-B高性能核的规划智能体，调用本地共享数字孪生引擎（物理机理模型+神经网络）对多组候选控制策略进行仿真，经多目标优化生成最优控制参数，通过带置信度、有效期和CRC校验的结构化数据帧下发；
运行于QM协处理器的学习智能体，在后台采集控制偏差数据，仅对数字孪生模型做增量式更新。
三者通过MPU保护的共享内存分区、核间中断安全通信，并配套故障降级、模型验证更新等机制，从而在保证ISO 26262功能安全的前提下，实现“实时应急—前瞻规划—在线校正”的全闭环自优化控制。
一汽基于智能体的发动机ECU方案架构
图片来源：一汽
一汽基于智能体的发动机ECU工作流程
图片来源：佐思汽研
除了多智能体技术，主动服务场景也借助“Claw”类技术加快落地步伐。
如理想StreamingClaw，可认为是一个具身Agent：
用增量流式推理加主从代理，让车不再把视频当离线文件慢慢处理，而是像人一样边看边更新。
StreamingReasoning负责实时感知规划，StreamingMemory用层级记忆演化存多模态经验，StreamingProactivity持续监控风险并主动触发
实现开车时盯着车主有没有打哈欠、玩手机并主动预警，取车时主动打招呼，还能实时识别乘客手里的物品。
把视角拉到整车，Agent竞争从"单产品功能战"升维到"全场景生态体验战"，Agent服务正从"配置表上的一堆功能"，变成"一个会主动找你、但把驾驶权留给你"的伙伴。
「联系方式」手机号同微信号
产业研究部丨符先生 15810027571
赵先生 18702148304
数据服务部丨张女士 13716037793
战略咨询部丨韩女士 15810133447
推广传播部｜廖女士 13718845418
杜先生 13910162318
