2026年6月9日，全新出行品牌AIVA的正式问世，为这个行业难题给出了全新答案。作为赛豆科技旗下的AI先锋生态出行品牌，AIVA背靠国资、赛力斯、宁德时代等多方顶级产业资本，依托现代化独立公司治理模式运营，从诞生之初就集齐了产业核心资源。
在产业协同布局上，赛力斯提供成熟的整车制造体系与供应链管控经验，筑牢车辆生产制造的硬件根基；宁德时代赋能顶尖动力电池技术，补齐新能源汽车的能源核心短板；火山引擎豆包大模型则带来领先的AI算法与智能座舱全套解决方案，搭建智能化核心底座。三位一体的顶级产业组合，让AIVA跳出了新势力造车的资源困境，拥有了重构行业逻辑的底气。
本次品牌发布会上，AIVA Origin Concept概念车惊艳亮相，首款量产车型AIVA ME7也正式公布研发规划。但整场发布会最具行业变革意义的，并非全新车型的亮相，而是AIVA抛出的颠覆性造车理念——AI定义汽车，先有AI，再有车。这不仅是一句品牌口号，更是一套彻底颠覆传统的造车新范式：将AI从汽车的附属工具，升级为贯穿产品全链路的核心主导，实现AI前置化、底层化、原生化造车。
三次造车范式迭代：行业始终未跳出“技术主导”思维
纵观百年汽车工业发展史，汽车产品的定义权历经三次关键性范式迁移，每一次变革都推动产业链完成系统性重构，但始终未能突破“技术先行”的固有思维桎梏。第一个阶段，是机械定义汽车的传统工业时代。彼时，汽车的核心竞争力完全依托机械工程能力，产品差异集中体现在动力总成、底盘调校、硬件工艺等维度。发动机热效率、变速箱传动逻辑、底盘悬挂参数、金属加工精度，共同划定了汽车产品力的天花板。各大车企的竞争，本质是机械制造工艺与工程调校理念的比拼，汽车是纯粹的机械工业产物。
第二个阶段，是电子电气架构定义汽车的智能化萌芽时代。随着汽车排放法规升级、主动安全需求普及，纯机械控制逐步被电控系统替代。ECU全面接管发动机管理，ABS、ESC、燃油直喷等智能电控配置成为标配，整车电子电气架构复杂度持续攀升，部分车型的分布式ECU数量突破百个。以博世、大陆、电装为代表的供应链企业掌握核心话语权，汽车的定义边界，从传统的钢铁、橡胶硬件，延伸至芯片、电路与底层代码。
第三个阶段，是软件定义汽车（SDV）的行业革新时代。集中式电子电气架构全面取代分布式架构，域控制器、中央计算平台成为整车智能核心，OTA远程迭代技术打破了“出厂即定型”的传统局限，让汽车功能可以持续更新迭代。软件能力、迭代速度、智能体验，成为车企全新的核心竞争力。
三次迭代层层升级，让汽车从机械化走向电子化、软件化，但本质上都是“术”的革新，而非“道”的突破。所有造车逻辑始终围绕“现有技术能造出什么车”展开，以企业技术储备为核心出发点，而非用户真实需求，行业始终没能跳出技术主导的固有框架。
AI原生造车：首次实现“用户需求前置”的底层颠覆
AIVA的出现，彻底打破了百年造车的固有逻辑。依托大模型的深度赋能，AI首次实现大规模整合、解析真实用户出行数据与持续反馈，让造车的核心逻辑从“技术能造什么”，真正转向“用户需要什么”，完成了行业底层逻辑的颠覆性变革。不同于所有传统车企“先造车、后加AI”的适配模式，AIVA将AI定为整车产品的核心基础设施，贯穿从前期需求洞察、中期产品定义、后期体验落地的全流程，打造真正的AI Native汽车产品。其提出的“AI定义汽车，先有AI，再有车”，依托两大核心底层逻辑，缺一不可、相辅相成。
在上游产品规划阶段，AI以人为核心、以需求为导向，重构产品定义逻辑，摒弃传统技术先行的思维；在下游产品开发阶段，依托大模型底层AGI能力，实现真正的智能交互体验，摆脱传统预设脚本的局限。两大维度协同落地，让AI不再是汽车的功能点缀，而是整个产品体系、组织体系的核心地基。
从左到右依次为：陈婧文，火山引擎智能座舱负责人；杨立伟，火山引擎副总裁；
张正源，AIVA董事长；李博，AIVA总裁、产品经理
上游重构：AI挖掘真实需求，告别经验化造车误区
传统车企的产品规划，高度依赖行业经验、人工调研、竞品对标三大模式，存在天然的认知局限与数据盲区。人工调研只能捕捉用户表层诉求，就像用户经典的“想要更快的马”表述，背后隐藏的“高效出行”核心需求，往往被表层诉求掩盖；而竞品对标更是局限在固有行业坐标系内，只能优化现有短板，无法创造全新的产品赛道与用户价值。AIVA彻底推翻了这套传统规划逻辑，依托AI实现需求挖掘的全面升级。品牌不再依靠少量用户样本、行业经验预判产品方向，而是实时汇聚海量用户出行反馈、市场动态数据、场景行为数据，通过大模型完成非结构化数据的高效解析、趋势洞察与需求推理，挖掘出人工团队无法感知、无法触及的潜在需求与全新场景。
对于这套全新逻辑，AIVA总裁、产品经理李博给出了精准的比喻：“过去是人在前面挖矿，人眼、人力、经验决定了挖掘的边界；现在是AI在前面挖矿，人在后面淘金，数据体量、挖掘效率、需求精度都实现了量级提升。”
AIVA总裁、产品经理李博
与此同时，AIVA摒弃了行业通用的“模板化用户画像”。传统“年龄、薪资、职业”的标准化画像，只是用户特征的平均拼接，与真实、多元、碎片化的用户出行场景严重脱节，极易造成真实需求的遗漏。而AI能够从海量真实出行数据中，还原高频、真实、碎片化的出行场景簇，精准捕捉那些长期被行业忽略、却反复出现的用户痛点，围绕真实场景定义产品功能，让造车真正贴合用户所需。
下游革新：模型替代规则，智能体验实现自我进化
如果说上游的产品重构是看不见的底层变革，那么下游的体验革新就是用户可直接感知的核心升级。传统智能汽车的交互体系，本质是规则驱动，其能力边界完全等同于工程师的想象力边界。所有交互场景、响应话术、功能逻辑，都需要工程师提前预设编码，未被录入系统的场景，一律无法识别、无法响应。面对用户情绪化、场景化、个性化的复杂表达，传统车机只能陷入“无匹配规则”的僵局。AIVA彻底摒弃了规则驱动的底层架构，采用大模型原生驱动体系，实现智能体验的跨越式升级。模型无需提前穷举所有出行场景，能够自主识别用户对话语境、情绪状态、出行场景与行为逻辑，针对任意场景给出无预设、高适配、个性化的动态响应。
更核心的优势在于持续进化能力。传统规则系统无法自主学习、自我优化，用户使用再久，体验也不会发生变化。而AIVA的AI模型具备自主迭代能力，能够持续记录、学习、适配用户的出行习惯、交互偏好、场景需求，用车时间越久，对用户的理解越深刻，智能体验越贴合个人需求，实现“越用越懂、越用越新”的成长式体验。
结语：AIVA以AI原生逻辑，开启汽车新时代
从机械定义、电子定义、软件定义，到如今的AI定义，汽车产业的核心变革终于从“技术迭代”走向“用户重构”。AIVA的品牌问世，真正解答了新时代汽车产业的核心命题：当造车以用户为原点、以AI为核心、以真实场景为依托，汽车将彻底摆脱硬件工具的属性，成为懂用户、会思考、能进化的智能出行伙伴。
