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1995年，一个叫尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）的美国麻省理工学院教授，在《数字化生存》（Being Digital）中写下了一个日后被反复引用的判断：“计算不再只和计算机有关，它决定我们的生存。”

那一年，中国最早的一家网络公司“瀛海威”在中关村零公里处立起一块广告牌：“互联网离中国有多远？向北1500米。”后来的故事已被写入商业史。互联网从一串代码演变为一种生存方式，从实验室的幽微之光蔓延至城市、乡村、工厂与家庭，直至成为所有人每天呼吸的空气。

一切正在被改写。

2026年3月26日，阿里千问被接入红旗汽车智能座舱，据悉，首发将搭载于红旗HS6PHEV。

用户在车里说一句“先去北京大学，中午找一家沿途方便又好吃的烤鸭店，下午5点前我要到T3航站楼”，系统便同时理解了导航、用餐与时间约束等多重需求，结合实时路况和商户状态，生成完整行程。

当一条模糊的自然语言意图被拆解、编排并推送到车端执行时，一个分水岭时刻就此到来：比特不再是屏幕上流淌的文字，它开始转动方向盘、调度车辆，执行真实的物理动作。

由此，尼葛洛庞帝的“数字化生存”翻到了新篇章。这一次，它叫“AI化生存”。

数字化生存关注的是信息的流动，让比特以最低成本、最高效率地抵达世界的每一个角落。AI化生存则聚焦于智能的生成，让机器不再停留于传输信息，而是理解意图、拆解任务、调度资源，并最终在物理世界中完成执行。

从数字化生存，到AI化生存，比特开始重塑原子，语言正在成为行动本身。

01

序曲：千问上车

汽车正是当前物理世界里，AI 助手最理想、也最具挑战性的载体，没有之一。“通用AI助手首次以完整形态进入车载场景”，这项进展的每一个细节都值得认真思考。

在此之前，车载AI产品大致可分为两类：一类是语音指令的简单替代，让用户用说话代替点击，底层逻辑仍是“唤醒-执行”的线性反馈；另一类是所谓“大模型上车”，即在车机中嵌入一个大语言模型，能聊天、能问答，但始终被圈养在“对话”的围栏之内。

从“AI上车”到“通用AI助手上车”，质变之别。

特斯拉第一个吃螃蟹，Grok成AI副驾。2025 年 7 月 9 日，马斯克宣布 xAI 的 Grok 4 大模型将作为 AI 助手登陆特斯拉车载系统，消息当日特斯拉股价大涨 4.7%。

这并非情绪炒作，背后有深层逻辑：Grok 颠覆了传统车机思路，它不只是车载语音助手，更是马斯克 “自动驾驶 + AI 生态” 战略的核心棋子。

让我们具体看看Grok给特斯拉带来了什么。用户可以直接用自然语言描述复杂的出行需求，例如：“在去机场的路上，帮我找一家评分高的泰式餐厅，并且附近步行范围内要有超级充电站。”

这句话里包含了多个复合条件：目的地是机场、菜系是泰式、要求高评分、要有超级充电站。传统车机根本无法理解如此复杂的口语化需求，而Grok则能够准确提取所有意图参数，并结合实时数据生成最优推荐。

2025年12月9日，特斯拉正式推出Holiday Update，Grok的能力再次跃升，它首次可以直接参与车辆导航，为车主新增或编辑目的地。

千问上车的不同之处在于：它带着完整的“办事能力”进入了驾驶舱。

当用户说出包含多个模糊意图的自然语言指令时，千问需要完成的任务链条是：从一句话中提取至少三个独立意图（导航目的地、沿途餐饮、时间约束）；理解“方便又好吃”这种主观评价标准的模糊语义；调用实时路况、天气、商户状态等多源数据；进行联合优化计算；生成可执行的行程方案；联动车端应用执行。

这区别于“大模型+车机”的简单拼接，其本质在于模型直接进入决策链路，成为任务编排的中枢。如果说数字化生存时代的车载系统解决的是“如何高效传输导航指令”，那么AI化生存时代的千问解决的，则是“如何理解用户真实意图并生成最优行动方案”。前者是信息的流动，后者是智能的生成。

千问红旗方案则展示了另一种可能性：当用户说出复杂的出行需求时，系统直接在调度层面完成了多目标优化，并将决策结果推送到车端执行。模型不仅“理解”了用户说什么，还“知道”该做什么，并且“做到了”。

这正是从“屏幕内服务”走向“物理世界执行”的关键一跃。车载场景的复杂度远高于AI眼镜，它涉及实时性要求极高的路径规划、安全敏感的车控操作，以及多模态信息融合。能够在这一场景完成闭环，意味着AI助手的边界已被重新定义。

图：Grok与千问上车路径对比，来源：锦缎研究院

02

进化：AI化生存

2026年，一个新的产业共识正在形成：AI助手如果不进入物理世界，就永远只能是一个“屏幕前的应用”，而无法成为真正的“全能管家”。即用户可以问AI“今天吃点什么？”，但AI无法帮你下单；用户可以让AI“查合适的航班信息”，但AI无法帮你订一张机票。

所以可知千问的野心远不止于上车。它正在两个方向上同时延展，构筑一个覆盖比特世界与原子世界的完整版图。

第一个方向：向上兼容，接入各种“办事能力”。

回顾AI助手的发展历程，我们会发现一个清晰的进化轨迹。早期的AI助手本质上是一个“智能问答系统”——用户提问，AI回答。这种模式的局限性是明显的。用户需要的往往不是“标准答案”，而是“解决方案”。

当你问“附近有什么好吃的烤鸭店”时，你需要的不是一堆餐厅名字和评分，而是一个直接可以前往、可以直接预订座位、可以直接导航到达的完整服务闭环。

千问的进化方向，即打通数字和物理世界，就是要打破这种局限。

2026年1月，千问App宣布全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态，上线一系列AI办事功能。3月，“AI打车”能力上线，用户只需说“帮我打车去公司，要空气清新车”，系统便会理解“空气清新”这个非标需求，匹配车内整洁评分高、近期无烟味差评的车辆。3月26日，千问被接入红旗汽车座舱。

这套逻辑正在形成一个闭环：模型是大脑，阿里生态中积累二十余年的电商、出行、本地生活、支付能力是手臂。用户通过千问表达需求，模型调用相应的“办事能力”完成闭环交付。

 图：千问APP生态；来源：互联网

第二个方向：向下进入各种硬件形态。

2026年2月，36氪披露，千问将进入AI硬件领域，规划中的产品包括AI眼镜、AI耳机、AI指环，面向全球市场发售。3月初，千问AI眼镜在MWC（Mobile World Congress，世界移动通信大会）上亮相，千问App上的点外卖、打车等功能未来也将无缝迁移到终端设备中。

阿里在AI眼镜领域的核心差异化优势，在于与阿里生态的深度整合。AI眼镜不仅仅是“能听会说”的语音助手，更是深度集成阿里生态各种服务能力的AI助手：

•导航投射：眼镜可以直接显示来自高德的路线指引，用户无需低头看手机或车机；

•淘宝比价：看到任何商品时，用户可以让眼镜扫描并搜索淘宝同款；

•支付宝无感支付：与支付宝账户绑定后，眼镜可以完成“刷脸支付”。

千问在硬件侧的终极场景构想，是创建“跨设备协同”的AI服务体系。当用户同时拥有千问App、AI眼镜和车载千问时，它们通过统一账户和AI调度系统深度协同，实现无感衔接。

比如，用户早上在手机上让千问安排行程，中午上车后车载千问自动同步方案并优化路线，下午到达目的地后，眼镜千问继续提供导航服务。这种连续、自然的体验，让千问成为无处不在的AI管家，也构建了更高的用户粘性和生态壁垒。

在这个场景中，用户感受到的不是三个不同的设备，而是一个无处不在的AI管家。他不需要在手机、汽车、眼镜之间做选择，也不需要在切换设备时重新开始任务。一切都是连续的、自然的、无感的。

从商业角度看，跨设备协同意味着更高的用户粘性和更深的生态壁垒。

图：“跨设备协同”能力展望 来源：德勤

这两个方向的叠加，正在重构阿里自身的业务逻辑。

过去，阿里的生态体系以“APP”为中心，淘宝、高德、飞猪等各守一方，通过支付宝的支付能力串联。用户需要在不同APP之间切换，完成复杂任务。未来，千问或许能够成为整个生态的“统一入口”。用户不再需要知道“订机票要用飞猪、叫车要用高德、点餐要用淘宝闪购”，只需要对千问说一句话，模型在后端就能完成服务的拆解与调度。

图：GUI和LUI体系下用户交互对比 资料来源：申万宏源

这背后体现的正是从“信息流动”到“智能生成”的范式跃迁。

在数字化生存时代，阿里构建的是信息流动的基础设施——让商品信息、商家信息、支付信息高效匹配。而在AI化生存时代，阿里构建的是智能生成的中枢——让模型理解用户的模糊意图，自主拆解任务，调度海量服务完成闭环交付。

03

结语：一个新世界正在到来

1939年，图灵（Alan Turing）与维特根斯坦（Ludwig Wittgenstein）在剑桥进行了一场著名的论战。分歧的本质在于：图灵相信形式化建模可以逼近智能，维特根斯坦则坚持，理解必须在语境中发生。

维特根斯坦在《逻辑哲学论》（Tractatus Logico-Philosophicus）中写道：“我的语言的界限意味着我的世界的界限。”半个多世纪后，这句话为AI时代提供了最深沉的注脚。

在维特根斯坦看来，语言的意义不在于它与世界的“对应”，而在于它在具体情境中的“使用”。他提出的“语言游戏”概念强调：语言是动态的、充满活力的活动，不同的语言游戏有不同的规则和功能，意义在使用情境中得以确定。

这与当前AI语言模型的演进路径不谋而合。千问能够理解“先去北京大学，中午找一家沿途方便又好吃的烤鸭店”这样的复杂指令，恰恰是因为它学会了“语言游戏”的规则：它知道“先去”意味着路径优先级，“沿途”意味着空间约束，“方便又好吃”是主观评价与客观数据的融合判断。

这正是“AI化生存”的本质：我们正在创造一种新型的智能体，它不完全复制人类的理解方式，而是以它自己的方式，通过海量数据、模式识别、概率推理，通过“思考-执行-验证”的CLI循环，参与构建人类的生存图景。

1995年，尼葛洛庞帝预言了数字化生存。那个时代关注的是信息的流动，让比特以最低成本抵达世界的每一个角落。三十年后，AI化生存关注的，是智能的生成，让机器理解意图、拆解任务、调度资源，并最终在物理世界中完成执行。

比特正在重塑原子。语言正在成为行动。AI正在生存。

而我们，正在见证一个新世界的到来。