当前，全球汽车产业正加速驶入一个由AI深度驱动的智能化转型新阶段。进入2026年，主流车企纷纷推出各自的“AI Agent”概念产品——车内的主动交互助手、具备自主学习能力的驾驶决策系统、云端协同的整车智能体……汽车正在从被动响应的交通工具，进化为能够感知、思考、决策甚至主动服务的“移动智能体”。

然而，当AI开始定义汽车，一个更深层的挑战浮出水面：底层软件如何承载百亿级参数模型的高频迭代？如何打通异构算力与上层应用之间的“语义断层”？如何让整车具备像手机系统一样敏捷的AI部署能力？

在这一背景下，东软睿驰在2026北京车展上，给出了自己的系统性答案——“AI汽车数字底座”——NeuSAR OS。这不是一次简单的产品发布，而是一次对整车智能进化范式的重构。

 图片来源：东软睿驰

软件之困：AI定义汽车的“系统性”挑战

当行业热议AI大模型、端到端、中央计算平台时，一个容易被忽略却至关重要的现实是：AI能力上车的最大瓶颈，往往不在算法或芯片，而在底层软件。这个判断并非理论推演，而是由大量量产实践反复验证的产业真相。

从软件开发的角度看，AIDV时代带来了三个系统性的挑战，每一个挑战维度都直接影响着创新的速度与成本。

首先，传统车载软件开发模式与AI迭代速度之间的“时间剪刀差”。过去，汽车软件遵循V字型开发流程，功能冻结后进入长周期验证。而AI模型的迭代速度以周甚至天为单位——OTA升级、数据闭环等都需要持续进化。东软睿驰总裁兼CTO杜强指出：“以往在车上新增一项AI功能，开发到验证的周期往往长达数月。”这种节奏上的差异，使得AI功能的快速部署面临现实瓶颈，也呼唤着新的开发范式的协同演进。

其次，异构算力与上层应用之间的“语义断层”。今天的智能汽车拥有CPU、GPU、NPU、DSP等多种算力资源，但上层AI应用要高效调用这些资源，需要跨越多个软件抽象层。东软睿驰在实践中发现，缺乏统一AI运行时环境的情况下，开发者不得不针对每一款芯片、每一个域控重复开发基础能力，造成巨大的资源浪费。

以Agent应用开发为例，传统模式下工作量高企，而通过系统级封装后，开发工作量可降低约70%，开发工期缩短约80%，开发成本降低约60%，Agent性能提升约20%——这组数据清晰表明，通过构建系统性支撑AI Agent开发的“中间件”，能够将开发者的精力从复杂、重复的底层适配中解放出来，大幅提升创新效率，并让异构算力的潜力得以充分释放。

第三，生态协同的“碎片化挑战”。AIDV时代的AI Agent需要打通智驾、车身、云端等全域能力，这对软件的跨平台复用提出了极高要求。而现实是，不同Tier1的中间件、不同芯片的SDK、不同云平台的API彼此分散。东软睿驰的NeuSAR基础软件产品已适配国内外100余款芯片，累计装车量超过千万套，并在全球100余家车企及Tier1中得到应用与验证——这些数据从正面说明：经过大规模量产验证的平台化软件，是连接异构生态、实现高效协同的重要基础，能够帮助行业破解“碎片化”整合难题，切实提升开发效率、降低综合成本。

这些底层挑战直接关系到智能汽车的开发效率与创新节奏：开发周期以月计、移植成本以千万计、迭代响应以周为单位。硬件决定了智能汽车的“上限”，而底层软件决定了其“基线”与“速度”。要突破这一困局，需要的不是零散的工具补丁，而是一套从根上重构的整车智能进化基座。这正是东软睿驰NeuSAR OS正在突破与实践的方向。

破局之道：NeuSAR OS重构整车智能进化基座

NeuSAR OS并非传统意义上的操作系统，而是面向AIDV时代的“AI汽车数字底座”。

图片来源：东软睿驰

据杜强介绍，通过分层解耦、资源封装、工具赋能三大能力，NeuSAR OS系统性解决车企在智能化转型中面临的效率、成本与复杂度难题，其核心价值最终体现为可量化的产业成果：帮助车企在平台复用与AI应用开发中实现30%-50%的降本增效。

NeuSAR OS基于AUTOSAR标准进行原生扩展，既继承了CP与AP的成熟性与安全性，又面向AI应用进行了重构。其底层提供功能完整、量产经验丰富的NeuSAR cCore、aCore及NeuSAR SF中间件，已在全球100余家车企及Tier1中验证，支持跨车型规模复用与持续演进。

在AI能力层，NeuSAR AI Framework对算力、数据、模型等共性资源进行统一封装管理，使各类AI Agent具备感知、决策与协同能力，打破车内跨域与跨车云的界限。这一架构让车企无需从零搭建AI基础设施，即可在标准化底板上实现智能应用的敏捷开发。

以Agent应用为例，NeuSAR AI Framework将车内与车云系统的数据管理、模型管理及算力管理封装为系统级公共组件，使得Agent应用开发工作量降低约70%，开发工期缩短约80%，开发成本降低约60%，Agent性能提升约20%。

在传统SDV阶段，用户的每一次车内操控都需要通过应用入口触发。而在AIDV阶段，AI Agent成为车内交互的核心入口——它能够理解用户意图，主动调度应用、跨域能力甚至外部生态。人车交互正从“以应用为中心”转向“以意图为中心”。NeuSAR OS正是这一范式转变的系统基石，助力开发者高效地开发、部署和管理各类Agent，支持多智能体协同与动态自进化。

AI不仅改变了车上交互，也在重塑软件开发本身。NeuSAR SpeedLET AI开发提效工具，覆盖需求分析、架构设计、软件构造、测试与集成等关键环节，面向系统集成与集成测试阶段，AI工具可直接将需求转化为测试用例，提升单元及整车测试效率45%-55%。

在接受媒体采访时，杜强进一步强调称：“以前想在车上加一个AI功能，可能要花几个月；我们现在能帮助客户从月缩短到周，综合成本降低30%-50%。这背后靠的是分层解耦的资源封装、标准化的开发框架以及AI赋能的工具链。”

生态之力：从技术底座到产业赋能者

在AI定义汽车的时代，标准不再是静止的规范，而是产业协同进化的“底层语言”。东软睿驰不仅通过NeuSAR OS提供高效、开放的软件基座，更深度参与并推动了中国汽车软件标准体系的建设与国际化演进。

作为AUTOSAR高级成员、国内最早加入该组织的企业之一，东软睿驰在推动AUTOSAR标准中国市场落地深化的同时，积极将中国量产实践与共性需求反馈并融入国际标准演进，作为AUTOSAR“中国新标准概念组”牵头成员单位，推动统一多处理器、多核系统之间的通信规范，并参与推动DDS协议概念成功纳入AUTOSAR R25-11版本发布——这是中国经验纳入国际标准体系的实质性突破。

在生态覆盖广度上，睿驰始终坚持开放共赢的生态理念，在硬件层，已完成100余款国内外主流车规级芯片的深度适配与方案优化；在模型层，积累了丰富的嵌入式端大模型部署经验，并与多家云端大模型伙伴紧密合作。基于广泛的生态体系与深度协同能力，基于NeuSAR OS的生态联合方案已在国内外众多主流车企中实现量产验证与持续迭代。

在车企出海的热潮中，东软睿驰同样扮演着关键角色。杜强在采访中指出，不同区域市场的互联网生态、数据隐私法规、芯片供应链都存在显著差异。NeuSAR OS广泛适配国内外主流芯片，并将数据管理与大模型调度抽象到系统层面，使车企在切换海外大模型或数据源时无需修改上层应用，从而保护已有的软件资产。“我们帮助车企在出海过程中实现技术合规、生态适配与资产复用，让‘中国智能’可以平稳驶向全球。”

小结：2026北京车展上，东软睿驰以“AI汽车智能进化全栈产品矩阵”为载体，系统展示了从AI汽车数字底座——NeuSAR OS、车云协同AI计算平台——云OS，到智能辅助驾驶AI全栈方案、AI数据驱动的EV动力系统，再到汽车全生命周期AI Agent的完整产品技术体系。

这一矩阵的底层逻辑清晰而坚定：AI汽车的定义权，核心在于其是否拥有一个高效协同的进化基座。东软睿驰展示的不仅是产品与技术成果，更是一套关于“速度”“成本”与“可能性”的开放方案——从开发成本降低30%-50%，到测试效率提升45%-55%；从Agent开发工期缩短80%，到车云平台1至3个月量产交付——这些数字背后，是AI对软件能力与整车开发范式的深度重构。

在这场AI驱动的智能化长跑中，底层软件能力正成为决定胜负的关键变量。而东软睿驰，正以开放、扎实、前瞻的姿态，携手全球产业伙伴，共同铸造AI汽车真正的“灵魂”。