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소프트웨어 정의 차량 시장(2026년) : OEM의 소프트웨어 개발 및 공급망 전개 전략에 관한 조사 보고서Software-Defined Vehicles in 2026: OEM Software Development and Supply Chain Deployment Strategy Research Report |
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OEM 기업의 소프트웨어 전략에 관한 조사 - 30개 OEM 기업의 연구개발 중점 분야, 개발 전략 및 공급업체 구축 모델
본 보고서에서는 13개의 하위 시스템과 48개의 하위 차원을 포괄하는 연구 프레임워크를 채택하여, 30개 OEM 기업의 연구개발 중점 분야, 개발 전략 및 공급업체 구축 모델을 분석했습니다. 주요 동향의 방향성은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
기능 소프트웨어 계층 - 서비스화 및 모듈화를 기반으로 한 유연한 반복 개발
기능 소프트웨어 계층은 소프트웨어 정의 방식이자 모듈화된 공통 요구 사항을 구현함으로써, 특정 차량 기능(자율주행, 콕핏 조작, 차량 제어 등)의 신속한 배포와 유연한 통합 구성을 가능하게 했습니다. 그 핵심 동향은 '서비스화'와 '아토마이징'이며, 구체적으로는 기능을 독립적으로 개발·전개·업그레이드할 수 있는 소프트웨어 구성 요소나 서비스로 분할하고, 표준 인터페이스를 통해 기반이 되는 기능을 호출하는 것입니다.
그레이트 월 모터(Great Wall Motor)는 가솔린, 하이브리드, 플러그인 하이브리드, 배터리 전기차, 수소 에너지 등 5가지 파워트레인 형태를 지원하는 올파워트레인형 지능형 슈퍼 플랫폼 ‘GWM*ONE S 플랫폼’을 발표했습니다. 네이티브 AI가 탑재된 올 파워트레인 플랫폼으로서, GWM*ONE 플랫폼은 모듈화(49개의 핵심 모듈)를 통해 전 세계 다양한 시장의 파워트레인 형태에 대한 수요에 대응합니다. Great Wall Motor는 다양한 연산 능력 수준과 차종 등급을 아우르기 위해 VIS, GWM*ONE A, GWM*ONE Q 등의 서브 플랫폼을 출시할 예정입니다. 이 플랫폼은 차량 구조 전체를 49개의 핵심 모듈과 329개의 공통 구성 요소로 분해하고 있습니다. 모듈 어셈블리를 분할하고 모듈 간 인터페이스를 표준화함으로써, ‘활자’처럼 유연한 호출과 조합을 통해 서로 다른 파워트레인 방식, 차체 유형, 주행 제어 스타일을 갖춘 제품을 만들어 냅니다.
하드웨어 수준에서 이 플랫폼은 구조 트리 분해 방식을 채택하여 엔진, 변속기, 에어 스프링, 배터리를 포함한 49개의 핵심 모듈과 329개의 공유 구성 요소로 나뉘어 있습니다. 모듈 어셈블리의 합리적인 분할과 모듈 간 인터페이스의 표준화를 통해 플랫폼에 높은 확장성이 확보되었습니다. 활판 인쇄의 개별 한자와 마찬가지로, 이 제한된 수의 모듈을 창의적으로 조합함으로써 다양한 카테고리의 차종을 구성하고, 다양해지는 시장의 요구에 부응할 수 있습니다.
Great Wall Motor의 'GWM*ONE S 플랫폼'을 기반으로 한 '슈퍼 지능형 섀시'는 'GWM*ONE'의 이념에 따라 최고 수준의 기술 통합을 실현하고 있습니다. 풀스택 방식으로 자체 개발한 하드웨어와 AI 협업 제어를 통해 파워트레인, 서스펜션, 스티어링, 브레이크 등 4대 시스템의 심층적인 통합을 실현하고 있습니다. 이 '슈퍼 지능형 섀시'에는 완전 자체 개발한 밀폐형 듀얼 챔버 에어 서스펜션(5단계 높이 조절, 100mm 리프트업), 완전 자체 개발한 EDC 댐퍼, 완전 자체 개발한 양방향 20° 리어 휠 스티어링(±10°의 초광각 액티브 스티어링), 그리고 가상 휠베이스 조정 기능이 포함되어 있습니다.
2026년 5월, 스텔란티스 그룹은 5개의 서로 다른 독자적인 플랫폼을 통합하여 전 세계 B, C, D 클래스 차종을 아우르는 단일 확장형 아키텍처인, 완전히 새로운 모듈형 플랫폼 ‘STLAOne’을 발표했습니다. 이를 통해 비용 효율을 최대 20%까지 높이고, 제품 출시 주기를 단축할 수 있습니다. 또한, 이 플랫폼은 하이브리드 및 배터리식 전기차를 포함한 다양한 파워트레인 유형을 지원하며, STLA Brain 소프트웨어 플랫폼, STLA Smart Cockpit, 스티어 바이 와이어 기술을 통합하는 동시에 차량의 전체 수명 주기에 걸친 OTA 업데이트를 지원합니다. 그중에서도 STLA Brain 소프트웨어 플랫폼은 종합적인 OTA 업데이트 기능을 갖추고 있으며, 기존 10개 모듈에서 대폭 증가한 30개 모듈을 처리할 수 있어 높은 유연성을 실현하고 있습니다. 또한, 클라우드와 완벽하게 통합된 서비스 지향 아키텍처로도 기능하며, 고속 데이터 버스를 통해 차량 내 ECU와 중앙의 고성능 컴퓨터를 연결합니다.
STLA Brain은 소프트웨어와 하드웨어 간의 버전 호환성 문제를 해결하여, 소프트웨어 개발자가 새로운 하드웨어 출시를 기다릴 필요 없이 다양한 기능과 서비스를 신속하게 개발하고 업데이트할 수 있도록 합니다. 위에서 언급한 OTA 업데이트 기능은 고객과 스텔란티스 그룹 양측의 비용을 대폭 절감하고, 차량 소유자의 차량 유지보수를 간소화할 뿐만 아니라 차량 가치 유지에도 더욱 기여합니다.
시스템 소프트웨어 계층 - AI OS가 재사용 가능한 기반 기능을 구축합니다.
시스템 소프트웨어 계층은 상위 계층과 하위 계층을 연결하는 핵심적인 가교 역할을 하며, 시스템 커널, 미들웨어, 가상 머신 등을 포괄함으로써 상위 계층의 기능 소프트웨어에 안정성, 효율성, 안전성을 겸비한 실행 환경을 제공합니다. 현재 많은 OEM 업체들이 '통합 운영 체제 커널 + 미들웨어'라는 프레임워크를 구축하고 있습니다. 마이크로커널을 기반으로 한 안전하고 신뢰성이 높은 실시간 OS(QNX, AUTOSAR Adaptive 등)를 통해 하드웨어 리소스가 관리되며, 미들웨어(SOME/IP, DDS, ROS2 등)가 표준적인 통신, 진단, 보안 등의 서비스를 제공합니다. AI OS의 부상에 따라 각 OEM 업체들은 차량의 연산 능력 스케줄링, 도메인 간 연동, 데이터 거버넌스, 보안 분리, 지속적인 반복 개발을 중심으로 재사용 가능한 기반 기능을 구축하고 있습니다.
예를 들어, Great Wall Motor의 신형 모델 'WEY V9X'에는 자체 개발한 네이티브 AI 콕핏 드라이빙 에이전트가 탑재되어 있습니다. 이는 Great Wall Motor의 네이티브 AI 전 파워트레인 차량 플랫폼인 'GWM*ONE Platform', Coffee EEA 4.0, 차량 AI OS, 세계 최초의 듀얼 VLA 대형 모델, 그리고 바이오닉 모션 제어 시스템으로 구성되어 있습니다. GWM*ONE 플랫폼의 '두뇌'로서, 차량용 AI OS는 AI의 멀티모달 지각, 자율적 의사결정 및 다중 에이전트 협업 기능을 운영 체제의 기반 계층에 깊이 통합하여, 차량에 인간과 같은 지각, 의사결정 및 실행 능력을 부여합니다. 또한, 차량의 사고와 의사결정을 담당하는 세계 최초의 듀얼 VLA 대규모 모델도 탑재되어 있으며, 그 세부 내용은 다음과 같습니다.
콕핏 VLA 모델은 차량 내 상호작용과 맞춤형 서비스를 담당하며, 카메라와 마이크 등의 센서를 활용해 탑승자의 상태와 요구 사항을 파악합니다.
지능형 주행 VLA 모델은 자율주행의 핵심 역할을 수행하며, 멀티 센서 융합 기술을 통해 차량 주변 환경에 대한 정확한 디지털 모델을 구축합니다. 기존의 자율주행 시스템과 달리, 지능형 드라이빙 VLA 모델은 물체를 식별할 뿐만 아니라 시나리오의 의미도 이해할 수 있습니다.
또한, 차량 AI OS에는 운전 에이전트, 에너지 관리 에이전트, 엔터테인먼트 에이전트 등 기능별로 특화된 여러 에이전트가 포함되어 있으며, 이들이 서로 연동하여 복잡한 작업을 수행합니다. 예를 들어, 장거리 여행을 계획할 때 운전 에이전트가 경로 계획을 담당하고, 에너지 관리 에이전트가 충전소를 추천하여 에너지 소비를 최적화하며, 엔터테인먼트 에이전트가 승객의 취향에 맞추어 음악이나 팟캐스트를 추천함으로써 종합적인 모빌리티 서비스를 제공합니다.
연구 개발 도구 - AI가 개발 패러다임의 재구성을 주도합니다.
연구개발 도구 계층은 프로세스 및 시스템 도구, 데이터의 폐쇄 루프, 개발 도구 체인을 포괄하며, SDV 실현을 위한 중요한 기반이 됩니다. 2026년의 주요 동향은 AI가 연구 개발 툴체인을 전방위적으로 강화하여, ‘단일 지점의 효율화 도구’에서 ‘에이전트 주도의 전 공정을 아우르는 폐쇄 루프’로 진화하는 것입니다.
Chery는 2026년 초 ‘AI 평등’이라는 개념을 제시하며, 차량 시스템과 제조 산업 체인 전반에 걸쳐 AI의 확산을 실현했습니다. 2026년 1월 기준으로, AI 기술은 치루이 자동차의 전체 산업 체인에서 총 23억 위안 이상의 가치를 창출하고 있으며, 연구개발, 생산, 조달, 마케팅, 서비스, 인사, 재무, 법무 등 8개 주요 분야를 아우르고 있습니다. API 호출 횟수는 2,000만 회 이상, 토큰 계산 횟수는 1,000억 회를 넘어섰으며, 이는 비용 절감과 효율 향상을 위한 핵심 원동력이 되고 있습니다.
산업 분야에서 AI의 적용 사례는 다음과 같습니다.
연구개발(R&D) - 치루이 자동차는 AI4iCME 기술을 도입하여 기존의 소재 개발 주기를 3-5년에서 1.5년 미만으로 단축했습니다. 또한, 부품 모델링 시간을 1분으로 단축하고 AI 프로그래밍 어시스턴트를 활용함으로써 코딩 효율을 40%, 품질을 45% 향상시켰습니다.
제조 - AI를 활용한 일정 수립은 단 1분 만에 완료되지만, 수동으로 일정을 수립하는 데는 210분이 소요됩니다. 복잡한 결함의 경우, 결함 검출 정확도가 99%에 달하며, 검출 누락률은 0.05% 미만으로 억제되어 있어, 실질적으로 자동 결함 검출을 실현하고 있습니다.
마케팅 서비스 - CheryGPT 판매 어시스턴트와 전 라이프사이클에 걸친 AI 부가 서비스는 모두 사용자 경험을 향상시키는 동시에 업무 효율을 최적화합니다.
2025년 상반기 이후, 지리(Geely)의 1,500명 이상의 연구개발 담당자가 알리바바 클라우드의 'Tongyi Lingma'를 도입했으며, AI가 생성한 코드의 비율은 30%를 넘어섰습니다. 특히, 일반적인 코드 로직 개발 및 코드 검사·테스트 과정에서 코드 개발 효율이 20% 향상되었습니다. GAC 그룹과 화웨이는 공동으로 AI 솔루션을 구축하고, 컴퓨터 비전 모델을 활용하여 모든 생산 공정에서 결함을 식별함으로써 제조 분야의 품질 검사 효율을 높였습니다. 한편, 예측형 대규모 모델과 대규모 언어 모델을 활용하여 설비의 가동 상태를 24시간 체제로 모니터링함으로써, 수동 점검에 따른 부담을 줄이고 있습니다. 공급망 분야에서는 다목적 최적화 휴리스틱 알고리즘과 솔버를 빅데이터와 결합하여 지능형 동적 생산 스케줄링을 실현하고, 스케줄링 시간을 60% 단축함으로써 공급망의 부담을 줄이고 재고 비용을 절감하고 있습니다.
차량용 AI 에이전트는 수동적인 음성 비서에서 능동적인 지각 및 의사결정 능력을 갖춘 에이전트로 진화하고 있으며, 콕핏과 운전의 통합, 그리고 기기 내 대규모 모델의 활용이 주류로 자리 잡고 있습니다. 대규모 모델을 통한 지능화는 ‘디지털 피크’의 도래를 가속화하고 있으며, 인공지능 정의 차량(AIDV)이 경쟁에서 새로운 우위 요소로 부상하고 있습니다. 현재 여러 OEM 업체들이 다음과 같은 활동을 시작하고 있습니다.
애플리케이션 소프트웨어 계층 - AI 에이전트가 차별화된 경쟁의 핵심이 됩니다.
애플리케이션 소프트웨어 계층은 사용자에게 서비스와 경험을 직접 제공하는 계층으로, 콕핏 소프트웨어, 자율주행 소프트웨어, 차량 제어 소프트웨어 및 AI를 통한 기능 강화를 포괄합니다. 2026년에는 AI 에이전트가 차량에 전면적으로 도입되어, 수동적인 음성 비서에서 능동적인 지각 및 의사결정 능력을 갖춘 에이전트로 진화할 것으로 전망됩니다.
예를 들어, IM Motors의 슈퍼 에이전트인 'IM Ultra Agent'는 세 가지 기술적 축을 기반으로 하고 있습니다. 바로 'IM Fusion Nova' 콕핏·주행 통합 풀 도메인 융합 아키텍처, Momenta사와 공동 개발한 'IM AD ZETA' 자율주행 대형 모델, 그리고 알리바바의 'Tongyi Qwen' 대형 모델입니다. 업계 최초의 '콕핏·운전 통합형 풀 도메인 융합' 지능형 아키텍처인 'IM Fusion Nova'는 기반이 되는 이종 혼재 컴퓨팅 아키텍처 수준에서 섀시 바이 와이어, 자율주행 AI, 지능형 콕핏 AI라는 3가지 핵심 시스템을 철저히 연계하여, ‘세계의 대뇌 + 애자일 소뇌 + 실행체’라는 3층 아키텍처를 구축하고 있습니다.
세계의 대뇌 - 'Tongyi Qwen' 대규모 모델. 사용자의 의도 파악, 세계 시나리오의 일정 수립, 그리고 멀티태스킹 조정을 담당합니다.
애자일 소뇌: 'IM AD ZETA' 자율주행 대규모 모델. 주행 시나리오에 대한 의사 결정, 위험 예측 및 차량의 운동 제어를 담당합니다.
실행체: 완전한 와이어 제어 방식의 디지털 섀시로, AI의 결정을 정확하고 신속하게 차량의 물리적 동작으로 변환하는 역할을 담당합니다.
이 아키텍처는 ‘사용자의 한 문장으로 표현된 의도 → AI에 의한 의사 결정 → 지능형 주행 + 지능형 콕핏 + 섀시의 협동 실행’이라는 완전 연결된 폐쇄 루프를 실현하여, 차량용 AI를 ‘지시만 이해할 수 있는 음성 어시스턴트’에서 ‘이해·의사결정·실행 능력을 갖춘 전담 운전 지원 시스템’으로 진화시켰습니다. 또한, 이는 업계 최초의 차량용 임베디드 인텔리전스 종합 솔루션으로, 개념 단계에서 양산 및 실용화 단계로 발전한 것입니다.
동풍 닛산 N8에는 최신 AI 콕핏이 탑재되어 있으며, AI 음성 어시스턴트 '샤오니(Xiao Ni)' AI 에이전트는 iFlytek Spark 및 DeepSeek-R1의 대규모 모델을 심층적으로 통합하고 있습니다. 이를 통해 차량 제어 능력이 25% 향상되었으며, 700개 이상의 스마트 시나리오를 지원합니다. 이를 통해 방언에 구애받지 않는 자유로운 대화, 시나리오 예측(카메라가 아이가 차량에 탑승한 것을 감지하면 자동으로 아이에게 맞는 목소리로 전환됨), 건강 관리(운전자의 심박수 및 혈중 산소 농도를 실시간으로 모니터링) 등의 기능이 구현되었습니다.
FAW 홍기 '링샤오'의 조종석에는 'Qwen' 에이전트가 탑재되어 있어, 모호한 의도를 다각도로 인식하고 복잡한 경로 계획을 수립할 수 있습니다. 사용자가 “먼저 베이징 대학까지 운전해 가고, 정오에는 길가에 있는 편리하고 맛있는 북경오리 전문점을 찾아서, 오후 5시까지 T3 터미널까지 데려다 달라”라고 말하면, 시스템은 세 가지 서로 다른 의도를 신속하게 식별하여 기상 조건을 반영한 정확한 계획을 제시할 수 있습니다.
Research on OEMs' Software Strategies: R&D Focus, Development Strategies and Supplier Building Models of 30 OEMs
In this paper, we adopt a research framework covering 13 subsystems and 48 sub-dimensions to analyze the R&D focus, development strategies and supplier building models of 30 OEMs. The key trend directions are summarized as follows:
Functional Software Layer: Flexible Iteration Driven by Servitization and Atomization
The functional software layer enabled software-defined, modularized common requirements to realize rapid deployment and flexible integrated configuration of specific vehicle functions (such as autonomous driving, cockpit interaction and body control). Its core trends are "servitization" and "atomization", namely functions are split into independently developable, deployable and upgradable software components or services, with underlying capabilities called via standard interfaces.
Great Wall Motor launched the GWM*ONE S Platform, an all-powertrain intelligent super platform compatible with five powertrain forms: fuel, hybrid, plug-in hybrid, battery electric and hydrogen energy. As a native AI all-powertrain base, the GWM*ONE Platform will support diversified market demands for powertrain forms worldwide through modularization (49 core modules). Great Wall Motor plans to launch sub-platforms such as VIS, GWM*ONE A and GWM*ONE Q to cover different computing power levels and vehicle model classes. The platform decomposes the whole vehicle structure into 49 core modules and 329 shared components. By splitting module assemblies and standardizing interfaces between modules, it derives products of different powertrain forms, body types and driving control styles through flexible calling and combination just like "movable type".
At the hardware level, the platform adopts structural tree decomposition to divide 49 core modules and 329 shared components, including engine, transmission, air spring and battery. Reasonable splitting of module assemblies and standardization of inter-module interfaces endow the platform with high scalability. Similar to individual Chinese characters in movable type printing, a limited number of these modules can be combined creatively to build vehicle models of various categories, meeting diversified market demands.
The Super Intelligent Chassis based on Great Wall Motor's GWM*ONE S Platform represents top-tier technology integration under the "GWM*ONE" philosophy. Through full-stack self-developed hardware and AI collaborative control, it achieves in-depth integration of four major systems: powertrain, suspension, steering and braking. The Super Intelligent Chassis includes fully self-developed closed dual-chamber air suspension (5-speed height adjustment, 100-millimeter lifting), fully self-developed EDC damper, fully self-developed bidirectional 20° rear-wheel steering (+-10° ultra-large angle active steering), and virtual wheelbase adjustment function.
In May 2026, Stellantis Group launched the brand-new STLAOne modular platform, integrating five original different platforms into a single scalable architecture covering global B, C and D-class vehicle models. It can boost cost efficiency by up to 20% and shorten product launch cycles. Meanwhile, the platform supports multiple powertrain types including hybrid and battery electric, integrates the STLA Brain software platform, STLA Smart Cockpit and steer-by-wire technology, and supports full-lifecycle OTA updates for vehicles. Among them, the STLA Brain software platform features comprehensive OTA update functions and is capable of processing 30 modules, much more than the previous 10 modules, thus delivering high flexibility. It also serves as a service-oriented architecture fully integrated with the cloud which connects ECUs and the central high-performance computer inside a vehicle via a high-speed data bus.
STLA Brain breaks the current version matching issue between software and hardware, allowing software developers to quickly create and update multiple functions and services without waiting for new hardware releases. The above OTA update function significantly reduces costs for both customers and Stellantis Group, and simplifies vehicle maintenance for car owners, and is more conducive to vehicle value retention.
System Software Layer: AI OS Builds Reusable Underlying Capabilities.
The system software layer acts as a core bridge connecting upper and lower layers, covering system kernel, middleware, virtual machine and more, providing a stable, efficient and secure operating environment for upper-layer functional software. At present, many OEMs have built a "unified operating system kernel + middleware" framework. Based on microkernel, safe and reliable real-time operating systems (such as QNX, AUTOSAR Adaptive), hardware resources are managed, while middleware (such as SOME/IP, DDS, ROS2) provides standard communication, diagnosis, security and other services. With the rise of AI OS, OEMs build reusable underlying capabilities centered on vehicle computing power scheduling, cross-domain collaboration, data governance, security isolation and continuous iteration.
For example, Great Wall Motor's all-new model WEY V9X is equipped with a self-developed native AI cockpit-driving agent, composed of Great Wall Motor's native AI all-powertrain vehicle platform - GWM*ONE Platform, Coffee EEA 4.0, vehicle AI OS, the world's first dual VLA large models and bionic motion control system. As the "brain" of the GWM*ONE Platform, the vehicle AI OS deeply integrates multi-modal perception, autonomous decision-making and multi-agent collaboration capabilities of AI into the underlying layer of the operating system, enabling vehicles to possess human-like perception, decision and execution capabilities. It also embeds the world's first dual VLA large models responsible for vehicle thinking and decision, as detailed below:
The cockpit VLA model handles in-vehicle interaction and personalized services, perceiving passenger status and demands with sensors such as cameras and microphones.
The intelligent driving VLA model serves as the core of autonomous driving, constructing an accurate digital model of the environment surrounding the vehicle via multi-sensor fusion technology. Unlike traditional autonomous driving systems, the intelligent driving VLA model can not only identify objects but also understand scenario semantics.
In addition, the vehicle AI OS contains multiple function-specific agents such as driving agent, energy management agent and entertainment agent, which can collaborate with each other to complete complex tasks. For instance, when planning a long-distance trip, the driving agent takes charge of route planning, the energy management agent recommends charging stations and optimizes energy consumption, and the entertainment agent recommends music or podcasts according to passenger preferences, delivering comprehensive mobility services.
R&D Tools: AI Drives Restructuring of Development Paradigms.
The R&D tool layer covers process and systematic tools, data closed loop and development toolchain, serving as key support for SDV implementation. The core trend in 2026 is that AI enables R&D toolchains in an all-round way, evolving from "single-point efficiency tools" to "agent-driven full-link closed loop".
Chery put forward the concept of AI Equality in early 2026, enabling AI penetration in both vehicle systems and the whole manufacturing industry chain. As of January 2026, AI technology has generated a total value of over 2.3 billion yuan across Chery's entire industry chain, covering 8 major fields including R&D, production, supply, marketing, service, human resources, finance and legal affairs, with more than 20 million API calls and over 100 billion token calculations, becoming a core engine for cost reduction and efficiency improvement.
The industrial-level applications of AI are specified as follows:
R&D: Chery adopts AI4iCME technology to shorten the traditional material development cycle from 3-5 years to less than 1.5 years, reduce component modeling time to 1 minute, and lift coding efficiency by 40% and quality by 45% via AI programming assistant;
Manufacturing: AI completes scheduling in only 1 minute versus 210 minutes required for manual scheduling. For complex defects, the defect detection accuracy reaches 99% with a missed detection rate controlled below 0.05%, basically realizing automatic defect interception;
Marketing & Service: CheryGPT sales assistant and full-lifecycle AI accompanying service both enhance user experience and optimize operational efficiency.
Since the first half of 2025, over 1,500 R&D personnel at Geely have adopted Alibaba Cloud Tongyi Lingma, with AI-generated code accounting for more than 30%. Especially in general code logic development and code inspection & testing links, code development efficiency has increased by 20%. GAC Group and Huawei co-built an AI solution, utilizing computer vision models to identify defects in all production links and boost quality inspection efficiency in the manufacturing sector. Meanwhile, predictive large model and large language model are used to monitor health status of equipment 24 hours a day to reduce manual inspection demands. In the supply chain sector, multi-objective optimization heuristic algorithm and solver combined with sales big data facilitate intelligent dynamic production scheduling, cutting scheduling time by 60%, alleviating supply chain pressure and lowering inventory costs.
Vehicle AI Agents are evolving from passive voice assistants to agents with active perception and decision capabilities, and cockpit-driving integration and on-device large models becoming mainstream directions. Intelligence driven by large models will accelerate the arrival of the digital peak, and Artificial Intelligence Defined Vehicle (AIDV) is emerging as a new high ground in competition. Currently, multiple OEMs have started layout:
Application Software Layer: AI Agent Becomes the Core of Differentiated Competition.
The application software layer directly delivers services and experience to users, covering cockpit software, intelligent driving software, vehicle control software and AI empowerment. In 2026, AI agents will be fully deployed on vehicles, evolving from passive voice assistants to agents with active perception and decision capabilities.
For example, IM Ultra Agent, the super agent of IM Motors, is supported by three technical pillars: IM Fusion Nova cockpit-driving integrated full-domain fusion architecture, IM AD ZETA intelligent driving large model co-developed with Momenta, and Alibaba Tongyi Qwen large model. IM Fusion Nova, the industry's first "cockpit-driving integrated full-domain fusion" intelligent architecture, thoroughly connects three core systems including chassis-by-wire, intelligent driving AI and intelligent cockpit AI at the underlying heterogeneous computing architecture level, constructing a three-layer architecture of "global cerebrum + agile cerebellum + execution body":
Global Cerebrum: Tongyi Qwen large model, responsible for understanding user intentions, global scenario scheduling and multi-task coordination;
Agile Cerebellum: IM AD ZETA intelligent driving large model, responsible for driving scenario decision, risk prediction and vehicle motion control;
Execution Body: Fully wire-controlled digital chassis, responsible for converting AI decisions into precise and rapid physical vehicle actions.
This architecture realizes a full-link closed loop of "user one-sentence intention -> AI global decision -> collaborative execution of intelligent driving + intelligent cockpit + chassis", upgrading vehicle AI from "voice assistant only capable of understanding instructions" to "exclusive driver assistant with comprehension, decision and execution capabilities". It also represents the industry's first complete solution for vehicle embodied intelligence, evolving from concept to mass production and implementation.
Dongfeng Nissan N8 is equipped with the latest AI cockpit where the AI voice assistant Xiao Ni AI agent deeply integrates iFlytek Spark + DeepSeek-R1 large models, boosting vehicle control capability by 25% and supporting more than 700 smart scenarios. It enables free dialect dialogue, scenario prediction (automatically switching to child's voice upon detection of a child getting in the car via the camera), health management (real-time monitoring of driver's heart rate and blood oxygen) and other functions.
FAW Hongqi Lingxi Cockpit is equipped with Qwen agent, realizing recognition of multiple vague intentions, and complex route planning. When the user says "First drive to Peking University, find a convenient and delicious Peking duck restaurant along the road at noon, and send me to Terminal T3 before 5 p.m.", the system can quickly identify three distinct intentions and return precise planning combined with weather conditions.