“我和你结婚了这么多年，你都不懂我，你凭什么让我相信一辆汽车能更加懂我？”

9月17日，在2026第四届AI定义汽车论坛上，润芯微智能科技股份有限公司产品总监任毅以妻子的一句反问开场。对他而言，这恰恰说明了当下AI座舱的现实处境:AI已经很近，但真正“懂你”的智能座舱仍然很远。

任毅表示，润芯微正在从传统软硬一体Tier 1向智能座舱AI解决方案提供商转型，核心并非接入多少个大模型接口，而是将AI能力叠加到既有量产体系中，并最终形成可执行、可集成、可量产的能力。

目前，润芯微已形成以知芯·国产计算平台、知微·AIOS、知润·端侧模型为核心的AI智能基座。公开资料显示，其智能座舱量产上车规模已经突破100万台，并已完成紫光展锐、杰发科技、地平线等主流国产芯片适配。

演讲中，任毅披露了一组AI Coding实践数据:5人团队配合AI服务器，两个月内完成Agent OS相关工程，代码规模从约3.5万行增至14万行，测试文件从零搭建至约150个，并覆盖150个车内场景。

但他特别强调，“AI Coding不是让AI随便去写，而是一个工程体系。”润芯微将不同AI用于开发、审核和交叉验证，并设置分级Review机制；涉及高风险架构、客户价值及合规性的修改，最终仍需人工终审，以保证责任可追溯。

成本同样是AI座舱工程化绕不开的问题。任毅表示，高频应用应尽可能由端侧模型完成，复杂及涉及上下文的场景再调用云端能力。润芯微内部设定的红线是，AI引入带来的成本增量应控制在产品总成本的10%以内。

与此同时，AI也开始反向进入企业研发和运营体系。据任毅介绍，在文档、代码提交、测试案例等标准化工作中，AI带来的效率提升达到60%，部分非研发人力成本下降约40%。

“AI座舱必须保留Agent能力，如果当前的座舱不具备这样的能力，就意味着在下一轮竞争中失去了入场资格。”任毅表示，润芯微最终希望推动智能座舱从功能控制系统，升级为真正的车载智能系统。