9月17日，在2026年第四届AI定义汽车论坛上，东软睿驰品牌市场总监向文玲介绍了NeuSAR OS整车操作系统的最新进展。据盖世汽车及第一电动网报道，随着汽车产业从软件定义汽车迈向AI定义汽车，东软睿驰相关基础软件已经适配100余款国内外主流车规级芯片，并形成大规模量产和可靠性验证经验。作为习惯把配置表拆到最细的购车参谋，今天我们不拆具体车型，而是来拆解这套决定智能汽车“算力起售价”与“架构差价”的核心底层系统。
在向文玲的介绍中，NeuSAR OS并非单一版本，而是一套按功能层级划分的体系。我们可以像对比新车配置一样，逐级拆解其核心差异：
| 配置层级 | 核心模块 | 关键参数/标准 | 核心差异说明 |
|---|---|---|---|
| 底层基础版 | NeuSAR cCore、NeuSAR aCore | 基于AUTOSAR标准 | 为不同控制器和计算平台提供基础软件能力，是保障车辆稳定运行的标配底座 |
| 服务化进阶版 | NeuSAR Service Framework | SOA架构 | 在底层之上构建整车服务化能力，实现跨域调用 |
| AI高阶版 | AI Framework | 数据、模型、算力统一管理 | 为AI Agent调用整车功能提供基础支撑，属于面向未来的顶配能力 |
从配置表来看，底层cCore和aCore相当于全系标配的安全件，基于AUTOSAR标准确保实时性与可靠性；Service Framework是中配车型上的舒适与互联扩展；而AI Framework则是高配甚至顶配专属的智能化选装包。对于车企而言，“最值得买的版本”显然是包含AI Framework的完整NeuSAR OS体系，因为它是未来AI Agent直接调用车辆不同域能力的唯一入口。
虽然本次论坛未直接公布各竞品操作系统的具体参数横评，但结合行业现状，我们可以将NeuSAR OS的核心指标与同级方案进行横向对比：
| 对比维度 | 东软睿驰 NeuSAR OS | 传统基础软件方案 | 纯云端AI OS方案 |
|---|---|---|---|
| 芯片适配数量 | 100余款国内外主流车规级芯片 | 通常仅针对特定几款硬件 | 依赖网络带宽，弱化本地芯片适配 |
| 核心标准 | AUTOSAR标准 | AUTOSAR标准 | 缺乏统一车规级底层标准 |
| AI演进阶段 | 覆盖AI in OS至AI as OS三阶段 | 多停留在应用层叠加 | 侧重AI能力，底层稳定性存疑 |
| 量产验证 | 已形成大规模量产和可靠性验证经验 | 具备成熟量产经验 | 多处于测试或小批量阶段 |
通过对比可以看出，NeuSAR OS的优势在于兼顾了底层的标准化（AUTOSAR）与上层的AI化。正如向文玲所强调的，AI能力越往整车深处渗透，对底层软件稳定性、安全性和标准化能力的要求反而越高。纯云端或仅做表层AI叠加的方案，在面对车规级安全要求时存在短板，而NeuSAR OS通过100余款芯片的适配基数，在兼容性和量产成熟度上拉开了差距。
如果将当前的NeuSAR OS视为“新款”，那么它与过去传统汽车操作系统（“老款”）的核心变化主要体现在三个阶段的演进上。向文玲在论坛上明确指出，AI OS的演进分为“AI in OS、AI for OS、AI as OS”三个阶段。
老款系统对应的是第一阶段“AI in OS”，此时AI更多以单一功能或应用的方式进入汽车，就像老款车型后期加装一个智能车机屏幕，底层架构并未改变。而新款NeuSAR OS正在向第二和第三阶段迈进。在第二阶段“AI for OS”中，操作系统开始主动面向AI提供数据、模型和算力等基础能力，这相当于换代车型重新设计了电子电气架构，让智能化成为原生标配。进一步演进到第三阶段“AI as OS”后，AI将更深地进入整车操作系统，Agent不再只是一个独立应用，而是能够直接调用车辆不同域和不同服务能力。
除了架构上的换代，这种变化也延伸到了研发环节这一“隐藏配置”中。向文玲提到，目前东软睿驰已经将AI能力引入需求分析、配置、编码、测试用例生成、故障诊断等软件开发流程。借助大模型和智能化开发工具，API检索、代码辅助、问题定位以及测试脚本生成等工作都可以进一步自动化，从而缩短开发和测试周期。这意味着，新系统的“制造成本”和“迭代周期”相比老款有了质的优化。
从配置拆解的角度，我们为NeuSAR OS提炼出以下4个核心亮点：
- 超宽泛的硬件兼容性：相关基础软件已经适配100余款国内外主流车规级芯片，这意味着车企在选型时无需担心被单一硬件供应商绑定，大幅降低了供应链风险。
- 坚固的标准化底座：NeuSAR cCore、NeuSAR aCore等产品严格基于AUTOSAR标准打造，保证了汽车作为复杂系统所必需的安全、可靠和实时性。
- 完整的SOA与AI框架：通过NeuSAR Service Framework和AI Framework，实现了对数据、模型和算力资源的统一管理，为AI Agent提供了标准化的调用接口。
- 全链路AI研发赋能：将AI引入需求分析到故障诊断的全流程，实现了开发周期的实质性缩短。
同时，基于向文玲在论坛上的分享，该系统在实际落地中也面临需要关注的难点：如何在快速迭代的AI能力与汽车行业长期坚持的安全、可靠和量产标准之间找到平衡。AI可以越来越快，但真正支撑它上车的底座不能因此变得更脆弱。这也是所有车企在采购此类底层系统时必须重点评估的隐性成本。
综合来看，AI定义汽车并不只是座舱里多一个大模型，或智驾能力再提升一级。对于正在进行智能化转型的车企而言，选择一套成熟的底层操作系统至关重要。东软睿驰NeuSAR OS凭借100余款芯片的适配量和清晰的三阶段演进路线，提供了一个兼顾当下量产与未来AI扩展的均衡方案。建议车企在评估时，重点关注其AI Framework与自身电子电气架构的匹配度，选择最能发挥软硬件协同效应的配置组合。