| 公司 | 弋途科技 |
|---|---|
| 融资轮次 | Pre-B轮 |
| 融资金额 | 近亿元人民币 |
| 投资方 | 上海半导体装备材料产业投资基金、Sands Talk Capital（沙滩说资本）、深圳市九派资本管理有限公司、江苏金桥私募基金管理有限公司、合肥市包河区科创基金 |
| 总部 | 上海 |
| 创始人 | 吴小航（创始人兼CEO）、李盼（联合创始人） |
| 官网 | https://www.extour-inc.com/ |
“AI生长于车”的架构主张，与“AI服务于车”的产业惯性
弋途科技创始人兼CEO吴小航对公司的定位有一句被反复引用的话：“我们需要从底层重构认知，让AI真正生长于车，而非仅仅服务于车。”这句话出现在搜狐发布的一篇公司深度报道中，是理解弋途科技产品逻辑的起点。它的实质含义是：弋途科技不满足于把通用大模型的能力通过API调用嫁接到现有车机系统上，而是试图从操作系统层面重新组织车内的感知、推理与执行链路。
据公司披露，其技术矩阵覆盖车载垂域推理大模型、出行Agents集群、生成式AI交互及AIOS框架四个层面。2024年，弋途完成其称为“行业首个车载AI智能体平台”的量产交付；2025年，核心产品心界AI全栈系统问世；2026年北京车展上，心界AI全栈系统2.0与全球版座舱解决方案亮相；近期，AICAR上线。公司还称，自研端侧模型及软硬一体成果即将发布。需要明确的是，“行业首个”这一表述来自公司口径，来源材料中未提供独立第三方机构对“首个”属性的核实。
从产品演进节奏看，弋途科技在两年多时间里完成了从平台交付到系统发布再到版本迭代的密集动作。这种节奏在汽车行业并不常见。传统座舱软件供应商的迭代周期通常以车型年度改款为单位，而弋途科技的产品更新时间线更接近互联网软件公司的节奏。这既是其“AI原生”定位的体现，也构成了一个需要持续观察的问题：在整车厂严格的SOP流程和车规级验证体系下，这种快速迭代能否长期维持，以及每一代产品之间是否存在足够的工程连续性。
弋途科技联合创始人李盼将公司的合作逻辑概括为推动汽车从“交通工具”向“智能终端”转型。这一表述与行业整体叙事方向一致，但弋途科技的具体路径有其特殊性。它没有选择从座舱单点功能切入，而是试图以AIOS框架作为底座，向上支撑智能体平台和全栈系统，向下适配主流芯片、操作系统和模型。这种“中间层”定位意味着，它必须同时向上游芯片和OS厂商证明适配效率，向下游整车厂证明交付能力。
端云一体架构的产业约束，与火山引擎协同的真实含义
弋途科技官网显示，公司已获得字节跳动、火山引擎、云启资本、以骏资本、基石资本、徐汇资本等投资。其中，火山引擎的角色不仅限于财务投资。投资方声明称，弋途科技“与火山引擎深度协同攻克大模型车载量产难题”。这一表述来自投资界发布的融资报道中未具名投资方的引语，属于投资方口径。
火山引擎服务了国内市场大量汽车品牌，这是公开可查的行业事实。弋途科技与火山引擎的协同，从产业链逻辑看，意味着弋途科技可以借助火山引擎在大模型推理、云端算力和生态资源方面的底层能力，而自身则聚焦于车载场景的工程化落地。这种分工在纸面上清晰，但在实际执行中面临一个关键约束：车载场景对延迟、可靠性和离线可用性的要求，远高于云端API调用场景。端侧模型的能力边界，决定了这套架构在弱网、无网或数据合规要求严格的环境下能否真正替代云端依赖。
弋途科技称其构建了端云一体的技术架构，能够适配主流芯片、OS和模型。但来源材料未披露其端侧模型的具体参数规模、推理时延、能效比或在不同芯片平台上的实测表现。江苏金桥在投资声明中称，创始团队在“端侧推理能效比、多模态融合精度、跨域协同响应上达到国际一流水平”，这同样是投资方判断，来源材料中未提供可核验的第三方测试数据或对比基准。因此，关于端侧模型实际性能的结论边界是：公司具备端云一体架构并已实现规模化交付，但具体技术指标未公开，无法独立验证“国际一流”的表述。
从已披露的量产交付事实看，弋途科技累计交付达百万级，数十款车型规模化量产上车。这一数据来自投资界报道，属于公司披露口径。如果该数据准确，至少说明其技术方案已经通过了整车厂的量产验证流程，而非停留在Demo或POC阶段。这是与许多AI座舱创业公司的关键区别。但“百万级交付”的具体构成——是软件License、模块交付还是整套系统上车——来源材料未作拆解，因此无法判断其收入质量和单车价值量。
70%还是80%？客户覆盖率的统计口径分歧
弋途科技的客户覆盖数据存在一个值得注意的不一致。投资界、同花顺等来源称公司“已服务超过70%的国内头部车企及主流合资品牌”；而搜狐发布的深度报道则称“服务覆盖率超80%国内车企及主流合资品牌”。两者相差约10个百分点，且来源材料未说明统计口径是品牌数量、车型数量还是项目数量。
这种不一致本身并不罕见。创业公司在不同时间点、面向不同受众披露的数据可能存在口径差异。但“国内头部车企及主流合资品牌”这一表述本身就缺乏精确定义：哪些车企算“头部”？“主流合资品牌”是否包括已经退出中国市场的品牌？覆盖率是按签约口径还是按SOP口径计算？这些问题的答案直接影响对弋途科技市场地位的理解。来源材料未提供客户名单或可交叉验证的第三方数据，因此编辑无法判断70%与80%哪个更接近实际情况，只能指出这一分歧的存在。
更值得关注的是客户集中度问题。弋途科技未披露前五大客户的收入占比，也未披露单一客户贡献比例。在汽车行业，供应商的客户结构直接决定其议价能力和抗风险能力。如果百万级交付集中在少数几款车型上，那么单一车型的生命周期波动会对公司收入产生放大效应。从已披露信息看，弋途科技在2025广州车展上引起热议的多款智舱车型中有所体现，但具体车型名称和客户归属未在来源材料中披露。
从AICAR到“一脑多端”：多终端战略的想象空间与落地难度
本轮融资的资金用途中，最值得拆解的是“加速AICAR规模化推广”和“推动深度结合自研端侧模型的下一代AICAR落地”。AICAR是弋途科技近期上线的产品，但来源材料对其具体形态、功能边界和商业模式未作详细说明。从名称和公司整体定位推断，AICAR很可能是将心界AI全栈系统的能力产品化、模块化后的可独立交付单元。但这一推断的边界是：来源材料未提供AICAR的产品定义、定价方式或客户案例，因此无法确认其与心界AI全栈系统的具体关系。
“多终端战略布局”是另一个需要审视的方向。弋途科技在搜狐报道中被描述为探索“AI+终端”的新形态，参照前十年BAT的发展路径，通过优化产业链分工服务B端市场，同时低成本地将云服务能力转移到其他终端。这一战略的逻辑是：如果AIOS框架和端云一体架构已经在汽车这一高约束终端上得到验证，那么向其他终端延伸的边际成本可能较低。但汽车与其他终端在可靠性要求、交互范式、使用场景上存在本质差异，架构的可迁移性并非自动成立。
从资本结构看，本轮领投方之一的上海半导体装备材料产业投资基金，其产业属性明显强于纯财务投资属性。这家基金的参与，可能意味着弋途科技在端侧芯片适配、软硬一体方向上与半导体产业链存在协同空间。公司官网也提及“自研端侧模型及软硬一体成果即将发布”。如果软硬一体成果指向自研芯片或定制化硬件模组，那么弋途科技的定位将从纯软件供应商向“软件+硬件”方案商延伸。但这一延伸的资本开支强度、供应链管理复杂度和毛利率结构变化，都是需要观察的变量。来源材料未披露软硬一体成果的具体形态，因此无法判断其是自研芯片、参考设计还是联合定制模组。
资本节奏与商业化验证：Pre-B轮在融资序列中的位置
弋途科技的融资节奏在AI座舱赛道中属于较快的一档。2023年成立，2024年完成Pre-A轮（数千万级），2026年4月完成A+轮（超亿元，云启资本领投，据投资界2026年4月报道），2026年9月完成Pre-B轮（近亿元）。不到一年内连续完成两轮融资，且金额均接近或超过亿元，说明资本市场对其商业化进展的认可度在提升。
但Pre-B轮在融资序列中的位置本身也传递了一个信号：公司尚未达到传统意义上的B轮成熟度，即收入规模、客户结构和单位经济模型均已稳定可预测。Pre-B轮通常意味着公司需要更多资金来跨越从“有收入”到“可规模化盈利”之间的鸿沟。弋途科技的资金用途——AICAR推广、下一代产品研发、多终端布局、全球化拓展、多地研发交付体系——每一项都是资金消耗型事项，且彼此之间存在资源竞争关系。
从投资方构成看，本轮出现了上海半导体装备材料产业投资基金这样的产业资本，与早期以云启资本、基石资本、以骏资本等财务VC为主的股东结构形成互补。老股东合肥市包河区科创基金的持续加码，则带有地方政府产业培育的色彩。这种“产业资本+财务VC+地方科创基金”的组合，在汽车智能化赛道中并不少见，但每一类资本的退出预期和战略诉求不同，可能在公司后续融资节奏、上市地点选择和业务区域布局上形成张力。
竞争格局中缺失的对手：弋途科技在与谁争夺整车厂的智能化预算
来源材料未提供弋途科技的直接竞争对手信息。这是一个显著的信息缺口，但不意味着竞争不存在。从产业链位置看，弋途科技的潜在竞争者至少包括三类：一是传统Tier 1的座舱软件部门，它们拥有深厚的车规级工程能力和整车厂关系，但在AI原生架构上转型速度不一；二是从互联网大模型切入车载场景的平台型公司，它们拥有模型能力和云端算力优势，但缺乏车规级交付经验；三是整车厂自研座舱团队，尤其是头部新势力，它们对座舱体验的控制欲最强，可能在某些车型上选择自研而非外采。
弋途科技的差异化主张在于“AI Native全栈能力+汽车垂域深度认知”的组合。投资方九派资本的声明将行业变革类比为“功能机向智能机跃迁”，认为弋途科技将模型部署、感知融合与场景调度能力沉淀为可持续迭代的AI应用底座。这一判断的逻辑是：在AI定义汽车的时代，连接基础模型能力与用户体验的中间层具有独立价值。但这一价值的可持续性，取决于基础模型提供商是否会在未来直接向整车厂提供端到端方案，从而压缩中间层的生存空间。
从已披露信息看，弋途科技与火山引擎的关系是“深度协同”而非排他绑定。这意味着弋途科技在模型层保持了一定的灵活性，但也意味着火山引擎未来若调整车载战略，弋途科技需要具备足够的替代方案。公司称其技术架构能够适配主流芯片、OS和模型，这一表述如果属实，是其对冲模型层依赖风险的关键能力。但“适配”的具体深度——是API级适配还是算子级优化——来源材料未披露，因此无法判断其技术锁定的真实程度。
资金用途背后的待验证假设：全球化与多终端能否复制汽车场景的成功
本轮融资的资金用途中，“全球化市场拓展”是一个需要审慎看待的方向。弋途科技在2026年北京车展上发布了全球版座舱解决方案，Sands Talk Capital在投资声明中特别提到创始团队“做好了面向海外市场的准备”。但中国汽车智能化供应商出海面临多重约束：海外整车厂的座舱软件采购决策周期更长，数据合规要求因地区而异，且海外市场对AI座舱功能的付费意愿与中国市场存在差异。弋途科技未披露全球版解决方案的具体目标市场、已签约海外客户或认证进展，因此“全球化”目前更多是一个方向性表述，而非已验证的商业化事实。
“多地研发交付体系”的强化，则指向一个更现实的挑战：300余人的团队规模在汽车软件供应商中属于中等偏小。如果要在上海之外建立多个研发和交付中心，同时推进AICAR推广、下一代产品研发和全球化拓展，管理复杂度和人才竞争压力将显著上升。汽车智能化人才在2026年的市场环境中仍然稀缺，尤其是同时具备AI算法能力和车规级工程经验的人才。弋途科技能否在扩张中保持“成建制队伍”的战斗力，是比资金到位与否更关键的问题。
从已披露事实看，弋途科技的核心优势在于：它已经在两年多时间内完成了从技术验证到百万级量产交付的跨越，这在AI座舱赛道中构成了实质性的竞争壁垒。但它的核心待验证假设同样清晰：AICAR能否从一个产品名称变成可独立规模化的收入单元；自研端侧模型能否在性能指标上真正支撑“端云一体”的架构承诺；多终端战略能否在不稀释汽车主业资源的前提下找到第二个增长曲线。这些假设的验证结果，将决定Pre-B轮之后弋途科技是进入稳定的B轮轨道，还是继续在Pre-B+、B-的区间内徘徊。
从产业链视角看，弋途科技的故事本质上是在回答一个问题：当大模型能力越来越容易获取时，汽车智能化供应链中哪个环节能够捕获最多价值？如果答案是“最接近整车厂交付端的系统集成层”，那么弋途科技的定位有其合理性。如果答案是“基础模型提供商”或“整车厂自研团队”，那么弋途科技需要证明自己不是过渡性方案。来源材料无法给出这个问题的答案，但弋途科技的量产交付记录和资本节奏，至少说明它已经拿到了参与这场价值分配博弈的入场券。
验证边界与可复核指标
本文涉及的“首个、唯一、最大、领先”、订单、出货、性能等表述，如无另行说明，均是公司、创始人或投资方在现有公开材料中的披露口径；RecodeX未在本次采集材料中找到独立审计或第三方测试结论，因而不将其视为已经独立确认的事实。文中的产业协同、竞争位置和商业路径属于基于已披露产品与融资用途的编辑分析，不代表相关结果已经实现。
- 技术侧应核验第三方测试条件、样本规模、良率、稳定性及与可比方案一致口径的结果；
- 商业侧应核验去重后的付费客户、可执行合同、收入确认、复购率以及订单转化；
- 资本与产业协同应以工商股权、关联交易、联合开发、采购或量产文件为准。
RecodeX 极客视：弋途科技用两年多时间把“AI原生座舱”从概念推到了百万级交付，这是它区别于大多数AI座舱叙事者的核心事实。但Pre-B轮融资的真正看点不在于金额，而在于它暴露出的验证清单：AICAR能否独立规模化、端侧模型能否兑现性能承诺、多终端战略是否只是汽车主业的资源分流。在整车厂智能化预算从“功能堆叠”转向“架构重构”的窗口期，弋途科技拿到了一个不错的位置，但位置本身不是护城河。下一个12个月，它需要证明自己不是火山引擎生态中的一个交付壳，而是一个有独立定价权和客户粘性的系统层玩家。
信息来源
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