奔馳、榮威都選了它：車企AI座艙戰(zhàn)，從"孤軍奮戰(zhàn)"到"朋友圈"擴張，豆包憑什么贏？

豆包的"汽車朋友圈"擴張戰(zhàn)

想象一下，你上車后只需說一句"去昨天那家餐館"，車機就能自動導(dǎo)航，甚至記住你不喜歡走高架橋的偏好。這不是科幻電影，而是豆包大模型已經(jīng)實現(xiàn)的真實場景。

北京和廣州的車展上，字節(jié)旗下火山引擎基于Agentic AI架構(gòu)的新一代汽車AI解決方案引發(fā)關(guān)注。七中包含AI座艙套件方案、豆包座艙助手方案兩大解決方案。這標(biāo)志著汽車AI座艙進入新階段：從過去的"產(chǎn)品為王"轉(zhuǎn)向"生態(tài)定義"。

截至目前，奔馳、特斯拉、比亞迪、蔚來、上汽、一汽、廣汽等九成主流車企已加入火山引擎"汽車朋友圈"。據(jù)HiEV統(tǒng)計，至少20個品牌實現(xiàn)豆包大模型量產(chǎn)上車。從奔馳到榮威，從高端跑車到家用轎車，豆包大模型的"汽車朋友圈"持續(xù)擴容。

座艙AI新戰(zhàn)場：從"產(chǎn)品為王"到"生態(tài)定義"

過去，汽車行業(yè)拼的是車控、智駕、硬件，整體來說還是"產(chǎn)品為王"，由車企主導(dǎo)。但隨著AI的強勢介入，汽車將從"硬件定義"轉(zhuǎn)向"生態(tài)定義"，車企不再是唯一的主導(dǎo)者。

各路玩家已紛紛出手：第一類是整車廠。比如小鵬搭建統(tǒng)一AI中臺，支撐智駕、座艙和機器人業(yè)務(wù)；理想在與阿里云深度整合MindGPT大模型和智能體的同時，也在推動智能座艙與智駕系統(tǒng)的技術(shù)合流。

第二類，則是大模型廠商和智駕供應(yīng)商。比如火山引擎提供AI座艙套件方案和豆包座艙助手兩種合作形式；阿里云的智能座艙可以調(diào)用訂餐、導(dǎo)航、支付等阿里生態(tài)服務(wù)。

第三類則是芯片與基礎(chǔ)平臺公司，如華為、地平線、聯(lián)發(fā)科等。

技術(shù)實力：豆包座艙助手的殺手級能力

豆包座艙助手的核心競爭力在于其交互體驗的代際提升。它讓車內(nèi)語音助手?jǐn)[脫過往一問一答的指令式交互，轉(zhuǎn)變?yōu)閷δ：匀徽Z言的理解，并拆解成相應(yīng)指令，執(zhí)行車控操作。

全雙工對話能力就像和朋友聊天，不需要等對方說完再開口，想說就說、隨時可打斷，而且免喚醒。在功能上，不只是讓語音助手不再簡單做調(diào)節(jié)溫度、播放音樂等車控，而是覆蓋開車、路線規(guī)劃、娛樂互動等整個出行服務(wù)。

以榮威M7 DMH為例，它全球首發(fā)了豆包深度思考模型。集成后，車輛能夠更加準(zhǔn)確地理解用戶模糊的意圖，無論是倒裝句、雙重否定，還是模糊表達都可以識別。用戶只要一句簡單的指令，車機就能拆解復(fù)雜場景下的多個車控需求并執(zhí)行完畢。

奔馳純電CLA接入豆包大模型后，整體交互效率提升50%，喚醒速度快至0.2秒，還可以識別說話人的不同感情，給予對應(yīng)的反饋。長安馬自達EZ60全面接入豆包大模型后，用戶可通過語音指令調(diào)用超過1700項功能，出行、吃喝玩樂、聊天、車控等需求均可"一語直達"。

一位榮威M7 DMH車主分享：“現(xiàn)在上車就像有個智能助理，我說’停到離入口最近的車位’，它就自動泊車，甚至還會主動推薦觀景路線。”

服務(wù)能力：從套件到產(chǎn)品的靈活合作模式

火山引擎提供兩種合作形式：

1. AI座艙全棧套件：是一套全棧能力方案，車企可以靈活選用

2. 豆包座艙助手方案：是更完整的產(chǎn)品級交付，并與豆包APP互聯(lián)互通、能力同步進化，將在今年年內(nèi)量產(chǎn)上車

這種靈活的合作模式讓不同規(guī)模、不同技術(shù)實力的車企都能找到適合自己的接入方式。對于技術(shù)實力較弱的車企，可以直接采用產(chǎn)品級交付；對于有自研能力的車企，則可以靈活選用套件中的能力模塊。

成本優(yōu)勢：英偉達AI BOX的底層支撐

豆包主推英偉達的AI BOX形式，而英偉達也由此順勢從智駕切入座艙市場。這種合作模式為車企提供了成本優(yōu)化的可能：無需大規(guī)模投入自研，就能獲得領(lǐng)先的AI座艙能力。

相比之下，阿里的通義千問主推端側(cè)模型規(guī)模在4B左右，與高通8797深度合作。這意味著在座艙戰(zhàn)場上，豆包和千問再一次迎戰(zhàn)。千問主綁高通8797，豆包主推英偉達的AI BOX形式，而英偉達也由此順勢從智駕切入座艙市場。

車企的"靈魂選擇"：自研還是合作？

"靈魂問題"再次擺在車企面前。如果完全依賴外部模型，它們可能在短時間內(nèi)獲得更好的體驗，但長期來看，入口與數(shù)據(jù)都可能被抽離。如果選擇自研，則需要面對另一層約束——高昂的投入、不確定的回報，以及與頭部模型公司之間的能力差距。

從現(xiàn)狀來看，已有車企選擇了折中路徑。一方面與外部模型公司合作引入基礎(chǔ)能力；另一方面，在上層保留自己的交互框架與數(shù)據(jù)體系，通過Agent或接口的方式進行封裝。

數(shù)字經(jīng)濟應(yīng)用實踐專家駱仁童博士表示，汽車不再是被動執(zhí)行指令的工具，而是開始"主動思考"的智能體。AI負(fù)責(zé)處理復(fù)雜邏輯、感知環(huán)境，人類保留情感決策與最終控制權(quán)。

部門墻：比技術(shù)更難的落地挑戰(zhàn)

有車企人士表示，最終座艙Agent的難點甚至可能不在于技術(shù)能力夠不夠，而是企業(yè)內(nèi)部的部門墻能否順利打通，例如原有語音團隊的去留，統(tǒng)一Agent下，座艙和智駕團隊的融合問題等。

數(shù)字經(jīng)濟應(yīng)用實踐專家駱仁童博士認(rèn)為，以前的車企像"孤軍奮戰(zhàn)的勇士"，自己埋頭搞研發(fā)，結(jié)果往往吃力不討好；現(xiàn)在的合作模式，是車企與科技企業(yè)一起升級。但這種合作也充滿挑戰(zhàn)，工程層面的復(fù)雜適配、部門墻的打破，都需要雙方在權(quán)力分配上做出妥協(xié)。

一切尚未有定局，但座艙趨勢已經(jīng)逐漸清晰：端側(cè)大模型上車，將在今年進入大規(guī)模驗證階段。汽車行業(yè)有一個經(jīng)典的比喻：電動化是上半場，智能化是下半場。電動化把所有人拉到了同一起跑線上，智能化則讓大家賽出更大的差距。目前來看，智能體上車的競賽才剛剛開跑，離真正決出勝負(fù)還有很遠。

汽車AI轉(zhuǎn)型的核心不在于追逐最大的模型參數(shù)，而在于如何將AI能力真正落地到業(yè)務(wù)場景中。

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