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      字節系重兵入汽車,火山引擎的勝算有幾分?

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      火山引擎在汽車圈“殺”瘋了。

      文|白 鴿

      編|王一粟

      如果說AI是火山引擎近兩年崛起的第一關鍵詞,那么“汽車”就是第二關鍵詞。

      2026年的北京車展,火山引擎終于有了自己的一席之地(獨立展位),而隔壁的阿里云則隱藏在斑馬智行的展臺之中。

      在寸土寸金的車展上投錢,可見火山引擎對于汽車行業線的重視。

      事實上,早在2020年,字節跳動旗下云服務品牌火山引擎成立時,就建立了汽車行業線,“我們是所有云廠商中第一個把汽車做成一級線。”火山引擎總裁譚待此前曾如此對光錐智能說過。

      由此可以看到,火山引擎其實一直對汽車行業有很強烈的“野心”。但在過往數年中,火山引擎也沒有在汽車行業中顯示出過人之處。

      直到2024年,AI大模型的爆發,以及AI上車的需求下,火山引擎才真正在汽車行業嶄露頭角。

      同年5月,火山引擎正式發布字節跳動豆包大模型家族、火山方舟2.0、AI應用及AI云基礎設施等最新產品。8月,梅賽德斯-奔馳宣布與火山引擎簽署戰略合作。

      2年后的北京車展上,譚待宣布搭載豆包大模型智能汽車已超700萬輛,覆蓋超50個汽車品牌、145個車型;豆包大模型日均完成超3000萬次座艙交互和服務閉環。

      更關鍵的是,火山引擎已經與100%主流車企建立了AI創新合作關系。這意味著,在中國汽車市場的版圖上,幾乎找不到一家主流車企沒有與這家字節跳動旗下的云服務商產生交集。

      “汽車對我們來說非常重要,因為它覆蓋的人非常多,并占據了大量時間。”譚待的這句話,道出了火山引擎殺入汽車圈的底層邏輯,其目標也仍是獲取更多C端流量及對Token的消耗。

      但與此同時,火山引擎副總裁楊立偉的一番話,又讓這個“闖入者”的姿態顯得頗為克制:“任何一項業務肯定有它可盈利的目標,這是必然,但我們這個周期會放得長一些,沒有追求現在要有多少利潤。”

      不造車,卻要與每一輛車深度綁定;不追求短期利潤,卻要在汽車行業重兵投入。那么,火山引擎在汽車賽道究竟要做什么?以及它到底打算怎么做?

      五年布局汽車圈兒 火山引擎的三級跳

      火山引擎在汽車行業的布局,并非一時興起,而是一場長達五年的戰略布局。

      故事還要從2020年說起。那一年,火山引擎開始將字節跳動的推薦算法推向汽車市場,第一個汽車客戶是某美國車企的新能源汽車品牌。

      同年9月,火山引擎與億咖通達成合作,把今日頭條、抖音、西瓜視頻及懂車帝等每天數億人看的內容與推薦算法結合在一起,送到汽車座艙中。

      這就是最初的火山車娛。彼時從公開信息來看,其重點還是推動字節系內容生態的上車。



      直到2021年3月,字節跳動宣布參與輕舟智航A1輪融資,開始布局自動駕駛賽道。

      同年12月,火山引擎正式發布云產品,進軍汽車云市場,初期戰略明確聚焦于提供車聯網云服務和支撐自動駕駛研發的云端基礎設施。

      此后幾年間,火山引擎先后與毫末智行、理想汽車在智算方面達成合作。

      2023年,火山引擎在汽車領域發了三朵“云”:智能駕駛云、智能座艙云與智能營銷云。而在這其中,智能營銷云卻成了過往幾年火山引擎在汽車行業中的核心賣點之一。

      據楊立偉此前表示,早在火山引擎還沒有正式亮相前,他們就已經與車企談成了合作,給車企提供抖音等字節跳動核心產品同款的“數據分析和增長工具”,幫車企做營銷。

      之后幾年,火山引擎沿著這個方向開發了一系列產品,從最基礎的幫車企開發App,到打通車企各渠道獲得的數據——電話客服、App、線下銷售——建立數據分析系統,再到基于抖音、今日頭條、懂車帝等應用提煉全網汽車消費趨勢,針對目標客戶精準推送營銷信息和廣告。

      以領克汽車為例,火山引擎為其搭建了CDP平臺,接入15個系統數據源,解決數據孤島問題,并通過MA實現差異化及自動化的用戶運營。據悉,解決方案部署后,領克汽車整體活動運營效率實現大幅提升,通過CDP和MA節省了70%以上的活動運營人力成本。

      可以看到,最開始火山引擎布局汽車行業的邏輯,與其他互聯網云廠商差異并不明顯,從智能座艙,到智能駕駛云服務,再到汽車數字化營銷,中規中矩的發展中,整體表現也并不突出。

      直到AI大模型的爆發,豆包系列大模型的發布,讓火山引擎抓住了機會。

      AI大模型上車的第一站,就是智能座艙。

      2023年初,ChatGPT的爆火后,百度旗下的文心一言率先開啟了上車潮,到2024年初,這波上車潮則從文心一言轉至爆火且開源的DeepSeek。

      不過,汽車一直是一個定制化非常強的賽道,盡管車企宣布接入DeepSeek,但這需要車企自己進行相關技術的研發,并針對車內座艙體驗對模型進行調校,這于沒有大模型研發經驗的車企而言,無疑難上加難。

      “車廠選擇我們很重要的一點,就是知道我們模型服務最好。”譚待如此說道。這也就意味著,火山引擎愿意投入大量的人力物力,去對接車企的定制化需求。

      顯然,這成了火山引擎能深入汽車賽道的關鍵。

      于是,到了2024年底及2025年初的上海車展上,豆包接住了大模型上車的東風。

      2025年上海車展期間,火山引擎公布其與豆包大模型已進入80%參展車企,并與超60家伙伴在智駕算力、智艙大模型、AI營銷等領域達成合作。

      到了2026年北京車展,這個數字變成了100%主流車企合作,搭載量超過700萬輛。

      與此同時,今年北京車展上,火山引擎首次提出“汽車大腦”戰略,即以“一個AI大腦”深度聯動整車,打通車控、導航、智駕等關鍵功能域,實現“感知-推理-執行-記憶-學習”一體化閉環。

      從最初的內容上車,到營銷賦能,再到如今的“汽車大腦”,火山引擎在汽車行業的戰略布局完成了三級跳。這也使得,短短5年時間,火山引擎就從汽車行業的新兵一躍成為行業新貴。

      那么,在AI時代,火山引擎到底做了哪些事?在強敵環繞的汽車行業中,火山引擎又怎么能持續接住這波AI大模型所帶來的東風?

      智能體上車 新一波的智能座艙競爭

      2025年底,特斯拉將大模型Grok搬上車,與FSD實現聯動。這一舉動,完全顛覆了以往汽車行業對座艙大模型語音助手的認知。

      艙駕融合的大趨勢下,表面上看,這是大模型和座艙、智駕的打通,但背后隱藏的一輪新的技術架構的革新。

      隨后,中國也掀起了新一輪的AI大模型上車潮。

      今年年初,一波龍蝦的上車潮,又加劇了“艙駕融合”的趨勢推進。

      智能座艙行業已經發展數十年時間,但受限于場景、技術等因素,語音助手的人車交互體驗,往往仍停留著你問我答層面,盡管近年來已經能夠通過語音做到一些車控體驗,比如能識別并執行打開車窗等指令,但其本質上仍屬于“你問我答”的指令性操作。

      而這一波智能體上車的大爆發,帶來的改變,不僅僅是能夠識別并執行用戶的語音指令,更重要的一點是,它能夠進行自主的判斷和學習,進行自我經驗積累和沉淀,并真正能夠“干活”。

      也正因此,這一波給汽車下半場競爭帶來新增量市場空間的“蛋糕”,每一家企業都不想錯過。

      地平線在車展前夕發布車載小龍蝦KakaClaw,構建有能力、有性格、有記憶的車載智能體操作系統。千里科技和階躍星辰亦聯合以智能體為核心,開發超級Eva搭載上車。此外佑駕創新、斑馬智行、商湯絕影等也紛紛推出車載座艙智能體。

      在今年北京車展上,火山引擎推出了一套基于Agentic AI架構的新一代汽車智能解決方案,替代了上一代意圖分域+多Agent協同的語音助手架構。



      這套架構是“One AI”,用一個統一的主模型,替代過去座艙內分散的多個模型和模塊,打通交互、思考、執行的任督二脈。

      最近這幾年,AI控制汽車已經有很多功能比較成熟。根據楊立偉公開披露的車載場景數據,豆包大模型在汽車端的用戶行為中:車控類使用占比53%、導航類29%、媒體娛樂類10%。

      顯然,該數據也印證了車載用戶的核心需求邏輯:AI智能體上車,首先要落地好車控、導航、多媒體這類基礎高頻功能。情緒陪伴、閑聊增值類體驗屬于加分項,行業更應優先把剛需功能的交互流暢度、執行完備性做到成熟可用。

      目前,在智能座艙領域中,火山引擎提供了兩條不同的合作路徑:

      一是AI座艙全家桶套件(能力輸出),這是為有較強自研和整合能力車企準備的“工具包”。

      火山引擎提供從底層的MaaS模型服務、豆包大模型,到核心的“主智能體”引擎,再到上層的工具連接、交互設計、運營管理平臺等全棧能力。車企可以像搭積木一樣,按需取用,并結合自身的生態和品牌調性進行深度定制。

      二是豆包座艙助手(應用輸出),這是火山引擎親自下場,打造的端到端用戶體驗標桿。

      它深度整合了火山引擎的AI能力與字節跳動的C端生態(如抖音、頭條的本地生活與內容服務)。

      這更像是一個“樣板間”,向行業展示體驗的上限,據悉這個方案將在2026年內量產上車。

      “車企自研能力強的可以直接調用我們的API,芯片廠商、軟件Tier1、語音供應商都可以借助大模型提升空間交互體驗。同時,我們在做的過程中發現了一些好的體驗,希望做成標桿。”楊立偉說。

      無論選擇哪條路,與車企的深度共創都是成敗關鍵,畢竟智能體要真正“懂得”一輛車,需要注入大量車輛本身的“知識”。

      “我們需要跟車廠一起,把所有的原子能力定義清楚,每個功能用自然語言描述明白,每個信號意味著什么……包括怎么能更快涼爽,避免吹腿,什么樣的溫度是舒適,這需要車廠的Know-how。”火山引擎方面強調,這是一個從車輛工程到AI模型的深度融合過程。

      光有產品還不夠,渠道建設在B端生意里也至關重要。據光錐智能了解,在火山引擎面向車企服務的過程中,尤其是智能座艙這個賽道上,比較依賴渠道商的能力建設。

      “目前(火山引擎)可能有接近80%的智能座艙項目,都是我們做的。”一位火山引擎汽車行業渠道商如此對光錐智能說道,比如之前合作的榮威車型等。

      截至2026年4月,?火山引擎已與100%的中國主流車企達成合作?,覆蓋?超過50個汽車品牌?和?145款車型???,搭載火山引擎?豆包大模型?的智能汽車保有量已?超過700萬輛?。

      不過,雖然合作的車企數量看起來很多,但大部分都是是以快速量產、高性價比API方案進行合作。

      據了解,當前火山引擎在汽車行業中,目前唯一公開達到CPP(聯合定義硬件、定制系統、AI原生架構)級別深度共創的車企,尚只有上汽榮威一家。



      (火山引擎聯合榮威深度共創打造的家越系列概念車)

      這也導致,智能座艙看起來非常熱鬧,但基本很難賺到錢。

      以智能座艙領域玩家斑馬智行為例,其招股書數據顯示,2025年全年綜合收入約8.61億元,其年度搭載量為248.7萬臺,可以最終算出一臺車斑馬的收入約為346.2元。(計算方式:8.61億元/248.7萬臺≈346.2)

      另外,其新興的AI業務雖然前景廣闊但目前體量太小,如增速最快的車載服務平臺(+83.7%)僅1.51億元,AI全棧方案更是只有6600萬元。

      但是,智能座艙又是典型的技術密集型行業,前期需要極其高昂的研發投入。斑馬智行在2025年的研發投入依然高達7.25億元,占到了當年總收入的84.2%。

      這種“高投入、低產出”的模式直接導致了嚴重的虧損。2025年,斑馬智行的虧損額高達18.96億元,且經營活動現金流連續三年大額凈流出。也就是說,公司每賺1塊錢的收入,就要花掉近8毛4在研發上,再加上日常運營等成本,賺錢變得極其困難。

      雖然火山引擎的智能座艙業務和斑馬智行有所不同,但基本的業務邏輯比較相似。

      所以整體來看,相比于汽車智能化的大市場來說,座艙整體的收入相對有限。它更像是一個入口,讓火山引擎切入車企,來購買它的云服務,畢竟這個才是云廠商的收入大頭。

      火山引擎能否殺出重圍?

      作為一家云廠商,火山引擎的確在汽車行業里下了不少功夫。

      其中一個原因,在火山引擎準備深耕行業場景的這幾年里,AI上車這波浪潮,是汽車智能化中新的機會,所有的云廠商都幾乎在同一個起跑線上,這對根基尚淺的火山引擎來說,已經是難得。

      所以,火山引擎不放過每一個小生意的機會,在汽車場景中不斷尋找機會。

      于是,從最初的火山車娛,到汽車營銷,再到智能體上車,火山引擎在智能座艙賽道的產品也始終在迭代。

      不過這個賽道也比較擁擠。智能體上車潮后,已經形成科技巨頭、車企自研、專業AI公司、供應鏈廠商四大陣營,其中,科技巨頭中目前主要玩家包括火山引擎、阿里云、騰訊云、華為云和百度云等。

      相比較來說,這些科技巨頭們所做的不僅是技術能力輸出,更重要的還是其背后的生態能力整合,比如火山引擎背后字節系的抖音、懂車帝、今日頭條等,阿里系背后的打車、電商、支付寶、高德等,騰訊系的微信支付、小程序等。

      可以看到,相比于其他云廠商來說,火山引擎確實在汽車行業已經走出了一條自己的路:以豆包大模型為基礎快速切入,并融合字節系背后的生態內容,快速搶占汽車智能座艙賽道。

      但這也不意味著,火山引擎可以高枕無憂,它的競爭對手或許都不來自于云廠商。

      首先,火山引擎的智駕業務,是以智駕云服務為主,并未直接介入到智能駕駛技術的研發當中。而缺少這個“殺手锏”,會導致艙駕融合受限。

      在艙駕融合層面,楊立偉認為,現階段強行在模型層融合,“ROI是非常不好的”,核心原因在于推理頻次的巨大差異——智駕模型需要10赫茲到48赫茲的處理速度(特斯拉為48赫茲),而座艙模型1~2赫茲就已足夠,“不同頻次代表對算力和內存的需求成倍增長,沒必要把兩個東西做到一起。”

      火山引擎現階段的做法,是在模型層實現數據和任務的打通,而非強求芯片或模型的物理整合。

      楊立偉打了一個形象的比方:火山引擎更像是大腦,智駕則更像是車輛運動控制的小腦。“我們會把用戶對司機agent的意圖總結好、提煉好,傳輸給智駕系統完成閉環。”



      (火山引擎副總裁楊立偉)

      他透露,火山引擎已與國內頭部智駕Tier1合作,預計今年年底前實現真實落地。

      同時,火山引擎方面也明確表示:“我們一直在給智駕提供底層的云和基礎設施,幫他提升訓練效率。所以不管L3還是L4,只要它們持續發展,我們都愿意支持。”

      可以看到,在智能駕駛業務這塊,火山引擎并未深入行業太多,更多的還是提供云和基礎設施服務。但面向未來,艙駕一體是大勢所趨,比如特斯拉的FSD+Grok、華為乾崑+鴻蒙座艙能做到更深的艙駕融合體驗。

      而火山引擎的方案是“座艙理解意圖后傳給智駕Tier1”,而非真正的艙駕統一模型,如果艙駕一體成為行業主流標準,僅有座艙AI能力的供應商,或許會被逐漸邊緣化。

      整體來看,汽車智能化賽道的發展,無疑為火山引擎這類入局較晚的云廠商創造了平等競逐的發展契機,依托豆包大模型算力底座與字節全域內容生態優勢,火山引擎穩步完成從汽車營銷到智能座艙AI服務的業務迭代,逐漸在車載智能體領域站穩腳跟,走出了差異化的行業滲透路徑。

      但長遠來看,于火山引擎而言,隨著車載智能行業標準逐步統一、艙駕一體體驗成為用戶核心訴求,僅聚焦座艙AI生態、偏重云端服務的發展路線,也或將面臨行業適配壓力。

      最終,火山引擎能否在汽車智能化賽道沖出重圍,也值得關注。

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