廣東
豆包的"汽車朋友圈"擴張戰
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實現的真實場景。
北京和廣州的車展上，字節旗下火山引擎基于Agentic AI架構的新一代汽車AI解決方案引發關注。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。這標志著汽車AI座艙進入新階段：從過去的"產品為王"轉向"生態定義"。
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HiEV統計，至少20個品牌實現豆包大模型量產上車。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"持續擴容。
座艙AI新戰場：從"產品為王"到"生態定義"
過去，汽車行業拼的是車控、智駕、硬件，整體來說還是"產品為王"，由車企主導。但隨著AI的強勢介入，汽車將從"硬件定義"轉向"生態定義"，車企不再是唯一的主導者。
各路玩家已紛紛出手：第一類是整車廠。比如小鵬搭建統一AI中臺，支撐智駕、座艙和機器人業務；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的技術合流。
第二類，則是大模型廠商和智駕供應商。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用訂餐、導航、支付等阿里生態服務。
第三類則是芯片與基礎平臺公司，如華為、地平線、聯發科等。
技術實力：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。它讓車內語音助手擺脫過往一問一答的指令式交互，轉變為對模糊自然語言的理解，并拆解成相應指令，執行車控操作。
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節溫度、播放音樂等車控，而是覆蓋開車、路線規劃、娛樂互動等整個出行服務。
以榮威M7 DMH為例，它全球首發了豆包深度思考模型。集成后，車輛能夠更加準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，車機就能拆解復雜場景下的多個車控需求并執行完畢。
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。”
服務能力：從套件到產品的靈活合作模式
火山引擎提供兩種合作形式：
AI座艙全棧套件：是一套全棧能力方案，車企可以靈活選用
豆包座艙助手方案：是更完整的產品級交付，并與豆包APP互聯互通、能力同步進化，將在今年年內量產上車
這種靈活的合作模式讓不同規模、不同技術實力的車企都能找到適合自己的接入方式。對于技術實力較弱的車企，可以直接采用產品級交付；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化的可能：無需大規模投入自研，就能獲得領先的AI座艙能力。
相比之下，阿里的通義千問主推端側模型規模在4B左右，與高通8797深度合作。這意味著在座艙戰場上，豆包和千問再一次迎戰。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獲得更好的體驗，但長期來看，入口與數據都可能被抽離。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能力；另一方面，在上層保留自己的交互框架與數據體系，通過Agent或接口的方式進行封裝。
數字經濟應用實踐專家駱仁童博士表示，汽車不再是被動執行指令的工具，而是開始"主動思考"的智能體。AI負責處理復雜邏輯、感知環境，人類保留情感決策與最終控制權。
部門墻：比技術更難的落地挑戰
有車企人士表示，最終座艙Agent的難點甚至可能不在于技術能力夠不夠，而是企業內部的部門墻能否順利打通，例如原有語音團隊的去留，統一Agent下，座艙和智駕團隊的融合問題等。
數字經濟應用實踐專家駱仁童博士認為，以前的車企像"孤軍奮戰的勇士"，自己埋頭搞研發，結果往往吃力不討好；現在的合作模式，是車企與科技企業一起升級。但這種合作也充滿挑戰，工程層面的復雜適配、部門墻的打破，都需要雙方在權力分配上做出妥協。
一切尚未有定局，但座艙趨勢已經逐漸清晰：端側大模型上車，將在今年進入大規模驗證階段。汽車行業有一個經典的比喻：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，離真正決出勝負還有很遠。
汽車AI轉型的核心不在于追逐最大的模型參數，而在于如何將AI能力真正落地到業務場景中。
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