大模型上车，消费者说呵呵|大模型|汽车|贾维斯|超级智能体

2026年，汽车市场上最大的变化之一，就是所有主流新车基本都齐刷刷地搭配上了大模型。根据相关数据，当前阶段国产汽车20万以上新能源新车的车载大模型搭载率已经超过90%，10-20万市场的搭载率也突破了65%。

相对新势力一点的车企，比如小鹏、理想、小米，纷纷布局了全栈自研的大模型。而比亚迪、奇瑞、长安等传统车企巨头，也深度践行了与科技大厂合作，将通用大模型进行车企定制化的尝试。可以说，一车一大模型的时代已经正式到来。

这股狂飙突进的汽车AI浪潮，目前只剩下一个问题：消费者不太买账。

根据杰兰路公布的调研数据显示，智能座舱在用户购车决策因素中仅排第九，并且多数用户不愿意为车载大模型功能单独付费。随便问问我们身边的亲戚朋友，也会发现大家对大模型上车这件事没有什么想法，甚至多数人都不知道大模型与此前的车载语音助手存在区别。

为什么车企的热情，却在消费者这里得到了妥妥的冷遇？

这声“呵呵”背后，是技术供给对不上使用需求的极限拧巴。

特斯拉的风，小龙虾的浪

先来说说为什么车企如此整齐划一地想要推动大模型上车。客观上看，这并不是消费需求导致的技术提升。而是产业与技术趋势推动下，车企做出的被迫应对。

所谓产业趋势，最直接的动力就是特斯拉在2025年夏天把Grok搬上了车。说句掏心窝子的话，中国车企在做新能源车的时候，多一半的动作都要先看看特斯拉是怎么干的。主打一个敌动我动，敌不动我也不知道要怎么动。当特斯拉印证了大模型上车的价值之后，车企也就很自然地闻风而动，纷纷推出属于自己的“智能出行伙伴”。

而技术趋势在于AI工具确实正走在完善与成熟的路上。手机、PC、IT市场希望落地AI，汽车行业自然也不甘示弱。尤其今年小龙虾带起的浪花实在太大了，各类企业都产生了龙虾焦虑，生怕自己落后。而汽车天然又是一个适合智能体交互的多系统合成式终端，因此加速大模型上车是确保自身不会在智能体竞争中失速的基础。

于是我们能看到，2026年国内20万以上新车整整齐齐加上了大模型；10万—20万价位更是主打我们实现了车载大模型普惠，绝对物超所值。

产业和时代推着车企加快大模型上车的效率。可这场热闹喧嚣里，唯独忘了用户的声音。

不打扰是最大的温柔

用户的声音为什么没人听？因为大模型话太多了，用户插不上嘴啊。

尤其是在开车时候听大模型唠叨一通，那感觉简直醍醐灌顶。列位请想，我们开车时候如果发出一些语音交互，那显然希望的是精准、快速完成交互，不打扰自己的后续驾驶操作。但大模型在这一条上就有原罪。它的风格是自然对话，内容充分、详实且具有一定文学夸饰感。

说白了，就是车载大模型比以前的车载语音助手要话痨非常多。开车的时候亲戚朋友都尽量不打扰驾驶员，但大模型偏偏喜欢反其道而行之疯狂输出。比如当车主说导航到某地时，本来1秒钟就完成的操作。大模型却很可能要反问你几个问题，什么要不要途中去哪里啊？要不要选择更加如何的路线啊？主打一个画蛇添足，啰里吧唆。知道的是智能汽车，不知道的还以为是重现《大话西游》里的唐僧名场面。

更要命的是，大模型不光回应十分啰嗦，还有着薄弱的边界感。经常被误唤醒、误操作，莫名其妙地加入车内聊天。关上它又要费一番操作，刚才车里聊的什么也都忘了。

更有一些有着高阶场景化能力，订阅价格不菲的车载大模型，主打一个将打扰践行到底。这类大模型会识别场景进行主动操作，比如它认为驾驶员疲劳的时候会主动开窗通风，播放音乐，也不管车主是真疲倦还是天生眼睛小，也不管窗外是不是数九隆冬，更不管音乐会不会吓到驾驶者发生危险。主打一个我行我素，我是AI听我的。当识别到前方拥堵的时候，大模型会不断地推荐休息区，推荐停车场，也不管车主是不是上班要迟到了，反正建议您休息。

佐思汽研的调研显示，有超过6成车主表示，车载大模型只能执行固定句式的简单指令，遇到稍复杂的多意图、长句命令就会出现答非所问、执行失败的情况。

或许这些问题都是暂时性的，可被攻克的，但由此产生的成本不应该消费者承担。

毕竟消费者需要的，只是不被AI打扰，安安静静开车而已。

贾维斯太多，人类不够用

就算没有被大模型频繁打扰，消费者也会面临一个新问题：我要这大模型究竟有何用？

当车企们不断宣传，车载大模型就是最全能的个人助手，就是我们期盼已久的贾维斯。消费者却在同一时间发现这个贾维斯真的有点多，我好像不太用得过来。

在真实的使用场景中，消费者面对车载大模型都会陷入这样的进退两难：

开车的时候，注意力必须专注在路面上。车企所说的那些讲段子、写文案、生产旅游攻略，都绝对不可能在这个时候用得上。各位想想，谁家正常人都已经把车开出来了，在旅游的路上让车里的大模型写攻略啊？而那些开车时可能频繁用到的功能，比如导航、接电话等，传统的AI语音助手就差不多覆盖了，用不上大模型的“贾维斯之力”。

更关键的是，这些大模型主打的是“自然语言理解、模糊意图识别”。模糊意图这四个字在驾驶场景中可是很吓人的。假如用户说了句我热了，本意是调大空调，大模型却模糊地理解为用户希望开窗。这要是发生在高速场景下，带来的可能是直接的驾驶风险。

而等到停车了，可以放肆、自由、愉快地使用车载大模型了。此时用户刚要下达命令，却发现自己情不自禁地把手机拿出来了。那个操作流畅，生态完善，熟悉我使用习惯的大模型，不就静静躺在我的手机里吗？放着它不用，非要在车机上用一个阉割版大模型究竟是为了什么？

你这脆弱的小家伙

车载大模型没什么用就算了，更关键的是它还经常不好用。

上面说了，由于端侧算力受限，很多车载大模型都是不好用的阉割版。为了让用户使用上满血大模型，也有很多车企推出了云端版本。这下可好，车企确实承认了自家汽车的算力有限，但忘了它的网络能力也不富裕。

当车载大模型需要严苛的网络环境支持时，用户就会发现一旦遇到地下车库、偏远路段、高速隧道等场景，大模型就会丧失信号，直接失灵。更可气的是，原本不上大模型的时候，至少车载语音助手还是能用的。现在遇到断网连基础的语音指令都无法执行了。好消息是大模型让车载AI能力强了，坏消息是它也更容易瘫痪了。这都是什么地狱笑话。