豆包的"汽车朋友圈"扩张战
想象一下，你上车后只需说一句"去昨天那家餐馆"，车机就能自动导航，甚至记住你不喜欢走高架桥的偏好。这不是科幻电影，而是豆包大模型已经实现的真实场景。
北京和广州的车展上，字节旗下火山引擎基于Agentic AI架构的新一代汽车AI解决方案引发关注。七中包含AI座舱套件方案、豆包座舱助手方案两大解决方案。这标志着汽车AI座舱进入新阶段：从过去的"产品为王"转向"生态定义"。
截至目前，奔驰、特斯拉、比亚迪、蔚来、上汽、一汽、广汽等九成主流车企已加入火山引擎"汽车朋友圈"。据HiEV统计，至少20个品牌实现豆包大模型量产上车。从奔驰到荣威，从高端跑车到家用轿车，豆包大模型的"汽车朋友圈"持续扩容。
座舱AI新战场：从"产品为王"到"生态定义"
过去，汽车行业拼的是车控、智驾、硬件，整体来说还是"产品为王"，由车企主导。但随着AI的强势介入，汽车将从"硬件定义"转向"生态定义"，车企不再是唯一的主导者。
各路玩家已纷纷出手：第一类是整车厂。比如小鹏搭建统一AI中台，支撑智驾、座舱和机器人业务；理想在与阿里云深度整合MindGPT大模型和智能体的同时，也在推动智能座舱与智驾系统的技术合流。
第二类，则是大模型厂商和智驾供应商。比如火山引擎提供AI座舱套件方案和豆包座舱助手两种合作形式；阿里云的智能座舱可以调用订餐、导航、支付等阿里生态服务。
第三类则是芯片与基础平台公司，如华为、地平线、联发科等。
技术实力：豆包座舱助手的杀手级能力
豆包座舱助手的核心竞争力在于其交互体验的代际提升。它让车内语音助手摆脱过往一问一答的指令式交互，转变为对模糊自然语言的理解，并拆解成相应指令，执行车控操作。
全双工对话能力就像和朋友聊天，不需要等对方说完再开口，想说就说、随时可打断，而且免唤醒。在功能上，不只是让语音助手不再简单做调节温度、播放音乐等车控，而是覆盖开车、路线规划、娱乐互动等整个出行服务。
以荣威M7 DMH为例，它全球首发了豆包深度思考模型。集成后，车辆能够更加准确地理解用户模糊的意图，无论是倒装句、双重否定，还是模糊表达都可以识别。用户只要一句简单的指令，车机就能拆解复杂场景下的多个车控需求并执行完毕。
奔驰纯电CLA接入豆包大模型后，整体交互效率提升50%，唤醒速度快至0.2秒，还可以识别说话人的不同感情，给予对应的反馈。长安马自达EZ60全面接入豆包大模型后，用户可通过语音指令调用超过1700项功能，出行、吃喝玩乐、聊天、车控等需求均可"一语直达"。
一位荣威M7 DMH车主分享：“现在上车就像有个智能助理，我说’停到离入口最近的车位’，它就自动泊车，甚至还会主动推荐观景路线。”
服务能力：从套件到产品的灵活合作模式
火山引擎提供两种合作形式：
AI座舱全栈套件：是一套全栈能力方案，车企可以灵活选用
豆包座舱助手方案：是更完整的产品级交付，并与豆包APP互联互通、能力同步进化，将在今年年内量产上车
这种灵活的合作模式让不同规模、不同技术实力的车企都能找到适合自己的接入方式。对于技术实力较弱的车企，可以直接采用产品级交付；对于有自研能力的车企，则可以灵活选用套件中的能力模块。
成本优势：英伟达AI BOX的底层支撑
豆包主推英伟达的AI BOX形式，而英伟达也由此顺势从智驾切入座舱市场。这种合作模式为车企提供了成本优化的可能：无需大规模投入自研，就能获得领先的AI座舱能力。
相比之下，阿里的通义千问主推端侧模型规模在4B左右，与高通8797深度合作。这意味着在座舱战场上，豆包和千问再一次迎战。千问主绑高通8797，豆包主推英伟达的AI BOX形式，而英伟达也由此顺势从智驾切入座舱市场。
车企的"灵魂选择"：自研还是合作？
"灵魂问题"再次摆在车企面前。如果完全依赖外部模型，它们可能在短时间内获得更好的体验，但长期来看，入口与数据都可能被抽离。如果选择自研，则需要面对另一层约束——高昂的投入、不确定的回报，以及与头部模型公司之间的能力差距。
从现状来看，已有车企选择了折中路径。一方面与外部模型公司合作引入基础能力；另一方面，在上层保留自己的交互框架与数据体系，通过Agent或接口的方式进行封装。
数字经济应用实践专家骆仁童博士表示，汽车不再是被动执行指令的工具，而是开始"主动思考"的智能体。AI负责处理复杂逻辑、感知环境，人类保留情感决策与最终控制权。
部门墙：比技术更难的落地挑战
有车企人士表示，最终座舱Agent的难点甚至可能不在于技术能力够不够，而是企业内部的部门墙能否顺利打通，例如原有语音团队的去留，统一Agent下，座舱和智驾团队的融合问题等。
数字经济应用实践专家骆仁童博士认为，以前的车企像"孤军奋战的勇士"，自己埋头搞研发，结果往往吃力不讨好；现在的合作模式，是车企与科技企业一起升级。但这种合作也充满挑战，工程层面的复杂适配、部门墙的打破，都需要双方在权力分配上做出妥协。
一切尚未有定局，但座舱趋势已经逐渐清晰：端侧大模型上车，将在今年进入大规模验证阶段。汽车行业有一个经典的比喻：电动化是上半场，智能化是下半场。电动化把所有人拉到了同一起跑线上，智能化则让大家赛出更大的差距。目前来看，智能体上车的竞赛才刚刚开跑，离真正决出胜负还有很远。
汽车AI转型的核心不在于追逐最大的模型参数，而在于如何将AI能力真正落地到业务场景中。
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