第一波造车新势力已经成立十年有余，智能电动汽车的竞争也早就行至半程，中国汽车市场还有新玩家不断涌入。
6月9日晚，赛豆科技在北京正式发布全新汽车品牌——AIVA，并宣布首款量产车型AIVA ME7将于2026年年内亮相。
赛豆科技是赛力斯旗下的公司。在智能化、电动化浪潮中，赛力斯率先放下身段，与华为鸿蒙智行深度捆绑，打造了令行业侧目的新势力头部品牌问界。
现在，赛力斯又抢先迈出一步，与字节跳动深入合作，打算造出具备引领性的AI汽车。
华为当年杀入汽车行业时，智能驾驶是一副王牌，彼时自动驾驶风头正劲，几乎成了汽车智能化的代名词。
这两年随着AI技术的发展，不但智驾系统的表现有了质的飞跃，温吞发展数年的智能座舱也迎来了拐点。
过去一两年中，Deepseek、豆包等大模型接入智能座舱，显著提升了语音识别的响应速度、准确率以及推理能力，将智能座舱的体验拔高了一个等级。
而AI能做的远不止于此。
下一代智能座舱的核心迭代点，总结来说，一方面是交互方式，从「单一语音」迈「向多模态感知」，另一方面是服务模式，从「被动响应」升级为「主动服务和执行闭环」。
与几年前的智驾类似，新一代智能座舱——很多人称之为AI座舱——正被视为接下来国内汽车市场竞争的「银子弹」。
大模型爆火，智能座舱有「外挂」了
新能源汽车发展的十余年中，智能座舱早已不是新鲜概念，AI的发展则为智能座舱注入了新的活力。
过去一两年，ChatGPT、Deepseek等AI大模型爆火，直接给传统的智能座舱增加了一个强有力的「外挂」。
有行业人士对亿欧汽车总结，过去几年智能座舱可以说还停留在1.0版本，只能听得懂和执行，但不会推理，而在AI大模型的加持下，座舱已经进化至2.0版本，它具备推理和决策能力，可以在一定程度上猜测人的意图。
因此，去年以来，市场上推出的新车，频繁出现「更懂你」的宣传口号，大模型在座舱领域的应用也显著提升。有行业数据显示，去年大模型在座舱领域的渗透率已超过25%。
字节跳动也是在这个阶段迅速实现了汽车业务的上量。
亿欧汽车获悉，搭载豆包大模型的智能汽车已经超过700万辆，覆盖50多个品牌、145款车型，每天在座舱里完成的交互超过3000万次。
不过，在座舱领域，当前车企接入大模型主要还是通过云端引擎。以豆包大模型为例，豆包上车大多是通过火山引擎，后者开放API给车企接入，从而完成适配。
这带来的问题是，大模型的确提升了座舱的部分使用体验，但并不具备真正的「智能体」能力。
特斯拉靠Grok开挂了，国内选手坐不住了
汽车正演进为一个充满想象空间的「AI智能体」，在这方面，智能电动汽车的领头羊特斯拉再次为行业提供了示范。
去年12月，特斯拉向北美车主推送了一次OTA，智能助手Grok和FSD紧密配合，俨然让车辆成了一个全能的司机兼秘书——只要车主说出要干什么，车就会自动规划行程并开至目的地。
特斯拉的智能化表现再一次触动了远在大洋彼岸的从业者神经。
有新势力车企研发人士告诉亿欧汽车，“Grok给老板的启示就是：「必须得上大模型」。”
与此前智驾领域类似，智能座舱的AI大模型就此开始真正地上车——不再只是云端接入，而是在车端部署。上述人士表示，今年座舱迭代的一项任务就是要交付一套整合的端侧大模型。
而字节跳动深入AI座舱，正在大举布局的，也是端侧大模型。
有媒体报道，火山引擎已与车企合作方成立专项组推进豆包座舱助手项目，后者正是字节全力推出的座舱交互「杀手级」产品，计划年内量产上车。
在这个项目中，火山引擎在车端部署了一个约30B规模的模型，承担了视觉、语音、环境信息等全域感知能力，与云端3到4个核心Agent协同。
在端侧部署大模型，除了可以调用本地文件、提升座舱智能体验之外，也能在很大程度上保证用户的隐私安全，这也是当前业内都在向本地部署大模型的重要考量。
不过，大模型的上车也对硬件提出了更大的挑战，更大算力意味着它需要一个更高带宽的存储芯片。
“要想端侧跑30B至少需要64G甚至128G内存，现在内存贵，BOM成本得起飞。”有行业人士告诉亿欧汽车。
据悉，在上述方案中，火山引擎找到英伟达定制了Thor z芯片，并以AI Box的“外挂”算力盒子形式部署在车上，算是一种过渡阶段的解决方案。
在2026高通汽车技术与合作峰会上，博世智能驾控中国区总裁吴永桥也表示，博世正在与大算力芯片供应商，包括DDR芯片供应商研发下一代产品，探索能否在同样成本之下承载更大参数量的模型，未来随着算法的优化提升，也能够降低对存储带宽的依赖。
真正的智能体，是「跨域融合」
放在长期的技术趋势中，智能座舱从来不是孤立存在的。
特斯拉已经展现出一个「AI智能体」的雏形，从座舱内的语音交互到车辆的自动驾驶，意味着已经初步打通座舱和车控的通道。
而字节等企业力推的下一代座舱，也是要让汽车从「会聊天」升级成「会干活」——车机不但要能理解用户需求，还能调用资源以及主动完成任务，这意味着它不只是在座舱域内部运行，还可以联动车控、导航、智驾等功能域，跨域协作。
这就要求车企及其合作伙伴在车辆开发早期就深度打通底层架构，让车辆真正具备从感知世界、理解意图到执行动作的闭环能力。
这也是为什么，字节跳动与赛豆汽车的合作是「深度共创」的，外界甚至一度将之解读为“字节造车”、“字节智选”，因为从合作模式上，这就与传统的供应商模式有着明显的不同：
火山引擎不只是为合作伙伴提供API接口和软件适配，而是深度参与到产品定义与架构搭建的层面，内部还组建了跨部门专项组来推进项目落地。
据媒体报道，在原生AI汽车开发过程中，大模型公司会深入参与到传感器选型、麦克风阵列布局、芯片算力预留、散热、内存带宽以及车内界面交互设计等环节，这些底层设计都会影响AI智能体的体验上限，甚至部分供应链选型，也会被纳入整车企业和模型厂商共同讨论的范围。
头部造车新势力中，理想汽车、小鹏集团也正激进地推进AI战略，它们更是从组织架构、技术研发到产品定义等各个层面进行了AI范式的更迭。
比如，在组织层面，理想和小鹏就都将座舱与智驾团队整合，并开发一个基座模型同时服务于自动驾驶、智能座舱以及机器人等业务。
当「AI幻觉」仍在，安全便存在极大的隐患
AI打造整车「智能体」，并不像看上去这样理所当然，其中安全就是最大的一道隐患。
吴永桥就指出，当前的大模型还存在「AI幻觉」，会“一本正经地胡说八道”，在日常使用中出错可能无伤大雅，但涉及到车控便是极大的安全隐患。
对此，博世正联合头部主机厂开发着一套车载AI的安全管控与指令校验体系——Harness，作为AI量产落地的安全防火墙。
据介绍，Harness体系中，大模型在落地层面要制定两套硬性标准：
第一，针对车窗调节、驾驶模式切换、紧急提醒等高风险控制指令，必须做结构化处理+双重确认；
第二，推行影子模式试运行，新功能先后台运行、不控制硬件，待精度与稳定性达标后，再分阶段开放权限。
有媒体报道称，火山引擎在另一个深度共创合作的项目中，也将车控权限进行了严格分层，部分功能AI可以给出建议但执行需要受到规则限制，而当前包括刹车、转向在内的核心功能，则仍是AI的禁区。
由此可见，AI上车仍处于相当早期的阶段，其能处理的功能边界也仍需行业不断试探与摸索。
但融合统一是行业共识，「舱驾融合」这个过去被用来解决智能化成本问题的方案也重新焕发出了生机。
随着AI在智能座舱以及整车领域的全面应用，舱驾融合也再度走红，高通、地平线等主要芯片供应商都已推出代表性的舱驾一体芯片，这带来的是关于高度集成的、超高效率的「超级大脑」的想象。
“AI智能体要真正发挥作用，必须同时调用座舱和智驾两个域的数据。这种跨域调用在传统两颗芯片的架构下很难做好，但基于Flex融合架构的单芯片方案则天然具备这一能力。”高通执行副总裁Nakul Duggal指出。
AI进入智能座舱只是开始，汽车要迭代成真正的「AI智能体」还有很长的路要走。AI座舱是否真的是这一阶段竞争的「银子弹」还尚未可知，但它无疑将进一步加剧当前中国汽车市场的竞争烈度。
热门跟贴