AI大模型競速上車：汽車開啟“大腦”突圍戰

導語：AI大模型競速"上車"是汽車行業從"硬件定義"轉向"軟件定義"的必然趨勢。

編輯｜靖程

作者｜蔣菁

2026年，AI大模型規?；宪嚦蔀橹悄芷嚠a業確定性趨勢。

近日，特斯拉中國正式在部分車型車機中上線基于本土大語言模型"豆包"的智能語音助手，率先開啟外資車企在華本土AI適配新階段。

隨著多家車企紛紛落地車載大模型，行業競爭從概念試水邁入量產落地時代，圍繞"汽車大腦"的智能化競速全面開啟。

產業浪潮多點爆發

這股浪潮正在多點爆發。

7月31日，特斯拉中國開始分批次推送2026.14.13版本的車機軟件更新，涵蓋Model 3、Model Y、Model S、Model X車型。

據媒體報道稱，本次升級主要包括引入豆包大模型，該功能以獨立App形式集成，由特斯拉針對車載場景深度優化，部分老款車型也在逐步推送OTA。新版語音助手支持實時搜索、根據車輛位置提供推薦、唱歌、講故事等多模態交互能力。

媒體報道指出，此前，特斯拉中國官網《車機語音助手使用條款》顯示，其語音系統已集成豆包大模型與DeepSeekChat兩大模型，通過火山引擎接入。其中豆包側重執行車內操作類指令，DeepSeek側重開放域AI對話，包括天氣、新聞等信息查詢。

特斯拉的這次動作，只是大模型"上車"浪潮的一個縮影。國內同樣好戲連臺。

今年3月，智己汽車率先攜手千問大模型，推出了"超級智能體"IM Ultra Agent；6月9日，重慶賽豆科技發布AI先鋒生態出行品牌AIVA，同步亮相概念車AIVA Origin Concept，字節跳動火山引擎將為該品牌提供豆包大模型的車載技術服務。

到了7月，大眾汽車集團與地平線宣布，將通過雙方合資成立的公司酷睿程（CARIZON），進一步深化在AI基座大模型領域的技術合作；2026世界人工智能大會（WAIC）上，吉利聯合階躍星辰、千里科技推出升級后的量產級艙駕融合智能體超級Eva，目前已搭載極氪8X落地量產。

短短數月，行業版圖已迅速擴張。

深圳華夏易道管理咨詢有限公司首席顧問堅鵬表示，AI大模型競速"上車"是汽車行業從"硬件定義"轉向"軟件定義"的必然趨勢，背后反映了兩個核心邏輯：一是車企尋求差異化競爭，通過智能座艙和自動駕駛的"大腦"升級來吸引用戶；二是AI技術從云端走向邊緣，汽車成為高頻、剛需的落地場景。這既是技術成熟度的體現，也是市場對智能汽車更高期待的結果，說明AI正在重塑汽車作為"移動終端"的價值。

為何紛紛"上車"

早在2019年，比亞迪董事長王傳福曾預言："汽車是長了腿的超級智能手機，汽車行業智能化變革給人們的生活帶來的改變會比手機更大。手機能做的其實汽車都可以做，手機不能做的智能車也能做。"

彼時，智能座艙、智能駕駛尚屬新興事物，車企與供應商均處在摸索階段。如今，這一輪大模型上車熱潮并非偶然，而是多重邏輯共振的必然結果。

在中國企業資本聯盟副理事長柏文喜看來，這次大模型上車的核心驅動力有三：一是合規要求，外資車企需接入符合國內《生成式AI管理辦法》的模型，實現數據本地化；二是生態卡位，汽車成為繼手機后最核心的AI終端，是廠商必爭之地；三是差異化需求，當續航、智駕趨同，AI交互成為新賣點。

值得注意的是，出于安全考量，當前量產車型接入的第三方車載大模型普遍被劃定權限邊界，主要聚焦座艙交互與輕量化服務，不開放底層車輛操控權限。

柏文喜認為，無法深度控車源于安全與架構的雙重枷鎖：在架構隔離方面，云端大模型延遲高，無法滿足車控毫秒級響應要求，且操作系統權限限制了第三方App調用底層API；在安全合規方面，車規級功能安全（如ISO 26262）要求確定性輸出，而大模型本質是概率生成，存在"幻覺"風險；在責任界定方面，若AI誤操作引發事故，法律責任難以厘清。

堅鵬認為，這些大模型上車的核心價值主要集中在三方面：一是提升交互體驗，讓語音助手從"命令式"變為"對話式"，能理解上下文并自然交流，增強駕駛陪伴感；二是提供實時、精準的信息服務，如路況、天氣、生活查詢，使汽車更懂用戶；三是輔助自動駕駛，通過多模態感知和決策推理，增強對復雜道路場景的理解和預判能力，為高階智能駕駛打下基礎。

行業堵點亟待突破

前景雖廣闊，但從測試到量產落地之間仍存在不小的距離。當前車載大模型產業趨勢明確、落地速度加快，但與此同時，行業仍面臨諸多短板與堵點，制約著AI價值的全面釋放。

柏文喜認為，AI企業核心競爭力在于五點：車規級工程落地能力，這是最稀缺的短板；端云一體化調度能力，平衡性能與成本；數據閉環能力，驅動模型持續迭代；全域生態整合能力，打通出行、生活服務；安全架構設計能力，構建"AI沙箱"，確保行車安全萬無一失。

對于行業現存痛點，堅鵬補充指出，首先是算力與功耗平衡，車端芯片需在有限功耗下運行大模型，同時確保車載系統的實時性和穩定性；其次是數據安全與隱私保護，車內對話涉及個人敏感信息，需建立嚴格合規機制；再者是場景適配與離線能力，信號弱或無網環境下需保障核心功能。未來的AI汽車應是個性化的"智能伙伴"，能主動理解駕駛員情緒、習慣，甚至預判需求，具備情感化和自學習能力。

不過，當前汽車距離真正的AI汽車仍有距離。

在Livis Day理想汽車軟件與具身智能發布會上，理想汽車CEO李想曾如此解釋過具身智能汽車，稱這是"四位一體"的結合體，包括一輛電動汽車、一位職業司機、一臺AI計算機和一位生活助手。其中，電動汽車與AI計算機構成"具身"，即具備物理實體并能通過傳感器感知環境、與現實世界互動；職業司機與生活助手則體現"智能"，代表對人類行為的理解與服務支持。

堅鵬認為，在此突圍賽中，AI企業需具備三大核心競爭力：一是大模型輕量化與端側部署技術，能高效適配車規硬件；二是多模態融合能力，結合語音、視覺、傳感器數據實現跨域理解；三是深度行業合作與數據閉環能力，持續迭代優化，而非簡單將通用模型"塞進"車里。

可以預見，隨著技術迭代與生態日益完善，"汽車大腦"的爭奪戰才剛剛拉開序幕。誰能率先打通從交互體驗到安全控制的完整閉環，誰就有望在下一階段的智能汽車競賽中占據先機。

綜合自第一財經、深圳商報等