每周一问大模型 | 车企牵手AI企业，谁能成为大赢家?

11月14日，广汽集团与阿里云签署全栈AI战略合作协议，双方将依托汽车与AI云领域优势，共建行业未来基础设施，加速 AI 在汽车全场景落地。过去十个月，AI 企业与车企深度合作频发：年初，上汽大众与百度绑定，基于文心一言打造 “知大” 语言模型APP，首次搭载于途昂 Pro；2月比亚迪与DeepSeek深度集成，吉利、东风等6家车企紧随接入其模型能力；6月比亚迪再与阿里云敲定合作，补全智能生态；广汽传祺、本田雅阁等选择与商汤合作；8月特斯拉宣布车机语音系统同时接入豆包大模型与 DeepSeek Chat，加剧车载AI领域竞争。

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DeepSeek

车企与AI公司的合作已成为当前汽车行业智能化转型的关键趋势。没有一家企业能通吃所有环节，合作共赢、生态共建才是主流。

下面这个表格梳理了近期一些备受关注的车企与AI企业的合作案例，可以帮助你快速了解。

合作方 (车企 + AI企业)合作内容/方向模式特点广汽集团 × 阿里

全栈AI战略合作，覆盖研发、生产、营销、智能座舱、智能驾驶等全链条，构建企业级大模型。

全栈深度融合。不仅限于车端应用，还致力于构建企业整体的AI能力和数字化基础设施。上汽大众 × 百度

在途昂Pro等车型上搭载基于百度文心大模型和DeepSeek的“车载全知大语言模型”V-Mate GPT，实现双AI引擎对话。

车机交互升级。聚焦于通过大模型提升智能座舱的语音交互和知识问答能力。比亚迪× DeepSeek

璇玑架构全面接入DeepSeek，赋能AI语音，借助大模型理解用户的模糊意图。

技术赋能体验。将领先的大模型能力快速集成到自身技术架构中，用于提升核心交互功能。特斯拉 × 豆包 & DeepSeek

在中国市场车型上引入豆包处理车辆语音指令，DeepSeek负责AI交互，以替代海外使用的Grok。

本土化解决方案。针对特定市场，采用更符合当地用户习惯和合规要求的技术组合。合作模式与未来格局的展望

从以上合作可以看出，不同的合作模式决定了它们各自不同的发展路径和潜力：

• 全栈自研派（如华为）：

  通过自研芯片、OS和算法，构建了极高的技术壁垒和生态闭环，体验一致性好，但技术和资金门槛极高 。

• 深度绑定派（如广汽 & 阿里云）：

  车企与一家AI巨头进行全业务链的深度绑定。这种模式能快速建立全面的AI能力，但也对双方的长期战略协同提出了很高要求 。

• 多元集成派（如上汽大众、特斯拉）：

  车企采取开放策略，集成多家AI公司的优势产品（如百度的文心一言和DeepSeek），以实现最佳功能组合。这种模式灵活，可以快速补齐短板 。

判断谁能在竞争中胜出，最终要看合作是否能真正提升用户体验、创造实际价值。未来竞争的关键点在于：

1. 生态融合度：

   AI技术与车辆功能的融合不能停留在表面，需要实现从“执行指令”到“理解需求”的跨越，做到场景化、主动式的智能服务 。

2. 数据与迭代能力：

   合作的深度决定了数据利用的效率。能够基于真实的车辆行驶数据和用户交互数据进行持续迭代、优化模型的组合，才能形成护城河 。

3. 成本与规模化：

   高昂的研发成本需要通过规模化应用来摊薄。合作方案能否在控制成本的前提下，下放到更多主流价位车型，是决定市场占有率的核心 。

4. 解决用户真实痛点：

   技术的最终目的是服务用户。例如，通过大模型解决全触屏操作不便 、语音助手不够智能 等实际痛点，才能真正赢得用户。

总的来说，未来的“大赢家”很可能不是某一个单一品牌，而是在不同细分赛道中，那些能够通过高效合作，将AI技术转化为稳定、好用、安全的用户体验的车企与AI公司组合。

来源：DeepSeek回答

02

夸克

广汽集团与阿里云的全栈AI战略合作是汽车行业智能化转型的重要里程碑，双方将通过深度整合资源，共同构建面向未来的汽车行业基础设施，加速AI技术在汽车全场景的落地应用。

一、合作核心内容与价值

1. 构建AI驱动的全链条体系

   
   广汽集团将依托其在整车研发、智能制造等方面的深厚积累，结合阿里云领先的云基础设施与通义系列大模型，构建覆盖研发、生产、营销、管理及用户服务的AI驱动全链条体系12 。这标志着广汽将从传统汽车制造商向"数据+AI"双轮驱动的科技企业转型。

2. 打造弹性云架构与专属大模型

• 广汽将建设面向未来的弹性云架构，为核心业务系统上云、智能辅助驾驶、智能座舱、车联网及全球化服务提供全面支撑
• 打造专属企业级大模型，拓展AI在智能座舱多模态交互、AI销售知识助手、商业智能决策支持等领域的深度应用
• 通过"区域中心+国家站"混合架构应对海外监管要求，加速全球化布局23

• 显著的效率提升

基于双方2021年以来的合作基础，已实现亿级规模数据处理时效从"周"缩短至"天"，海外车联网平台降本约50%，有效提升了辅助智能驾驶系统研发效率 24 。

二、行业背景与竞争格局

1. 汽车AI大模型普及元年

   
   2025年是汽车AI大模型普及元年，短短一个月内，超过20家车企接入以DeepSeek为核心的AI大模型，创下了智能化升级最快的纪录 5 。目前，大模型优先搭载于30万元以上中高端车型，即将向30万元以下市场渗透，整体渗透率将突破20%。

2. 行业合作趋势

• 年初，上汽大众与百度合作，基于文心一言打造"知大"语言模型APP，首次搭载于途昂Pro
• 2月，比亚迪与DeepSeek深度集成，吉利、东风等6家车企紧随接入
• 6月，比亚迪再与阿里云敲定合作，补全智能生态
• 广汽传祺、本田雅阁等选择与商汤合作
• 8月，特斯拉宣布车机语音系统同时接入豆包大模型与DeepSeek Chat

• 技术演进方向

2025年AI在汽车行业呈现五大趋势：

• 从"通用大模型"转向"垂直小模型"
• AI从"提效工具"升级为"决策中枢"
• AIGC从"内容生成"迈向"场景化交互"
• 数据隐私与AI合规成为"准入门槛"
• AI能力开始"产品化"与"可订阅化"6

1. 长期合作基础

   
   广汽与阿里云的合作可追溯至2021年5月，双方已在多个领域取得显著成果，为此次全栈AI战略合作奠定了坚实基础 7 。

2. 技术互补性强

• 广汽拥有L2级智驾已服务近140万用户，累计行驶里程超40亿公里，Robotaxi安全行驶4000万公里的真实场景数据
• 阿里云手握通义系列大模型和万卡级算力，在AI领域具有深厚积累，其AI云市场份额达35.8%，高于2至4名的总和38

• 生态共建战略

广汽通过与阿里云等优秀科技企业展开深度合作，持续构建"广汽AI智能生态链Golink"，全面推进数字化、智能化变革 24 。

四、未来展望与行业影响

1. 加速"智行2027"行动计划落地

   
   广汽去年发布的"智行2027"行动计划，基于广汽AI大模型平台、广汽星灵电子电气架构、广汽智能网联大数据平台等智能化平台，将实现智能化产品体验及出行场景领先 24 。

2. 推动汽车产业智能化变革

   
   此次合作是汽车产业与科技产业深度融合的生动实践，将为汽车行业智能化发展注入强劲动能，引领汽车产业智能化变革新范式 1 。

3. 行业竞争格局重塑

   
   随着AI技术在汽车行业的深度应用，市场竞争逻辑正从"价格战"转向"价值战"。消费者对智能化程度更高的关注度达72.9%，超过对使用成本低的关注度(71.5%)。

1. 挑战

• 技术落地适配度：如何确保AI技术在汽车场景中的有效落地
• 数据安全与隐私：车联网系统面临云端攻击风险，需强化数据加密与访问控制
• 商业模式创新：需要探索可持续的AI价值变现模式9

• 机遇

• 出海加速：通过AI技术赋能，广汽在2024年海外汽车销量同比增长67.6%，自主品牌增速达92.3%
• 用户体验升级：AI将为用户带来更智能、更便捷、更优质的出行体验
• 产业生态重构：推动汽车行业从"功能机"向"智能机"进化，构建新型产业生态10

广汽集团与阿里云的合作不仅是一次技术升级，更是汽车产业智能化转型的典范。随着AI技术在汽车行业的深度应用，谁能更快地将AI内核转化为产品力，并成功构建起数据飞轮与商业闭环，谁就能在激烈的市场竞争中脱颖而出，成为真正的赢家。

来源：夸克回答

03

豆包

一、行业合作全景：AI 与汽车深度融合

广汽 + 阿里云（11 月 14 日）：全栈 AI 战略合作，构建覆盖研发、生产、营销、管理及用户服务的 AI 驱动全链条体系，基于通义大模型打造专属模型

上汽大众 + 百度：文心一言与 DeepSeek 融合，"知大"APP 单句话可理解五个意图，响应速度提升 60%，搭载于途昂 Pro

比亚迪 + DeepSeek（2 月）：深度集成至 "璇玑架构"，结合中国最大车云数据库，全系车型搭载高阶智驾

特斯拉 + 火山引擎（8 月）：接入豆包与 DeepSeek 双模型，Model Y L 率先搭载，提升语音交互体验

其他合作：20 + 车企接入 DeepSeek；宝马 × 阿里通义；广汽传祺 × 商汤；吉利 × 阶跃星辰；东风 × 商汤；小鹏 × 阿里云

二、核心优势对比：谁更胜一筹？

维度

车企优势

AI 企业优势

场景理解

深入掌握用车全生命周期场景，精准把握用户需求

算法创新能力强，模型迭代速度快，跨领域应用经验丰富

数据资产

拥有海量车内感知数据，构建用户行为画像，数据合规性高

通用大模型训练数据规模庞大，跨行业数据整合能力强

系统整合

整车电子架构与软件系统集成能力，车规级安全标准

云计算基础设施，AI 大模型研发与部署能力，算力支撑

制造能力

生产制造体系，快速产品落地能力，质量控制

算法优化、模型压缩与轻量化技术，推理效率提升

用户触达

完整销售服务网络，直接用户运营渠道，品牌信任度

跨平台用户生态，内容服务资源，交互设计经验

三、合作模式：共赢之道的关键

1️⃣ 技术互补型（如广汽 + 阿里云）：

• 车企提供场景与数据，AI 企业提供算法与算力

• 优势：风险共担，资源互补，加速创新，降低研发成本

• 适用：技术投入大、研发周期长的全栈 AI 系统建设

2️⃣ 解决方案集成型（如上汽大众 + 百度）：

• AI 企业提供标准化模型，车企集成应用

• 优势：快速落地，降低技术门槛，共享用户数据价值

• 适用：智能座舱、语音助手等功能升级

3️⃣ 深度定制型（如比亚迪 + DeepSeek）：

• 联合开发专属模型，深度定制，构建差异化竞争力

• 优势：技术贴合度高，形成竞争壁垒，数据价值最大化

• 适用：战略级智能化转型，打造品牌差异化

• 市场规模：2030 年车载 AI 市场将突破 4000 亿元，车规级 AI 芯片市场达 350 亿美元，年增长率 40%+

• 商业价值：

• • 车企：AI 转型可提升 40%-60% 利润率，智能座舱等增值服务开辟新收入来源

  • AI 企业：进入万亿级汽车市场，获取垂直领域数据与场景，反哺通用模型升级

• 用户价值：

• • 体验提升：多模态交互，智能推荐，个性化服务，响应速度提升 60%+

  • 安全升级：智能预警，辅助驾驶，识别准确率提升至 95%+

1️⃣ 用户体验为王：

• J.D. Power 调研显示，消费者最期待 AI 学习驾驶习惯和场景推荐，70%+ 用户认为数据所有权归用户

• 胜负手：语音交互准确率、响应速度、多意图理解、场景适应能力

2️⃣ 数据闭环能力：

• 数据安全与合规：建立三级数据共享协议，通过国家等保认证，保护用户隐私

• 数据价值挖掘：构建 "数据沙盒"，AI 分析优化产品与服务，形成正向反馈

3️⃣ 生态构建：

• 构建 OEM-Tier1 - 云服务商的三级合作架构，车规级 AI 模型开源社区，降低行业门槛

• 跨场景服务：通过生物特征 ID 打通汽车、家居、办公等多场景服务链

答案：合作双方都是赢家，但 "共赢程度" 取决于合作模式与执行深度

最大赢家特质：

1️⃣ 车企赢家：

• 选择与自身战略匹配的 AI 合作伙伴，而非简单跟风

• 构建 "自主可控 + 开放合作" 的技术路线，避免技术依赖

• 将 AI 深度融入产品定义、用户运营、商业模式创新，打造差异化竞争优势

• 代表：比亚迪（全链路自研 + 生态合作）、广汽（全栈 AI 战略）、吉利（"千里浩瀚" 系统）

2️⃣ AI 企业赢家：

• 深入理解汽车行业痛点，提供定制化而非简单移植的解决方案

• 与车企共建数据闭环，实现模型持续迭代，形成 "技术 - 数据 - 技术" 增强回路

• 从单一技术供应商向 "技术 + 服务 + 运营" 综合服务商升级

• 代表：DeepSeek（20 + 车企合作）、阿里云（车载合作项目超 200 个）、百度（文心一言车规级优化）

用户与整个汽车产业：

• AI 技术普及使智能驾驶、智能座舱等先进功能加速下沉，10 万元级车型也能享受高端智能体验

• 产业效率提升，创新周期缩短，产品迭代加速，汽车从交通工具向 "移动智能体" 转变

对车企：

1. 明确 AI 战略定位，避免盲目跟风，选择与自身技术路线契合的合作伙伴

2. 坚持 "数据主权"，建立合规的数据治理体系，保护用户隐私

3. 将 AI 能力从座舱向智驾、制造、服务全链路延伸，构建差异化竞争力

对 AI 企业：

1. 投入资源深入研究汽车行业场景，开发车规级、低延迟、高可靠的 AI 解决方案

2. 与车企共同定义数据使用边界，建立安全合规的数据合作机制

3. 开放模型训练能力，帮助车企构建自主 AI 研发能力，实现长期共赢

结论：在这场 AI 与汽车的深度融合中，没有零和博弈，只有协同进化。车企与 AI 企业唯有发挥各自所长，构建 "技术 + 场景 + 数据 + 服务" 的完整闭环，才能共同成为最大赢家，最终推动整个汽车产业向智能化时代迈进，让用户享受更安全、更便捷、更个性化的出行体验。

来源：夸克回答

04

Kimi

目前断言“最终赢家”为时尚早，但可以从“合作深度、业务渗透率、落地节奏”三条主线，把本轮车企-AI捆绑划分为三个梯队，并给出各自的赢面与隐忧，供你判断：

1. 深度绑定型——“把车造在云端”

代表：广汽-阿里云、比亚迪-阿里云/DeepSeek

• 合作特征：AI不只是车机里的“语音助手”，而是写进研发、制造、供应链、营销、服务全链条；车企同步做云原生架构改造，把算力、数据、模型训练都搬到云端。

• 赢面：
  – 数据闭环最完整，能持续喂大模型，越跑越聪明；
  – 云+模型一体化，OTA迭代速度以“天”计，海外车联网成本已降50%；
  – 弹性算力随车型、销量线性扩张，边际成本最低。

• 隐忧：需要一次性投入大量云资源、重构IT，回报周期长；一旦模型或云出现断服，整车研发节奏都会被“卡脖子”。

代表：上汽-百度（文心一言）、东风/吉利-DeepSeek、广汽/本田-商汤

• 合作特征：在已有EE架构上接入第三方大模型，主打智能座舱交互、语音助手、内容生成，半年内即可SOP（量产）。

• 赢面：
  – 投放节奏快，可迅速形成“智能化”标签，提升车型溢价；
  – 成本相对可控，失败可替换。

• 隐忧：
  – 数据留在车企手里的颗粒度有限，模型持续进化能力受限于AI公司；
  – 同质化风险高——同一模型供给多家车企，体验差异小，难以形成护城河。

代表：特斯拉-豆包+DeepSeek Chat

• 合作特征：车机直接预装热门对话模型，主打“内容+娱乐+社交”入口，用高频日活换广告/订阅收入。

• 赢面：
  – 用户感知度最高，短期口碑、社媒话题度拉满；
  – 不碰硬件，试错成本低。

• 隐忧：
  – 对整车销量和毛利贡献尚无明确量化；
  – 一旦用户习惯反向绑架车机UI，特斯拉自己的软件生态话语权会被稀释。

• 短线（1-2年）：生态嫁接型最容易出爆款——车型上市就能讲“AI故事”，资本市场买单快。

• 中线（3-5年）：深度绑定型开始兑现成本优势——数据飞轮+云原生让整车迭代速度、供应链效率、全球部署成本全面领先，毛利率有望高出同行2-3个百分点。

• 长线（5年以上）：如果“AI定义汽车”成为现实，能同时掌握“整车硬件入口+云算力+专属大模型”的玩家将拿走行业最大一块利润池；按目前投入强度和技术完整度，广汽-阿里云、比亚迪-阿里/DeepSeek最有机会冲线。

结论：“牵手”只是门票，能否把AI写进企业的核心成本结构与用户体验，才是决定最终赢家的关键。就2025年能看到的技术深度和落地节奏而言，率先把“整车厂做成AI公司”的广汽和比亚迪，赢面更大；其他车企若不能在接下来12-18个月内完成数据-云-模型的垂直整合，很可能从合作方变成单纯的AI企业“渠道商”。

来源：Kimi回答

05

文心X1

在车企与AI企业的深度合作浪潮中，“大赢家”的判定需从技术协同性、生态构建力、用户价值增量、商业可持续性四维框架展开分析，具体可拆解为以下关键逻辑：

1. 技术协同性：底层能力互补决定合作天花板

• 车企需求侧：

  需要AI企业在算法精度（如语音识别/多模态交互）、算力优化（边缘计算/云端协同）、数据闭环（用户行为挖掘-模型迭代）等维度提供底层支撑。例如，比亚迪与DeepSeek的合作聚焦模型能力集成，本质是补全其在智能座舱、自动驾驶的算法短板；特斯拉接入豆包与DeepSeek双模型，则通过多模型竞争优化语音系统鲁棒性。

• AI企业需求侧：

  车企提供真实场景数据（驾驶行为、语音交互日志）、硬件适配场景（车机芯片算力约束、多传感器融合），推动AI模型从“通用能力”向“垂直场景优化”进化。例如，阿里云与广汽共建的“全栈AI基础设施”，需结合车企对低延时、高可靠的工业级要求，反向优化云平台的架构设计。

技术协同的胜负手：能否在数据-算法-算力的闭环中形成“车企提供场景+AI企业提供技术”的双向赋能，避免沦为简单的“技术采购”。例如，百度与上汽大众打造的“知大”APP，需深度绑定途昂Pro的硬件特性（如车机芯片算力、麦克风阵列布局）优化语音交互体验，否则难以形成差异化竞争力。

2. 生态构建力：从单点合作到体系化生态的延伸

• 车企生态：

  需通过AI合作构建“智能驾驶-智能座舱-车联网”的全场景生态。例如，广汽与阿里云的合作不仅限于技术合作，更指向“共建行业未来基础设施”，意味着双方可能在数据中台、AI训练平台、边缘计算节点等底层架构上深度绑定，形成排他性的生态壁垒。

• AI企业生态：

  需通过车企合作拓展“云-边-端”一体化能力。例如，阿里云在汽车领域的布局，需结合车企的量产车型（如广汽传祺、本田雅阁）验证其云边协同方案的实际效果，进而向其他车企输出标准化解决方案。

生态构建的胜负手：能否形成“技术标准-数据资产-用户触点”的体系化优势。例如，特斯拉通过接入豆包与DeepSeek，不仅提升了语音系统的性能，更可能通过用户交互数据反哺AI企业的模型迭代，形成“数据飞轮”；而比亚迪与DeepSeek的深度集成，则可能通过规模化落地验证其模型在复杂驾驶场景中的可靠性，进而吸引更多车企接入。

3. 用户价值增量：从“功能叠加”到“体验革命”

• 短期价值：

  AI技术需直接提升用户可感知的体验指标。例如，语音交互的识别准确率、响应速度；自动驾驶的决策鲁棒性；智能座舱的多模态交互流畅度。例如，上汽大众“知大”APP在途昂Pro上的落地，需通过实际用户反馈验证其语音交互是否真正解决了“方言识别差、多轮对话卡顿”等痛点。

• 长期价值：

  AI技术需推动汽车从“交通工具”向“智能移动空间”进化。例如，通过用户行为数据的持续挖掘，实现个性化服务推荐（如根据驾驶习惯调整空调温度、音乐推荐）、预测性维护（如根据驾驶数据预判零部件故障）等高阶功能。

用户价值的胜负手：能否将技术优势转化为用户愿意付费的体验升级。例如，特斯拉通过多模型竞争提升语音系统性能，可能吸引更多用户选择其高阶智驾套餐；而比亚迪通过与DeepSeek的合作优化自动驾驶算法，可能提升其车型在智能驾驶领域的市场口碑。

4. 商业可持续性：从“烧钱合作”到“盈利闭环”

• 成本结构：

  AI技术的研发与部署成本高昂，需通过规模化落地分摊成本。例如，阿里云与广汽的合作，需通过广汽的量产车型规模（如年销量百万级）实现云平台成本的摊薄；而DeepSeek通过与比亚迪、吉利等6家车企的合作，可扩大其模型能力的应用场景，降低单客户研发成本。

• 盈利模式：

  需探索“技术授权费、数据服务费、生态分成”等多元盈利路径。例如，百度可能通过向车企收取“知大”APP的技术授权费，同时基于用户交互数据提供增值服务（如广告推送、精准营销）；阿里云则可能通过向车企提供“全栈AI基础设施”的订阅服务，实现持续收入。

商业可持续的胜负手：能否在合作中构建“技术-数据-用户-收入”的闭环。例如，特斯拉通过用户使用语音系统的数据，可优化其AI模型并反哺给其他车企（如有偿开放），形成“数据-模型-收入”的正向循环；而广汽与阿里云的合作，则可能通过共建基础设施吸引更多车企接入，形成“平台-生态-收入”的规模效应。

最终结论：谁更可能成为大赢家？

• 短期（1-3年）：

  技术协同性强、生态构建力突出的合作方更易脱颖而出。例如，比亚迪与DeepSeek的合作因其在新能源汽车领域的规模化优势，可能快速验证模型能力的落地效果；特斯拉通过多模型竞争策略，可能巩固其在车载AI领域的领先地位。

• 长期（3-5年）：

  能构建“技术-数据-用户-收入”闭环的合作方将主导市场。例如，阿里云与广汽的合作若能成功共建行业基础设施，可能形成排他性的生态壁垒；百度通过“知大”APP与车企的深度绑定，可能通过用户数据反哺模型迭代，形成持续竞争优势。

核心逻辑：大赢家并非单一车企或AI企业，而是在技术协同、生态构建、用户价值、商业可持续四维框架中形成“双向赋能”的合作体。例如，广汽与阿里云的合作若能在全栈AI基础设施上形成标准化输出能力，可能吸引更多车企加入其生态；而特斯拉通过多模型竞争策略，可能持续引领车载AI的技术创新方向。最终，能平衡“技术深度”与“生态广度”的合作方，更可能成为长期的大赢家。

来源：文心X1回答

06

腾讯元宝

在车企与AI企业的深度合作浪潮中，决定胜负的关键在于技术整合能力、生态协同效率以及商业化落地的可持续性。结合近期合作案例与行业趋势，以下从不同维度分析潜在赢家及竞争逻辑：

一、车企视角：技术主导权与生态协同的博弈

1. 全栈合作模式的优势

• 案例：广汽集团与阿里云签署全栈AI战略合作，覆盖研发、生产、营销全链条，依托阿里云通义大模型构建企业级AI能力。

• 优势：车企通过绑定头部云服务商，快速获取算力、算法和数据资源，降低自研成本。例如，阿里云为广汽提供高性能算力支持，优化智能驾驶系统研发效率，并实现海外车联网降本50%。

• 风险：过度依赖外部技术可能导致核心能力空心化，如奔驰与豆包合作虽补齐智能化短板，但品牌溢价面临被AI企业反噬的风险。

垂直领域合作的价值

• 案例：比亚迪与DeepSeek深度融合，通过大模型优化智能座舱交互与智驾算法，实现语音响应速度提升60%。

• 优势：垂直AI企业（如DeepSeek）在特定技术领域（如多模态推理）具备优势，能快速提升用户体验。例如，DeepSeek的R1模型通过蒸馏技术迁移能力至车端模型，降低算力需求。

• 挑战：技术通用性不足，需车企具备较强的工程化能力。例如，小鹏汽车自研XNGP系统需结合大模型优化，但算法迭代仍依赖长期数据积累。

1. 大模型厂商的竞争壁垒

• 案例：DeepSeek凭借低成本、高性能模型（如R1-Zero）快速渗透车企，覆盖吉利、东风等20余家品牌。

• 优势：开源模型降低车企接入门槛，如DeepSeek-V3训练成本仅为GPT-4的1/10，且支持多模态场景。

• 风险：数据主权争议可能限制模型迭代。例如，车企需在数据共享与隐私保护间平衡，特斯拉FSD在华因数据不足导致“水土不服”。

垂直解决方案商的差异化路径

• 案例：商汤绝影通过BEV感知算法与DMS/OMS方案，赋能广汽埃安、极氪等品牌，实现高速NOA与智能座舱安全功能。

• 优势：聚焦细分领域（如智能驾驶感知）形成技术护城河，商汤2023年量产交付39万台车，新增定点500万+台。

• 局限：技术覆盖面较窄，难以支撑全栈智能化需求。

1. 全栈能力整合

• 赢家需具备“云-端-芯”一体化能力。例如，特斯拉通过自研Dojo超算与FSD算法构建闭环，而国内车企（如比亚迪）通过“璇玑架构”整合云端AI与车端模型，实现“一处学习、全域进化”。

• 阿里云、华为等提供全栈基础设施（如通义大模型+昇腾芯片），可能成为车企首选伙伴。

多模态与端到端模型

• 多模态大模型（如DeepSeek-V3）将推动智能座舱从“指令执行”向“需求预判”升级。例如，比亚迪语音系统通过情绪感知与场景预判，实现主动服务。

• 端到端智驾模型（如特斯拉FSD）需与视觉感知、决策系统深度融合，考验车企算法优化能力。

1. 头部云服务商（如阿里云、华为云）：

• 凭借算力、数据与全栈能力，成为车企智能化转型的“基础设施供应商”。例如，阿里云助力广汽全球化布局，海外车联网降本显著。

垂直领域头部AI企业（如DeepSeek、商汤）：

• 在特定技术（如多模态感知、低成本大模型）上建立壁垒，通过开源或定制化方案渗透市场。DeepSeek的“性价比”策略已吸引近20家车企合作。

自研能力突出的车企（如特斯拉、比亚迪）：

• 通过数据闭环与垂直整合，掌握核心竞争优势。比亚迪“天神之眼”智驾系统通过自研算法实现低成本普及，2025年计划覆盖10万级车型。

• 技术同质化：若车企过度依赖第三方AI能力，可能导致产品功能趋同，削弱差异化竞争力。

• 数据安全与合规：跨境数据流动（如特斯拉FSD在华落地）面临监管风险，车企需平衡数据开放与隐私保护。

• 成本控制：高阶智驾硬件（如激光雷达）成本仍高，需通过算法优化与规模化量产降低成本。

最终赢家将是能够构建开放生态、实现技术互补的参与者。车企需选择与自身战略匹配的AI伙伴（如全栈服务商或垂直专家），同时强化自研能力以掌握核心话语权。短期内，具备“云-端”协同能力（如阿里云+车企）或垂直技术突破（如DeepSeek）的企业将占据先机，但长期竞争将取决于多模态融合与全球化落地能力。

来源 ：腾讯元宝回答

07

ChatGPT

从今年车企与大模型企业的密集牵手可以看出一件事：车企不再追求“自研一切”，而是主动把智能化核心外包给最强 AI 厂商。那么，谁能笑到最后？答案其实已经出现了：

① 大赢家不是单个车企，而是“能真正落地的 AI 能力”提供者。

车企今天的竞争已经从“卷硬件”“卷智驾”，升级为**“卷模型能力接入速度 + 体验打磨能力”**。 在这轮合作潮里，能成为大赢家的 AI 企业具备三个特征：

1. 模型强、成本低、推理快

   —— DeepSeek 就靠这一点几乎成了车企“标配”。

2. 生态完善、有云资源、有应用能力

   —— 阿里云、百度具备这一套“交钥匙工程”。

3. 能在车规级场景持续优化

   —— 商汤在车载视觉和端侧部署上优势明显。

未来能吃到最大份额的，就是能把模型 + 云 + 应用“一条龙落地”的企业。

② 对车企来说，大赢家是那些率先完成“智能体验反超”的品牌。

汽车智能化进入 2025 最大变量：不是马力，而是 AI 的“人机交互能力”与“辅助驾驶能力”有多聪明。

谁先做到以下三点，谁就是下一代智能车头部：

• 语音系统“像人一样说话、像助理一样办事”

• 智驾系统的体验和可信度显著提升

• 车机功能能与手机生态无缝互联、持续升级

目前走得最快的其实是三类车企：

1. 愿意深度绑定单一强模型的车企

   （如：比亚迪 + DeepSeek）

2. 构建多模型混合体系的车企

   （如：特斯拉接入豆包 + DeepSeek 双模型）

3. 能和互联网公司共建生态的车企

   （如：广汽 + 阿里云）

他们的共同特征是：不再等自研成熟，而是直接用最强 AI 做体验换代。

③ 最终赢的，是能够掌握“模型 + 车机数据”的那一方。

车载 AI 是一个“谁掌握更多场景数据，谁进化更快”的战场。 因此真正的终局是：

• 拥有模型能力的 AI 企业

• 拿到海量真实驾驶场景数据的车企

• 共同构建“闭环进化系统”的合作体

会成为最大赢家。

一句话总结：

未来不是车企赢、也不是 AI 企业赢， 而是谁能把模型能力在车上跑得最快、迭代得最及时、体验做到最自然，谁就赢。

来源:ChatGPT回答

08

通义

这是一个极具战略意义的问题。随着AI技术从“可用”迈向“好用”，汽车工业正经历百年未有之大变局——智能化不再只是配置选项，而是定义产品竞争力的核心要素。车企与AI企业的深度绑定，本质上是在争夺未来智能出行生态的主导权。要判断“谁是大赢家”，需从技术整合能力、数据闭环效率、用户价值转化和生态协同深度四个维度综合评估。

一、合作模式对比：各有侧重

车企

AI合作伙伴

合作重点

特点

广汽集团

阿里云（通义大模型）

全栈AI：研发、生产、营销、管理、用户服务

系统性最强，覆盖全链条，依托阿里云全球基础设施与通义系列模型，强调“端到端智能化”比亚迪

DeepSeek + 阿里云

智能座舱、语音交互、生态补全

双线布局，既拥抱开源/垂直模型（DeepSeek），又接入云巨头（阿里），策略灵活上汽大众

百度（文心一言）

定制化语言模型APP（“知大”）

聚焦C端体验，但依赖单一模型，生态扩展性受限吉利、东风等6家

DeepSeek

快速集成通用大模型能力

低成本快速上车，但同质化风险高广汽传祺、本田雅阁

商汤

视觉感知、智能驾驶辅助

强在CV领域，但在语言理解、多模态交互上略显单薄特斯拉

豆包 + DeepSeek Chat

车机语音多模型并行

技术实验性强，但可能增加系统复杂度二、关键胜负手分析 1.全栈 vs 单点：广汽+阿里云更具长期优势

广汽与阿里云的合作不是“贴个AI功能”，而是重构企业数字底座。从内部知识管理（通义千问嵌入）、智能座舱、车联网到全球化部署，形成数据-模型-应用-反馈的闭环。这种全栈能力可随业务演进持续迭代，而单点合作（如仅做语音助手）易被复制或替代。

2.算力与云基础设施：阿里云提供“隐形护城河”

阿里云在全球29个地域运营87个可用区，广汽借此实现海外车联网平台成本降低50%、数据处理从“周级”到“天级”。这种底层支撑是百度、商汤甚至DeepSeek目前难以提供的。

3.用户粘性与生态延展性

通义大模型不仅用于车机，还可联动淘宝、高德、钉钉等阿里生态，未来或实现“车-家-办公”无缝衔接。相比之下，百度“文心”虽强，但生态封闭；DeepSeek虽开源友好，但缺乏消费端触点。

4.特斯拉的“多模型策略”是双刃剑

同时接入豆包和DeepSeek，看似兼容并包，实则可能带来：

• 模型切换逻辑复杂

• 用户体验不一致

• 数据难以统一训练 除非特斯拉自研调度层，否则难以发挥最大效能。

短期看比亚迪（规模+速度），中期看广汽（体系化），长期看特斯拉（若自研突破）。

但若仅论“车企与AI企业合作模式”的成熟度与可持续性，广汽集团与阿里云的组合目前最具赢家相：

• 战略纵深足够：

  不止于车机，而是企业全面智能化；

• 技术自主可控：

  通义大模型+阿里云，避免“卡脖子”；

• 全球化能力已验证：

  海外降本增效成果显著；

• 已有落地成果：

  知识库、内容生成、智能驾驶提效等均已跑通。

AI不是“加法”，而是“乘法”。车企若只把大模型当作“高级语音助手”，终将陷入同质化内卷；唯有像广汽这样，以AI重构研发、制造、服务全链路，才能真正构建下一代智能汽车的“操作系统”。在这场竞赛中，赢家不属于拥有最多模型的车企，而属于最懂如何让AI驱动业务本质变革的那一方。

来源:通义回答

09

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