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大模型上车再掀热潮:是AI革命,还是内卷新噱头

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「伪智能时代终结,真智能时代开启」

作者|甄 瑶

编辑|李国政

出品|帮宁工作室(gbngzs)

最近,大模型上车热度再起。

3月26日,一汽红旗与阿里云联合官宣,千问智能体接入红旗智能座舱,首发将搭载于红旗新车HS6 PHEV。

与此同时,当晚,智己LS8预售。几天前,这家车企刚官宣成为全球首个将千问大模型量产上车的玩家——其打造的超级智能体IM Ultra Agent,就是LS8的核心卖点之一。

也有一些大模型上车近在咫尺。

东风汽车近日悄然官宣,自主研发的太极大模型,已通过国家网信办生成式人工智能服务备案,合规资质到手。这意味着该套专属汽车行业的AI系统,距离规模化量产上车又近了一步。

“汽车行业前半场是能源革命,后半场则是智能革命,更准确地说,是AI驱动的汽车革命。”智己汽车CTO项娇说,当智能驾驶底座趋于成熟,叠加大模型全面爆发,汽车“超级智能体时代”已经到来。

东风汽车研发总院人工智能实验室黄睿则表示:“就像人类用眼睛、耳朵、触觉综合判断与决策,汽车也需要多感官协同,大脑深度思考。”他认为,行业眼下的核心命题,是如何让车真正看懂世界、理解用户、自主进化。

此番大模型上车热潮背后,也有颇多疑问——这场智能化狂欢,是车载AI的真革命,还是行业又一种噱头式内卷?被热捧的大模型智能体,对汽车而言,是刚需配置,还是华而不实的鸡肋?

01

终结伪智能时代

过去5年,车载语音助手是车企的标配卖点。

打开任何一款新车的宣传页,几乎都能看到“语音唤醒率99%”“支持连续对话”“多轮交互”等话术,仿佛只要喊一声“小X,打开空调”,就是智能化的全部。

但真相是,绝大多数车载语音助手都是伪智能骗局。

传统车载语音基于固定指令库,本质上是关键词匹配——你必须说固定的话术,它才能执行固定的操作。



比如,你说“我有点冷”,它可能只会打开空调;你说“我想找个能停车的餐厅”,它只会给你罗列餐厅,但不会筛选可停车的选项;你说“明天早上8点去公司,顺便买杯咖啡”,它只能拆解成两个独立指令,无法完成连贯的行程规划。

更尴尬的是,这种指令式弱智能,连最基础的场景都无法覆盖。开车时,你想一边导航一边调节空调温度,语音助手会卡顿;你带有口音,它会识别失败;你提出模糊需求,它只会回复“抱歉,我没听懂”。

车企不是不知道这一点,只是在智能化竞赛的逼迫下,不得不硬着头皮内卷。于是,行业比唤醒速度、比交互轮次、比识别准确率,却没人敢承认:这种没有大模型支撑的语音助手,本质上只是人工智障的升级版,根本无法解决用户的真实痛点。

“过去的语音交互,本质仍是指令式的,用户发出命令,车辆执行操作。”项娇表示,“这并未真正发挥人工智能的价值。”

直到大模型智能体的出现,才彻底戳破了这场骗局。

项娇认为,当下消费者真正需要的,是让汽车能理解用户意图,并主动把事情办好。这意味着交互将从用语音操控车辆,进化为与汽车自然对话,让车真正懂你,并在全场景下代为完成各类需求,也就是他们所称的“全域代劳”。



与传统语音助手相比,大模型智能体从被动执行到主动服务,不再是听指令做事,而是懂需求、办完事。

例如,说一句“明天出差,帮我规划一下行程,避开早高峰,顺便订好酒店和机场接送”,它能自动拆解需求,联动导航、飞猪、高德,完成从路线规划到酒店预订的全流程闭环。

用户不再是操作车机,而是拥有了一个专属的出行助理。由此,汽车座舱的智能化竞争,从堆参数变成了拼体验。

而这,正是车载AI进入决赛圈的标志——伪智能时代终结,真智能时代开启。

02

比拼落地

2026年,大模型上车已经不是噱头,而是生死线。

但很多人误解了决赛的规则——决赛拼的,不是谁的模型参数更高、技术更先进,而是谁能把技术落地成用户能感知、能依赖的体验。

这条赛道的演进脉络清晰且残酷。

2023年,ChatGPT在海外引爆生成式AI热潮,百度文心一言紧随其后,点燃国内大模型上车的第一轮狂欢。



随即,长安、极越、岚图、红旗、长城等近10家车企密集官宣合作。彼时的大模型,是车企智能化转型的入场券,有无远比强弱更重要。

2025年,DeepSeek异军突起,掀起第二轮AI上车风暴。短短数月内,吉利、奇瑞、比亚迪、长城、零跑等近20家车企密集接入,试图借这股新力量,在智能化下半场争夺声量、抢占先机。



其实,近两年来,很多车企是在堆参数——动辄宣传搭载千亿参数大模型、支持多模态交互。实际上,这些技术大多停留在演示阶段,无法量产,更无法真实解决用户的痛点。

用户买车后才发现,所谓的大模型智能体,依然是换汤不换药的语音助手,根本无法实现主动服务。

赛道走到2026年,喧嚣退去,决赛规则变了。

行业不再比谁的参数更高、模态更多,而是比谁能把大模型真正落地为用户可感知、可依赖的体验。

阿里千问、华为鸿蒙座舱5.0、小鹏天玑AIOS 6.0、蔚来Banyan、东风太极大模型……它们或由供应链或由车企自研,在同一决赛场走出了不同的打法。

其中,阿里千问不堆砌模型纸面能力,而在云端Agent+全生态形成服务闭环的组合拳。



其优势在于,能拆解用户的复杂长指令,一句话即可完成导航、订餐、购票、行程规划等跨应用串联任务。依托阿里成熟的生态体系,服务链路完整,成本可控,同时具备工程落地友好性。

与其他玩家不同,千问不做硬件与智驾深度绑定,而是专注于跑通意图、决策、执行的完整链路。这种轻量化、高效率的模式,是车企快速量产智能体的稳妥选择之一。

智己LS8、红旗HS6 PHEV已成为其落地载体,实现从语音指令走向全域代劳。

用项娇的话来讲就是:“无论是在日常通勤,还是带小孩出行的场景里,你只需要一句话、一个指令,它就能感知你的意图、理解你正在使用的场景,然后完成一系列操作。”

03

谁能笑到最后

华为则走出了另一条全栈协同的路径。HarmonyOS智能座舱(HarmonySpace 5)以“人车家全打通”为标签,体验流畅度是行业标杆。

基于MoLA混合大模型架构,华为走硬件+系统+生态全栈协同路线,多模态感知能力突出,四音区识别、连续对话、模糊意图理解均表现出色,实现手机-车机-家居的无缝流转。



华为的差异化优势,在于鸿蒙生态的天然壁垒与极致流畅度,本质上是将成熟的移动互联网体验完整搬进车内。标准化程度高、车企适配速度快,是其抢占市场的核心筹码。

再来看东风汽车的太极大模型。

“有了太极大模型,汽车变得越来越像人,不仅能听懂话,还能判断周围的情况,甚至主动提供服务。”东风汽车研发总院人工智能开发中心人工智能研发工程师孙宽说。

他介绍,传统智能驾驶中,感知、预测、控制这些功能都是分开运作的,算法堆在一起,难免会有延迟,推理能力也不够强。而太极大模型不一样,它实现了“端到端”一体化,能像人一样瞬间思考判断,响应速度达到毫秒级。



随着决赛的深入,车载大模型赛道的竞争趋势已愈发清晰——3个变化正在重塑行业格局。

一是,语音助手彻底边缘化。未来,没有大模型支撑的传统语音助手,将逐步被市场淘汰。

二是,科技公司与车企深度绑定。

大模型研发需要巨额资金与技术投入,车企单独研发效率低、成本高;而科技公司单独落地,就缺乏整车架构的支撑,无法实现真正的舱驾融合。

这意味着,未来的竞争不再是车企之间单打独斗,而是车企与阿里、腾讯、华为等科技公司的生态联手。阿里千问与智己、红旗的合作,就是这一趋势的注脚。

三是,智能化竞争回归用户本质。

谁能将大模型智能体的能力、转化为用户日常出行中离不开的体验,谁能真正解决用户的痛点,谁就能在决赛圈中脱颖而出——这是赛道价值的终极回归。

对车企而言,接入车载大模型,是否就可以高枕无忧了?

事实上,决赛圈的竞争,才刚刚拉开序幕。

车企接入阿里千问、华为鸿蒙座舱、腾讯元宝参数图片)等,只是拿到了决赛圈的入场券,真正的考验在于后续的融合与优化。以千问为例,如何将其能力与车企自身的品牌定位、用户需求深度结合,打造具有差异化的智能体验,才是决胜关键。

毕竟,智能化的终极目标,从来不是炫技,而是实用。

(题图用AI制作)

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