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车东西(公众号:chedongxi)
作者 | 郭月
编辑 | 志豪
你有没有发现,现在有些车型的语音助手越来越像高情商的“花瓶”?
它们能接梗、说方言、讲八卦,能识别你的情绪,能陪你吟诗作对,甚至能讲个冷笑话帮你舒缓路怒。
但当你真正需要它干点正事,这些满嘴俏皮话的语音助手,往往会清一色选择“躺平”——它们只会把指令拆碎,然后像传话筒一样丢回给你。
当智能语音助手只会聊天、不会干活,哪怕智商和情商拉满,距离用户真正想要的智能座舱体验,还有很长一段距离。
4月17日正式上市的极氪8X,彻底打破了这种局面。它首发搭载由阶跃、吉利、千里科技共同研发的超级Eva整车智能体,成为国内首个实现类“Grok上车特斯拉”原生AI体验的量产车型。
超级Eva没有一头扎进那些花里胡哨的嘴皮子功夫,而是通过接入Step 3.5 Flash基座模型,让汽车第一次拥有了真正意义上的超级大脑,实现了大模型与智驾、底盘、动力等底层系统的原生融合,标志着汽车Agent从被动响应走向主动服务,从语音外挂助手走向舱驾融合的整车智能体验。
这才是AI上车该有的样子,而不是请一个会说脱口秀的“电子宠物”。当业内一些企业还在训练语音助手考“情商证书”时,超级Eva已经把自己训练成了既有情商、又能干活的“私人助理”。
一、大模型上车分水岭:“装模型”和“造大脑”是两回事
根据佐思汽研发布的《2026年车载语音行业研究报告》,2025年,中国车载语音系统搭载量已达1942.8万辆,渗透率约84.7%,基本实现新车必装。
但功能堆上去,不代表体验跟得上。
调研机构J.D.Power|君迪发布的2026中国新能源汽车新车质量研究(NEV-IQS)揭示了一个扎心的事实:智能化相关抱怨占比持续扩大,而信息娱乐系统(包含语音交互)已经连续三年成为车主抱怨最高的类别。
具体来看,用户抱怨的痛点高度集中:语音只能执行“开空调”、“导航到某地”这类单点指令,无法理解连续或多重意图,遇到稍复杂的任务,用户仍要拆解成多个步骤逐一唤醒。此外,语义理解偏差、系统响应迟钝等问题也导致语音交互基础体验不过关。
行业内关于“大模型上车”已经喊了有几年,但现在仿佛车企越是在语音功能上“堆料”,用户反而越不买账,问题出在哪里?
事实上,大模型上车的程度从浅到深可以分为三个层级,每一层的能力边界截然不同。
最浅的一层是外挂式语音助手,AI与车在交互层打通,大模型主要停留在座舱侧,承担语音理解与内容生成的功能,例如对话、导航查询、音乐控制等。本质上,它只是一个“更聪明的语音助手”。能力边界在于能说但不能做,无法控制车辆。
再往上一层是功能级联动(接口调用层),在这一层,大模型开始通过接口调用车辆已有功能,例如调节空调、打开车窗、设置导航等。
虽然表面上看大模型已经实现“说到做到”,但其底层逻辑仍然是大模型负责理解意图,具体执行依赖预先定义好的功能接口,因此它的能力受限于接口覆盖范围,本质是“调度器”,而不是“控制者”。
第三层则是整车智能体,强调系统级融合,大模型不再是外挂模块,而是直接嵌入整车系统架构之中,与智驾、底盘、动力等核心系统形成深度耦合。它不仅理解用户意图,还能够拆解任务、规划路径,并直接驱动执行链路。也就是说,模型开始具备“从理解到执行”的闭环能力。
目前绝大多数车企的“AI上车”停留在第一层或第二层。
而真正的智能座舱,显然需要的不是一个“会聊天的外挂”,而是一个能调动整车系统的“大脑”。
特斯拉在海外率先迈出了这一步。2025年7月,马斯克在X上宣布,旗下xAI公司全栈自研的通用人工智能大模型Grok将正式登陆特斯拉汽车,这是汽车Agent演进的关键时刻。
从上车之初,Grok就展现出与传统车载语音截然不同的能力边界,打破了传统语音助手的被动响应模式,支持自然语言多轮对话,可回答复杂问题(如推荐餐厅等),并提供多种可定制模式(如“讲故事模式”、“助理模式”或“狂放模式”),让语音交互从机械问答变成了有情感、有个性的陪伴,汽车具备了真正的思考能力,能够自主推理、规划和协同执行。
不过,特斯拉Grok始终未在中国落地。
就在4月17日,极氪8X搭载整车智能体超级Eva,第一个把Grok上车的同款体验量产落地,交付到中国用户手里。
二、中国版Grok量产上车:不仅追上,还能反超
为什么说超级Eva率先实现了“中国版Grok上车”体验?
要回答这个问题,不妨先看一个具体场景,你对着车机同时下达多个任务,“带我去接孩子放学,顺便找一家麦当劳,5点前我要到学校。”
国内传统语音助手的做法通常是先识别关键词——导航、麦当劳、5点,然后它把任务拆碎再丢回:“已为您导航到学校,沿途有3家麦当劳,请选择”,“5点前到达,建议现在出发。”
接下来,你还得手动选店、确认路线、开启辅助驾驶,到了学校还要自己泊车。
整个过程下来,车没变得多聪明,人反而更累了。
超级Eva的处理方式则完全不同。
它接收到这句话后,可以自主完成意图拆解:接孩子是主任务,买麦当劳是附加任务,5点到校是硬约束。
拆解完任务后,超级Eva会自动筛选沿途符合条件的麦当劳门店,规划最优路线,计算时间是否满足要求,判断线路成本,最后一步就是激活智能辅助驾驶,把车开到目的地,并在到达学校后自主完成泊车。
你只需要下达任务,剩下的全交给车。这就是超级Eva与传统语音助手的本质区别。
要做到这些,需要车载Agent具备强大推理能力、工具调用和执行能力、自然对话能力以及敏锐的视觉感知和理解能力。
阶跃今年发布的新一代基座模型Step 3.5 Flash是超级Eva背后的智能大脑,该模型专为Agent场景优化。
Step 3.5 Flash采用稀疏MoE架构,总参数量达1960亿,推理速度高达350T(单请求代码类任务),能够胜任复杂、长链条任务,高效处理256K超长上下文,是在现实场景中一款更快、更强、更稳定的Agentic基座模型。
这款模型发布即开源,在全球开发者社区获得了海量调用。该模型上线2天即登顶OpenRouter Trending榜单,且调用量居OpenRouter全球周榜第一。
强大的推理能力,让超级Eva能够精准理解模糊指令,自主规划长链条任务。
与此同时,阶跃的语音大模型赋予了超级Eva丰富的知识库和富有情感的自然表达能力,交互流畅不生硬。
并且,超级Eva比Grok上车更进一步,基于阶跃视觉大模型具备了视觉理解能力,不仅能听,还能看懂车外的环境,比如识别路况、判断停车位是否可用。
这相当于给Grok装上了眼睛,让车载Agent的感知范围更广,执行能力的天花板也更高。
在一个demo视频里,有车主下班开车途中跟超级Eva闲聊,说自己想回到小时候,不理解当年为什么盼着长大。
对此,超级Eva没有敷衍,而是高情商地回应:“成长带来了自由,也伴随着责任与压力,虽然回不到过去,但你完全有能力创造自己喜欢的生活。”
当车主想让超级Eva帮忙转移注意力时,它识别出车辆正在行驶中,便建议车主先专注驾驶,等安全抵达目的地后再放松。
超级Eva带来的这种细腻的交互,靠的是对语境、情感及周围物理环境的准确感知。
三、模式够稳、模型够强 AI+终端商业化落地提速
近年来,舱驾一体的演进,正从硬件层的集成,延伸到模型与系统层的融合。
多位行业高管给出相似判断:智能座舱与智能驾驶终将实现技术合流,组成超级智能体。
与此相对应的是,多家车企掀起组织架构改革。
小鹏将自动驾驶中心和智能座舱中心合并为通用智能中心,理想把自动驾驶团队并入软件本体团队,蔚来创始人、董事长、CEO李斌则在2025年第四季度财报会上明确表示“已为跨部门融合与数据打通打好基础”。
多家车企都在追求舱驾一体,但实现中国版Grok量产上车,目前只有超级Eva做到了。
这主要得益于超级Eva背后模型-工程-整车三方从研发阶段就深入共创的模式。
过去AI上车推进慢,症结不在于某一方不强,而在三方能力割裂:模型公司懂AI但不一定懂整车系统,车企懂整车但缺乏最前沿的模型能力,中间的工程落地和场景编排缺少一个足够强的承接方。
结果是模型很强却上不了车,上了车也调不动整车系统,功能做出来了又难以快速量产交付。
超级Eva快速量产,靠的是一种全新的协作模式——“AI基模公司+整车集团+汽车科技公司”三方共创。阶跃、吉利、千里科技三方从研发阶段就围绕“整车智能体”联合定义、联合开发、深度协同,而不是各自为战再拼凑。正是这种深度绑定,才让模型上车这个复杂的长链条过程变得迅速。
以Step 3.5 Flash为例,从基座模型发布到接入极氪8X终端量产,只花了两个多月——如果没有三方从底层开始的对齐与配合,单靠任何一方都不可能这么快。
当然,模式之外,模型本身也必须够强。
阶跃星辰在国内基座模型领域布局全面,截至目前共发布近40款模型,其中多模态模型占比超过八成,其自研Step系列基座模型矩阵覆盖从语言、推理到多模态,从理解到生成。
在Agentic时代,模型需要具备深度推理、复杂工具调用、多模态感知、记忆与自我迭代等能力,阶跃的模型矩阵恰好满足这些需求。
在三方协同的模式支撑与基座模型赋能下,阶跃在AI+终端商业化落地上进入快车道。
结语:大模型上车,量产可用才是关键
大模型上车喊了很多年,但真正让行业记住的节点,往往是那些把“概念”变成“商品”、量产落地的时刻。
极氪8X搭载超级Eva量产上市,就是这样一个节点。
它让汽车第一次拥有了真正意义上的超级大脑——不仅能听懂模糊指令,更能自主规划、主动执行,完成从理解到行动的全链路闭环。
超级Eva的上车向行业释放了一个明确的信号:大模型上车的竞争,已经从“谁能讲出更好的故事”变成了“谁能真正交付可用的整车智能”。
敢量产,真可用——这才是真正的入场券。
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