今年的广州车展，除了表面上的新车扎堆首发，还有一场隐藏在中控屏背后暗战——谁的大模型装得最多、用得最顺，谁就更像未来智能车里的 " 操作系统 "。

最新一个信号是：在 2025 年新上市的量产车型里，豆包大模型的搭载量已经冲到行业第一，从奔驰纯电 CLA 到上汽奥迪 E5 Sportback，再到荣威 M7 DMH、东风奕派 007、长安马自达 EZ60，一圈扫过去，火山引擎几乎成了展馆里最忙的大脑。

这背后折射的是智能汽车竞争逻辑的一个拐点：从卷算力、卷芯片，走向卷谁家的模型更成熟、谁的大模型更懂车、更懂人。火山引擎和豆包大模型，正在成为这一轮拐点上最典型的样本之一。

大模型上车，从炫技进入落地时代

两年前，" 大模型上车 " 更多是发布会 PPT 上的关键词：调用个开放 API、堆几个 demo 视频，就敢自称 AI 座舱。用户真正的体感往往是——问路要等三秒、连续对话就卡死，最后还是乖乖伸手去点屏幕。

今年广州车展的变化在于：大模型不再只是有没有，而是开始卷好不好用。火山引擎一口气把豆包塞进了一串重量级车型里，从豪华品牌奔驰、奥迪，到主流家用的荣威、长安马自达、东风奕派，价格带横跨十万级到三十万级，车型形态覆盖轿车、SUV、混动、纯电。

这背后有个微妙的权力迁移——过去聊智能化，谁有更强的芯片、更密的传感器，就更有话语权；而现在，车企开始比谁的 " 模型底座 " 更扎实、谁掌握更多真实使用数据。大模型正在从营销话术，变成车企数字化的基础设施，火山引擎则试图把自己从内容平台升级为汽车 Tier-1 级别的 AI 供应商。

几种大模型新用法：从 " 会聊天 " 到 " 会深思熟虑 "

如果说上车规模解释了行业风向，那今年的产品，已经可以清晰感受到目前的大模型能力到底把车机拉到了什么段位。

在奔驰纯电 CLA 上，豆包被塞进了全新的智能人机交互系统里：车机会把用户常用功能自动整理成卡片，推送到首页，相当于给你配了一个会收拾桌面的助手；整体交互效率比上代车型提升 50%，唤醒快到 0.2 秒，端到端执行只要 0.8 秒，还能识别 4 种情绪，分得清你是在撒娇还是在吐槽。

对一个传统豪华品牌来说，这更像是一场智能化补课，但对于用户体验上至少提升还是明显的。

上汽奥迪 E5 Sportback 则走的是 " 人车多端一体 " 的路线。它和火山引擎共创了奥迪助手，从手机到车机打通，用大模型做模糊意图理解和上下文理解。

如果你说 " 等等要去客户那边，帮我准备一下 "，助手能结合日程、导航、车况，给出提醒和操作，而不是一句冷冰冰的 " 未理解您的指令 "。车内的奥迪助手基于豆包定制，已经支持自然多轮对话、车控交互，甚至加入声音克隆，让数字助手更有 " 活人感 "。

荣威 M7 DMH 则把大模型卷到了 " 深度思考 "。基于豆包深度思考模型，倒装句、双重否定、多意图混在一起，它依然能正确理解；记忆贯穿能力让它记住你的偏好、常去地点、历史对话。最具代表性的，是那句在发布会上被反复演示的 " 帮我哄孩子睡觉 "，车机会自动拆解成调温、调风、关窗、调低音量、播放故事等一整套动作，一句话就完成复杂车控编排。

东风奕派 007 和长安马自达 EZ60 则更像是在做 AI 玩具箱。前者在豆包加持下，支持一句话下达 10 个高频指令，当你说 " 有点累，放松一下 "，它会自动调用笑话、音视频或小游戏；再结合多模态 AIGC，可以把行车记录仪拍到的风景，一键生成艺术滤镜图片发朋友圈。后者则开放了超过 1700 项功能，关联直达车控、出行咨询、吃喝玩乐，大幅改变了传统语音助手的体验。

这几台车拼在一起，说明一个现实：大模型上车的价值，不是车机简单的聊天，而是把复杂的车控逻辑、内容分发和出行服务，用自然语言打包成一句话。对用户来说，车开始从交通工具，变成一个随行的 AI 助手；对车企来说，则是在把场景设计权交给谁——自己，还是供应商。

" 汽车朋友圈 " 逐渐扩大，火山引擎在下哪盘棋？

从合作面看，火山引擎已经把自己的 " 汽车朋友圈 " 扩展到大部分主流车企：奔驰、宝马、大众、上汽、广汽……不仅做座舱，还切进智能驾驶、车企数字化、汽车出海等多个场景。用户在车里看到的是更聪明的语音助手，车企在后台感受到的，则是从算法、算力到数据平台的一整套云上中枢。

以奔驰为例，双方合作并不止于车机接了个模型。从 2023 年火山车娱进入奔驰座舱，到 2024 年火山引擎成为奔驰在智能座舱和大数据上的长期伙伴，再到如今纯电 CLA 搭载豆包做虚拟助手，大模型已经延伸到数字营销、客户运营、数据平台搭建等环节——从卖车前的广告触达，到用车后的全生命周期运营，字节系在帮奔驰 " 找人、认识人、留住人 "。

对火山引擎而言，这是一场从 " 内容平台 " 走向 " 产业云 + 大模型基础设施 " 的长线布局：一端连着字节跳动万亿级的内容与用户生态（抖音、汽水音乐等），另一端伸向车企的研发、营销、服务全链路。豆包成了桥，车厂成了节点，云上算力与车端算力开始打通。

但从行业视角看，这条路并不只有鲜花，也有几个绕不过去的问题：如果同一套大模型、大生态扩散到大量车企，差异化体验还能剩下多少？车企把用户行为数据、使用习惯交给平台企业，数据安全和主导权如何界定？当大模型成为车内默认选项，车企未来还有没有能力切换或自研？

总之，火山引擎想成为 " 车圈的 Android+ 云 + 内容分发平台 "，但车企未必愿意把操作系统和应用商店都交出去。

大模型规模化上车之后，真正的竞赛才刚开始

从广州车展这波集体上车看，豆包拿到的是 " 行业第一的装机量 " 和 " 最忙 AI 供应商 " 的位置，但大模型在智能汽车里的战局远未定型。

接下来几年，真正决定胜负的，恐怕不是谁家车机接了哪个大模型，而是三件事：谁能把大模型深度嵌入具体使用场景，而不是停留在聊天 demo；谁能在海量真实车端数据基础上做到高频迭代；以及，在座舱之后，大模型如何向更高价值的场景延伸。

对火山引擎来说，挑战在于：一边要维持规模第一，一边又要给不同车企留下足够的品牌空间和技术可控性，避免自己变成 " 车圈同质化 " 的代名词。

对车企而言，则需要重新回答一个问题：在电动化和智能化之后，你真正掌握的核心资产是什么？是那块电池、电机，还是那套理解用户、掌握数据、不断进化的数字大脑。

当年功能机向智能机切换的时候，大家都以为 " 装个应用商店 " 就算完成升级，结果后来发现，谁真正把手机变成生活的遥控器，谁才赢了。

今天的大模型上车，也很像那个时刻——豆包已经上车，火山引擎和一大票车企，能不能把车变成移动的 AI 助手，而不是更复杂的播放器，这场长跑才刚刚起步。（作者｜李玉鹏，编辑｜李程程）