最近，车圈和 AI 企业间再一次传出 " 牵手 " 消息，这一次的主角，是特斯拉、字节跳动和深度求索（DeepSeek）。

特斯拉中国官网更新的《特斯拉车机语音助手使用条款》显示，全新上市的特斯拉 Model Y L 车型将搭载豆包大模型与 DeepSeek 模型，两款模型均通过火山引擎接入。  据了解，豆包大模型将承担语音命令功能，如导航设定、媒体播放操控、空调温度调节等，同时还具备车主手册查询功能；DeepSeek 模型提供 AI 语音闲聊服务。

据了解，特斯拉在美国销售的车型，采用马斯克自家 xAI 的 Grok 模型驱动，然而在中国市场，特斯拉和苹果一样，遇到了主力产品在华无法落地 AI 功能的尴尬境地。根据彭 · 博社的报道，过去 7 个月中，特斯拉上海工厂的出货量在其中六个月出现下滑，7 月交付量较去年同期下降 8.4%。本次豆包和 DeepSeek 的加入，更像是马斯克在中国市场的紧急 " 补课 "，补全车机端的大模型能力。

进入 2025 年，特斯拉和火山引擎并不是车圈和 AI 圈的唯一一次 " 牵手 "，事实上，过去一年中许多车企都在谋求在座舱 AI 功能上的升级，比亚迪、宝马等头部车企，均于先后宣布与阿里、字节等 AI 企业合作展开智能座舱的研究。

" 传统的座舱语音功能是靠填槽的方式去实现的，相比之下，AI 加持的智能座舱交互的功能要丰富的多。" 谈及车企与 AI 大厂携手的现状，某车企 OEM 座舱产品经理子豪这样点评道。

而随着大模型技术能力逐渐渗透到各领域，进入 2025 年后，越来越多的汽车厂商开始谋求和 AI 云服务企业的深度合作，携手打造下一代智能座舱能力。MRA 披露的市场研报显示，预计到 2027 年，人工智能驾驶舱功能市场规模将达到 50 亿美元，复合年增长率（CAGR）超过 25%。

今年 2 月，比亚迪曾宣布与 DeepSeek 深度集成，整车智能 " 璇玑架构 " 全面接入 DeepSeek R1 大模型的能力，提升自动化数据生成的效率和质量。彼时由 DeepSeek 带来的 AI 浪潮已席卷车圈，包括吉利、东风、智己、长安在内的车企，都先后接入了 DeepSeek 的模型能力。

时间来到 6 月，阿里云成为了比亚迪的深度合作伙伴。根据阿里云方面的披露，AI 智能体 Mobile-Agent 可以在比亚迪车机完成对阿里生态 App 的操控。Mobile-Agent 采用全视觉解决方案，基于比亚迪开放座舱应用生态与 AI 对话系统，结合 Qwen-VL 的视觉识别、推理能力构建多模态智能体，可实现对座舱屏幕智能感知、复杂任务规划以及座舱应用 UI 进行操作决策。

从 DeepSeek 到阿里云，比亚迪的合作路径也映射出车企在这一年中的思路变化，上半年还在接入推理大模型强化基础 AI 能力；而到了下半年，向 Agent 进发成为了明确的落地方向。

" 未来的智能座舱，就是要把车载的 OS 给 Agent 化。" 子豪表示，Agent 和多端交互是车企在推动的新场景，但一些传统车企不具备从底层去改造车机 OS 的能力，所以只能借助外部合作伙伴的能力联合开发。

在智能驾驶时代，一台汽车内应用的 AI 技术可以分为两个板块，智驾系统的 E2E 大模型更多聚焦于自动驾驶决策，需要进行大量 VLA 层面的训练。而在智能座舱板块，随着大语言模型的普及，车机可以在 AI 加持下获得更强的通用对话能力，以及座舱内的视觉交互场景。对于一些缺少通用大模型能力的传统车企来说，找 AI 企业 " 补课 " 无疑是更快的方式。

"（车企和 AI 企业）目前的合作模式中，AI 企业主要还是云服务商的角色，负责提供公版模型。" 据子豪介绍，智能座舱市场当下比较活跃的 AI 厂商是阿里、字节和商汤，不过这些企业并没有在汽车座舱场景深度定制化的能力，而车企们往往是在已经有比较成熟的产品方案的基础上，亟需接入能力更强的模型。

在豪华汽车品牌方面，奔驰在去年 8 月与字节火山引擎签署战略合作备忘录，聚焦大模型 / 生成式 AI/ 大数据，用于智能座舱升级。宝马在今年 3 月与通义 Qwen 展开在华深化合作，打造面向中国用户的车内 AI 引擎 / 智能座舱。

而在其他传统车企中，广汽传祺、本田雅阁等品牌，此前选择了商汤的绝影智能座舱方案。今年年初，上汽大众宣布和百度深度合作，基于文心一言大模型能力打造了 " 知大 " 语言模型 APP，并首次搭载于途昂 Pro 车型上。

" 各家车企在智能座舱上的投入其实不算很多，可能只有智驾 1/3 的预算。" 谈及智能座舱是否是各家车企发力的重点，子豪坦言，尽管在整个车辆研发体系中，车企对于智能座舱的投入占比较小，但座舱在用户端的 " 曝光度 " 很高，因此各家车企也在该领域加速 " 内卷 "。

" 一块智能大屏好不好用，往往决定了用户一上手的第一感觉。" 子豪表示，一台车的机械素质 / 智驾系统的体验，需要用户进行深度试驾才能有效感知，而座舱的智能性决定了用户对一台车的第一印象。" 把座舱里的功能打磨好，生态做得足够多，对车企而言是一件高性价比的事情。"

另一方面，相比起 " 补课 " 智能座舱的传统企业，一些新势力车企在更早就选择了自研 LLM 的道路，在他们进化的轨迹中，大模型和智能座舱承担了更重要的作用。

目前，代表国产造车新势力的 " 蔚小理 " 中，三家车企均有自研 LLM 支持智能座舱场景，理想有自研多模态 MindGPT（理想同学核心）；蔚来方面则打磨出 NomiGPT（Nomi 核心）；小鹏方面同样有自家 " 全域大语言模型 " 驱动的 "AI 小 P"。

另一方面，各自拥有庞大生态圈层的华为和小米，在汽车领域均有自研模型驱动的智能座舱。今年年初，华为方面披露了 AI 助手车载小艺的最新进展，其中提到了车载小艺实现了 " 鸿蒙智行与盘古大模型、DeepSeek 的深度融合。" 而小米方面，则有小爱语音大模型 /MiLM 系列部署到 SU7 等车型上，与小米提出的 " 人车家全生态 " 无缝联动。

显然，相比起传统车企，新势力们在大模型 + 座舱这件事上布局更早，并且在自研智能座舱 / 端侧大模型上进行了技术积累。

" 新势力们卖给用户的不是车，而是一款智能产品。" 子豪解释了为何造车新势力更加重视座舱的智能性。

" 新势力车企的用户很多都是 20-30 多岁，喜欢这些新奇智能的产品。" 子豪表示，新势力们需要通过座舱功能的智能化来维系用户粘性，塑造用户的 " 心智 "，也就是使用习惯。

这一结论在行业内也得到印证， 2024 年底披露的数据显示，以蔚来 ET5T 车型为例，用户均值 28.9 岁、小于 30 岁占比 73.3%。而今年新发布的小鹏 G7，首批车主画像有近 70% 的 "95 后 "。

麦肯锡发布的 2024 中国汽车消费者洞察报告显示，在 " 为什么考虑买新能源车 " 这一问题上，" 智能化程度高 " 在中国消费者中的提及率约 54%，并且优先级从 2023 年开始跃升为第二名，仅次于 " 使用成本低廉。"

在子豪看来，车机 / 座舱的智能化，本质上是减少用户的被动操作。在行业内，智能座舱的产品经理们，一直致力于提供更多主动触达用户的场景。

" 行业内比较通用的方式，是通过一个 App 去把车载的一些状态 / 能力原子化。" 子豪进一步举例说明，像理想的 " 任务大师 " 功能，可以通过一句话设定一串用户想执行的任务，比如 " 如果到家就打电话给某人 "。不过，面对这些复杂交互场景，造车新势力们也少不了搭一下 AI 企业的顺风车，小鹏在 2024 年就把智能座舱的操作系统 AI 天玑和 "AI 小 P" 融合了智谱 AI 大模型能力，而理想方面则此前传出与火山引擎在算力层协作。

" 最终的发展趋势，我认为慢慢各个车企都有自己的专属模型。" 在子豪看来，造车新势力们虽然相对领先，但是各家车企都在补足智能座舱的短板。另一方面，目前市场上的 AI 云服务商的选择很多，联合研发的模式也能快速补齐短板。对于车企们而言，更重要的是思考未来的智能座舱形态，应该是什么样。

" 在智能座舱的交互场景中，最核心的要素是实时性。" 据子豪介绍，车载智能场景和通用模型产品有很大不同，实时反馈的需求决定了核心车载 AI 能力无法部署在云端，一旦出现网络问题 / 基站切换的场景，" 智能 " 也就没有了意义。

事实上，在新能源时代，车内功能的智能场景支持已经不新奇，主流车企的车机基本都能完成 AI 语音操控，完成如开启关闭空调，调用车机内 App 的功能等。但随着车机全面进入智能化时代，除了基本车内功能的操控，智能搜索 / 多语言知识问答 / 任务规划等复杂场景逐渐成为更多用户的需求，但也对车载算力提出了更高的要求。

" 以目前主流的 8295 芯片为例，该芯片仅能支持 2B 以下参数模型的部署，因此限制了很多智能场景的落地。" 子豪表示，目前，核心车载 AI 能力更多依靠本地部署的车端大模型，而这成为限制当前智能座舱发展的因素之一。

这一背景下，一些车企开始了自研芯片的道路。今年 6 月，小鹏自研图灵 AI 芯片正式在车端部署，其单颗芯片算力达 700TOPS，超越英伟达 Orin X 芯片的 254TOPS。而蔚来自研的智驾芯片神玑 NX9031 正式量产，单颗芯片算力超过 1000TOPS。近日，理想汽车方面也披露了自研的智能驾驶芯片 M100 的进展，有望在年内量产上车。

随着更高算力的智驾芯片相继问世，很多车企已瞄准智能座舱下一步的发展方向。根据阿里方面的报道，和比亚迪联合打造的智能座舱场景，可以让用户实现 " 一句话 " 完成复杂跨应用操作的新体验。

跨端应用，需要大模型在接受 - 处理用户指令后，从车机端联动到手机或者其他设备上完成交互。阿里云 Mobile-Agent 此前就披露了一些车载场景，用户可以说出 "Hi，小迪，帮我查一下我昨天在淘宝买的东西送到哪里了 "，系统能结合对座舱屏幕的视觉感知能力识别淘宝应用，并模拟点击屏幕完成查询操作。

换言之，下一代车机将成为由大模型驱动的多端生态，而不是仅仅围绕车内功能的核心。" 帮我订一张明早去上海的火车票 "、" 帮我点个麦当劳外卖 "、" 帮我在微博打开热搜 " 这样的指令也可以在座舱场景中实现。

" 不过目前来说，座舱里智能化的一些功能，对于消费者而言最多算是锦上添花。" 子豪坦言，目前的汽车市场高度价格敏感，智能座舱功能上的参差比不上价格层面的 " 内卷 "，甚至把 AI 作为故事的核心讲给汽车消费品的用户，似乎还为时尚早。

在交流中，这位汽车行业的 " 老兵 " 表示，目前大模型在座舱场景的落地阶段，与其说是 " 投石问路 "，更像是刚刚把 AI 这块 " 石头 " 捡起来。不过，随着汽车行业全面将目光投向智能座舱，新的产品逻辑已经悄然出现。

" 智能座舱的领先企业，会逐渐建立一些护城河，比如一个用户习惯了蔚来的座舱交互，可能就不太会再去尝试买小鹏的车。" 谈及智能座舱发展的意义，子豪表示，智能座舱可能会成为改变用户使用习惯的核心因素。" 伴随着数据的积累，会逐渐形成一些用户粘性。"

" 举个例子，用户有了小孩，他的车就可以潜移默化地记录孩子成长的一些事，比如什么时候路边捡了一只小猫。" 在子豪看来，随着车载模型能力的不断提升，这个愿景有望在不远的未来实现。而身处智能驾驶的时代，用户的个人数据与智能汽车紧密关联，汽车可能会成为一个承载更多回忆的地方。