11 月 17 日，豆包深度思考大模型正式首发落地荣威 M7 DMH。

长期以来，大多数智能座舱的交互逻辑更像是一种 " 预制 " 系统 —— 依赖固定的脚本和指令，只能被动响应，缺乏真正的理解能力。而此次 " 豆包深度思考大模型 " 的落地，则标志着智能座舱正迎来一次重要转变，即从 " 预制 " 的机械问答，进化到真正具备 " 深度思考 " 能力的智能体。

作为承载这一技术革新的平台，于 9 月 17 日上市的上汽荣威 M7 DMH，本身便是瞄准 " 新能源时代家轿王 " 地位的重磅车型。它立足国民家庭用车真实需求，不仅在 " 好混动 " 与 " 好舒适 " 维度上配备了同级最长 160km 纯电续航、mCDC 动态悬挂、全景沙发躺椅等越级配置；更是在 " 好智能 " 维度上，通过全球首搭 " 豆包深度思考大模型 " 引发了行业的高度关注，为重塑智能座舱的 " 活人感 " 提供了关键解法。

随着 AI 技术深度渗透汽车产业，智能座舱已成为竞争的核心领域。然而，正如 " 预制菜 " 因缺少 " 锅气 " 而难以满足个性化口味，当下的许多车机系统也普遍停留在 " 预制智能 " 阶段。这种 " 预制感 " 带来的痛点，相信许多车主都深有体会：

你对它说：" 我有点冷 "，它只会机械地 " 已为您调高一度 "，却无法理解你更想要的是 " 打开座椅加热，并调低风速 "。

你尝试发出一个模糊但生活化的指令，比如 " 把窗户开小一点 "，它却完全无法理解，只能生硬地执行 " 全部打开 " 或 " 全部关闭 "。

事实上，它们看似智能，实则依赖固化的脚本和被动响应，用户体验趋于同质化。

上汽荣威 M7 DMH 所搭载的豆包深度思考大模型，其核心目标是打破这种 " 预制 " 局限。它不再满足于充当 " 执行指令的工具 "，而是力求成为能够主动理解、思考并回应用户需求的 " 智慧伙伴 "。

毕竟，消费者对智能汽车的需求正在从 " 有功能 " 转向 " 懂我 "。荣威 M7 DMH 试图提供的，正是这种具备 " 活人感 " 的深度智能。

从 " 指令驱动 " 到 " 意图驱动 "

要实现 " 活人感 "，车机系统必须摆脱对精确指令的依赖。荣威 M7 DMH" 会深度思考的 AI 智舱 "，其技术核心便在于实现了从 " 指令驱动 " 到 " 意图驱动 " 的升级。

这背后，依赖于三大核心能力的支持：模糊语义理解、记忆贯穿与复杂车控。

传统的车机交互，用户需要学习并使用标准的 " 指令式 " 语言。而荣威 M7 DMH 具备的模糊语义理解能力，使其能够处理更加泛化、口语化的用户表达，包括倒装、否定和多意图的复杂语句。例如，当用户说 " 帮我哄孩子睡觉 "，传统的 " 预制 " 系统最多只能触发「讲一个哄睡故事」的单一脚本。

而荣威 M7 DMH 则能理解 " 哄睡 " 这一模糊意图背后的真正需求 —— 即创造一个安静、舒适的睡眠环境。因此，它会联动执行「调高温度、调低风量、关闭车窗、调低语音音量、播放哄睡故事」等一连串的复杂车控。例如 " 帮我哄孩子睡觉 "，以往只能触发「讲哄睡故事」，现在可以实现「调高温度、调低风量、关闭车窗、调低语音音量、讲哄睡故事」等 N 个功能联动执行。

可以说，系统不再是无法识别，而是能精准理解背后的意图。值得一提的是，该大模型覆盖了从百科查询到法律规章等 15 类核心场景，场景覆盖率处于行业较高水平。

" 预制 " 车机的另一大痛点在于 " 健忘 "，它们无法关联上下文。

相比之下，荣威 M7 DMH 的记忆贯穿能力，使其能够记住车端状态、地理位置以及用户的历史交互信息。系统支持本地、云端和大模型等多种形式的上下文记忆，这意味着交流过程可以自动串联前期的需求和信息。

例如，如果用户曾在导航中表示 **" 我不喜欢走高架桥 "，系统在后续推荐路线时，便会主动记住这一偏好，优先规划地面道路 **。这种能力让车机从 " 陌生人 " 转变为知你、懂你的 " 最佳拍档 "。

当然，智能座舱的最终目的是为了控制车辆。以往，用户需要像 " 教电脑 " 一样，发出多条连续指令才能完成一个复杂场景的设置。而荣威 M7 DMH 则实现了 " 只要讲一句 " 的体验跨越。

其真正的厉害之处在于，这 " 一句话 " 的背后，是车机自主进行深度分析和推理的结果。系统能将一个模糊的、包含多重意图的指令，智能地拆解为多个具体的车控动作（如 " 关窗 + 调低空调 + 放音乐 "）。

如果没有 " 深度思考 " 大模型对复杂意图的精准推理，就根本无法做到这一点。而这正是它与 " 预制 " 系统的根本区别。

豆包 AI 如此服务家庭出行

技术的能力最终需要通过用户场景来体现。荣威 M7 DMH 围绕家庭出行，构建了四大核心应用场景，将豆包 AI 的 " 深度思考能力 " 转化为更为具体的服务体验。

比如，针对带娃出行的核心痛点，荣威 M7 DMH 覆盖全年龄段孩子需求的解决方案 ——

面对 3 岁前的幼儿，一句 " 帮我哄下娃 "，系统不仅能讲述故事，还能同时调节空调和音量，充当 " 育儿嫂 " 角色。当后排宝宝睡着时，一句 " 宝宝在后排睡着了 "，车辆会主动提供调高空调温度、减弱风量、播放轻柔音乐、升起车窗等一系列动作。

针对 4-7 岁好奇心旺盛的学龄前儿童，系统凭借记忆贯穿能力，可以轻松理解孩童跳跃性、无逻辑的对话，并进行多轮耐心互动。

而对于 8 岁以上的学生，荣威 M7 DMH 可以说是 " 文理双全 "。要知道，豆包大模型在 2025 年高考全国新一卷数学单科测试中取得 144 分，海淀模拟全卷测试中理科达 706 分、文科达 712 分。这种 " 学霸 " 能力使其能深度解答 " 十万个为什么 "，将枯燥的坐车时间变为 " 第二课堂 "。

带娃出行之外，当全家出游时，荣威 M7 DMH 则能变身 " 金牌导游 "。它突破了传统单一目的地的导航模式，能够理解并整合全车人的复杂出行需求。

例如，一次复杂的周末出行，你无需分五六步操作，只需将所有需求一次性告知车机：

" 我们先去 XX 森林公园，我油不多了，中途帮我找个顺路且便宜的加油站；下午从公园回来时，帮我规划一条规避拥堵（比如规避 XX 路段）的路线，并且在回家的路上帮我找个顺路的超市，我想买点菜。"

用户只需将这些需求一次性告知车机，系统便能筛选符合条件的地点，生成一条兼顾所有人需求的最优路线。在旅途中，它还能结合实地进行景点知识科普讲解。

基于大模型能力，荣威 M7 DMH 也是你的暖心出行守护官 ——

荣威 M7 DMH 利用大模型整合了 8600 余项汽车专业知识，使其成为一个 " 随车专家 "。

例如，当仪表盘突亮未知故障灯时，用户往往会瞬间焦虑。此时，你只需询问：" 帮我看看仪表上的灯是什么？"

系统能即时识别信号，并实时接入 350 多种车端状态进行智能诊断。关键在于，它提供的不再是 " 胎压显示不足 " 这种简单的提醒，而是一套完整的解决方案：它会清晰告知你 **" 为什么灯会亮 "、" 现在该怎么解决 " 以及 " 下一步建议你做什么 "，真正从根源上帮助用户告别用车焦虑。

除了作为 " 车辆专家 "，荣威 M7 DMH 也是你的随身 " 生活伙伴 "。它覆盖工作、法律、财经等 15 个核心专业领域，可作为 " 专属智囊 " 高效解决生活琐事。

更深一层的是，它还能理解你的 " 情绪 "。比如当用户感叹 " 工作太内耗了 "，系统能够精准识别这种情绪表达，智能协同光影、声音、温度等车控能力，主动为你推荐舒缓音乐、打造一个舒适放松的氛围，并予以高情商的回应和陪伴。

" 思考 " 能力的底层支撑

荣威 M7 DMH 的 " 深度思考 " 能力，是建立在算法、平台和数据三大技术底座之上。

首先，是豆包大模型本身的规模与能力。截至 2025 年 9 月，豆包大模型月均活跃用户规模达 1.59 亿，日均 Tokens 调用量突破 30 万亿。庞大的用户规模和调用量为模型持续迭代提供了海量数据。同时，其在专业测试（如高考模拟）中展现的推理能力，是其 " 学霸 " 形象的基础。

其次，是上汽荣威的开放技术底座。实现复杂的车控能力，前提是 AI 能 " 指挥 " 车辆硬件。荣威 M7 DMH 依托业界领先的整车 SOA 架构，构建了标准化的原子服务能力。荣威向豆包大模型深度接入了 350 多个车端状态信号、8600 多项汽车专业知识，极大地提升了 AI 在车载环境中的任务执行精准度。

最后，是双方的深度融合。上汽荣威与火山引擎（豆包大模型开发方）从研发初期即开展深度协同。双方在行业内首创了以云端大模型为核心的 NLP 对话链路，该链路融合了 320 多项 SOA 控制能力和 1000 多项场景知识，确保了大模型的先进智能与荣威的整车底层系统紧密融合。

结语

荣威 M7 DMH 全球首搭 " 豆包深度思考大模型 "，标志着 AI 在车端的应用首次具备了真正的 " 深度思考能力 "。通过模糊语义理解、记忆贯穿和复杂车控三大能力的加持，车机从 " 预制 " 的僵硬彻底转向了 " 活人 " 的智能。

而这对用户的意义是极具颠覆性的：他们不再需要去 " 适应 " 机器的指令，而是可以像与朋友交谈一样自然地表达。车机也能真正理解其背后的意图，并提供千人千面的个性化响应。

显然，这场由 " 豆包 "AI 驱动的智能座舱变革才刚刚拉开序幕。荣威 M7 DMH 迈出的关键一步，或将推动行业重新思考和定义未来人车交互的终局。