2025 年底，有一件事在科技圈炸得特别狠：豆包手机。

豆包是字节跳动自研的 AI 产品，豆包手机就是 AI 手机。但准确说，它不是字节跳动自己造的手机，而是它和中兴通讯旗下的努比亚合作的一款工程样机，型号叫 Nubia M153。

这是豆包第一次把自己的名字，贴到别人造的机器上。

3499 元、首批 3 万台，开售几分钟就秒光。二手市场直接炒到数万元，购机资格码都能卖几百块。中兴当天直接涨停，全网都在说：AI 接管手机的时代，真的来了。

为什么这么疯？因为它真的做到了所有人幻想过的事：一句话，AI 替你玩手机。这款手机的核心卖点是内置了系统级豆包 AI 助手，能跨软件自动帮你干活。

比如，你说 " 帮我比价下单 "，它自动打开淘宝、京东、拼多多，自己截图、对比、下单；你说 " 发微信告诉朋友晚点到 "，它直接点开微信、找到人、打字、发送；外卖、打车、订票、领券等，它可以做到跨 App 全自动。

当时，大家都说这不是一款手机，是私人管家。可谁也没想到，这场狂欢，只维持了 7 天。

很快，用户发现：微信弹出 " 登录环境异常 "，直接强制下线；淘宝、支付宝、闲鱼、拼多多、各大银行 App 集体风控拦截；金融类 App 直接拒绝服务，连登录都不让。

理由是安全、隐私、防诈骗，但所有人都知道，因为它动了巨头的流量蛋糕。于是，巨头们默契一致：封杀。

字节跳动很快发布公告，自废武功。砍掉跨 App 自动操作，下线金融类应用操作，暂停社交 App 辅助功能，暂停部分游戏竞技场景。

一夜之间，豆包手机从 "AI 神器 " 降级成普通语音助手，最核心的卖点没了。热度瞬间崩盘，二手价格断崖式下跌，从上万跌回原价甚至更低，没人再讨论，没人再炒作。

在手机领域的失败，没能阻挡豆包继续探索的脚步。现在，豆包汽车又来了。

汽车 +AI VS AI+ 汽车

6 月 9 日，赛豆科技在北京发布新品牌 AIVA，官宣携手火山引擎（字节跳动旗下企业级云与 AI 服务平台），联合定义、联合设计、共同打造 AI 汽车体验。火山引擎为 AIVA 品牌提供豆包大模型、智能座舱等技术服务，帮助 AIVA 品牌提升车载智能交互体验。

发布会上，AIVA 公布了品牌名称与 LOGO，提出 "AI 定义汽车，先有 AI，再有车 " 的造车路径。

当天，AIVA Origin Concept 概念车同步亮相，首款量产车型 AIVA ME7 将于 2026 年年内亮相。AIVA 全系车型将覆盖 20 万元以上主流市场。

早在 2024 年底，理想率先转型，成为首家锚定人工智能方向的造车新势力。无论是做人工智能还是自动驾驶，李想认为都必须要从基座、从底层开始建设，这样未来在做更多技术创新的时候，才可以确保产品和研发能更快迭代，体验能持续创新，而不是只做行业的一个平均水平。

理想的路径是汽车 +AI，AIVA 的逻辑则是 AI+ 汽车。

在《都说是血海了，新品牌照样排队往里跳》这篇文章中，《汽车商业评论》明确指出，以 AIVA 为代表的 " 新新势力 " 还在入局汽车业的根本原因是，上半场是电动化，比的是谁先造出可靠的电动车；下半场是智能化，比的是谁先让车长出 " 数字大脑 "。

当比赛换了赛道，自然就有新选手入场。蔚小理书写了新能源的时代符号，而 AIVA 更像是 AI 时代的新新势力。

AIVA 相比其他汽车品牌有何不同？

官方是这样描述的：传统智能汽车多是硬件平台成型后再叠加功能，而 AIVA 希望把 AI 前置到产品定义源头，让 AI 先参与用户需求洞察、场景推演、能力调用和交互体验设计，再反向组织汽车产品。

AIVA 总裁、首席产品经理李博表示，过去做车，更多依靠调研、场景推演和人的判断做产品定义；而在 AI 时代，需求可以被主动、批量地挖掘。AIVA 希望让 AI 参与数据分析、趋势洞察和需求推理，帮助产品团队发现更多真正值得做的方向。

他用这样一个直观比喻解释：" 过去是人在前面挖矿，现在是 AI 在前面挖矿，人在后面淘金。" 这是 "AI 定义汽车，先有 AI，再有车 " 的直观体现：车不只是被设计出来的产品，而是从 AI 对人的理解中生长出来的载体。

纵观行业过往，曾经有两百多个造车新势力先后登场，历经市场大浪淘沙，如今真正站稳脚跟的品牌已不足十家。身处这样高风险的赛道，AIVA 究竟有多大胜算？

在汽车已经不再是一个好生意的 2026 年，AIVA 的入局有了一层特殊的意义。" 汽车 +AI" 和 "AI+ 汽车 " 代表着两种截然不同的逻辑。"AI+ 汽车 " 行得通吗？

AI 扮演的角色

今年 4 月的北京车展，火山引擎设有独立展台。火山引擎总裁谭待公布一组数据：" 火山引擎已经与 100% 主流车企合作推动 AI 创新。搭载豆包大模型的智能汽车已超过 700 万辆，覆盖超 50 个汽车品牌、145 个车型，搭载量稳居行业第一。豆包大模型日均完成超 3000 万次座舱交互和服务闭环。"

这意味着什么？相当于每天有近千万中国车主，在方向盘前面和字节跳动的 AI 对话。

此外，火山引擎还在北京车展发布了两大汽车 AI 解决方案：

一是 AI 座舱套件方案，可以根据车企需求灵活配置上车。可以输出豆包大模型底层能力，帮助车企自主构建 AI 能力；也可以输出完整的对话推理引擎、目标驱动引擎、学习成长引擎；也可以输出火山引擎的交互、工具、生态类的 Agent。

二是豆包座舱助手方案，这是完整的产品级交付，以统一的汽车大脑深入联动整车能力，并与豆包 APP 互联互通、能力同步进化。

目前，这套成熟的 AI 方案已实现豪华、合资、自主多赛道全覆盖。梅赛德斯 - 奔驰纯电 GLC、上汽奥迪 E7X、上汽大众 ID. ERA 9X、奇瑞星途 EX7、一汽红旗 HS6 PHEV、别克至境 E7、荣威新序列 " 家越 " 等多款车型都搭载了豆包大模型。

理解字节跳动与车企的合作模式，有一个显而易见的参照系：华为。华为与车企的合作有部件供应模式、解决方案模式和智选车模式。以智选车模式为例，华为的介入深度已算是联合造车。

曾经以跨界者身份入局造车领域的华为，如今随着 " 车企人均华为 " 成为行业常态，已然褪去竞争者的身份，彻底转型为智能汽车产业的核心底层供应商，深耕硬件、智驾、座舱全栈底座能力，为全行业提供标准化智能基建。

而依托火山引擎落地汽车赛道的字节跳动，正沿着相似的纵深路径持续进化。

奇瑞将豆包融入自研 AI 智能体，适配全系车型；上汽荣威与火山引擎联合打造原生 AI 车型 " 家越 " 系列，共同开发 AI 平台；赛力斯与火山引擎拟围绕智能机器人决策、控制与人机增强技术协同攻关 ……

字节跳动并非在汽车行业随意撒网，而是在沿着一条路径向纵深推进——用互联网公司最熟悉的方式，尽可能地把自己嵌入汽车产业。从内容到大模型，从单点嵌入到系统级共创，字节跳动与车企的合作模式在持续进化。

目前的结果显而易见，字节跳动虽然没造车，但已经逐渐成为定义未来汽车体验的核心参与者。但是，这条路径最终能否像华为那样跑通？

生态壁垒的旧伤

AIVA 提出 "AI 定义汽车 " 的新理念，车载 AI 究竟是停留在营销概念，还是能打造出用户可感知、有实际价值的功能与体验？

一位汽车业内人士告诉《汽车商业评论》:" 从目前来说，我没有想到太多这方面好的用车场景。李博是从华为出来的，他对电子产品的理解非常透彻。去年我跟 AIVA 品牌这个团队交流过，他们整体想法和逻辑实际上和大家都差不太多。"

他表示，现在整个汽车行业，在自动驾驶出现之前，其实能想到的场景都是长尾的、细枝末节的小场景，真正的大场景创新其实已经非常有限了。

简而言之，当汽车还不能完全自己开的时候，车上能玩出新花样的地方已经不多了。

当下，主流用车的核心需求早已被充分满足：导航、影音娱乐、车辆控制、基础语音交互等成熟功能，已经覆盖了绝大多数人行车、驻车的核心使用场景，赛道红利基本见顶，很难再开辟出全新的、能改变用车方式的主流应用。

但卓盟国际创始人、上海卓盟企业管理咨询有限公司总经理伍军对此并不认同。

他对《汽车商业评论》说，自动驾驶将快速普及，未来车辆不再需要人工驾驶，车内会衍生出大量办公、娱乐需求，也正是豆包这类大模型的发挥空间。目前相关应用尚处于 1.0 初级阶段，先逐步实现场景与驾驶的融合，后续迭代至 2.0、3.0 版本，用户便能充分体验 AI 交互与服务带来的便利。

伍军提出，交互是 AI 价值的核心，车内可覆盖通讯、外卖、订票、影音、短视频、购物等多元场景。这类服务在手机端被各类独立 App 壁垒分割，也是豆包难以发力的原因。

问题到这里绕回了开头。手机上那道墙，豆包没能推动，凭什么换到车上就推得动？墙还是那堵墙，砌墙的还是同一批人，而字节正是他们最不愿意喂大的对手。

车能改变的，不是墙归谁，而是进墙的方式。手机上豆包是未经允许的外挂，硬去操控别人的 App，一眼被识破、一键被风控；车上换成由车企在座舱系统层面出面谈，外卖、订票、导航这些巨头本就乐意多占一个入口的服务，可以通过官方接口、乃至正在成形的 "Agent 对 Agent"（A2A）协议被正经接进来。

但最值钱的那部分——社交、支付、电商的护城河——正是巨头死守的阵地。

伍军说的 " 打通全生态 "，门槛就卡在这儿：能打通的是巨头愿意开的半扇门，打不通的是他们用命守的另一半。更可能的结局不是豆包汽车 " 打破 " 了壁垒，而是在壁垒之间，找到一条手机时代没有的缝。

但是，即便 AIVA 真打破了 App 这道生态高墙，它也会立刻撞上第二堵更硬的墙。

算力账本与工程底座

这堵墙的第一层，是算力账本。当 " 一句话跨软件办事 " 从手机搬到车上、变成每天高频的交互，每一次大模型的深度推理烧掉的 Token 都是真金白银。

2026 年 5 月，第十八届轩辕汽车蓝皮书论坛上，蔚来数字座舱与软件开发副总裁吴杰把推理成本称为 " 现在最痛的点 "。他一年前就预判推理费用会很快超过训练，" 但没有想到这个日子来得这么快 "，效果越好，用户用得越多，推理费用指数级上涨。

他说：" 如果今天全部由车企来背这个推理成本，是不可想象的，也是不可负担的，这会阻断后续迭代的可能性。"

这笔账 AIVA 一样绕不过去——豆包越好用，账越重。是车企硬扛，还是转嫁给消费者？《汽车商业评论》认为，如果算不过来，所谓全能 AI 管家，就只能是一个不敢大规模推送的昂贵 Demo。

比算力账本更难补的，是第二层：工程底座。前面李博那句 "AI 在前面挖矿 "，说的是模型的力量；但把手机上的 AI 搬到车上，还隔着一道物理鸿沟。一个正在行业里形成的共识是：通用大模型之间的差异正在缩小。

中科创达执行总裁兼智能汽车事业群总裁常衡生表示，他在吉利汽车的座舱 AI Box 量产项目里把市面上的通用大模型挨个试了一遍，结论是 " 切换不同的大模型，发现效果差不多 "。

果真如此，决定豆包汽车能不能落地的胜负手，就不在 " 脑子 "（豆包模型），而在 " 底盘 " ——业内把它叫作 Harness，即把模型真正用起来的整套工程能力。模型像发动机，Harness 像整车底盘，发动机没有底盘控制方向和刹车，跑得越快越危险。

这道门槛在车控上尤其要命。

手机 AI 点错一个 App，最多体验不好；汽车 AI 理解偏差，用吴杰的话说，" 明明让它打开座椅按摩，它在高速把窗给开了 "，就是安全事故。通用大模型的准确率天然不高，而车上动不动要求三个九（99.9%）以上的可靠性，这中间隔着大量工程活和原子化的车控数据。

所以，问题不在赛力斯会不会造车，问题在豆包这套通用模型，能不能在车控上做到三个九。这正是模型给不了的：它是骨架的活，不是脑子的活。《汽车商业评论》认为，豆包能往 AIVA 里注入一颗聪明的脑子，却很难补上这副骨架。

从豆包手机 7 天泡沫的破裂，到 AIVA 高调入局智能化汽车赛道，字节跳动始终在寻找一条能打破互联网增长天花板的新路径。

但是，最终所谓 "AI 定义汽车 "，究竟能否成为颠覆行业的全新范式，随着 2026 年 AIVA ME7 量产车正式亮相，市场很快会给出最直白的答案。