文 | 深观商业

近日，奔驰与字节跳动宣布升级合作，其全新纯电 CLA 车型将搭载 " 豆包 " 大模型。早在 2023 年，字节系 " 火山车娱 " 已进入奔驰座舱；2024 年，奔驰中国与火山引擎建立合作。

这回并非是简单的供应商与主机厂的合作。

2024 年，智能汽车的全球销售量达到 66.2 百万台，2019 年至 2024 年的复合年增长率为 10.5%。预期智能汽车的全球销售量将于 2029 年达到 92.1 百万台，2025 年至 2029 年的复合年增长率为 5.9%。

作为代表百年造车工艺与豪华底蕴的传统玩家，奔驰的日子并不怎么好过。今年上半年，奔驰销售收入为 663.77 亿欧元，同比下滑 8.6%，税前净利润暴跌 40.7% 至 45.34 亿欧元，税后净利润下滑 55.8% 至 26.88 亿欧元。

在中国市场，奔驰更是遭遇不间断的围堵，与豆包合作，或许是奔驰在中国这个全球最大、最卷的电动汽车市场里，面对智能化浪潮冲击时，一场关乎生死存亡的自救与追赶。

全球范围内，AI+ 汽车市场呈现出快速增长的态势，预计未来几年将持续扩大。阿里通义千问、腾讯混元、华为鸿蒙智行加入车企阵营，对于字节跳动而言，与奔驰合作，是将 AI 从虚拟世界传导至实体工业、从消费互联网向产业互联网渗透的重要一步。

不可否认，这是一场各取所需的豪赌，至于谁是最终的受益者，目前还不确定。

奔驰要 " 重塑 " 在华的智能竞争力？

过去几年，以奔驰为代表的 BBA 在华市场，逐渐褪去往日的从容。

中国本土品牌早已在智能座舱与高级辅助驾驶领域高歌猛进，从早年比拼 " 冰箱、彩电、大沙发 " 的硬件堆砌，到如今实现跨设备智能场景联动，一步跨越了传统豪华品牌的舒适区。

而奔驰们的智能化体验，始终停滞不前，比如，车机系统反应迟缓、操作逻辑僵化，连最基础的导航实时更新、APP 生态联动都难以流畅实现，这与用户日常依赖的移动互联网生活完全脱节。

更关键的是，智能化早已成为当下消费者购车的核心考量。

麦肯锡调查显示，智能化程度在购车决策中的权重持续攀升，从 2021 年的第三位跃升至 2023 年的第二位，顺应这一趋势，高达 94% 的中国车企会在新车中搭载基于 AI 的智能解决方案。

甚至奔驰的智能化滞后，到 2025 年还在进一步加剧。

今年 6 月，国内多地奔驰车主集中反馈：车载导航、CarPlay 连接、语音控制等核心功能大面积瘫痪，部分车辆的车机系统连续数天无法修复，日常用车陷入困境。而智能化短板带来的影响，直接反映在销量上：

2025 年第三季度，奔驰集团全球销量 52.53 万辆，同比、环比分别下滑 12% 和 4%；前三季度累计销量 160.16 万辆，同比减少 9%。中国市场的表现更为惨淡，三季度交付量同比暴跌 27% 至 12.5 万辆，前三季度累计销量 41.8 万辆，同比下滑 18%。

更严峻的是，" 扉旅汽车 " 数据显示，今年 7 月奔驰在华零售量环比下降超 40%，不仅是五年来首次月销量跌破 2.8 万辆，连以往稳定破万的主流车型，当月销量也未能达标。

销量压力之下，奔驰重塑在华竞争力的步伐不得不加快，去年至今，包括宝马、奔驰、奥迪都在国内宣布了过去几年来最大规模的新车投放计划，奔驰宣布了 140 亿元的在华投资计划，将在未来两年内在华推出 7 款专属车型。

与豆包的合作，对当下的奔驰来说，或许是最好的选择。

首先是能够在短时间里补齐智能化短板。" 智能定义豪华 " 的时代，奔驰传统的品牌光环快速褪色，2024 年中国自主品牌在 " 豪华乘用车 " 细分市场的份额，已从早年的不足 5% 飙升至约 30%。

奔驰急需一个成熟的智能解决方案，来填补车机交互、场景联动等赛道的差距。

其次，奔驰需要贴近年轻消费群体。

第三方调查显示，30 岁以下高端车消费者中，将奔驰列为首选品牌的比例，已从五年前的 28% 降至 15%。而豆包背后的抖音、TikTok 等国民级应用，恰恰深度理解这届年轻用户的喜好、语言习惯与内容消费逻辑。

牵手豆包，奔驰有望借助 " 年轻化基因 "，重塑品牌形象，拉近与新一代消费者的距离。

再者，是降低研发风险、提升效率。传统自研路径不仅耗时久，还面临软件适配等多重风险。此前 Electricive 报道，奔驰针对中国市场的纯电 CLA 原计划于 2025 年上半年推出，因软件问题推迟上市。

直接与成熟的豆包大模型合作，无疑是更务实的选择。

但必须清醒的是，奔驰的困境并不是一个豆包就能解决。

单从智能化合作的赛道来看，竞争对手早已布局。国际数据公司（IDC）报告显示，仅火山引擎在汽车行业的客户就已覆盖上汽、奥迪、宝马、特斯拉、理想、蔚来等主流车企，与国内八成主流车企达成合作。

这意味着，奔驰通过合作获取的智能优势，很可能会被同行很快追平。

也就是说，外部合作终究只是权宜之计，长期来看，奔驰需要自主的智能化根基。事实上，奔驰也在加速自研，其中数字化研发团队从 2019 年的 300 人扩充至如今的 4500 人，其中 60% 的工程师拥有互联网背景。

当然，能否赶上市场节奏，一切还需另说。

车载 AI 时代，车企不够用了？

进入 2025 年，AI 与大模型正式成为汽车行业的 " 新卖点 "，过去十个月里，AI 企业与车企的深度合作新闻此起彼伏，在豆包与奔驰联手之前，全球范围内类似的跨界联动早已不胜枚举。

今年年初，上汽大众便率先与百度深度绑定，基于文心一言大模型打造 " 知大 " 语言模型 APP，并首次将其搭载于途昂 Pro 车型；2 月，比亚迪与 DeepSeek 达成深度集成，而吉利、东风、智己、长安等 6 家车企也紧随其后，先后接入 DeepSeek 的模型能力。

到了 6 月，比亚迪又与阿里云敲定深度合作，持续补全智能生态版图。广汽传祺、本田雅阁等选择与商汤合作；8 月，特斯拉更是宣布车机语音系统将同时接入 " 豆包大模型 " 与 "DeepSeek Chat"，进一步加剧了车载 AI 领域的竞争热度。

随着这些合作的密集落地，智能驾驶 AI、智能座舱 AI、车辆管理 AI、车联网 AI 四大板块逐渐融合，一个完整的 " 车载 AI 时代 " 正式到来。研究显示，2025 年中国汽车行业智能化创新指数继 2024 年上涨 22 分后，今年再增 38 分至 588 分。

不过，在车载 AI 的资源分配中，明显存在 " 重智驾、轻座舱 " 的失衡。

据悉，相比智能驾驶的高额投入，大部分车企在智能座舱领域的预算明显偏少，公开数据显示，各家车企对智能座舱的投入，仅约为智能驾驶的 1/3。

也正因此，与 AI 企业合作，成了行业补齐座舱智能短板的主流选择，而智能座舱恰恰是用户感知最强的场景。据悉，消费者对汽车智能化配置的感知持续增强，2025 年消费者感知配置数量达到 6.9 个，已连续四年稳步上升。

这也让 AI 企业在此领域加速内卷。

据 MRA 市场研报预测，到 2027 年，人工智能驾驶舱功能市场规模将达 50 亿美元，复合年增长率（CAGR）超 25%。巨大的市场潜力下，字节跳动、阿里通义千问、腾讯混元、华为鸿蒙智行，再加上商汤、Momenta 等垂直领域玩家，将这一赛道挤得满满当当。

此前，豆包与特斯拉的合作，已助其跻身车载 AI 第一梯队，如今再与奔驰的联手，应该有进一步巩固其地位的意思。

首先，搭上奔驰，可以借豪华车型场景破圈，夯实行业生态壁垒。

2018 年至 2024 年间，国内 5-10 万元价位段的乘用车市场快速萎缩，但 20 万 -30 万元价位段市场飞速增长。2024 年，国内豪华车市场新增量为 63.4 万辆，增幅依旧领先于整体市场乘用车市场的 7.7%。

尽管奔驰如今的市场地位不及巅峰时期，但作为深耕多年的传统豪华品牌，其车型为豆包提供了稀缺的高端落地场景，尤其是 CLA 车型的实车数据，包括复杂路况下的交互逻辑、用户行为偏好等，都能反哺豆包模型持续优化。

其次，依托豪华品牌背书，拓展车企客户矩阵。

2025 年 " 中国汽车智能化体验研究品牌创新指数排名 " 显示，在豪华传统能源市场中，梅赛德斯 - 奔驰仍然以 622 分排名第一，超越第二名的林肯（596 分）和第三名的路虎（593 分）。

奔驰的品牌影响力还是可以为豆包背书，吸引更多对智能体验有高要求的车企关注，尤其是在豪华与高端细分市场，有助于豆包打破现有合作边界，从主流车企覆盖向 " 全梯队客户渗透 " 迈进。

最后，可以打通全流程服务能力，强化 AI 生态竞争力。

与奔驰的合作并非单一功能接入，而是涉及智能座舱、语音交互、场景联动等多维度的深度适配。这一过程能让豆包从积累 " 模型研发 " 到 " 场景落地 " 再到 " 数据迭代 " 的全流程服务经验，进而将这种能力复用到其他车企合作中，形成生态闭环。

当然，豆包虽在车载 AI 时代混得风生水起，但这一赛道的围剿从未停止。

虽然目前合作模式居多，但也不乏自研玩家，蔚小理、华为、小米等头部车企集体押注自研座舱 LLM，未来，第三方 AI 服务商的生存空间恐怕会被挤压。豆包如今跻身第一梯队，更像行业内卷到极致时的短暂喘息。

谁在提防，谁在受益？

如果将视野提升至整个产业层面，车企与 AI 企业的跨界合作，看似双赢的合作背后，实际二者的定位边界开始模糊。比如，在汽车产业加速驶入智能化、电动化、高端化的当下，车企与 AI 企业，主导权、核心利益的冲突已经悄然浮出水面。

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟曾预判，智能化时代企业竞争力重心将迁移至智能和 AI 能力，未来，汽车成本中机械占比将由 70% 降至 30% 以下，电子与软件占比将飙升至 70%。

于是，一种新型的 " 竞合关系 " 正在重塑全球汽车产业格局。

对于奔驰等传统车企而言，引入外部 AI 力量，可能使其陷入研发能力空心化的困境，多年积累的品牌溢价将面临大幅缩水的风险。

在传统汽车时代，车企凭借对发动机、底盘等核心技术的掌控成为绝对主导者，供应商仅作为零部件的提供者存在。而如今，当越来越多车企将第三方 AI 服务商这一核心智能要素纳入自身体系，实则默认了对外部力量的依赖。

更严峻的是，智能化转型还伴随着消费者需求的升级，2025 年，行业整体质量抱怨量同比增长 34.8 个 PP100，其中智能座舱类配置中 " 不易理解 / 难以使用 " 的问题占比升至 36%，语音识别与内容理解仍是语音助手的两大痛点。

这意味着，无论是否有主动权争议，车企仍然需要与 AI 企业深度协同，来保证用户体验。

对字节等 AI 企业而言，落地车载 AI 领域，同样有不容忽视的风险。

当前，消费者对用车安全的需求已跃升为新热点。据悉，在智能座舱的使用体验中，消费者对便利性配置（如数字钥匙、车控 APP）与 " 用车安全 " 需求增加。2025 年，离车辅助、驾驶员监测、安全防护与主动提醒等安全类配置呈现出高使用频率与高再购意愿。

一旦汽车因 AI 系统故障引发重大安全事故，对 AI 企业的品牌将是毁灭性打击。

值得注意的是，AI 企业在数据积累上也面临着与车企的隐性博弈。

数据显示，特斯拉拥有超过 1000 万个有效视频片段数据，且全球有超过 600 万辆智能汽车通过影子模式持续采集数据，而国内车企场景数据普遍不足百万。

AI 企业在与车企合作时，既需要依赖车企的车辆终端获取数据，又要防范车企对数据的掌控与限制。毕竟，数据是 AI 模型迭代的核心燃料。

当前，OTA 功能更新的放缓也间接暴露了双方合作的协同难题。

2024 年，汽车行业月均更新功能为 648 项，而 2025 年 3 月仅更新 265 项，4 月 391 项，5 月 495 项，均低于去年同期水平，尽管车企将原因归咎于新规下的审批程序，但成本、风险与硬件的制约背后，很难说没有与第三方 AI 服务商在利益上的分歧。

很明显，车企、AI 企业，谁都无法容忍在合作中丧失主导地位，但暂时又没有更好的办法。