AI大模型竞速上车：汽车开启“大脑”突围战
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导语：AI大模型竞速“上车”是汽车行业从“硬件定义”转向“软件定义”的必然趋势。
编辑｜靖程
作者｜蒋菁
2026年，AI大模型规模化上车成为智能汽车产业确定性趋势。
近日，特斯拉中国正式在部分车型车机中上线基于本土大语言模型“豆包”的智能语音助手，率先开启外资车企在华本土AI适配新阶段。
随着多家车企纷纷落地车载大模型，行业竞争从概念试水迈入量产落地时代，围绕“汽车大脑”的智能化竞速全面开启。
产业浪潮多点爆发
这股浪潮正在多点爆发。
7月31日，特斯拉中国开始分批次推送2026.14.13版本的车机软件更新，涵盖Model 3、Model Y、Model S、Model X车型。
据媒体报道称，本次升级主要包括引入豆包大模型，该功能以独立App形式集成，由特斯拉针对车载场景深度优化，部分老款车型也在逐步推送OTA。新版语音助手支持实时搜索、根据车辆位置提供推荐、唱歌、讲故事等多模态交互能力。
媒体报道指出，此前，特斯拉中国官网《车机语音助手使用条款》显示，其语音系统已集成豆包大模型与 DeepSeek Chat 两大模型，通过火山引擎接入。其中豆包侧重执行车内操作类指令，DeepSeek 侧重开放域AI对话，包括天气、新闻等信息查询。
特斯拉的这次动作，只是大模型“上车”浪潮的一个缩影。国内同样好戏连台。
今年3月，智己汽车率先携手千问大模型，推出了“超级智能体”IM Ultra Agent；6月9日，重庆赛豆科技发布AI先锋生态出行品牌AIVA，同步亮相概念车 AIVA Origin Concept，字节跳动火山引擎将为该品牌提供豆包大模型的车载技术服务。
到了7月，大众汽车集团与地平线宣布，将通过双方合资成立的公司酷睿程（CARIZON），进一步深化在AI基座大模型领域的技术合作；2026世界人工智能大会（WAIC）上，吉利联合阶跃星辰、千里科技推出升级后的量产级舱驾融合智能体超级Eva，目前已搭载极氪8X落地量产。
短短数月，行业版图已迅速扩张。
深圳华夏易道管理咨询有限公司首席顾问坚鹏表示，AI大模型竞速“上车”是汽车行业从“硬件定义”转向“软件定义”的必然趋势，背后反映了两个核心逻辑：一是车企寻求差异化竞争，通过智能座舱和自动驾驶的“大脑”升级来吸引用户；二是AI技术从云端走向边缘，汽车成为高频、刚需的落地场景。这既是技术成熟度的体现，也是市场对智能汽车更高期待的结果，说明AI正在重塑汽车作为“移动终端”的价值。
为何纷纷“上车”
早在2019年，比亚迪董事长王传福曾预言：“汽车是长了腿的超级智能手机，汽车行业智能化变革给人们的生活带来的改变会比手机更大。手机能做的其实汽车都可以做，手机不能做的智能车也能做。”
彼时，智能座舱、智能驾驶尚属新兴事物，车企与供应商均处在摸索阶段。如今，这一轮大模型上车热潮并非偶然，而是多重逻辑共振的必然结果。
在中国企业资本联盟副理事长柏文喜看来，这次大模型上车的核心驱动力有三：一是合规要求，外资车企需接入符合国内《生成式AI管理办法》的模型，实现数据本地化；二是生态卡位，汽车成为继手机后最核心的AI终端，是厂商必争之地；三是差异化需求，当续航、智驾趋同，AI交互成为新卖点。
值得注意的是，出于安全考量，当前量产车型接入的第三方车载大模型普遍被划定权限边界，主要聚焦座舱交互与轻量化服务，不开放底层车辆操控权限。
柏文喜认为，无法深度控车源于安全与架构的双重枷锁：在架构隔离方面，云端大模型延迟高，无法满足车控毫秒级响应要求，且操作系统权限限制了第三方App调用底层API；在安全合规方面，车规级功能安全（如ISO 26262）要求确定性输出，而大模型本质是概率生成，存在“幻觉”风险；在责任界定方面，若AI误操作引发事故，法律责任难以厘清。
坚鹏认为，这些大模型上车的核心价值主要集中在三方面：一是提升交互体验，让语音助手从“命令式”变为“对话式”，能理解上下文并自然交流，增强驾驶陪伴感；二是提供实时、精准的信息服务，如路况、天气、生活查询，使汽车更懂用户；三是辅助自动驾驶，通过多模态感知和决策推理，增强对复杂道路场景的理解和预判能力，为高阶智能驾驶打下基础。
行业堵点亟待突破
前景虽广阔，但从测试到量产落地之间仍存在不小的距离。当前车载大模型产业趋势明确、落地速度加快，但与此同时，行业仍面临诸多短板与堵点，制约着AI价值的全面释放。
柏文喜认为，AI企业核心竞争力在于五点：车规级工程落地能力，这是最稀缺的短板；端云一体化调度能力，平衡性能与成本；数据闭环能力，驱动模型持续迭代；全域生态整合能力，打通出行、生活服务；安全架构设计能力，构建“AI沙箱”，确保行车安全万无一失。
对于行业现存痛点，坚鹏补充指出，首先是算力与功耗平衡，车端芯片需在有限功耗下运行大模型，同时确保车载系统的实时性和稳定性；其次是数据安全与隐私保护，车内对话涉及个人敏感信息，需建立严格合规机制；再者是场景适配与离线能力，信号弱或无网环境下需保障核心功能。未来的AI汽车应是个性化的“智能伙伴”，能主动理解驾驶员情绪、习惯，甚至预判需求，具备情感化和自学习能力。
不过，当前汽车距离真正的AI汽车仍有距离。
在Livis Day 理想汽车软件与具身智能发布会上，理想汽车CEO李想曾如此解释过具身智能汽车，称这是“四位一体”的结合体，包括一辆电动汽车、一位职业司机、一台AI计算机和一位生活助手。其中，电动汽车与AI计算机构成“具身”，即具备物理实体并能通过传感器感知环境、与现实世界互动；职业司机与生活助手则体现“智能”，代表对人类行为的理解与服务支持。
坚鹏认为，在此突围赛中，AI企业需具备三大核心竞争力：一是大模型轻量化与端侧部署技术，能高效适配车规硬件；二是多模态融合能力，结合语音、视觉、传感器数据实现跨域理解；三是深度行业合作与数据闭环能力，持续迭代优化，而非简单将通用模型“塞进”车里。
可以预见，随着技术迭代与生态日益完善，“汽车大脑”的争夺战才刚刚拉开序幕。谁能率先打通从交互体验到安全控制的完整闭环，谁就有望在下一阶段的智能汽车竞赛中占据先机。
综合自第一财经、深圳商报等