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      智能座艙吹過(guò)的牛,車載龍蝦要來(lái)兌現(xiàn)了

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      作者丨青風(fēng)

      編輯丨六子

      “過(guò)去一年鼓吹大模型吹了很多,但實(shí)際上沒(méi)有解決任何問(wèn)題。”

      “今天手機(jī)端交互效率能做到85分到90分,座艙車機(jī)交互卻長(zhǎng)期停在四五十分。”

      騰訊智慧出行副總裁鐘學(xué)丹和火山引擎副總裁楊立偉,在最近舉行的北京車展上發(fā)表了類似的觀點(diǎn)。如果說(shuō)上一屆車展的關(guān)鍵詞是“大模型上車”,那么本屆車展潮流的主角,則變成了AI Agent(智能體)。

      從地平線的“KaKaClaw咖咖蝦”,到斑馬智能的AutoClaw;從中科創(chuàng)達(dá)的AquaClaw,到火山引擎的“汽車大腦”——往屆占據(jù)展板最醒目位置的續(xù)航里程、激光雷達(dá)、百公里加速等參數(shù),如今已被Agent、龍蝦、智能體、艙駕融合等字樣全面取代。

      過(guò)去的智能座艙追求“讓車聽懂人話”,現(xiàn)在則是“讓車把事辦完”。這場(chǎng)從被動(dòng)響應(yīng),到主動(dòng)代理的范式轉(zhuǎn)換,遠(yuǎn)比換一塊更大的屏幕、加一顆更強(qiáng)的芯片來(lái)得深遠(yuǎn)。

      01
      「從功能供應(yīng)商,到系統(tǒng)定義者」

      過(guò)去十多年,互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)入汽車產(chǎn)業(yè),大多只能提供地圖、音樂(lè)、語(yǔ)音引擎等某一項(xiàng)能力。但智能體上車,正在打破這一格局——科技公司有望從邊緣的功能供應(yīng)商,向更核心的系統(tǒng)定義者躍遷。

      火山引擎的核心打法,就是做一個(gè)“統(tǒng)一的汽車大腦”。不同于行業(yè)普遍采用的“大模型+傳統(tǒng)語(yǔ)音架構(gòu)”的拼接方案,火山引擎基于Agentic AI架構(gòu)重構(gòu)了整個(gè)座艙系統(tǒng)。

      “能提供情緒價(jià)值很好,但首先要把事辦好,把基礎(chǔ)、高頻的功能做到足夠絲滑。”楊立偉在車展上表示,過(guò)去兩年大模型上車走了彎路,很多車企把精力放在了讓車機(jī)講笑話、背古詩(shī)上,卻忽略了用戶最核心的需求。

      火山引擎的數(shù)據(jù)印證了這一點(diǎn):在日均3000萬(wàn)次交互中,車控占比53%、導(dǎo)航占比29%、媒體占比10%,閑聊類需求不足5%。


      *圖源2026年北京車展現(xiàn)場(chǎng)


      為此,火山引擎推出了兩種合作模式:輕量化的“AI座艙套件”供車企靈活選配,而投入資源最多的是完整產(chǎn)品形態(tài)的“豆包座艙助手”——它能與手機(jī)端豆包無(wú)縫打通,用戶在手機(jī)上訓(xùn)練的所有偏好,上車就能直接繼承。

      如果說(shuō)火山引擎是“大腦派”的代表,那么地平線就是“整車派”的旗手。4月22日,地平線搶先發(fā)布了中國(guó)首個(gè)整車智能體操作系統(tǒng)“KaKaClaw咖咖蝦”,以及中國(guó)首款艙駕融合整車智能體芯片“星空6P”。

      “星空6P”采用5nm車規(guī)級(jí)工藝,BPU算力達(dá)650 TOPS,通過(guò)統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)與統(tǒng)一底軟,實(shí)現(xiàn)了“一芯雙用”。據(jù)地平線透露,這組方案能讓整車空間占用縮小50%、單車綜合成本降低1500至4000元、研發(fā)周期從18個(gè)月縮短至8個(gè)月。目前該方案已獲得大眾、奇瑞、比亞迪等十余家車企的意向量產(chǎn)合作。

      商湯絕影走的則是純端側(cè)部署的路線。其首發(fā)的Sage Box千機(jī)智盒,內(nèi)置了7B參數(shù)的Sage端側(cè)大模型,不需要連接云端就能完成所有智能體功能。端側(cè)部署不僅帶來(lái)了0.5秒級(jí)的響應(yīng)速度,更重要的是,它能更好地解決云端成本問(wèn)題。

      商湯絕影負(fù)責(zé)人王曉剛算了一筆賬:一輛采用云端方案的車,每天的Token費(fèi)用約30元,萬(wàn)車規(guī)模下一年就是1.095億元。而端側(cè)方案一次性投入硬件成本后,后續(xù)幾乎沒(méi)有運(yùn)營(yíng)費(fèi)用。

      騰訊的優(yōu)勢(shì)從來(lái)都不是模型,而是生態(tài)。本屆車展,騰訊發(fā)布了“出行全場(chǎng)景智能體開放平臺(tái)”,一口氣推出了7個(gè)場(chǎng)景化智能體;此外,斑馬智能(據(jù)天眼查,原斑馬智行)與阿里千問(wèn)聯(lián)合推出了AutoClaw方案,主打多智能體協(xié)同;中科創(chuàng)達(dá)發(fā)布了基于OpenClaw架構(gòu)的滴水AIOS 2.1;面壁智能則依靠輕量化的MiniCPM模型,在中低端車型市場(chǎng)快速落地。

      02
      「從“陪聊”,到“辦事”」

      當(dāng)所有廠商都在喊“智能體”的時(shí)候,一個(gè)核心的問(wèn)題隨之浮現(xiàn):智能體到底和傳統(tǒng)的語(yǔ)音助手有什么區(qū)別?為什么偏偏是2026年,智能體突然成了行業(yè)共識(shí)?

      過(guò)去兩年,超過(guò)10家車企密集接入大模型,但用戶體驗(yàn)并沒(méi)有本質(zhì)提升。你說(shuō)“打開空調(diào)24度”,它能聽懂;但你說(shuō)“我有點(diǎn)冷”,它可能只會(huì)機(jī)械地問(wèn)你“要不要打開空調(diào)”;你說(shuō)“導(dǎo)航去公司”,它能執(zhí)行;但你說(shuō)“先去接我老婆,再去公司,順便買杯咖啡”,它就徹底懵了。

      傳統(tǒng)車載大模型本質(zhì)上是用一個(gè)更聰明的引擎替換舊的語(yǔ)音引擎:用戶問(wèn),它答,對(duì)話更自然了,知識(shí)更豐富了,但底層邏輯仍是回合制問(wèn)答。而Agent是由目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的:用戶說(shuō)出需求,它能理解意圖、拆解任務(wù)、調(diào)用工具、執(zhí)行閉環(huán)。

      “KaKaClaw不只是長(zhǎng)了一張嘴跟你對(duì)話,還長(zhǎng)出了兩個(gè)鉗子幫你完成任務(wù)。”地平線創(chuàng)始人余凱這句話,概括了智能體與傳統(tǒng)語(yǔ)音助手的本質(zhì)區(qū)別。

      他表示,用戶不需要告訴車“先開導(dǎo)航、再開空調(diào)、最后放音樂(lè)”,只需要說(shuō)“我要舒服地回家”,系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)拆解目標(biāo)、調(diào)度資源。它會(huì)結(jié)合當(dāng)前的溫度、車速、你的歷史偏好、后排有沒(méi)有人在睡覺(jué),自動(dòng)做出一套組合決策——可能是開一條縫的車窗,加上調(diào)低兩度空調(diào),再打開座椅通風(fēng)。


      *圖源地平線發(fā)布會(huì)


      除此之外,智能體還完成了一個(gè)關(guān)鍵升級(jí):從功能孤島,變成了系統(tǒng)中樞,它能跨域調(diào)度眾多車載功能和外部服務(wù),不用再讓用戶在十幾個(gè)App之間來(lái)回切換。

      而車內(nèi)智能體之所以在2026年成為業(yè)內(nèi)共識(shí),源于幾個(gè)因素的交匯。

      首先,大模型在意圖理解、任務(wù)規(guī)劃和多模態(tài)感知方面的能力,已能夠支撐復(fù)雜的車載場(chǎng)景;5nm車規(guī)芯片的發(fā)布使得端側(cè)高算力具備了部署條件。

      特別是近期爆火的開源AI智能體框架OpenClaw(龍蝦),以其獨(dú)特的任務(wù)拆解和工具調(diào)用能力,為整個(gè)行業(yè)提供了一個(gè)可參考的技術(shù)底座。OpenClaw能夠讀取本地文件、操作瀏覽器、運(yùn)行腳本、調(diào)用API,甚至拆解復(fù)雜任務(wù)并自主完成多步驟流程。這一技術(shù)特征決定了它不僅僅是“會(huì)思考的大腦”,而是具備操作能力的“數(shù)字執(zhí)行體”。

      其次,座艙競(jìng)爭(zhēng)成為行業(yè)最大公約數(shù)。當(dāng)新能源汽車滲透率逼近50%,三電技術(shù)的差異化紅利逐漸消退,2026年輔助駕駛技術(shù)路線也已趨于收斂、同類配置的駕駛體驗(yàn)逐漸趨同,座艙體驗(yàn)就成為了車企打造差異化競(jìng)爭(zhēng)力的核心戰(zhàn)場(chǎng)。

      智能座艙宣傳了很多年,但隨著AI技術(shù)的快速迭代,消費(fèi)者當(dāng)前對(duì)“智能”的認(rèn)知和要求越來(lái)越高,人們已不再滿足于能聊天的車機(jī),而是期待一個(gè)能辦事的智能助手。

      03
      「智能體上車的“最后一公里”」

      智能體的出現(xiàn),不僅將徹底重構(gòu)人車關(guān)系,更給了互聯(lián)網(wǎng)公司一個(gè)千載難逢的機(jī)會(huì)——第一次,他們有機(jī)會(huì)從汽車產(chǎn)業(yè)的邊緣,走到舞臺(tái)的中央。

      比如,當(dāng)用戶習(xí)慣了豆包座艙助手,它就會(huì)像Windows之于PC、iOS之于手機(jī)一樣,成為一個(gè)不可替代的入口。這也是為什么火山引擎愿意“現(xiàn)階段不追求利潤(rùn)”,投入上百人團(tuán)隊(duì)去做標(biāo)桿項(xiàng)目。

      據(jù)行業(yè)研究報(bào)告數(shù)據(jù),2025年全球汽車AI市場(chǎng)的規(guī)模已達(dá)188.3億美元,預(yù)計(jì)到2030年將增長(zhǎng)至384.5億美元。另有數(shù)據(jù)顯示,全球汽車AI智能體市場(chǎng)從2025年的15.12億美元有望以42%的年復(fù)合增長(zhǎng)率擴(kuò)大至2032年的130.9億美元。

      然而機(jī)遇有多大,挑戰(zhàn)就有多刺手。當(dāng)目光從展臺(tái)炫酷的演示移向真實(shí)的商業(yè)落地,三道難以逾越的坎橫在所有玩家面前。

      第一道坎是從能說(shuō)到能干的工程鴻溝。打通底層車控接口的開放與安全架構(gòu),是Agent量產(chǎn)必須跨越的“最后一公里”。楊立偉將其工程難度概括為“只能硬啃”——他們用了三年時(shí)間,才把大模型可調(diào)用的車控接口從100多個(gè)擴(kuò)展到1000多個(gè),并讓模型能感知環(huán)境狀態(tài)、積累用戶偏好,最終獲得能主動(dòng)識(shí)別、規(guī)劃和處理任務(wù)的能力。

      第二道坎是仍在迷霧中的商業(yè)模式。算力和Token的持續(xù)消耗意味著真金白銀的成本。楊立偉在車展上明確表態(tài)“不追求現(xiàn)階段有多少利潤(rùn)”,但當(dāng)模式走向規(guī)模化,商業(yè)化是繞不開的重要一環(huán)。斑馬智能提出的“訂閱分潤(rùn)”路徑提供了一種選擇,但用戶的長(zhǎng)期付費(fèi)意愿尚未經(jīng)市場(chǎng)驗(yàn)證。


      *圖源北京車展斑馬智能展區(qū)


      第三道坎是隱私與安全的緊箍咒。Agent之所以“懂你”,需要有記憶能力,能獲取并記住用戶的個(gè)人偏好和行為數(shù)據(jù)。但如果一位朋友上了車,車機(jī)AI會(huì)不會(huì)當(dāng)眾提醒你上一次的就醫(yī)記錄?

      此外,當(dāng)Agent的能力從聊天,延伸至控車,任何一個(gè)“幻覺(jué)”導(dǎo)致的錯(cuò)誤操作都可能是無(wú)法承受的生命代價(jià)。Agent的能力越強(qiáng),安全邊界的劃定就必須越清晰。

      火山引擎與榮威共同建立的彩色、灰色、黑色三級(jí)權(quán)限體系提供了一個(gè)參考:空調(diào)、座椅等舒適功能AI可直接調(diào)控,行駛中座椅調(diào)節(jié)等功能AI僅能提建議,剎車、轉(zhuǎn)向等核心駕駛功能則是絕對(duì)禁區(qū)。

      更大的挑戰(zhàn),是車企與科技公司之間的控制權(quán)之爭(zhēng)。一輛車有幾千個(gè)底層接口,這些接口是車企的命門。如果把它們?nèi)块_放給AI廠商,就等于把自己的產(chǎn)品定義權(quán)交了出去。這也是為什么很多車企嘴上喊著擁抱AI,實(shí)際上只愿意開放最表層的接口。

      但無(wú)論挑戰(zhàn)多么艱巨,趨勢(shì)已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)。2026-2027年,將是智能體上車的關(guān)鍵窗口期。汽車智能化的上半場(chǎng),比的是誰(shuí)的屏幕更大、芯片更強(qiáng)、激光雷達(dá)更多。而下半場(chǎng),比的是誰(shuí)的AI更能懂你、更能辦事。

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