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豆包的"汽車朋友圈"擴(kuò)張戰(zhàn)
想象一下,你上車后只需說(shuō)一句"去昨天那家餐館",車機(jī)就能自動(dòng)導(dǎo)航,甚至記住你不喜歡走高架橋的偏好。這不是科幻電影,而是豆包大模型已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的真實(shí)場(chǎng)景。
北京和廣州的車展上,字節(jié)旗下火山引擎基于Agentic AI架構(gòu)的新一代汽車AI解決方案引發(fā)關(guān)注。七中包含AI座艙套件方案、豆包座艙助手方案兩大解決方案。這標(biāo)志著汽車AI座艙進(jìn)入新階段:從過(guò)去的"產(chǎn)品為王"轉(zhuǎn)向"生態(tài)定義"。
截至目前,奔馳、特斯拉、比亞迪、蔚來(lái)、上汽、一汽、廣汽等九成主流車企已加入火山引擎"汽車朋友圈"。據(jù)HiEV統(tǒng)計(jì),至少20個(gè)品牌實(shí)現(xiàn)豆包大模型量產(chǎn)上車。從奔馳到榮威,從高端跑車到家用轎車,豆包大模型的"汽車朋友圈"持續(xù)擴(kuò)容。
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座艙AI新戰(zhàn)場(chǎng):從"產(chǎn)品為王"到"生態(tài)定義"
過(guò)去,汽車行業(yè)拼的是車控、智駕、硬件,整體來(lái)說(shuō)還是"產(chǎn)品為王",由車企主導(dǎo)。但隨著AI的強(qiáng)勢(shì)介入,汽車將從"硬件定義"轉(zhuǎn)向"生態(tài)定義",車企不再是唯一的主導(dǎo)者。
各路玩家已紛紛出手:第一類是整車廠。比如小鵬搭建統(tǒng)一AI中臺(tái),支撐智駕、座艙和機(jī)器人業(yè)務(wù);理想在與阿里云深度整合MindGPT大模型和智能體的同時(shí),也在推動(dòng)智能座艙與智駕系統(tǒng)的技術(shù)合流。
第二類,則是大模型廠商和智駕供應(yīng)商。比如火山引擎提供AI座艙套件方案和豆包座艙助手兩種合作形式;阿里云的智能座艙可以調(diào)用訂餐、導(dǎo)航、支付等阿里生態(tài)服務(wù)。
第三類則是芯片與基礎(chǔ)平臺(tái)公司,如華為、地平線、聯(lián)發(fā)科等。
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技術(shù)實(shí)力:豆包座艙助手的殺手級(jí)能力
豆包座艙助手的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于其交互體驗(yàn)的代際提升。它讓車內(nèi)語(yǔ)音助手?jǐn)[脫過(guò)往一問(wèn)一答的指令式交互,轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)模糊自然語(yǔ)言的理解,并拆解成相應(yīng)指令,執(zhí)行車控操作。
全雙工對(duì)話能力就像和朋友聊天,不需要等對(duì)方說(shuō)完再開(kāi)口,想說(shuō)就說(shuō)、隨時(shí)可打斷,而且免喚醒。在功能上,不只是讓語(yǔ)音助手不再簡(jiǎn)單做調(diào)節(jié)溫度、播放音樂(lè)等車控,而是覆蓋開(kāi)車、路線規(guī)劃、娛樂(lè)互動(dòng)等整個(gè)出行服務(wù)。
以榮威M7 DMH為例,它全球首發(fā)了豆包深度思考模型。集成后,車輛能夠更加準(zhǔn)確地理解用戶模糊的意圖,無(wú)論是倒裝句、雙重否定,還是模糊表達(dá)都可以識(shí)別。用戶只要一句簡(jiǎn)單的指令,車機(jī)就能拆解復(fù)雜場(chǎng)景下的多個(gè)車控需求并執(zhí)行完畢。
奔馳純電CLA接入豆包大模型后,整體交互效率提升50%,喚醒速度快至0.2秒,還可以識(shí)別說(shuō)話人的不同感情,給予對(duì)應(yīng)的反饋。長(zhǎng)安馬自達(dá)EZ60全面接入豆包大模型后,用戶可通過(guò)語(yǔ)音指令調(diào)用超過(guò)1700項(xiàng)功能,出行、吃喝玩樂(lè)、聊天、車控等需求均可"一語(yǔ)直達(dá)"。
一位榮威M7 DMH車主分享:“現(xiàn)在上車就像有個(gè)智能助理,我說(shuō)’停到離入口最近的車位’,它就自動(dòng)泊車,甚至還會(huì)主動(dòng)推薦觀景路線。”
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服務(wù)能力:從套件到產(chǎn)品的靈活合作模式
火山引擎提供兩種合作形式:
AI座艙全棧套件:是一套全棧能力方案,車企可以靈活選用
豆包座艙助手方案:是更完整的產(chǎn)品級(jí)交付,并與豆包APP互聯(lián)互通、能力同步進(jìn)化,將在今年年內(nèi)量產(chǎn)上車
這種靈活的合作模式讓不同規(guī)模、不同技術(shù)實(shí)力的車企都能找到適合自己的接入方式。對(duì)于技術(shù)實(shí)力較弱的車企,可以直接采用產(chǎn)品級(jí)交付;對(duì)于有自研能力的車企,則可以靈活選用套件中的能力模塊。
成本優(yōu)勢(shì):英偉達(dá)AI BOX的底層支撐
豆包主推英偉達(dá)的AI BOX形式,而英偉達(dá)也由此順勢(shì)從智駕切入座艙市場(chǎng)。這種合作模式為車企提供了成本優(yōu)化的可能:無(wú)需大規(guī)模投入自研,就能獲得領(lǐng)先的AI座艙能力。
相比之下,阿里的通義千問(wèn)主推端側(cè)模型規(guī)模在4B左右,與高通8797深度合作。這意味著在座艙戰(zhàn)場(chǎng)上,豆包和千問(wèn)再一次迎戰(zhàn)。千問(wèn)主綁高通8797,豆包主推英偉達(dá)的AI BOX形式,而英偉達(dá)也由此順勢(shì)從智駕切入座艙市場(chǎng)。
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車企的"靈魂選擇":自研還是合作?
"靈魂問(wèn)題"再次擺在車企面前。如果完全依賴外部模型,它們可能在短時(shí)間內(nèi)獲得更好的體驗(yàn),但長(zhǎng)期來(lái)看,入口與數(shù)據(jù)都可能被抽離。如果選擇自研,則需要面對(duì)另一層約束——高昂的投入、不確定的回報(bào),以及與頭部模型公司之間的能力差距。
從現(xiàn)狀來(lái)看,已有車企選擇了折中路徑。一方面與外部模型公司合作引入基礎(chǔ)能力;另一方面,在上層保留自己的交互框架與數(shù)據(jù)體系,通過(guò)Agent或接口的方式進(jìn)行封裝。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用實(shí)踐專家駱仁童博士表示,汽車不再是被動(dòng)執(zhí)行指令的工具,而是開(kāi)始"主動(dòng)思考"的智能體。AI負(fù)責(zé)處理復(fù)雜邏輯、感知環(huán)境,人類保留情感決策與最終控制權(quán)。
部門墻:比技術(shù)更難的落地挑戰(zhàn)
有車企人士表示,最終座艙Agent的難點(diǎn)甚至可能不在于技術(shù)能力夠不夠,而是企業(yè)內(nèi)部的部門墻能否順利打通,例如原有語(yǔ)音團(tuán)隊(duì)的去留,統(tǒng)一Agent下,座艙和智駕團(tuán)隊(duì)的融合問(wèn)題等。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用實(shí)踐專家駱仁童博士認(rèn)為,以前的車企像"孤軍奮戰(zhàn)的勇士",自己埋頭搞研發(fā),結(jié)果往往吃力不討好;現(xiàn)在的合作模式,是車企與科技企業(yè)一起升級(jí)。但這種合作也充滿挑戰(zhàn),工程層面的復(fù)雜適配、部門墻的打破,都需要雙方在權(quán)力分配上做出妥協(xié)。
一切尚未有定局,但座艙趨勢(shì)已經(jīng)逐漸清晰:端側(cè)大模型上車,將在今年進(jìn)入大規(guī)模驗(yàn)證階段。汽車行業(yè)有一個(gè)經(jīng)典的比喻:電動(dòng)化是上半場(chǎng),智能化是下半場(chǎng)。電動(dòng)化把所有人拉到了同一起跑線上,智能化則讓大家賽出更大的差距。目前來(lái)看,智能體上車的競(jìng)賽才剛剛開(kāi)跑,離真正決出勝負(fù)還有很遠(yuǎn)。
汽車AI轉(zhuǎn)型的核心不在于追逐最大的模型參數(shù),而在于如何將AI能力真正落地到業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。
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