第一波造車新勢力已經成立十年有余，智能電動汽車的競爭也早就行至半程，中國汽車市場還有新玩家不斷涌入。

6月9日晚，賽豆科技在北京正式發布全新汽車品牌——AIVA，并宣布首款量產車型AIVA ME7將于2026年年內亮相。

賽豆科技是賽力斯旗下的公司。在智能化、電動化浪潮中，賽力斯率先放下身段，與華為鴻蒙智行深度捆綁，打造了令行業側目的新勢力頭部品牌問界。

現在，賽力斯又搶先邁出一步，與字節跳動深入合作，打算造出具備引領性的AI汽車。

華為當年殺入汽車行業時，智能駕駛是一副王牌，彼時自動駕駛風頭正勁，幾乎成了汽車智能化的代名詞。

這兩年隨著AI技術的發展，不但智駕系統的表現有了質的飛躍，溫吞發展數年的智能座艙也迎來了拐點。

過去一兩年中，Deepseek、豆包等大模型接入智能座艙，顯著提升了語音識別的響應速度、準確率以及推理能力，將智能座艙的體驗拔高了一個等級。

而AI能做的遠不止于此。

下一代智能座艙的核心迭代點，總結來說，一方面是交互方式，從「單一語音」邁「向多模態感知」，另一方面是服務模式，從「被動響應」升級為「主動服務和執行閉環」。

與幾年前的智駕類似，新一代智能座艙——很多人稱之為AI座艙——正被視為接下來國內汽車市場競爭的「銀子彈」。

大模型爆火，智能座艙有「外掛」了

新能源汽車發展的十余年中，智能座艙早已不是新鮮概念，AI的發展則為智能座艙注入了新的活力。

過去一兩年，ChatGPT、Deepseek等AI大模型爆火，直接給傳統的智能座艙增加了一個強有力的「外掛」。

有行業人士對億歐汽車總結，過去幾年智能座艙可以說還停留在1.0版本，只能聽得懂和執行，但不會推理，而在AI大模型的加持下，座艙已經進化至2.0版本，它具備推理和決策能力，可以在一定程度上猜測人的意圖。

因此，去年以來，市場上推出的新車，頻繁出現「更懂你」的宣傳口號，大模型在座艙領域的應用也顯著提升。有行業數據顯示，去年大模型在座艙領域的滲透率已超過25%。

字節跳動也是在這個階段迅速實現了汽車業務的上量。

億歐汽車獲悉，搭載豆包大模型的智能汽車已經超過700萬輛，覆蓋50多個品牌、145款車型，每天在座艙里完成的交互超過3000萬次。

不過，在座艙領域，當前車企接入大模型主要還是通過云端引擎。以豆包大模型為例，豆包上車大多是通過火山引擎，后者開放API給車企接入，從而完成適配。

這帶來的問題是，大模型的確提升了座艙的部分使用體驗，但并不具備真正的「智能體」能力。

特斯拉靠Grok開掛了，國內選手坐不住了

汽車正演進為一個充滿想象空間的「AI智能體」，在這方面，智能電動汽車的領頭羊特斯拉再次為行業提供了示范。

去年12月，特斯拉向北美車主推送了一次OTA，智能助手Grok和FSD緊密配合，儼然讓車輛成了一個全能的司機兼秘書——只要車主說出要干什么，車就會自動規劃行程并開至目的地。

特斯拉的智能化表現再一次觸動了遠在大洋彼岸的從業者神經。

有新勢力車企研發人士告訴億歐汽車，“Grok給老板的啟示就是：「必須得上大模型」。”

與此前智駕領域類似，智能座艙的AI大模型就此開始真正地上車——不再只是云端接入，而是在車端部署。上述人士表示，今年座艙迭代的一項任務就是要交付一套整合的端側大模型。

而字節跳動深入AI座艙，正在大舉布局的，也是端側大模型。

有媒體報道，火山引擎已與車企合作方成立專項組推進豆包座艙助手項目，后者正是字節全力推出的座艙交互「殺手級」產品，計劃年內量產上車。

在這個項目中，火山引擎在車端部署了一個約30B規模的模型，承擔了視覺、語音、環境信息等全域感知能力，與云端3到4個核心Agent協同。

在端側部署大模型，除了可以調用本地文件、提升座艙智能體驗之外，也能在很大程度上保證用戶的隱私安全，這也是當前業內都在向本地部署大模型的重要考量。

不過，大模型的上車也對硬件提出了更大的挑戰，更大算力意味著它需要一個更高帶寬的存儲芯片。

“要想端側跑30B至少需要64G甚至128G內存，現在內存貴，BOM成本得起飛。”有行業人士告訴億歐汽車。

據悉，在上述方案中，火山引擎找到英偉達定制了Thor z芯片，并以AI Box的“外掛”算力盒子形式部署在車上，算是一種過渡階段的解決方案。

在2026高通汽車技術與合作峰會上，博世智能駕控中國區總裁吳永橋也表示，博世正在與大算力芯片供應商，包括DDR芯片供應商研發下一代產品，探索能否在同樣成本之下承載更大參數量的模型，未來隨著算法的優化提升，也能夠降低對存儲帶寬的依賴。

真正的智能體，是「跨域融合」

放在長期的技術趨勢中，智能座艙從來不是孤立存在的。

特斯拉已經展現出一個「AI智能體」的雛形，從座艙內的語音交互到車輛的自動駕駛，意味著已經初步打通座艙和車控的通道。

而字節等企業力推的下一代座艙，也是要讓汽車從「會聊天」升級成「會干活」——車機不但要能理解用戶需求，還能調用資源以及主動完成任務，這意味著它不只是在座艙域內部運行，還可以聯動車控、導航、智駕等功能域，跨域協作。

這就要求車企及其合作伙伴在車輛開發早期就深度打通底層架構，讓車輛真正具備從感知世界、理解意圖到執行動作的閉環能力。

這也是為什么，字節跳動與賽豆汽車的合作是「深度共創」的，外界甚至一度將之解讀為“字節造車”、“字節智選”，因為從合作模式上，這就與傳統的供應商模式有著明顯的不同：

火山引擎不只是為合作伙伴提供API接口和軟件適配，而是深度參與到產品定義與架構搭建的層面，內部還組建了跨部門專項組來推進項目落地。

據媒體報道，在原生AI汽車開發過程中，大模型公司會深入參與到傳感器選型、麥克風陣列布局、芯片算力預留、散熱、內存帶寬以及車內界面交互設計等環節，這些底層設計都會影響AI智能體的體驗上限，甚至部分供應鏈選型，也會被納入整車企業和模型廠商共同討論的范圍。

頭部造車新勢力中，理想汽車、小鵬集團也正激進地推進AI戰略，它們更是從組織架構、技術研發到產品定義等各個層面進行了AI范式的更迭。

比如，在組織層面，理想和小鵬就都將座艙與智駕團隊整合，并開發一個基座模型同時服務于自動駕駛、智能座艙以及機器人等業務。

當「AI幻覺」仍在，安全便存在極大的隱患

AI打造整車「智能體」，并不像看上去這樣理所當然，其中安全就是最大的一道隱患。

吳永橋就指出，當前的大模型還存在「AI幻覺」，會“一本正經地胡說八道”，在日常使用中出錯可能無傷大雅，但涉及到車控便是極大的安全隱患。

對此，博世正聯合頭部主機廠開發著一套車載AI的安全管控與指令校驗體系——Harness，作為AI量產落地的安全防火墻。

據介紹，Harness體系中，大模型在落地層面要制定兩套硬性標準：

第一，針對車窗調節、駕駛模式切換、緊急提醒等高風險控制指令，必須做結構化處理+雙重確認；

第二，推行影子模式試運行，新功能先后臺運行、不控制硬件，待精度與穩定性達標后，再分階段開放權限。

有媒體報道稱，火山引擎在另一個深度共創合作的項目中，也將車控權限進行了嚴格分層，部分功能AI可以給出建議但執行需要受到規則限制，而當前包括剎車、轉向在內的核心功能，則仍是AI的禁區。

由此可見，AI上車仍處于相當早期的階段，其能處理的功能邊界也仍需行業不斷試探與摸索。

但融合統一是行業共識，「艙駕融合」這個過去被用來解決智能化成本問題的方案也重新煥發出了生機。

隨著AI在智能座艙以及整車領域的全面應用，艙駕融合也再度走紅，高通、地平線等主要芯片供應商都已推出代表性的艙駕一體芯片，這帶來的是關于高度集成的、超高效率的「超級大腦」的想象。

“AI智能體要真正發揮作用，必須同時調用座艙和智駕兩個域的數據。這種跨域調用在傳統兩顆芯片的架構下很難做好，但基于Flex融合架構的單芯片方案則天然具備這一能力。”高通執行副總裁Nakul Duggal指出。

AI進入智能座艙只是開始，汽車要迭代成真正的「AI智能體」還有很長的路要走。AI座艙是否真的是這一階段競爭的「銀子彈」還尚未可知，但它無疑將進一步加劇當前中國汽車市場的競爭烈度。