![]()
出品|虎嗅汽車組
作者|楊杰
題圖|AI生成
“天時(shí)已至,地利已成,唯獨(dú)人和是變量。”
2026北京車展開幕在即,一位不愿具名的車企智能化負(fù)責(zé)人向虎嗅汽車發(fā)出了這樣的感慨。他所在的品牌,將在本屆車展上高調(diào)發(fā)布一款搭載AI大模型的智能產(chǎn)品。但現(xiàn)在,座艙和智駕兩個(gè)團(tuán)隊(duì)仍在爭吵不休,沒人知道到底該誰負(fù)責(zé)部分功能的落地。
就在這家企業(yè)內(nèi)部仍在進(jìn)行團(tuán)隊(duì)博弈的同時(shí),理想汽車CEO李想在對(duì)內(nèi)講話中拋出了一個(gè)更為緊迫的判斷,2026年是車企上車AI的最后窗口——這也是整個(gè)行業(yè)的共識(shí)。
最新消息顯示,特斯拉中國車機(jī)語音大模型服務(wù)將接入豆包+DeepSeek大模型,該服務(wù)已于4月20日完成備案。特斯拉Model Y L車型將搭載豆包大模型與DeepSeek模型,兩款模型均通過火山引擎接入。
事實(shí)上,AI大模型上車的技術(shù)堆棧實(shí)際早已就緒,產(chǎn)業(yè)鏈條已打通。正可謂天時(shí)已至,地利已成。然而在車企內(nèi)部關(guān)于組織架構(gòu)、研發(fā)節(jié)奏和權(quán)力格局的隱秘博弈,卻正在成為車端大模型從PPT駛?cè)肓慨a(chǎn)交付的最大變量。
2026北京車展,將成為這場博弈的集中閱兵場。
在展臺(tái)聚光燈照不到的會(huì)議室里,車企如何將內(nèi)部組織墻推倒,實(shí)現(xiàn)徹底打通同樣是值得聚焦的重點(diǎn)話題。
![]()
車端大模型“天時(shí)地利已至”
如果要用一個(gè)指標(biāo)來度量車端大模型的市場熱度,佐思汽研的數(shù)據(jù)最具說服力。
2025年,AI車載大模型的滲透率從1月的10.8%,一路攀升至12月的38.6%,翻了近四倍。進(jìn)入2026年,國海證券研報(bào)進(jìn)一步預(yù)計(jì),國內(nèi)智能座艙滲透率將超80%,這一數(shù)據(jù)遙遙領(lǐng)先于全球其他市場。
與之呼應(yīng)的是市場規(guī)模的高速增長。中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示,2026年中國乘用車智能座艙解決方案市場規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)1828億元,其核心驅(qū)動(dòng)力之一正是端到端大模型技術(shù)的涌現(xiàn)。得益于無需依賴傳統(tǒng)模塊化架構(gòu),可直接從語音、視覺等多模態(tài)輸入生成決策指令或服務(wù)響應(yīng)的優(yōu)勢(shì),端到端大模型技術(shù)正在完成一次質(zhì)變級(jí)的范式躍遷。
值得注意的是,業(yè)內(nèi)當(dāng)前對(duì)世界模型的關(guān)注點(diǎn),正在發(fā)生一場微妙但深刻的價(jià)值重構(gòu)。過去談及世界模型,外界往往聚焦于其是否能帶來智駕能力的代際突破。但現(xiàn)階段頭部玩家與投資人更看重的是它對(duì)底層架構(gòu)的降維打擊,該技術(shù)有望將傳統(tǒng)“感知-預(yù)測(cè)-規(guī)劃”的多模塊串聯(lián),壓縮為一個(gè)統(tǒng)一的推理模型。
這意味著,對(duì)智駕而言,世界模型的最大價(jià)值并非在于短期內(nèi)讓車開得更像老司機(jī),而在于通過壓縮模塊、降低對(duì)海量高精規(guī)則代碼的依賴,從而極大幅度地降低系統(tǒng)迭代的工程成本與硬件算力開銷。
![]()
圖源:車企官方
這一變化本質(zhì)上是將智能駕駛從手工作坊式的規(guī)則堆砌,推向了工業(yè)化的數(shù)據(jù)生成。在過去的多模塊架構(gòu)下,每一個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化都意味著天量的代碼工作與跨團(tuán)隊(duì)聯(lián)調(diào)成本;而壓縮為統(tǒng)一推理后,系統(tǒng)的上限由模型與數(shù)據(jù)決定,下限則由硬件承載能力決定。
這直接決定了車企接下來的競爭焦點(diǎn):不再是比拼誰家的規(guī)則寫得細(xì),而是比拼誰的架構(gòu)更擅長低成本地處理長尾場景。
同時(shí),國海證券研報(bào)指出,智能座艙域控市場預(yù)計(jì)從2025年的208.2億元增長至2030年的701.6億元,年復(fù)合增速27.5%,2026和2027年將是關(guān)鍵窗口期。在這個(gè)窗口期內(nèi),誰的芯片先裝車、誰的生態(tài)先閉環(huán),誰就掌握了定義下一代智能汽車體驗(yàn)的話語權(quán)。
基于上述,在虎嗅汽車看來,大模型上車的演進(jìn)劃分為三個(gè)階段。
第一階段是2023年左右,第一批嘗鮮者開始在車機(jī)中接入云端大模型,核心目標(biāo)樸素而關(guān)鍵,讓語音助手不再“已讀亂回”,變得能用。
到了2024至2025年,第二階段的大模型不再滿足于對(duì)話,開始主動(dòng)執(zhí)行任務(wù),也就過渡到了好用的階段。
當(dāng)下,汽車行業(yè)正邁入第三階段,那就是讓用戶離不開AI大模型。該技術(shù)也將從工具進(jìn)化為智能體,它不僅要會(huì)觀察、會(huì)思考、會(huì)預(yù)判,還要會(huì)主動(dòng)服務(wù)用戶。
然而,天時(shí)與地利的疊加,并不等于勝利的必然。恰恰相反,當(dāng)技術(shù)準(zhǔn)備就緒、供應(yīng)鏈通路打開之后,最大的不確定性恰恰來自車企內(nèi)部。
“人和”是最大變量
一個(gè)不容回避的現(xiàn)實(shí)是,大模型的部署,正在挑戰(zhàn)傳統(tǒng)車企已經(jīng)運(yùn)行了數(shù)十年的組織架構(gòu)和權(quán)力格局。
在過去,智能駕駛和智能座艙分屬兩個(gè)獨(dú)立的領(lǐng)域,多數(shù)車企內(nèi)部同樣由不同的團(tuán)隊(duì)、不同的供應(yīng)商,甚至不同的芯片來支撐,彼此之間界限分明。
然而,大模型天然具有跨域融合的基因,它既要處理感知數(shù)據(jù),又要響應(yīng)人機(jī)交互,還要實(shí)時(shí)決策。這意味著,車企內(nèi)部過去彼此割裂的智駕團(tuán)隊(duì)和座艙團(tuán)隊(duì),如今必須坐在同一張桌子前,共享數(shù)據(jù)、對(duì)齊優(yōu)先級(jí)、協(xié)同開發(fā)。而這對(duì)大多數(shù)傳統(tǒng)車企而言,不亞于一場“組織地震”。
地平線創(chuàng)始人余凱在公開發(fā)言中直指這一痛點(diǎn),他建議主機(jī)廠把組織架構(gòu)從“智駕+座艙”分立模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤坝布F(tuán)隊(duì)+算法軟件團(tuán)隊(duì)”。因?yàn)檎嚰軜?gòu)正在從分布式控制器快速走向中央計(jì)算,如果組織跟不上架構(gòu)的變化,技術(shù)再好也落不了地。
這不僅是組織設(shè)計(jì)問題,更是一場話語權(quán)之爭。一位主機(jī)廠內(nèi)部人士曾私下對(duì)虎嗅透露:“過去,座艙團(tuán)隊(duì)和智駕團(tuán)隊(duì)幾乎是兩條平行線,各管各的預(yù)算、各匯報(bào)各的老板。現(xiàn)在你告訴我,要把數(shù)據(jù)打通、把決策權(quán)統(tǒng)一,首先得有人回答一個(gè)問題:這事兒,到底誰說了算?”
如果說組織架構(gòu)的滯后是看得見的障礙,那么AI人才儲(chǔ)備的捉襟見肘則是更致命的看不見的短板。一家合資品牌的高管在采訪中坦言:“我們有全球頂尖的制造能力和供應(yīng)鏈體系,但缺少既懂大模型又懂車輛工程的復(fù)合型人才,這樣的人在國內(nèi)基本上被頭部新勢(shì)力和科技大廠瓜分完了,這不是靠簽幾家供應(yīng)商就能解決的問題。”
在傳統(tǒng)車企的人才池中,軟件工程師本就稀缺,能夠理解Transformer架構(gòu)、掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法、同時(shí)又熟悉車載系統(tǒng)部署要求的人才,更是鳳毛麟角。當(dāng)新勢(shì)力們?cè)缫呀⑵饛男酒剿惴ǖ娜珬F(tuán)隊(duì)時(shí),一些傳統(tǒng)車企仍在為“大模型到底該掛靠在IT部門還是產(chǎn)品部門”而爭論不休。
![]()
豆包大模型最新版;圖源:車企官方
內(nèi)部協(xié)同之困的另一面,是外部博弈之痛。
隨著AI大模型成為智能汽車的核心競爭力,供應(yīng)商的角色正在發(fā)生根本性變化。過去,車企與供應(yīng)商的關(guān)系是典型的甲乙方合作模式。主機(jī)廠提出需求,供應(yīng)商提供硬件或軟件,交鑰匙即可。
但大模型的出現(xiàn),徹底打破了這種關(guān)系。
一方面,頭部供應(yīng)商正在從提供者升級(jí)為能力定義者。華為憑借全棧自研的端到端智駕大模型,成為國內(nèi)城市NOA方案市占率第一的供應(yīng)商;地平線的HSD端到端系統(tǒng)已經(jīng)不僅僅是芯片供應(yīng)商的角色,而是在事實(shí)上參與甚至主導(dǎo)了部分車型的智能化體驗(yàn)定義。
![]()
千問大模型生態(tài)布局;圖源:車企官方
在此背景之下,當(dāng)供應(yīng)商掌握了核心技術(shù)棧,主機(jī)廠在合作中的地位和話語權(quán)不可避免地受到擠壓。
另一方面,頭部新勢(shì)力車企則選擇全棧自研為主要路徑。我們看到,小鵬自研圖靈AI芯片和第二代VLA物理世界大模型;理想自研Mind GPT大模型并通過國家備案;蔚來自研NWM世界模型。這些新勢(shì)力正在將AI能力視為核心護(hù)城河,拒絕將其外包給供應(yīng)商。
兩種路徑本質(zhì)上沒有對(duì)錯(cuò),但問題在于,選擇依賴供應(yīng)商的車企,如何在“借力”的同時(shí)不喪失產(chǎn)品定義權(quán)?選擇全棧自研的車企,如何在高昂的研發(fā)投入與規(guī)模化量產(chǎn)之間找到平衡?
這些博弈不僅發(fā)生在車企與供應(yīng)商之間,也深刻影響著車企內(nèi)部的組織形態(tài)和資源分配。2026北京車展,將成為這場博弈最直觀的展示窗口。
從已經(jīng)披露的信息來看,AI大模型已成為本屆車展最核心的競爭主線。
奔馳將攜近40款車型參展,依托MB.OS架構(gòu),以AI大模型全面賦能座艙與智駕;豆包大模型也將陸續(xù)上車;搭載Momenta大模型驅(qū)動(dòng)的全場景輔助系統(tǒng)的新車也將進(jìn)行展示。此外,還有多家車企將在車展期間首次公開展示自研大模型上車成果。
但車展聚光燈下的繁榮,掩蓋不了寧靜水面之下的洶涌暗流。CAAM預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)顯示,2027年非標(biāo)配車端大模型車型將逐步淡出市場,這無疑描繪了一幅殘酷的淘汰路線圖。
對(duì)于某些在智能化轉(zhuǎn)型中慢了一拍的品牌而言,車展上熱鬧的展臺(tái)可能正是它們品牌溢價(jià)的最后“遮羞布”。
當(dāng)消費(fèi)者逐漸意識(shí)到,同價(jià)位的新勢(shì)力車型能提供越用越聰明的AI體驗(yàn),而傳統(tǒng)品牌的車機(jī)語音助手仍停留在已讀亂回的時(shí)代,品牌忠誠度將以前所未有的速度崩塌。
對(duì)于那些仍困于傳統(tǒng)組織架構(gòu)、在自研還是外包之間搖擺不定的車企而言,2026年可能就是決定命運(yùn)的十字路口。它們的答案可能各不相同,有的選擇與華為、地平線這樣的生態(tài)伙伴深度綁定,有的則像小鵬蔚來一樣押注從芯片到算法的全棧自研。
但無論車企選擇哪一條路,在AI大模型上車天時(shí)地利已至的當(dāng)下,誰先解決了“人和”問題,誰就擁有了定義AI汽車下半場的話語權(quán),慢一步,或許就是永別。
本文來自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4852358.html?f=wyxwapp
特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布,本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.