每周一問大模型 | 車企牽手AI企業，誰能成為大贏家?

11月14日，廣汽集團與阿里云簽署全棧AI戰略合作協議，雙方將依托汽車與AI云領域優勢，共建行業未來基礎設施，加速 AI 在汽車全場景落地。過去十個月，AI 企業與車企深度合作頻發：年初，上汽大眾與百度綁定，基于文心一言打造 “知大” 語言模型APP，首次搭載于途昂 Pro；2月比亞迪與DeepSeek深度集成，吉利、東風等6家車企緊隨接入其模型能力；6月比亞迪再與阿里云敲定合作，補全智能生態；廣汽傳祺、本田雅閣等選擇與商湯合作；8月特斯拉宣布車機語音系統同時接入豆包大模型與 DeepSeek Chat，加劇車載AI領域競爭。

01

DeepSeek

車企與AI公司的合作已成為當前汽車行業智能化轉型的關鍵趨勢。沒有一家企業能通吃所有環節，合作共贏、生態共建才是主流。

下面這個表格梳理了近期一些備受關注的車企與AI企業的合作案例，可以幫助你快速了解。

合作方 (車企 + AI企業)合作內容/方向模式特點廣汽集團 × 阿里

全棧AI戰略合作，覆蓋研發、生產、營銷、智能座艙、智能駕駛等全鏈條，構建企業級大模型。

全棧深度融合。不僅限于車端應用，還致力于構建企業整體的AI能力和數字化基礎設施。上汽大眾 × 百度

在途昂Pro等車型上搭載基于百度文心大模型和DeepSeek的“車載全知大語言模型”V-Mate GPT，實現雙AI引擎對話。

車機交互升級。聚焦于通過大模型提升智能座艙的語音交互和知識問答能力。比亞迪× DeepSeek

璇璣架構全面接入DeepSeek，賦能AI語音，借助大模型理解用戶的模糊意圖。

技術賦能體驗。將領先的大模型能力快速集成到自身技術架構中，用于提升核心交互功能。特斯拉 × 豆包 & DeepSeek

在中國市場車型上引入豆包處理車輛語音指令，DeepSeek負責AI交互，以替代海外使用的Grok。

本土化解決方案。針對特定市場，采用更符合當地用戶習慣和合規要求的技術組合。合作模式與未來格局的展望

從以上合作可以看出，不同的合作模式決定了它們各自不同的發展路徑和潛力：

• 全棧自研派（如華為）：

  通過自研芯片、OS和算法，構建了極高的技術壁壘和生態閉環，體驗一致性好，但技術和資金門檻極高 。

• 深度綁定派（如廣汽 & 阿里云）：

  車企與一家AI巨頭進行全業務鏈的深度綁定。這種模式能快速建立全面的AI能力，但也對雙方的長期戰略協同提出了很高要求 。

• 多元集成派（如上汽大眾、特斯拉）：

  車企采取開放策略，集成多家AI公司的優勢產品（如百度的文心一言和DeepSeek），以實現最佳功能組合。這種模式靈活，可以快速補齊短板 。

判斷誰能在競爭中勝出，最終要看合作是否能真正提升用戶體驗、創造實際價值。未來競爭的關鍵點在于：

1. 生態融合度：

   AI技術與車輛功能的融合不能停留在表面，需要實現從“執行指令”到“理解需求”的跨越，做到場景化、主動式的智能服務 。

2. 數據與迭代能力：

   合作的深度決定了數據利用的效率。能夠基于真實的車輛行駛數據和用戶交互數據進行持續迭代、優化模型的組合，才能形成護城河 。

3. 成本與規模化：

   高昂的研發成本需要通過規模化應用來攤薄。合作方案能否在控制成本的前提下，下放到更多主流價位車型，是決定市場占有率的核心 。

4. 解決用戶真實痛點：

   技術的最終目的是服務用戶。例如，通過大模型解決全觸屏操作不便 、語音助手不夠智能 等實際痛點，才能真正贏得用戶。

總的來說，未來的“大贏家”很可能不是某一個單一品牌，而是在不同細分賽道中，那些能夠通過高效合作，將AI技術轉化為穩定、好用、安全的用戶體驗的車企與AI公司組合。

來源：DeepSeek回答

02

夸克

廣汽集團與阿里云的全棧AI戰略合作是汽車行業智能化轉型的重要里程碑，雙方將通過深度整合資源，共同構建面向未來的汽車行業基礎設施，加速AI技術在汽車全場景的落地應用。

一、合作核心內容與價值

1. 構建AI驅動的全鏈條體系

   
   廣汽集團將依托其在整車研發、智能制造等方面的深厚積累，結合阿里云領先的云基礎設施與通義系列大模型，構建覆蓋研發、生產、營銷、管理及用戶服務的AI驅動全鏈條體系12 。這標志著廣汽將從傳統汽車制造商向"數據+AI"雙輪驅動的科技企業轉型。

2. 打造彈性云架構與專屬大模型

• 廣汽將建設面向未來的彈性云架構，為核心業務系統上云、智能輔助駕駛、智能座艙、車聯網及全球化服務提供全面支撐
• 打造專屬企業級大模型，拓展AI在智能座艙多模態交互、AI銷售知識助手、商業智能決策支持等領域的深度應用
• 通過"區域中心+國家站"混合架構應對海外監管要求，加速全球化布局23

• 顯著的效率提升

基于雙方2021年以來的合作基礎，已實現億級規模數據處理時效從"周"縮短至"天"，海外車聯網平臺降本約50%，有效提升了輔助智能駕駛系統研發效率 24 。

二、行業背景與競爭格局

1. 汽車AI大模型普及元年

   
   2025年是汽車AI大模型普及元年，短短一個月內，超過20家車企接入以DeepSeek為核心的AI大模型，創下了智能化升級最快的紀錄 5 。目前，大模型優先搭載于30萬元以上中高端車型，即將向30萬元以下市場滲透，整體滲透率將突破20%。

2. 行業合作趨勢

• 年初，上汽大眾與百度合作，基于文心一言打造"知大"語言模型APP，首次搭載于途昂Pro
• 2月，比亞迪與DeepSeek深度集成，吉利、東風等6家車企緊隨接入
• 6月，比亞迪再與阿里云敲定合作，補全智能生態
• 廣汽傳祺、本田雅閣等選擇與商湯合作
• 8月，特斯拉宣布車機語音系統同時接入豆包大模型與DeepSeek Chat

• 技術演進方向

2025年AI在汽車行業呈現五大趨勢：

• 從"通用大模型"轉向"垂直小模型"
• AI從"提效工具"升級為"決策中樞"
• AIGC從"內容生成"邁向"場景化交互"
• 數據隱私與AI合規成為"準入門檻"
• AI能力開始"產品化"與"可訂閱化"6

1. 長期合作基礎

   
   廣汽與阿里云的合作可追溯至2021年5月，雙方已在多個領域取得顯著成果，為此次全棧AI戰略合作奠定了堅實基礎 7 。

2. 技術互補性強

• 廣汽擁有L2級智駕已服務近140萬用戶，累計行駛里程超40億公里，Robotaxi安全行駛4000萬公里的真實場景數據
• 阿里云手握通義系列大模型和萬卡級算力，在AI領域具有深厚積累，其AI云市場份額達35.8%，高于2至4名的總和38

• 生態共建戰略

廣汽通過與阿里云等優秀科技企業展開深度合作，持續構建"廣汽AI智能生態鏈Golink"，全面推進數字化、智能化變革 24 。

四、未來展望與行業影響

1. 加速"智行2027"行動計劃落地

   
   廣汽去年發布的"智行2027"行動計劃，基于廣汽AI大模型平臺、廣汽星靈電子電氣架構、廣汽智能網聯大數據平臺等智能化平臺，將實現智能化產品體驗及出行場景領先 24 。

2. 推動汽車產業智能化變革

   
   此次合作是汽車產業與科技產業深度融合的生動實踐，將為汽車行業智能化發展注入強勁動能，引領汽車產業智能化變革新范式 1 。

3. 行業競爭格局重塑

   
   隨著AI技術在汽車行業的深度應用，市場競爭邏輯正從"價格戰"轉向"價值戰"。消費者對智能化程度更高的關注度達72.9%，超過對使用成本低的關注度(71.5%)。

1. 挑戰

• 技術落地適配度：如何確保AI技術在汽車場景中的有效落地
• 數據安全與隱私：車聯網系統面臨云端攻擊風險，需強化數據加密與訪問控制
• 商業模式創新：需要探索可持續的AI價值變現模式9

• 機遇

• 出海加速：通過AI技術賦能，廣汽在2024年海外汽車銷量同比增長67.6%，自主品牌增速達92.3%
• 用戶體驗升級：AI將為用戶帶來更智能、更便捷、更優質的出行體驗
• 產業生態重構：推動汽車行業從"功能機"向"智能機"進化，構建新型產業生態10

廣汽集團與阿里云的合作不僅是一次技術升級，更是汽車產業智能化轉型的典范。隨著AI技術在汽車行業的深度應用，誰能更快地將AI內核轉化為產品力，并成功構建起數據飛輪與商業閉環，誰就能在激烈的市場競爭中脫穎而出，成為真正的贏家。

來源：夸克回答

03

豆包

一、行業合作全景：AI 與汽車深度融合

廣汽 + 阿里云（11 月 14 日）：全棧 AI 戰略合作，構建覆蓋研發、生產、營銷、管理及用戶服務的 AI 驅動全鏈條體系，基于通義大模型打造專屬模型

上汽大眾 + 百度：文心一言與 DeepSeek 融合，"知大"APP 單句話可理解五個意圖，響應速度提升 60%，搭載于途昂 Pro

比亞迪 + DeepSeek（2 月）：深度集成至 "璇璣架構"，結合中國最大車云數據庫，全系車型搭載高階智駕

特斯拉 + 火山引擎（8 月）：接入豆包與 DeepSeek 雙模型，Model Y L 率先搭載，提升語音交互體驗

其他合作：20 + 車企接入 DeepSeek；寶馬 × 阿里通義；廣汽傳祺 × 商湯；吉利 × 階躍星辰；東風 × 商湯；小鵬 × 阿里云

二、核心優勢對比：誰更勝一籌？

維度

車企優勢

AI 企業優勢

場景理解

深入掌握用車全生命周期場景，精準把握用戶需求

算法創新能力強，模型迭代速度快，跨領域應用經驗豐富

數據資產

擁有海量車內感知數據，構建用戶行為畫像，數據合規性高

通用大模型訓練數據規模龐大，跨行業數據整合能力強

系統整合

整車電子架構與軟件系統集成能力，車規級安全標準

云計算基礎設施，AI 大模型研發與部署能力，算力支撐

制造能力

生產制造體系，快速產品落地能力，質量控制

算法優化、模型壓縮與輕量化技術，推理效率提升

用戶觸達

完整銷售服務網絡，直接用戶運營渠道，品牌信任度

跨平臺用戶生態，內容服務資源，交互設計經驗

三、合作模式：共贏之道的關鍵

1?? 技術互補型（如廣汽 + 阿里云）：

• 車企提供場景與數據，AI 企業提供算法與算力

• 優勢：風險共擔，資源互補，加速創新，降低研發成本

• 適用：技術投入大、研發周期長的全棧 AI 系統建設

2?? 解決方案集成型（如上汽大眾 + 百度）：

• AI 企業提供標準化模型，車企集成應用

• 優勢：快速落地，降低技術門檻，共享用戶數據價值

• 適用：智能座艙、語音助手等功能升級

3?? 深度定制型（如比亞迪 + DeepSeek）：

• 聯合開發專屬模型，深度定制，構建差異化競爭力

• 優勢：技術貼合度高，形成競爭壁壘，數據價值最大化

• 適用：戰略級智能化轉型，打造品牌差異化

• 市場規模：2030 年車載 AI 市場將突破 4000 億元，車規級 AI 芯片市場達 350 億美元，年增長率 40%+

• 商業價值：

• • 車企：AI 轉型可提升 40%-60% 利潤率，智能座艙等增值服務開辟新收入來源

  • AI 企業：進入萬億級汽車市場，獲取垂直領域數據與場景，反哺通用模型升級

• 用戶價值：

• • 體驗提升：多模態交互，智能推薦，個性化服務，響應速度提升 60%+

  • 安全升級：智能預警，輔助駕駛，識別準確率提升至 95%+

1?? 用戶體驗為王：

• J.D. Power 調研顯示，消費者最期待 AI 學習駕駛習慣和場景推薦，70%+ 用戶認為數據所有權歸用戶

• 勝負手：語音交互準確率、響應速度、多意圖理解、場景適應能力

2?? 數據閉環能力：

• 數據安全與合規：建立三級數據共享協議，通過國家等保認證，保護用戶隱私

• 數據價值挖掘：構建 "數據沙盒"，AI 分析優化產品與服務，形成正向反饋

3?? 生態構建：

• 構建 OEM-Tier1 - 云服務商的三級合作架構，車規級 AI 模型開源社區，降低行業門檻

• 跨場景服務：通過生物特征 ID 打通汽車、家居、辦公等多場景服務鏈

答案：合作雙方都是贏家，但 "共贏程度" 取決于合作模式與執行深度

最大贏家特質：

1?? 車企贏家：

• 選擇與自身戰略匹配的 AI 合作伙伴，而非簡單跟風

• 構建 "自主可控 + 開放合作" 的技術路線，避免技術依賴

• 將 AI 深度融入產品定義、用戶運營、商業模式創新，打造差異化競爭優勢

• 代表：比亞迪（全鏈路自研 + 生態合作）、廣汽（全棧 AI 戰略）、吉利（"千里浩瀚" 系統）

2?? AI 企業贏家：

• 深入理解汽車行業痛點，提供定制化而非簡單移植的解決方案

• 與車企共建數據閉環，實現模型持續迭代，形成 "技術 - 數據 - 技術" 增強回路

• 從單一技術供應商向 "技術 + 服務 + 運營" 綜合服務商升級

• 代表：DeepSeek（20 + 車企合作）、阿里云（車載合作項目超 200 個）、百度（文心一言車規級優化）

用戶與整個汽車產業：

• AI 技術普及使智能駕駛、智能座艙等先進功能加速下沉，10 萬元級車型也能享受高端智能體驗

• 產業效率提升，創新周期縮短，產品迭代加速，汽車從交通工具向 "移動智能體" 轉變

對車企：

1. 明確 AI 戰略定位，避免盲目跟風，選擇與自身技術路線契合的合作伙伴

2. 堅持 "數據主權"，建立合規的數據治理體系，保護用戶隱私

3. 將 AI 能力從座艙向智駕、制造、服務全鏈路延伸，構建差異化競爭力

對 AI 企業：

1. 投入資源深入研究汽車行業場景，開發車規級、低延遲、高可靠的 AI 解決方案

2. 與車企共同定義數據使用邊界，建立安全合規的數據合作機制

3. 開放模型訓練能力，幫助車企構建自主 AI 研發能力，實現長期共贏

結論：在這場 AI 與汽車的深度融合中，沒有零和博弈，只有協同進化。車企與 AI 企業唯有發揮各自所長，構建 "技術 + 場景 + 數據 + 服務" 的完整閉環，才能共同成為最大贏家，最終推動整個汽車產業向智能化時代邁進，讓用戶享受更安全、更便捷、更個性化的出行體驗。

來源：夸克回答

04

Kimi

目前斷言“最終贏家”為時尚早，但可以從“合作深度、業務滲透率、落地節奏”三條主線，把本輪車企-AI捆綁劃分為三個梯隊，并給出各自的贏面與隱憂，供你判斷：

1. 深度綁定型——“把車造在云端”

代表：廣汽-阿里云、比亞迪-阿里云/DeepSeek

• 合作特征：AI不只是車機里的“語音助手”，而是寫進研發、制造、供應鏈、營銷、服務全鏈條；車企同步做云原生架構改造，把算力、數據、模型訓練都搬到云端。

• 贏面：
  – 數據閉環最完整，能持續喂大模型，越跑越聰明；
  – 云+模型一體化，OTA迭代速度以“天”計，海外車聯網成本已降50%；
  – 彈性算力隨車型、銷量線性擴張，邊際成本最低。

• 隱憂：需要一次性投入大量云資源、重構IT，回報周期長；一旦模型或云出現斷服，整車研發節奏都會被“卡脖子”。

代表：上汽-百度（文心一言）、東風/吉利-DeepSeek、廣汽/本田-商湯

• 合作特征：在已有EE架構上接入第三方大模型，主打智能座艙交互、語音助手、內容生成，半年內即可SOP（量產）。

• 贏面：
  – 投放節奏快，可迅速形成“智能化”標簽，提升車型溢價；
  – 成本相對可控，失敗可替換。

• 隱憂：
  – 數據留在車企手里的顆粒度有限，模型持續進化能力受限于AI公司；
  – 同質化風險高——同一模型供給多家車企，體驗差異小，難以形成護城河。

代表：特斯拉-豆包+DeepSeek Chat

• 合作特征：車機直接預裝熱門對話模型，主打“內容+娛樂+社交”入口，用高頻日活換廣告/訂閱收入。

• 贏面：
  – 用戶感知度最高，短期口碑、社媒話題度拉滿；
  – 不碰硬件，試錯成本低。

• 隱憂：
  – 對整車銷量和毛利貢獻尚無明確量化；
  – 一旦用戶習慣反向綁架車機UI，特斯拉自己的軟件生態話語權會被稀釋。

• 短線（1-2年）：生態嫁接型最容易出爆款——車型上市就能講“AI故事”，資本市場買單快。

• 中線（3-5年）：深度綁定型開始兌現成本優勢——數據飛輪+云原生讓整車迭代速度、供應鏈效率、全球部署成本全面領先，毛利率有望高出同行2-3個百分點。

• 長線（5年以上）：如果“AI定義汽車”成為現實，能同時掌握“整車硬件入口+云算力+專屬大模型”的玩家將拿走行業最大一塊利潤池；按目前投入強度和技術完整度，廣汽-阿里云、比亞迪-阿里/DeepSeek最有機會沖線。

結論：“牽手”只是門票，能否把AI寫進企業的核心成本結構與用戶體驗，才是決定最終贏家的關鍵。就2025年能看到的技術深度和落地節奏而言，率先把“整車廠做成AI公司”的廣汽和比亞迪，贏面更大；其他車企若不能在接下來12-18個月內完成數據-云-模型的垂直整合，很可能從合作方變成單純的AI企業“渠道商”。

來源：Kimi回答

05

文心X1

在車企與AI企業的深度合作浪潮中，“大贏家”的判定需從技術協同性、生態構建力、用戶價值增量、商業可持續性四維框架展開分析，具體可拆解為以下關鍵邏輯：

1. 技術協同性：底層能力互補決定合作天花板

• 車企需求側：

  需要AI企業在算法精度（如語音識別/多模態交互）、算力優化（邊緣計算/云端協同）、數據閉環（用戶行為挖掘-模型迭代）等維度提供底層支撐。例如，比亞迪與DeepSeek的合作聚焦模型能力集成，本質是補全其在智能座艙、自動駕駛的算法短板；特斯拉接入豆包與DeepSeek雙模型，則通過多模型競爭優化語音系統魯棒性。

• AI企業需求側：

  車企提供真實場景數據（駕駛行為、語音交互日志）、硬件適配場景（車機芯片算力約束、多傳感器融合），推動AI模型從“通用能力”向“垂直場景優化”進化。例如，阿里云與廣汽共建的“全棧AI基礎設施”，需結合車企對低延時、高可靠的工業級要求，反向優化云平臺的架構設計。

技術協同的勝負手：能否在數據-算法-算力的閉環中形成“車企提供場景+AI企業提供技術”的雙向賦能，避免淪為簡單的“技術采購”。例如，百度與上汽大眾打造的“知大”APP，需深度綁定途昂Pro的硬件特性（如車機芯片算力、麥克風陣列布局）優化語音交互體驗，否則難以形成差異化競爭力。

2. 生態構建力：從單點合作到體系化生態的延伸

• 車企生態：

  需通過AI合作構建“智能駕駛-智能座艙-車聯網”的全場景生態。例如，廣汽與阿里云的合作不僅限于技術合作，更指向“共建行業未來基礎設施”，意味著雙方可能在數據中臺、AI訓練平臺、邊緣計算節點等底層架構上深度綁定，形成排他性的生態壁壘。

• AI企業生態：

  需通過車企合作拓展“云-邊-端”一體化能力。例如，阿里云在汽車領域的布局，需結合車企的量產車型（如廣汽傳祺、本田雅閣）驗證其云邊協同方案的實際效果，進而向其他車企輸出標準化解決方案。

生態構建的勝負手：能否形成“技術標準-數據資產-用戶觸點”的體系化優勢。例如，特斯拉通過接入豆包與DeepSeek，不僅提升了語音系統的性能，更可能通過用戶交互數據反哺AI企業的模型迭代，形成“數據飛輪”；而比亞迪與DeepSeek的深度集成，則可能通過規模化落地驗證其模型在復雜駕駛場景中的可靠性，進而吸引更多車企接入。

3. 用戶價值增量：從“功能疊加”到“體驗革命”

• 短期價值：

  AI技術需直接提升用戶可感知的體驗指標。例如，語音交互的識別準確率、響應速度；自動駕駛的決策魯棒性；智能座艙的多模態交互流暢度。例如，上汽大眾“知大”APP在途昂Pro上的落地，需通過實際用戶反饋驗證其語音交互是否真正解決了“方言識別差、多輪對話卡頓”等痛點。

• 長期價值：

  AI技術需推動汽車從“交通工具”向“智能移動空間”進化。例如，通過用戶行為數據的持續挖掘，實現個性化服務推薦（如根據駕駛習慣調整空調溫度、音樂推薦）、預測性維護（如根據駕駛數據預判零部件故障）等高階功能。

用戶價值的勝負手：能否將技術優勢轉化為用戶愿意付費的體驗升級。例如，特斯拉通過多模型競爭提升語音系統性能，可能吸引更多用戶選擇其高階智駕套餐；而比亞迪通過與DeepSeek的合作優化自動駕駛算法，可能提升其車型在智能駕駛領域的市場口碑。

4. 商業可持續性：從“燒錢合作”到“盈利閉環”

• 成本結構：

  AI技術的研發與部署成本高昂，需通過規模化落地分攤成本。例如，阿里云與廣汽的合作，需通過廣汽的量產車型規模（如年銷量百萬級）實現云平臺成本的攤薄；而DeepSeek通過與比亞迪、吉利等6家車企的合作，可擴大其模型能力的應用場景，降低單客戶研發成本。

• 盈利模式：

  需探索“技術授權費、數據服務費、生態分成”等多元盈利路徑。例如，百度可能通過向車企收取“知大”APP的技術授權費，同時基于用戶交互數據提供增值服務（如廣告推送、精準營銷）；阿里云則可能通過向車企提供“全棧AI基礎設施”的訂閱服務，實現持續收入。

商業可持續的勝負手：能否在合作中構建“技術-數據-用戶-收入”的閉環。例如，特斯拉通過用戶使用語音系統的數據，可優化其AI模型并反哺給其他車企（如有償開放），形成“數據-模型-收入”的正向循環；而廣汽與阿里云的合作，則可能通過共建基礎設施吸引更多車企接入，形成“平臺-生態-收入”的規模效應。

最終結論：誰更可能成為大贏家？

• 短期（1-3年）：

  技術協同性強、生態構建力突出的合作方更易脫穎而出。例如，比亞迪與DeepSeek的合作因其在新能源汽車領域的規模化優勢，可能快速驗證模型能力的落地效果；特斯拉通過多模型競爭策略，可能鞏固其在車載AI領域的領先地位。

• 長期（3-5年）：

  能構建“技術-數據-用戶-收入”閉環的合作方將主導市場。例如，阿里云與廣汽的合作若能成功共建行業基礎設施，可能形成排他性的生態壁壘；百度通過“知大”APP與車企的深度綁定，可能通過用戶數據反哺模型迭代，形成持續競爭優勢。

核心邏輯：大贏家并非單一車企或AI企業，而是在技術協同、生態構建、用戶價值、商業可持續四維框架中形成“雙向賦能”的合作體。例如，廣汽與阿里云的合作若能在全棧AI基礎設施上形成標準化輸出能力，可能吸引更多車企加入其生態；而特斯拉通過多模型競爭策略，可能持續引領車載AI的技術創新方向。最終，能平衡“技術深度”與“生態廣度”的合作方，更可能成為長期的大贏家。

來源：文心X1回答

06

騰訊元寶

在車企與AI企業的深度合作浪潮中，決定勝負的關鍵在于技術整合能力、生態協同效率以及商業化落地的可持續性。結合近期合作案例與行業趨勢，以下從不同維度分析潛在贏家及競爭邏輯：

一、車企視角：技術主導權與生態協同的博弈

1. 全棧合作模式的優勢

• 案例：廣汽集團與阿里云簽署全棧AI戰略合作，覆蓋研發、生產、營銷全鏈條，依托阿里云通義大模型構建企業級AI能力。

• 優勢：車企通過綁定頭部云服務商，快速獲取算力、算法和數據資源，降低自研成本。例如，阿里云為廣汽提供高性能算力支持，優化智能駕駛系統研發效率，并實現海外車聯網降本50%。

• 風險：過度依賴外部技術可能導致核心能力空心化，如奔馳與豆包合作雖補齊智能化短板，但品牌溢價面臨被AI企業反噬的風險。

垂直領域合作的價值

• 案例：比亞迪與DeepSeek深度融合，通過大模型優化智能座艙交互與智駕算法，實現語音響應速度提升60%。

• 優勢：垂直AI企業（如DeepSeek）在特定技術領域（如多模態推理）具備優勢，能快速提升用戶體驗。例如，DeepSeek的R1模型通過蒸餾技術遷移能力至車端模型，降低算力需求。

• 挑戰：技術通用性不足，需車企具備較強的工程化能力。例如，小鵬汽車自研XNGP系統需結合大模型優化，但算法迭代仍依賴長期數據積累。

1. 大模型廠商的競爭壁壘

• 案例：DeepSeek憑借低成本、高性能模型（如R1-Zero）快速滲透車企，覆蓋吉利、東風等20余家品牌。

• 優勢：開源模型降低車企接入門檻，如DeepSeek-V3訓練成本僅為GPT-4的1/10，且支持多模態場景。

• 風險：數據主權爭議可能限制模型迭代。例如，車企需在數據共享與隱私保護間平衡，特斯拉FSD在華因數據不足導致“水土不服”。

垂直解決方案商的差異化路徑

• 案例：商湯絕影通過BEV感知算法與DMS/OMS方案，賦能廣汽埃安、極氪等品牌，實現高速NOA與智能座艙安全功能。

• 優勢：聚焦細分領域（如智能駕駛感知）形成技術護城河，商湯2023年量產交付39萬臺車，新增定點500萬+臺。

• 局限：技術覆蓋面較窄，難以支撐全棧智能化需求。

1. 全棧能力整合

• 贏家需具備“云-端-芯”一體化能力。例如，特斯拉通過自研Dojo超算與FSD算法構建閉環，而國內車企（如比亞迪）通過“璇璣架構”整合云端AI與車端模型，實現“一處學習、全域進化”。

• 阿里云、華為等提供全棧基礎設施（如通義大模型+昇騰芯片），可能成為車企首選伙伴。

多模態與端到端模型

• 多模態大模型（如DeepSeek-V3）將推動智能座艙從“指令執行”向“需求預判”升級。例如，比亞迪語音系統通過情緒感知與場景預判，實現主動服務。

• 端到端智駕模型（如特斯拉FSD）需與視覺感知、決策系統深度融合，考驗車企算法優化能力。

1. 頭部云服務商（如阿里云、華為云）：

• 憑借算力、數據與全棧能力，成為車企智能化轉型的“基礎設施供應商”。例如，阿里云助力廣汽全球化布局，海外車聯網降本顯著。

垂直領域頭部AI企業（如DeepSeek、商湯）：

• 在特定技術（如多模態感知、低成本大模型）上建立壁壘，通過開源或定制化方案滲透市場。DeepSeek的“性價比”策略已吸引近20家車企合作。

自研能力突出的車企（如特斯拉、比亞迪）：

• 通過數據閉環與垂直整合，掌握核心競爭優勢。比亞迪“天神之眼”智駕系統通過自研算法實現低成本普及，2025年計劃覆蓋10萬級車型。

• 技術同質化：若車企過度依賴第三方AI能力，可能導致產品功能趨同，削弱差異化競爭力。

• 數據安全與合規：跨境數據流動（如特斯拉FSD在華落地）面臨監管風險，車企需平衡數據開放與隱私保護。

• 成本控制：高階智駕硬件（如激光雷達）成本仍高，需通過算法優化與規模化量產降低成本。

最終贏家將是能夠構建開放生態、實現技術互補的參與者。車企需選擇與自身戰略匹配的AI伙伴（如全棧服務商或垂直專家），同時強化自研能力以掌握核心話語權。短期內，具備“云-端”協同能力（如阿里云+車企）或垂直技術突破（如DeepSeek）的企業將占據先機，但長期競爭將取決于多模態融合與全球化落地能力。

來源 ：騰訊元寶回答

07

ChatGPT

從今年車企與大模型企業的密集牽手可以看出一件事：車企不再追求“自研一切”，而是主動把智能化核心外包給最強 AI 廠商。那么，誰能笑到最后？答案其實已經出現了：

① 大贏家不是單個車企，而是“能真正落地的 AI 能力”提供者。

車企今天的競爭已經從“卷硬件”“卷智駕”，升級為**“卷模型能力接入速度 + 體驗打磨能力”**。 在這輪合作潮里，能成為大贏家的 AI 企業具備三個特征：

1. 模型強、成本低、推理快

   —— DeepSeek 就靠這一點幾乎成了車企“標配”。

2. 生態完善、有云資源、有應用能力

   —— 阿里云、百度具備這一套“交鑰匙工程”。

3. 能在車規級場景持續優化

   —— 商湯在車載視覺和端側部署上優勢明顯。

未來能吃到最大份額的，就是能把模型 + 云 + 應用“一條龍落地”的企業。

② 對車企來說，大贏家是那些率先完成“智能體驗反超”的品牌。

汽車智能化進入 2025 最大變量：不是馬力，而是 AI 的“人機交互能力”與“輔助駕駛能力”有多聰明。

誰先做到以下三點，誰就是下一代智能車頭部：

• 語音系統“像人一樣說話、像助理一樣辦事”

• 智駕系統的體驗和可信度顯著提升

• 車機功能能與手機生態無縫互聯、持續升級

目前走得最快的其實是三類車企：

1. 愿意深度綁定單一強模型的車企

   （如：比亞迪 + DeepSeek）

2. 構建多模型混合體系的車企

   （如：特斯拉接入豆包 + DeepSeek 雙模型）

3. 能和互聯網公司共建生態的車企

   （如：廣汽 + 阿里云）

他們的共同特征是：不再等自研成熟，而是直接用最強 AI 做體驗換代。

③ 最終贏的，是能夠掌握“模型 + 車機數據”的那一方。

車載 AI 是一個“誰掌握更多場景數據，誰進化更快”的戰場。 因此真正的終局是：

• 擁有模型能力的 AI 企業

• 拿到海量真實駕駛場景數據的車企

• 共同構建“閉環進化系統”的合作體

會成為最大贏家。

一句話總結：

未來不是車企贏、也不是 AI 企業贏， 而是誰能把模型能力在車上跑得最快、迭代得最及時、體驗做到最自然，誰就贏。

來源:ChatGPT回答

08

通義

這是一個極具戰略意義的問題。隨著AI技術從“可用”邁向“好用”，汽車工業正經歷百年未有之大變局——智能化不再只是配置選項，而是定義產品競爭力的核心要素。車企與AI企業的深度綁定，本質上是在爭奪未來智能出行生態的主導權。要判斷“誰是大贏家”，需從技術整合能力、數據閉環效率、用戶價值轉化和生態協同深度四個維度綜合評估。

一、合作模式對比：各有側重

車企

AI合作伙伴

合作重點

特點

廣汽集團

阿里云（通義大模型）

全棧AI：研發、生產、營銷、管理、用戶服務

系統性最強，覆蓋全鏈條，依托阿里云全球基礎設施與通義系列模型，強調“端到端智能化”比亞迪

DeepSeek + 阿里云

智能座艙、語音交互、生態補全

雙線布局，既擁抱開源/垂直模型（DeepSeek），又接入云巨頭（阿里），策略靈活上汽大眾

百度（文心一言）

定制化語言模型APP（“知大”）

聚焦C端體驗，但依賴單一模型，生態擴展性受限吉利、東風等6家

DeepSeek

快速集成通用大模型能力

低成本快速上車，但同質化風險高廣汽傳祺、本田雅閣

商湯

視覺感知、智能駕駛輔助

強在CV領域，但在語言理解、多模態交互上略顯單薄特斯拉

豆包 + DeepSeek Chat

車機語音多模型并行

技術實驗性強，但可能增加系統復雜度二、關鍵勝負手分析 1.全棧 vs 單點：廣汽+阿里云更具長期優勢

廣汽與阿里云的合作不是“貼個AI功能”，而是重構企業數字底座。從內部知識管理（通義千問嵌入）、智能座艙、車聯網到全球化部署，形成數據-模型-應用-反饋的閉環。這種全棧能力可隨業務演進持續迭代，而單點合作（如僅做語音助手）易被復制或替代。

2.算力與云基礎設施：阿里云提供“隱形護城河”

阿里云在全球29個地域運營87個可用區，廣汽借此實現海外車聯網平臺成本降低50%、數據處理從“周級”到“天級”。這種底層支撐是百度、商湯甚至DeepSeek目前難以提供的。

3.用戶粘性與生態延展性

通義大模型不僅用于車機，還可聯動淘寶、高德、釘釘等阿里生態，未來或實現“車-家-辦公”無縫銜接。相比之下，百度“文心”雖強，但生態封閉；DeepSeek雖開源友好，但缺乏消費端觸點。

4.特斯拉的“多模型策略”是雙刃劍

同時接入豆包和DeepSeek，看似兼容并包，實則可能帶來：

• 模型切換邏輯復雜

• 用戶體驗不一致

• 數據難以統一訓練 除非特斯拉自研調度層，否則難以發揮最大效能。

短期看比亞迪（規模+速度），中期看廣汽（體系化），長期看特斯拉（若自研突破）。

但若僅論“車企與AI企業合作模式”的成熟度與可持續性，廣汽集團與阿里云的組合目前最具贏家相：

• 戰略縱深足夠：

  不止于車機，而是企業全面智能化；

• 技術自主可控：

  通義大模型+阿里云，避免“卡脖子”；

• 全球化能力已驗證：

  海外降本增效成果顯著；

• 已有落地成果：

  知識庫、內容生成、智能駕駛提效等均已跑通。

AI不是“加法”，而是“乘法”。車企若只把大模型當作“高級語音助手”，終將陷入同質化內卷；唯有像廣汽這樣，以AI重構研發、制造、服務全鏈路，才能真正構建下一代智能汽車的“操作系統”。在這場競賽中，贏家不屬于擁有最多模型的車企，而屬于最懂如何讓AI驅動業務本質變革的那一方。

來源:通義回答

09

圖靈AI+大模型榜是基于企業商業力、團隊力、領導力、資本力和輿論力的評估結果：

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*大模型推理及回答僅供參考，AI有幻覺，真偽需自辯。

隨著人工智能技術的快速迭代，大模型的能力邊界不斷拓展，智能體作為大模型的重要應用模式，正憑借其在規劃決策、記憶、工具使用等方面獨特的創新性和實用性，引領著一場產業變革。

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