汽車廠：DeepSeek已成牛夫人，千問和豆包才是小甜甜

這個善變的世界，從來都不曾兌現(xiàn)滄海桑田、海枯石爛的諾言。

2025年初，憑借極致語言智能與推理能力橫掃市場的DeepSeek，一度成為蹭熱點(diǎn)蹭習(xí)慣了的車企爭相擁抱的小甜甜。

不曾想，剛剛過了半年的時間，阿里巴巴的千問系大模型、字節(jié)跳動的豆包系大模型、騰訊的混元系大模型就開始和DeepSeek搶飯吃，成為一票車企的座上賓了。

比亞迪、上汽、吉利、零跑等主流品牌，靜水深流一般，默默地完成了座艙主力大模型的更替。

從你儂我儂到陡生情變，本土智能汽車座艙的AI基座格局為何這么快就畫風(fēng)突變？

技術(shù)永不眠。

從依賴穿孔紙帶和字符命令的笨拙，到鼠標(biāo)與圖形界面帶來的革命性便利；

從語音識別與觸摸屏開啟的直覺化操作，再到以多模態(tài)信息為輸入輸出、以Agent為交互界面的自然無感交互，人機(jī)交互技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了四代躍遷。

智能座艙交互的終極形態(tài)，同樣是自然與無感。

用戶一個疲憊的哈欠，一次望向窗外的眼神，一句含糊的“我有點(diǎn)熱”，甚至副駕與后排隨口的閑聊，都應(yīng)被系統(tǒng)精準(zhǔn)捕捉，并轉(zhuǎn)化為貼心的服務(wù)。

這要求座艙AI必須具備強(qiáng)大的多模態(tài)感知與融合理解能力。

這恰恰是強(qiáng)于語言、弱于感知的DeepSeek所欠缺的。

DeepSeek的崛起，根植于其在語言邏輯與推理上展現(xiàn)的超強(qiáng)能力。

但在智能座艙的場景下，人-車交互的核心卻不是單一的語言對話，而是多模態(tài)感知。

對此洞若觀火的小鵬汽車，一開始就選擇死磕端側(cè)視覺語言模型VLM，而非跟進(jìn)DeepSeek熱潮。

個中關(guān)鍵就在于，自然的人機(jī)交互需要的多模態(tài)感知，和以語言能力為主的DeepSeek之間存在巨大的信息模態(tài)鴻溝。

在很多汽車產(chǎn)品的座艙場景里，DeepSeek的能力被鎖死在語音助手和閑聊上，背后的原因也在這里。

相比之下，阿里巴巴的通義千問大模型、字節(jié)跳動的豆包大模型、騰訊的混元大模型，從誕生之初就深植于阿里巴巴、字節(jié)、騰訊龐大的內(nèi)容生態(tài)與業(yè)務(wù)場景中。

它們需要處理抖音海量的短視頻，解析騰訊系豐富的音視頻與社交內(nèi)容，處理淘寶海量商品圖文、理解優(yōu)酷視頻內(nèi)容、解析高德地圖導(dǎo)航與生活服務(wù)請求。

這些日常任務(wù)迫使BAT（這里的B是字節(jié)ByteDance，而非百度Baidu）必須發(fā)展出融合視覺、語音、文本的多模態(tài)能力，才能從復(fù)雜、動態(tài)的交互中推斷用戶的真實(shí)意圖與潛在需求。

在座艙場景下，多模態(tài)能力強(qiáng)大意味著能同時處理語音、視覺、文本，通過上下文融合進(jìn)行跨模態(tài)對齊，并具備結(jié)合物體識別與物理常識的動態(tài)意圖解析能力。

這種結(jié)合通用常識的動態(tài)意圖解析能力，正是座艙從L2級功能響應(yīng)邁向L3級主動服務(wù)的核心突破點(diǎn)。

憑借著強(qiáng)大的原生多模態(tài)能力，豆包、千問在一定程度上對DeepSeek形成了降維打擊，這只是車企冷落DeepSeek的原因之一。

更為重要的原因在于，隨著座艙智能等級的提升，座艙AI的競爭焦點(diǎn)發(fā)生了轉(zhuǎn)移。

我們再也回不去了，對不對？

今天的座艙AI競爭，已從單點(diǎn)模型的智商比拼升級為模型-平臺-生態(tài)三位一體的系統(tǒng)化戰(zhàn)爭。

L3級座艙不僅需要感知世界的多模態(tài)能力，更需要完成“感知-理解-決策-服務(wù)”閉環(huán)的能力。

而這種能力，取決于大模型及其背后的生態(tài)與Agent智能體體系。

在這方面，DeepSeek的短板同樣相當(dāng)明顯。

作為一個致力于AGI的初創(chuàng)模型公司，DeepSeek以其純粹、專注的模型研發(fā)路線贏得了大家的敬意。

但是，在汽車場景中，模型的價值最終要落地為具體的服務(wù)。

訂咖啡、會員續(xù)費(fèi)、規(guī)劃包含充電的復(fù)雜行程、與智能家居聯(lián)動等等，這些任務(wù)的執(zhí)行依賴于與無數(shù)外部服務(wù)API的打通、對各類應(yīng)用邏輯的深度理解以及穩(wěn)定的生態(tài)協(xié)作關(guān)系。

這些，也正是DeepSeek的軟肋。

相較之下，阿里巴巴、字節(jié)跳動、騰訊本身就是由無數(shù)超級App和復(fù)雜服務(wù)構(gòu)成的數(shù)字帝國。

豆包身后是抖音、今日頭條、飛書等構(gòu)成的龐大內(nèi)容與服務(wù)矩陣；

騰訊混元與微信、QQ、騰訊視頻、音樂、地圖等國民級應(yīng)用血脈相通；

阿里的通義大模型則與支付寶、淘寶、天貓、餓了么、高德地圖、菜鳥等同氣連枝。

BAT的這種生態(tài)積淀，讓它們能夠快速將大模型能力Agent化。

比如，騰訊TAI6.0智能座艙全場景AI智能體提供全能陪伴智能體、出行連接智能體、本地生活智能體、出行探索智能體、地圖導(dǎo)航智能體。

不僅支持自然語言交互和聊天，基于用戶偏好主動推薦餐廳優(yōu)惠信息，還能直接調(diào)用微信接收到的好友聚餐地址，在車機(jī)端無縫流轉(zhuǎn)導(dǎo)航，通過騰訊地圖規(guī)劃路線，并協(xié)同小程序完成提前預(yù)訂餐廳、下單、支付的全流程操作。

不同的生活和使用場景需要配備專門的Agent，在駕乘人員的需求洞察和場景定義上，車企有著獨(dú)到的優(yōu)勢。

所以，阿里巴巴的打法稍有不同，它與斑馬智行聯(lián)合打造了“元神AI智能體”。

作為底層引擎，賦能各個合作車企打造面向特定使用場景的專用智能體。

比如，智己汽車聯(lián)合斑馬智行、餓了么打造了AI外賣智能體，聯(lián)合飛豬、淘票票打造了AI票務(wù)智能體，寶馬與阿里合作，推出了用車專家和出行伴侶兩大智能體。

還有最近上市的MG7（參數(shù)丨圖片），在交互、場景、地圖、AI、生態(tài)等多個層面的全方位升級，都是元神AI智能體技術(shù)賦能車企的持續(xù)落地。

當(dāng)座艙的競爭維度從單一的大模型躍遷至Agent智能體時，系統(tǒng)生態(tài)的協(xié)同力就成了豆包、騰訊與阿里大模型大殺四方的核心邏輯。

因?yàn)椋鼈儙淼牟恢皇且粋€大模型，而是三支能隨時調(diào)用數(shù)字帝國資源、且有不同資源特長的Agent軍團(tuán)。

隨著多模態(tài)能力、Agent技術(shù)的加速成熟，智能座艙正在快速進(jìn)化為承載多模態(tài)交互與場景化服務(wù)的智能空間。 這個空間，需要能夠進(jìn)行全場景感知、理解、并能驅(qū)動全周期服務(wù)閉環(huán)的AI大腦。 這個戰(zhàn)場，屬于那些既看得見、聽得懂，更能調(diào)動千軍萬馬來服務(wù)的全能型AI。
所以，DeepSeek失寵，通義千問、豆包與騰訊大模型加速上車，并非車企見異思遷，而是AI座艙發(fā)生了范式革命！