誰在定義汽車的AI時代？

互聯網產業跨界造車的趨勢偃旗息鼓，但汽車工業擁抱互聯網產業的風潮卻愈演愈烈。

英偉達用GPU修建起高速公路，大模型掀起自動駕駛的算法革命，汽車座艙開始向AI Agent的樣貌逐漸形塑，種種跡象表明，AI正在接過軟件的接力棒，開始定義一輛車的每一個角落。

伴隨汽車從研發到銷售的全方位重構，車企與大模型和云服務的綁定也愈發緊密。不久前的上海車展，大部分車型都把大模型集成進了座艙，80%的參展車企都是火山引擎和豆包大模型的合作伙伴。

一個月后的火山引擎Foece原動力大會，豆包大模型1.6、視頻生成模型Seedance 1.0 pro、升級后Agent開發平臺等一系列AI云原生服務集中亮相。其中，豆包1.6的綜合成本只有DeepSeek R1的三分之一。以5秒的1080P視頻為標尺，Seedance 1.0 pro的成本也位列行業最低。

與AI產品齊聚一堂的是極氪、蔚來、上汽榮威、上汽奧迪這些整車廠，以及元戎啟行、四維圖新等自動駕駛公司。如果忽略主辦方火山引擎云服務商的身份，現場儼然上海車展分會場。

電動化的轉型尚未結束，AI汽車已經急速駛來。每一個試圖牢牢握住靈魂的車企，都緊緊握住了人工智能的雙手。

誰定義了汽車

汽車工業對“軟件定義汽車”第一次直觀的感受，來自2019年的一檔視頻節目。

2019年10月，BBC旗下汽車雜志《Top Gear》制作了一期喜聞樂見的雙車對比視頻，主角是保時捷Taycan Turbo S和特斯拉Model S Performance。前者是保時捷首款純電車型，后者是特斯拉標桿產品，可謂節目效果拉滿。

在五次直線競速賽中，保時捷都以“微弱的優勢”取勝。但比賽結果引來特斯拉粉絲不滿，有人質疑數據造假，有人呼吁重新比賽，可見哪國的汽車愛好者都喜歡吵架，最終《Top Gear》親自下場澄清[1]，表示自己沒有暗箱操作。

《Top Gear》專門發文澄清比賽結果的公正性

結果一波未平一波又起，馬斯克本人親自下場指責比賽不公平，并建議《Top Gear》改名為“Low Gear”，隨后表示Model S將很快迎來OTA升級，峰值輸出功率增加50馬力，更新后勢必干翻保時捷。

整個2019年，特斯拉推送了14次OTA，“哨兵模式”的出現就在其中，讓汽車工業對“軟件定義汽車”有了具象化感受。一個不算冷的知識是，特斯拉雖然多次“召回”，但車主實際上只需要在車里更新軟件系統。

電動車改變的不僅是驅動汽車的能源，從燃油到電力恐怕是電動車最微小的變化。“軟件定義汽車”的基礎是電動車更加集中的電子電氣架構，實現了車輛功能的統一調度。

舉例來說，燃油車的架構里，主機廠從供應商手里拿到的是一個個執行單一功能的子系統，并將各個子系統組合在一起完成“系統集成”。但電動車的電子電氣架構可以打破黑箱，將絕大多數的硬件功能都置于統一軟件的調度之下。

這種自內而外的進化，讓“硬件預埋-軟件升級”成為可能，也對車企的軟件能力有了新的要求。

尤其伴隨三電技術越發成熟，零百加速帶來的體驗升級逐漸趨同，市場競爭從電動化進入智能化，智能座艙和輔助駕駛成為車企作出差異化功能的主場，進一步對車企的IT建設水平提出了考驗。

按照IDC的數據[2]，中國乘用車OTA功能的滲透率正快速提升，新能源汽車標配比例接近90%。這一趨勢催化了車企將產品定義權牢牢攥在手里的決心，但考清華的決心人人都有，清華的錄取通知書就不是人均一份了。

在“軟件定義汽車”這件事上，老牌車企的決心大多整齊劃一，但失敗案例可謂五花八門。2020年的戲劇一幕很有代表性：超過1萬臺ID.3整齊陳列在停車場，在交付前完成“有線OTA”升級的任務。

2020年，數百輛大眾ID3進行“有線升級”

ID.3是大眾MEB平臺的首款車型，搭載大眾自研的VW.OS操作系統，由時任CEO赫伯特·迪斯親自掛帥，前德國總理默克爾沒少噓寒問暖，被視為大眾押注軟件業務的一塊重要拼圖，結果不出意外的“走了一些彎路”。

由于電子電氣架構開發過于倉促，ID.3內部有70個左右的ECU，對應著不同的軟件和供應商。在缺乏數據主導權的情況下，創造了帳篷里OTA的世界名畫。

這也在一定程度上解釋了為什么互聯網和消費電子公司對新能源車虎視眈眈，因為軟件恰恰是后者的傳統優勢項目。互聯網公司親自下場造車的是少數，但參與新能源車產業的卻是大多數。

今年上海車展，奔馳全新CLA車型伴隨MB.OS 3.0車機系統同時亮相。在這套軟件系統中，奔馳與火山引擎深度合作，實現了AI語音交互以及多模態交互功能，創造了更加人性化的交互模式。

無獨有偶， 上汽奧迪、長安馬自達等車企與火山引擎的合作也瞄準了智能座艙解決方案。軟件定義汽車的趨勢還在繼續，“AI定義汽車”的風向已經初見苗頭。

原因不難理解，大模型的出現讓算法識別和處理非結構化數據的能力有了質變。

以車載空調為例，早期的語音識別只能處理“提高到xx攝氏度”這類結構化語言，對“有點熱”這種自然語言的識別決策捉襟見肘。但隨著大模型逐漸貫穿數十種車內功能，AI Agent形式的智能座艙已經初見端倪。

系統集成與機械素質是車企的強項，但軟件與算法的研發的確略顯超綱；互聯網公司則恰好相反，汽車研發終究力有未逮，軟件能力反而是其立身之本。因此在“AI定義汽車”的趨勢下，兩者呈現高度的互補性。

此前的上海車展，超過八成的參展車企都是火山引擎的合作伙伴，既有蔚來和理想為代表的新勢力，也有一汽、長安等老牌合資車企，還有寶馬、奧迪、大眾、本田海外品牌，可謂一網打盡。

當汽車和消費電子產品之間的界限越發模糊，AI幾乎成為汽車打造駕乘體驗的核心環節之一，其實質是用更大的算力、更多的數據、更大的模型賦予汽車全新的體驗。

而AI對汽車的“定義”，也遠遠不局限于汽車本身。

不止于汽車

2021年的第一屆特斯拉AI Day，馬斯克麾下的軟硬件部門負責人集中亮相，在身邊一字排開，外界得以第一次窺見特斯拉人工智能帝國的諸位“開國元勛”。

這幾位工程師從國籍到膚色，從身材到發量都各有不同，但共同點是都沒有車企的工作經驗。然而，他們卻負責著特斯拉最核心的業務和產品：自動駕駛算法、FSD芯片和用于算法訓練的D1芯片與Dojo超級計算機。

2021年特斯拉AI Day

特斯拉在電動化和智能化上的領先，自然有馬斯克視物理學如無物的野心，也在于特斯拉在方方面面都脫離了傳統汽車工業的底色。

2012年，特斯拉請來了ERP老兵Jay Vijayan擔任CIO，負責開發內部使用的供應鏈管理平臺，后者要解決的核心問題之一，就是把汽車的OTA更新和生產部門打通，同時讓門店與網站的訂單數據快速反饋給總部，但SAP和甲骨文并沒有適應這種業務模式的方案。

后來接受采訪時，已經下海創業的Jay Vijayan給了前老板極高的評價[4]：

“馬斯克想從頭到尾重塑汽車，包括軟件。”

燃油車時代，龐大的經銷商體系承擔了銷售工作，主機廠只需要負責生產，然后把車“批發”給經銷商。直營模式并非電動車的專屬，背后的推動力量其實是數字化基建而非電動化轉型。

品牌形象的建立、終端需求的把控、直接接觸消費者的方式，對車企和經銷商都是一種迫在眉睫的訴求。

傳統車企的電動化轉型自然有各種各樣的包袱，但至少在一些環節，轉身的動作依然可以做到輕盈優雅，賣車是其中之一。

“賣好車”是許多車企遇到的難題之一，由于經銷商體系的存在，整車廠和用戶需求之間實際上存在一定程度的斷層。

無論對車企還是經銷商來說，聊天軟件和電子表格的組合拳早已顯露出局限性。一方面，用戶數量急劇增長，但銷售顧問規模有限，難以保證服務的實效性。另一方面，千人千面的用戶需求對個性化服務提出了更高要求。

通過引入豆包大模型，捷途打造了AI客服“小捷”，可以7*24小時無間斷解決用戶提出的各種疑難雜癥。

背后原因不難理解，在AI介入之前，捷途的3000名員工要負責15萬名車主的服務，超人恐怕都難以勝任。

AI并非煙囪式孤立的存在，要打造專屬模型，關鍵在于理解業務。豆包大模型可以對用戶內容及行為數據進行深入分析，讓車企更精準地捕捉和理解用戶需求和偏好，這種效果遠勝傳統的市場調研。

“賣好車”的核心環節是篩選用戶，這也是一切市場調研和品牌營銷中最復雜的問題，大模型扮演的角色就是幫助車企撥開迷霧，盡可能接近最真實的信息。

站在用戶的角度，也意味著不用再面對4S店七嘴八舌的推銷，可以更高效地匹配到合適車型。

當汽車行業的競爭越發激烈，新車迭代速度不亞于消費電子，這一代產品新鮮出爐，下一輪變革已經開始。因此每一個有效的用戶反饋都是車企的核心資產，不僅影響著產品的迭代方向，更關系到車企未來的競爭力。

在與賽力斯的合作中，火山引擎通過用戶之聲管理平臺（VOC/Voice of Customers），依托豆包大模型的理解、分類和總結能力，準確推測用戶的情緒，并將用戶的反饋迅速提煉，從而提高業務團隊的決策效率。

賽力斯的用戶之聲管理平臺

電動車重塑了汽車的架構、生產和銷售，AI又開始貫穿其中的每一個環節，這也是為什么馬斯克會說：“與設計一家工廠所需的腦力勞動相比，設計車的腦力勞動不值一提。”

無論是被車載娛樂系統集成的大模型，還是AI云服務對銷售環節的接入，或是不斷引入算法的汽車與自動駕駛研發環節，其核心都是對數據吞吐和處理能力的跨越式提升。

在自動駕駛研發上，特斯拉從外包到自建標注團隊，再到自研自動標注系統，是效率與成本的綜合革命。引入AI大模型進行數據自動化標注，也成為車企紛紛效仿的參考教材。

如何獲取數據，如何處理數據，如何將人工智能引入車內車外的方方面面，恐怕是“AI定義汽車”的語境下，汽車工業正在思考的問題。

當全世界最頂尖的公司都在采購GPU、接入大模型和云服務，重新梳理自己的業務版圖時，其他人自然沒有理由置身事外。

崛起的新勢力

傳統車企在電動化時代的步伐略顯踉蹌，常被視為跟不上轉型節奏，但事實恐怕恰好相反。

無論是電動化還是智能化，老牌車企事實上都相當進取，甚至包括看上去保守異常的豐田。

作為特斯拉早期的投資者，豐田很早就意識到軟件對汽車的重要性。2016年，豐田章男親自從Google請來軟件專家James Kuffner，后者在“安卓之父”Andy Rubin離開后一直領導著機器人團隊。

豐田章男（左）與James Kuffner（右）

James Kuffner履新豐田的首要任務是開發整車操作系統，但這款本應成為豐田應對軟件定義汽車時代的殺手锏，不僅沒有如期推出，反而讓James Kuffner賭上了整個職業生涯。

2022年，豐田自信滿滿的外宣布，將于2025年正式發布汽車操作系統Arene，但華爾街日報不解風情的揭開了真實情況[5]：Arene的交付時間一推再推，豐田內部普遍認為2027年都未必實現。

這是汽車工業在電動化時代的一個縮影：做了所有正確的決策，但得到了一個失望的結果。

電動車系統性創造了一些新的零部件，也系統性消滅了一些舊的零部件。這個過程不僅重構了車企的競爭力，也重構了汽車的價值鏈和產業鏈。

舊的森嚴體系坍塌，新的規則秩序重構。直營銷售這種新的模式、激光雷達這類新的零部件、火山引擎這類新的供應商，都是產業轉型的具體體現。

一方面，開源節流成為汽車廠商的頭等大事。近年來行業整體利潤率不斷下滑，2024年僅有4.1%。汽車市場格局打亂分散，頭部玩家尚未形成，價格戰此消彼長，降本至關重要。

另一方面，新技術研發投入高，而回報率未知。但技術路線尚未收斂，市場格局依然分散，車企不得不砸錢賭未來。

從電動化、智能化，再到AI的全方位深度介入，車企的核心命題是如何重建自身的競爭力。這個過程中，汽車產業鏈也會迎來新的參與者。

換句話說，造車有新勢力，產業鏈同樣也在培育新勢力。

設計一輛實用的車、開發油耗更低的發動機是傳統車企和供應商的看家本領，但建設龐大的算力集群，利用人工智能提高效率，反而是互聯網公司的特長，也是脫胎于字節的火山引擎的傳統優勢項目。

無論是本身的云服務，還是業務覆蓋面以及合作伙伴規模，火山引擎都是公有云大模型服務市場當之無愧的主導者。

按照IDC的口徑，2024年中國公有云上大模型調用量達到114.2萬億tokens。其中，火山引擎以46.4%的市場份額位居中國市場第一，并且超過第二位和第三位的市場份額總和。

作為汽車數字化和智能化的基礎設施，汽車云儼然成為上海車展的吉祥物。而八成的參展汽車品牌背后，都有火山引擎和豆包大模型的身影。

火山引擎在汽車工業的卡位，是汽車智能化轉型的結果，也是中國互聯網產業外溢的表現。原因在于，它并非傳統汽車工業的結晶，反而由互聯網產業孕育，又與新能源汽車深度融合。

普華永道曾做過一組預測數據：汽車行業80%的增量價值將被創新先鋒擁有，20%的增量價值由傳統勢力瓜分。

當AI定義汽車成為時代主題，汽車產業的競爭緯度持續拓寬。在新的價值池中拿下更多市場份額，是所有車企最關鍵的一戰。

火山引擎之于轉型中的汽車工業的意義，也會變得越來越深刻。

全文完，感謝您的耐心閱讀。

參考資料

[1] Porsche Taycan vs Tesla Model S Drag Race: clarification，Top Gear

[2] China Annual Electronic Vehicle Tracker，IDC

[3] 李想不想造車了？理想AI Talk訪談實錄，理想汽車

[4] Ex Tesla CIO Jay Vijayan Builds Tekion To Improve Car Buying Experience，Forbes

[5] The World’s Biggest Carmaker Made a Huge Bet on Tech. Things Went Wrong Fast，The Wall Street Journal

作者：徐珊珊

編輯：李墨天

責任編輯：李墨天