百億入局大模型，車企究竟在賭什么？

"不謀全局者，不足謀一域。"

作者｜流過

出品｜極新

7月19日的WAIC汽車AI專場上，比亞迪、小鵬、理想發布了各自的自研車載全域大模型。通用大模型賽道熱度持續升溫的同時，頭部造車企業也在重點關注車載專用AI，累計研發投入都已經突破了上百億。

國產車企集體下場自研大模型，意味著車載AI已經成為了AI落地規模最大的終端場景之一。

但我們現在需要搞清楚一個問題：車企花上百億自研車載全域大模型，只是為了優化車內語音交互嗎？

1

全域打通，車載AI遠不止是座艙升級

如果把車載大模型當成一個更聰明的語音助手，那你可就低估它了。市面上不少車型在裝上基礎版的大模型后，能連續對話、能回答你的問題，很顯然這遠不止一個語音助手這么簡單。

新一代車載全域AI真正的獨特之處，在于能將座艙、智駕、車路協同三方面融會貫通。

除了獨立的娛樂功能，車載AI能把感知攝像頭拍到的路況、車內乘客的狀態、車輛的各種數據，全都匯進同一個大模型里。在我們開車的路上，模型能根據路況調整駕駛策略，能根據乘客狀態自動調節空調溫度，還能根據車路協同的情況預知風險。過去座艙只負責影音、智駕只負責開車，而現在，兩套系統能相互配合，給用戶更好的體驗。

以前不少車企習為了省錢省事，通常會用外部通用大模型來快速裝車。但通用大模型并不是為車設計的，因為它響應慢、場景不適配、車端算力跑不動，而且數據安全也是個問題。也正因為這些缺點，頭部車企才轉向自研輕量化的車載專用模型，不想被通用方案"一刀切"。

這么看，智能汽車確實正在變成一個能感知、能決策的移動智能空間。但仔細一想，上百億砸進去，真想讓車載大模型大規模落地，仍舊有不少困難需要克服。

2

車載全域大模型，能解決哪些老問題？

智能電動車行業有幾個長期解決不了的麻煩。

座艙和智駕不懂配合首當其沖。座艙語音只負責影音空調，自動駕駛系統自己跑自己的，兩邊交流幾乎等于零，想讓兩者配合工作只能分開下指令。

交互能力有限也是關鍵麻煩。傳統車機語音只能聽懂提前設置好的命令，遇到復雜場景很難勝任。

以上兩個麻煩還是其次，端側算力一根筋兩頭堵才是真正的麻煩。通用大模型太大，直接放車上成本高、延遲大；用輕量小模型，能力又縮水，很難找到合適的模型。

要解決這幾個問題，只能靠車企自研全域大模型。全域架構能把車內所有數據鏈路打通，動態感知車內外環境，輕量化模型適配車載芯片，理論上座艙和智駕能一體化調度。

這些痛點其實并非新發現，之前業內就試過中間件、多系統聯動這些改良辦法，但都不盡如人意。全域大模型真正的獨特之處，在于只用一套統一的模型底座就能搞定所有事，而不是幾個系統東拼西湊，毫無關聯。

這套方案最后能不能成功，還需要看兩個關鍵指標：車端部署成本能不能壓下來，極端情況下模型決策靠不靠譜。目前這兩個問題，等車輛大規模上路實測才能驗證。

3

看得見的研發投入，看不見的落地成本

很多人直觀的感受是：既然車企有上百億的投入，其產品競爭力肯定配得上它的成本，能讓對手望塵莫及。

那讓我們先算一筆賬，一套成熟的自研車載大模型，需要養算法團隊、買算力、長期路測迭代。百億僅僅只是起步，此后每年還得持續往里砸錢做更新。

除此之外，還有幾筆看不見的成本。

首先是硬件適配。全域大模型對車載芯片算力要求更高，老車的硬件跑不動，新模型只能裝在新車上。老車主享受不到大模型帶來的便利，車企就得想辦法同步迭代硬件方案。

其次是行車安全紅線。座艙娛樂出點小錯問題不大，但自動駕駛直接跟車主的安全掛鉤。大模型面對路上的突發狀況，一旦推理錯誤或誤判，后果很嚴重。因此，車企需要建立一套非常嚴苛的安全體系來杜絕自動駕駛的一切出錯可能，否則后果將是無可挽回的。

最后是用戶體驗分層的問題。很多普通車主的核心需求還是代步，搞這么多復雜的功能，到底是不是剛需？過度智能化反而可能抬高操作門檻，弄巧成拙。

這些隱性成本疊加下來，百億投入的車載大模型能不能符合消費者真正的需求，還真不好說。

4

車企入局AI，產業邏輯正在改寫

（圖片來源于互聯網）

車載大模型的發布或許是整個智能汽車產業格局轉變的信號。

在過去的智能汽車產業鏈里，AI大模型是由科技公司負責的，車企更多的是扮演硬件制造商和采購方的角色。但當比亞迪、小鵬、理想這些頭部車企逐漸開始花重金自研模型時，車企也就隨之正式成了AI賽道的核心玩家。在可預見的未來，車企會手握車輛終端和大量的真實道路數據，自研專用大模型，打造自己的獨特優勢。車企不再只是AI的使用者，而是技術研發的主體。

不過這條賽道的競爭也同樣激烈。地平線、毫末智行這些自動駕駛科技公司在大力推行自己的車載方案，通用大模型廠商也在出輕量化的車端版本。雖然車企有終端場景的優勢，但在大模型算法人才和技術的積累上，還有很大的追趕空間。

5

智能座艙變身移動智能空間，但全面普及尚需時日

技術方向已經明確了——打通座艙、智駕、車路協同，讓汽車從代步工具變成移動智能空間，這確實是行業公認的趨勢。但想讓車載AI大規模普及，還得跨幾道門檻：車企需要平衡算力需求和制造成本，建立完善的安全體系來防止模型誤判，理順數據采集和使用的合規問題，找到用戶真正的剛需，而不只是一昧的胡亂堆料。

WAIC上這一波集中亮相，宣告車載AI賽道正式進入爆發期。各大車企百億級的投入，也已經拉開了這場競賽的序幕。留給我們的思考題是：車載大模型什么時候量產裝車？搭載車型賣多少錢？長期上路實測的是否能保證穩定、安全？只有搞清楚這些問題的答案，才能讓我們判斷車載AI到底只是個營銷概念，還是真的能改變智能汽車的競爭力。

這些問題都還需要時間，不妨拭目以待。

更多干貨分享敬請注我們的公眾號與視頻號~超多精彩對話內容等待您的解鎖！