北京
這個善變的世界，從來都不曾兌現滄海桑田、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，一度成為蹭熱點蹭習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突變？
技術永不眠。
從依賴穿孔紙帶和字符命令的笨拙，到鼠標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，再到以多模態信息為輸入輸出、以Agent為交互界面的自然無感交互，人機交互技術已經經歷了四代躍遷。
智能座艙交互的終極形態，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“我有點熱”，甚至副駕與后排隨口的閑聊，都應被系統精準捕捉，并轉化為貼心的服務。
這要求座艙AI必須具備強大的多模態感知與融合理解能力。
這恰恰是強于語言、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的超強能力。
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，而是多模態感知。
對此洞若觀火的小鵬汽車，一開始就選擇死磕端側視覺語言模型VLM，而非跟進DeepSeek熱潮。
個中關鍵就在于，自然的人機交互需要的多模態感知，和以語言能力為主的DeepSeek之間存在巨大的信息模態鴻溝。
在很多汽車產品的座艙場景里，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、騰訊龐大的內容生態與業務場景中。
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容，處理淘寶海量商品圖文、理解優酷視頻內容、解析高德地圖導航與生活服務請求。
這些日常任務迫使BAT（這里的B是字節ByteDance，而非百度Baidu）必須發展出融合視覺、語音、文本的多模態能力，才能從復雜、動態的交互中推斷用戶的真實意圖與潛在需求。
在座艙場景下，多模態能力強大意味著能同時處理語音、視覺、文本，通過上下文融合進行跨模態對齊，并具備結合物體識別與物理常識的動態意圖解析能力。
這種結合通用常識的動態意圖解析能力，正是座艙從L2級功能響應邁向L3級主動服務的核心突破點。
憑借著強大的原生多模態能力，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的競爭焦點發生了轉移。
我們再也回不去了，對不對？
今天的座艙AI競爭，已從單點模型的智商比拼升級為模型-平臺-生態三位一體的系統化戰爭。
L3級座艙不僅需要感知世界的多模態能力，更需要完成“感知-理解-決策-服務”閉環的能力。
而這種能力，取決于大模型及其背后的生態與Agent智能體體系。
在這方面，DeepSeek的短板同樣相當明顯。
作為一個致力于AGI的初創模型公司，DeepSeek以其純粹、專注的模型研發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。
訂咖啡、會員續費、規劃包含充電的復雜行程、與智能家居聯動等等，這些任務的執行依賴于與無數外部服務API的打通、對各類應用邏輯的深度理解以及穩定的生態協作關系。
這些，也正是DeepSeek的軟肋。
相較之下，阿里巴巴、字節跳動、騰訊本身就是由無數超級App和復雜服務構成的數字帝國。
豆包身后是抖音、今日頭條、飛書等構成的龐大內容與服務矩陣；
騰訊混元與微信、QQ、騰訊視頻、音樂、地圖等國民級應用血脈相通；
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惠信息，還能直接調用微信接收到的好友聚餐地址，在車機端無縫流轉導航，通過騰訊地圖規劃路線，并協同小程序完成提前預訂餐廳、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，車企有著獨到的優勢。
所以，阿里巴巴的打法稍有不同，它與斑馬智行聯合打造了“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，智己汽車聯合斑馬智行、餓了么打造了AI外賣智能體，聯合飛豬、淘票票打造了AI票務智能體，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（參數丨圖片），在交互、場景、地圖、AI、生態等多個層面的全方位升級，都是元神AI智能體技術賦能車企的持續落地。
當座艙的競爭維度從單一的大模型躍遷至Agent智能體時，系統生態的協同力就成了豆包、騰訊與阿里大模型大殺四方的核心邏輯。
因為，它們帶來的不只是一個大模型，而是三支能隨時調用數字帝國資源、且有不同資源特長的Agent軍團。
隨著多模態能力、Agent技術的加速成熟，智能座艙正在快速進化為承載多模態交互與場景化服務的智能空間。 這個空間，需要能夠進行全場景感知、理解、并能驅動全周期服務閉環的AI大腦。 這個戰場，屬于那些既看得見、聽得懂，更能調動千軍萬馬來服務的全能型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座艙發生了范式革命！
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