曾有不少从业者向雷峰网坦言，" 车展上，你到处可以见到各式各样的‘龙虾’。"
以 " 龙虾 " 为代表的新一代 Agent 开始进入车内，代表着 AI 从 " 功能控制 " 转向 " 情感陪伴 " 与 " 主动服务 "。热闹之余，一个最朴素、最本质的问题一直摆在整个行业面前：什么才是车企愿意深度合作、用户日常高频使用的座舱 AI？
座舱 AI 赛道的困局
座舱 AI 并不是一个新概念，至少在大模型问世之前，座舱的交互感和体验感还远远不够。大模型到来后，让座舱 AI 上了一个台阶并走出两条不同的发展路线：通用大模型跨界上车、部分车企自研模型。
首先，通用大模型跨界玩家，底层 AI 功底十分扎实。依托海量互联网数据训练，它们在日常聊天、知识问答、长文本理解、多轮对话上能力出众，云端算力、语义理解基础十分强大，能快速搭建起车机基础语音交互，接口调用方便，上线速度快。
但问题也很明显：通用能力很强，可偏偏缺少汽车专属的行业功底。这类模型日常处理互联网信息得心应手，训练数据大多是百科、资讯、生活常识，对于汽车内部复杂的整车逻辑、细微的车控细节、车内专属场景、行车过程中的各类专属需求，了解得并不深入。
很多用车里的细碎需求就能直接暴露短板，比如大家日常高频用到的空调出风口调节、出风角度、座椅精细调节、氛围灯分区控制等等。
用户随口说一句 " 别让空调风直吹脸 "" 只开脚部出风口，关掉侧面风口 "，很多通用大模型上车方案都没法精准听懂，更没法精准控制硬件。
而另一边是车企自研座舱模型。车企深耕汽车行业多年，整车制造、底盘调校、车身底层权限、车辆全周期数据都是自家优势，汽车内部所有硬件逻辑、车控协议、功能细节，所有关于车的 "know how"，都是沉淀多年的经验。
但想要从零搭建顶级大模型底座难度极高、投入巨大、周期漫长，模型更新速度远远赶不上互联网 AI 的迭代节奏。而且自研模型大多只适配自家车型，体系相对封闭，想要拓展外部生态、跨车型通用适配，难度不小。
简单总结就是：通用大模型缺车载深度，车企自研缺 AI 底层上限。行业需要兼有顶级 AI 底座，又能吃透汽车场景、打通全域智能、能大规模装车落地的第三条路线。
如何打造一个可用、好用的座舱 AI?
2023 年左右，业界在探索大模型上车时，火山引擎做的最核心的一件事就是用 function call 去替换传统的 " 意图分域 + 多 Agent" 的语音助手架构。
当时，火山引擎的这一想法十分激进。很多同行直言，" 让一个模型去调用 1000 个外部工具基本做不到。" 但这种死磕的做法，也让火山积累了很多经验。
而第二件事则是，火山引擎开始引入环境变量，知道这些工具在不同的状态下应该如何用。到了 2024 年，火山引擎做的主要工作是基于端状态的车控。例如，窗户有缝隙或者座椅加热时，车内的温度应该如何调整，这里面就涉及到很多与车厂、车型配置的 "know-how"。
杨立伟表示，" 想让模型很好的使用所有原子能力，就要给模型比较清晰的定义，让模型能真正理解它。识别信号灯颜色、控制空调风速大小，这些能力都需要一起和车厂共同碰撞和共创。"
基于海量真实车载场景数据、行车数据、车控指令、车内交互场景，火山引擎对模型做了专门的汽车专项训练和端侧轻量化优化。小到空调出风口风向、座椅细微调节、车内各类精细功能控制，大到行车场景、道路环境、驾乘习惯，全部做了深度适配打磨，具备了联动智驾功能的能力，帮助驾驶 Agent 更好地理解用户需求和环境变化。
经过数年的打磨，4 月 24 日，北京车展开幕首日，火山引擎发布基于 Agentic AI 架构的新一代汽车 AI 解决方案，将对话推理引擎、目标驱动引擎、学习成长引擎三大引擎融入统一的 " 汽车大脑 "，通过一个 AI 大脑深度联动整车，打通车控、智驾、导航、座舱等关键功能域，实现 " 感知 - 推理 - 执行 - 记忆 - 学习 " 一体化闭环。
我们可以设想一个场景：在传统的座舱 AI 里，我们说 " 后排的孩子是不是睡了 "，车机助手会回答 " 睡了 "，没有后续动作，显得非常机械。
但是，在 " 基于目标的持续任务 " 能力加持下，火山引擎的座舱 AI 助手会做这么几件事：
首先，AI 助手会识别孩子的状态，如果睡着了，会自主降低空调风速、关闭车窗、调节灯光并放低座椅角度，这就涉及到一些跨域打通的事情，真正像人一样去做事，把复杂、多步骤、跨场景的事情从头到尾帮你办完。
其次，如果孩子睡醒了哭闹，AI 助手会根据后排孩子的状态，选用合适的方式进行陪伴：唱歌、放他最喜欢的动画片、讲故事、做游戏，想妈妈了模仿妈妈的口吻安抚他。考虑到用户驾驶状态，火山引擎的座舱 AI 助手还会通过生成式 UI 渲染宝宝的可视化状态，让用户一眼明白。
在三大引擎的支撑下，火山引擎的座舱 AI 更像是一个有智商、有感情、有持续学习能力的 " 类人 " 体。
值得注意的是，本次车展的 " 含虾量 " 很高，各种座舱 AI 公司和芯片公司都推出自己的专属龙虾。在这股潮流下，火山引擎如何将 AI 能力输送给行业？
杨立伟表示，火山引擎将以 Agentic AI 技术为核心提供多元化的合作方案，主要包括 AI 座舱套件方案、豆包座舱助手方案两大解决方案。
前者可以根据车企需求灵活输出能力：既可以输出豆包大模型底层能力，也可以无缝对接整车功能调用与全品类知识，还可以输出火山引擎的交互、工具、生态类的 Agent。这就有点类似于乐高积木，大家可以根据需求搭建自己的智能体。
后者则是完整的产品级交付，以统一的汽车 " 大脑 " 深入联动整车能力，并与手机豆包 APP 互联互通、能力共同进化，年内将有合作车型量产落地。
在一些业内人士看来，火山引擎的两种模式具备更大的 " 开放性 " ——头部车企可以做深度联合定制，打通全系统能力；中小车企可以轻量化快速接入，低成本完成智能化升级，无需复杂二次开发。
杨立伟表示，" 两种方案聚焦做好产品体验，暂不考虑商业模式与复制问题，而且还会投入高密度的人才持续打磨。"
目前，100% 主流车企都已携手火山引擎布局 AI 创新，能力不局限于座舱，更是覆盖座舱、智驾、整车研发、品牌营销、用户服务、企业数字化全流程，全方位帮车企做智能化升级。
从数据来看，搭载豆包大模型的智能汽车已经突破 700 万台，覆盖超 50 个汽车品牌、145 款量产车型，豆包大模型智能车搭载量稳居行业第一，跨品牌适配能力经过大量市场验证。
更关键的是真的有人用、高频在用，豆包大模型日均完成超 3000 万次座舱交互和服务闭环。
本届车展期间，梅赛德斯 - 奔驰纯电 GLC、上汽奥迪 E7X、上汽大众 ID. ERA 9X、奇瑞星途 EX7、一汽红旗 HS6 PHEV、别克至境 E7、荣威家越等多款搭载豆包大模型的重磅新车亮相，带来全新的智能体验。
座舱 AI 行业终将回归 " 实用 " 本质
2026 年，座舱 AI 将会是 " 去魅之年 "，从演示泡沫走向实用落地。有调研显示，智能座舱在购车决策中仅排第 9 位，这并不表示用户不重视座舱，而是上一个时代的座舱不够智能、不够好用。
但随着汽车智能化程度越来越高，智能座舱的关注度持续升高。摆在我们眼前的一个现实问题：什么才是车企和用户真正想要的座舱 AI？
答案其实很简单——座舱 AI 一定要是一个更聪明、更鲜活、更普适的 " 出行助手 "。
作为首次登陆北京车展整车馆的独立参展方，火山引擎从以往幕后技术赋能，走到台前完整展示全栈能力。站在整个行业视角来看，本届北京车展也是座舱 AI 赛道的分水岭和新的起点。座舱 AI 终将不再是整车锦上添花的附加功能，慢慢变成汽车与生俱来的核心能力。
回望智能汽车产业的迭代之路，从传统燃油车的 " 三大件 " 到新能源时代的智能化升级，行业的核心竞争力早已完成迭代跃迁。
如今，一个清晰的行业共识正在形成：智能车的 " 新三大件 "，已然定格为宁德的电池、华为的智驾、火山引擎的智能座舱，三者共同构筑起智能汽车的核心竞争力底座，形成了 " 能量供给 - 安全驾驶 - 智能交互 " 的闭环。
未来，随着 " 新三大件 " 成为行业标配，智能汽车将真正摆脱参数内卷，步入 " 体验为王 " 的全新阶段。雷峰网
