走完 2026 北京车展的十几个展馆，我最大的感受是，车企的高管，笃信是用上「小龙虾」了——本年，若是你的新车没搭个大模子，你齐不好真谛缔造布会。

火山引擎带着豆包通知搭载超 700 万辆车；腾讯发布出行全场景智能体开放平台；科大讯飞推星火智能座舱；面壁智能展示端侧 Agent 框架 EmbodiedClaw，连驰骋新一代 S 级齐在后排塞了一颗端侧多模态大模子 VLM。

更毋庸说华为的鸿蒙座舱 HarmonySpace 6、良马与阿里斡旋定制的 AI 大模子——放眼望去，通盘这个词车展富饶着一种「不 AI，就出局」的蹙迫感。

但若是你简直坐进这些车里，一辆一辆试夙昔，会发现一个略显莫名的事实。

绝大大齐所谓的「AI 座舱」，本体上照旧一个更智能、会聊天的语音助手。

它们不错帮你策画出去某个景点的打卡和网红餐厅阶梯，搭载了大模子才智，也能和你闲聊极端多话题，何况情怀价值给足。然而，在的确「控车」本领，才智依然欠奉——至少在 Q4 之前，的确的 Agent 控车的量产车，可能还送不到糜费者手里。

这就是 2026 年汽车 AI 最中枢的一个断层：东谈主东谈主齐在讲 Agent 上车，但从 Chatbot 到 Agent，中间差的东西，比大大齐东谈主想象的要多得多。

01 东谈主东谈主齐在讲 Agent，但 90% 照旧 Chatbot

两年多之前，大模子上车就如故是车企共鸣，在 2026 年如故不是什么新闻了——它面前是基础设施，而不是端淑的噱头。

豆包（火山引擎）、通义（阿里）、星火（科大讯飞）、腾讯混元、面壁 MiniCPM……简直通盘主流大模子齐在抢汽车的进口。你甚而能在车展的展台上，看到合并家车企，不同家具接入了不同的模子厂商的家具。

的确的问题是：接了大模子之后，体验变了若干？

讯飞也在作念星火智能座舱有筹画｜图片起原：极客公园

我在车延期间跟科大讯飞的东谈主聊，他们的星火大模子（星火智能座舱）也在作念上车有筹画。一个很有代表性的细节是，他们告诉我，面前星火上车作念车控的念念路，是大模子生成指示之后，映射到之前传统语音助手的控车阶梯上。换句话说，AI 的「脑子」是新的，但「动作」照旧旧的。

这不是讯飞一家的作念法。面前行业里绝大大齐「大模子上车」的合作模式，齐是车企调用一个云霄大模子 API，替换掉原来的语音引擎。 对话更天然了，学问更丰富了，情怀识别更好了——但你说一句，它答一句，这照旧 Chatbot 的逻辑。

的确的 Agent 上车应该是什么样的？

火山引擎在此次车展发布会上用了一个很准确的表述：从「回合制问答」到「感知-推理-实行-记挂-学习」的一体化闭环。翻译成东谈主话就是，它不仅仅恢复你的问题，而是能主动感知环境、纠合你的意图、拆奉命务、调用车上的各式才智把事情办完，而且还能记着你的俗例，下次作念得更好。

有一个很陋劣的判断法度，你对车说「我有点闷」。Chatbot 会问你「要不要开窗」；而一个的确的 Agent，应该能联结现时温度、湿度、车速、你的历史偏好、后排有莫得东谈主在寝息，自动作念出一套组合退换——可能是开一条缝的车窗加上调低空调两度再怒放座椅透风。

这个差距看起来不大，但背后触及的工程复杂度，是总计不同量级的。

02 从 Chatbot 到 Agent，差的不是模子，是「底座」

为什么，从「能聊天」到的确「能办事」这样难？

好多东谈主的第一反应是模子不够强。但其实，以面前豆包、通义、星火这些大模子的才智，纠合「我有点闷」这句话的含义，并不是什么难事。的确的瓶颈在另一个场地：大模子再智慧，若是车企不把底层才智开放出来，它也只可陪你聊天。

这就像你请了一个终点智慧的助理，但你不给他公司的系统权限，不让他调动任何资源。他再智慧，也只可坐在那跟你对话。

Agent 上车，最大的挑战就是这个。

一辆车的底层有几千个硬件接口——空调、车窗、座椅、氛围灯、透风、导航、行车信号……这些东西原来是为「按钮」和「触屏」遐想的，不是为 AI 遐想的。你短暂让一个大模子来操作这些东西，它连信号齐拿不到，更别说安全地为止了。

而且，车控不是小事。若是你仅仅陋劣地把接口显露给 AI，让它径直调用，一朝产生安全问题，成果就可能很严重。

是以 Agent 上车的中枢勤奋不是「大模子能弗成纠合我的话」，而是「纠合之后，怎么安全地、精准地、在对的时机帮我把事办了」。

火山引擎和荣威合作的新家具序列「家越 07」｜图片起原：极客公园

在此次车展前后，我真切了解了火山引擎和荣威合作的一套有筹画，叫 CPP 架构。这可能是面前行业里对「Agent 上车」想得最深、作念得最重的一个案例。

CPP 是三个词的缩写：Context、Planner、Pixel。但它不是一个 Agent——它是一个 Agent 的「操作系统」，业内叫 runtime。

先说 Context。

大大齐车载 AI 的「转折文」就是你跟它聊天的纪录。但 CPP 的 Context 作念了一件很激进的事——它把转折文泛化了。不仅仅对话，而是把车表里的通盘信息齐当作 AI 的「感知输入」：9 到 13 路外部录像头、2 到 3 路里面录像头、车辆的通盘传感器信号、用户的长期记挂，甚而豆包 App 上的个东谈主偏好数据。

这个「泛化」听起来陋劣，作念起来极难。因为这些录像头和传感器，原来是为自动驾驶、360 度倒车影像、行东谈主检测这些功能遐想的。你短暂要让座舱 AI 调用它们来判断「后排的小一又友是不是睡着了」，就需要在底层再行买通讯号通谈。荣威能作念到这一步，靠的是七年三代电子电器架构的积存——这不是短期能补的作业。

再说 Planner。

荣威的 CPP 架构｜图片起原：荣威汽车

这是 CPP 最中枢的一层。它不是一个单一的大模子，而是一个多模子互助的「任务策画器」。陋劣的指示（开车窗）走一个轻量快速模子，毫秒级反应；复杂的任务（帮我策画未来的行程）走一个深度念念考模子，允许异步科罚；环境感知（后排有莫得东谈主）走视觉模子。

这里有一个很小巧的遐想叫 pre-tool 和 post-tool。比如你说：「北京鸟巢操纵阿谁什么会议中心隔邻的星巴克，帮我导夙昔。」这个苦求很复杂，AI 需要先纠合「鸟巢操纵的会议中心」是水立方照旧国度会议中心，然后搜索隔邻的星巴克，再设定导航。

若是等它全部算完再恢复你，可能要好几秒——在车里，几秒的千里默就会让东谈主合计它死机了。是以 pre-tool 机制会让 AI 先快速回一句「你说的是水立方吧？我面前帮你找隔邻的星巴克」——这段话说出来的 3 秒钟里，后台另一个并行任务如故在汗漫策画了。算完之后，post-tool 把成果汇总，接向前边的话不绝说。用户感受到的是一段连贯的对话，背后其实是两三个模子在并行职责。

终末是 Pixel——像素级实行。

这才是整套架构里最「重」的一层，亦然最需要主机厂我方来作念的一层。荣威的作念法是把底层两三千个硬件接口，封装成七八百个安全的「服务层」接口。AI 不径直操作底层硬件，而是调用这个服务层。 就像你开着车去按 P 档，它按不下去——不是因为有东谈主告诉你「弗成按」，而是在架构层面就锁死了。

这就是他们里面说的「黑区、灰区、彩区」遐想。彩区，AI 不错尽情施展；灰区，有条件地实行；黑区，比如行驶中的关节安全操作，无论 AI 多智慧齐碰不到。

荣威和火山引擎+豆包的缔造强度超出了行业预期。 荣威的服务层封装如故迭代到第三代，光第三代的研发周期就突出两年半。火山引擎的斡旋缔造团队岑岭期近 200 东谈主。而且这不是火山片面作念的——CPP 的每一层齐需要车企和大模子厂商一谈界说，因为车载场景的需求（蔓延敏锐、安全要求、多东谈主多扮装交互）和手机、电脑上的 AI 总计不同。

但原生有筹画的门槛极高。你需要车企高亢把底层架构怒放，需要大模子厂商真切纠合车载场景，需要两边插足两年以上的斡旋缔造——其中每一项齐难度极大，意愿极低。这亦然为什么通盘这个词行业齐在喊 Agent，但的确落地的简直莫得。

03 MaaS 大战，烧到了汽车上

本领问题以外，Agent 上车，还有另一个看不见的战场——云服务商场的争夺。

汽车座舱正在成为 MaaS 的新战场。不夸张地说，这可能是继公有云之后，中国科技巨头们最热烈的一次 B 端抢滩。

面前至少有四条阶梯在同期跑。

火山引擎和豆包走的是「C 端撬 B 端」的阶梯。豆包 App 日活如故龙套 3 亿，这意味着字节在天然语言交互、情怀识别、个东谈主偏勤学习上积存了海量的用户数据。火山引擎把这套才智打包，推到汽车端，面前搭载量超 700 万辆，袒护 50 多个品牌、145 个车型——这个数字是行业第一。

豆包座舱助手能已矣的才智｜图片起原：极客公园

更首要的是，火山此次发布的「豆包座舱助手」，径直与手机端的豆包 App 买通。这意味着你在手机上考验出来的个东谈主偏好——你心爱被劝慰照旧心爱听干货、你的谈话格调、你常问的问题类型——上车就能无缝继承。这是其他家作念不到的，因为莫得东谈主同期领有一个 3 亿日活的 C 端 AI 利用，和一套 B 端的汽车云服务。

阿里云走的是传统 B 端强客户相关的阶梯。

良马在中国选了阿里斡旋定制 AI 大模子，这是一个象征性事件。阿里云在汽车行业筹商多年，客户基盘塌实，而且在考验基础设施、数据中台方面有深厚积存。

腾讯则选了一条总计不同的路。在车展前一天的 TIMEDAY 大会上，腾讯发布了出行全场景智能体开放平台。他们的逻辑不是「卖模子」，而是「作念底座」——不绑定生态，而是开放才智，让车企在腾讯的平台上我方搭。面前腾讯家具的座舱搭载量超 1800 万辆，在头部车企中浸透率突出 80%。连特斯拉在中国商场，齐选了腾讯来作念微信互联和办法地服务。微信支付、小要领、腾讯舆图——这些生态资源是腾讯的独家护城河。

华为最荒芜，走的是最接近 Tier 1 的阶梯。鸿蒙座舱加乾崑智驾，深度绑定车企，从芯片到操作系统到利用层全部自研。

在这个步地里，火山引擎的位置很秘籍。

极客公园在车延期间参加了火山引擎的媒体群访。火山引擎高管在被问到「是否想作念华为那样的大模子上车 Tier 1」时，明确说了「不想」。但你看他们实验在推的东西——「豆包座舱助手」是齐全的产等级拜托，跟豆包 App 互联互通，年内量产——这如故远远超出了一个「API 供应商」的畛域。

嘴上说不作念 Tier 1，体魄很栽植。

更有真谛的是他在群访中对通盘这个词行业的评价——一句很跑马观花的话：「东谈主才密度较低。」翻译一下，就是火山和字节，合计我方在这个赛谈上是「降维打击」。

这种自信不是莫得真谛真谛的。

字节系有两个别东谈主莫得的东西：一个是豆包 App 积存的海量交互数据和情怀模子（3 亿日活不是白来的），另一个是本日头条和抖音体系千里淀的，内容数据和信息清洗才智。这些钞票用在车载场景里——比如让 AI 带你作念冥想，它从网上学来冥想的过程、话术、配乐，然后联结车内的氛围灯和座椅退换——这种跨域才智不是传统汽车供应商能复制的。

但火山也有我方的短板。

火山引擎在北京车展的展台｜图片起原：极客公园

700 万辆搭载量天然是「第一」，但其中大部分是法度 API 接入，的确作念到 CPP 级别深度合作的标杆客户，还在打造中。数据面子，但深度还不够。 这亦然为什么火山高管在群访中反复强调「ToC 的用户体验」和「社会价值」，而对短期交易闭环的问题打了好多太极。

这场 MaaS 大战的本体，其实不是谁的模子更强——的确的赢输手是谁能把「服务闭环」作念得更深。 火山的上风是 C 端生态和内容数据，阿里的上风是 B 端客户相关和云基础设施，腾讯的上风是外交生态和支付。

谁能赢？现鄙人论断还太早。但有少许不错笃信：Agent 上车这件事，正在把汽车产业的竞争维度从「硬件制造」拉，向「软件生态」。

而在这个新战场上，传统车企的话语权，可能比他们想象的要小。

尽管车展上 Agent 上车的声量震天响，正经看，面前的确的 AI 原生架构，在行业里简直莫得量产拜托的案例。即即是合作了一年半的荣威和火山，也才走到 CPP 的 runtime 层，的确能控车、能主动服务、能抓续学习的智能助手，展望最快也要到本年年底才智跟用户碰面。

但这未必阐发了一件事：环球终于不再喜跃，仅仅给车里塞一个聊天机器东谈主了。

从 Chatbot 到 Agent，从「接 API」到「建 runtime」，从「语音助手」到「整车大脑」——这条路确乎很长。但至少在这一届北京车展上，咱们如故看到了行业转机的信号，而一朝 Agent 上车的才智，给糜费者带来跨时间的体验，汽车行业无疑会再次迎来锋利的进化。

毕竟，在中国这个神奇的商场上，即即是大爷大妈，齐是会拿着电脑让东谈主帮手装「小龙虾」的。

本文起原：极客公园开云体育(中国)官方网站

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