走完 2026 北京车展的十几个展馆，我大的感受是，车企的管，坚信是用上「小龙虾」了——本年，淌若你的新车没搭个大模子潜江铁皮保温施工队，你王人不好真谛开采布会。

火山引擎带着豆包通知搭载 700 万辆车；腾讯发布出行全场景智能体盛开平台；科大讯飞星火智能座舱；面壁智能展示端侧 Agent 框架 EmbodiedClaw，连驰骋新代 S 王人在后排塞了颗端侧多模态大模子 VLM。

无用说华为的鸿蒙座舱 HarmonySpace 6、良马与阿里聚会定制的 AI 大模子——放眼望去，扫数这个词车展实足着种「不 AI，就出局」的要紧感。

但淌若你确实坐进这些车里，辆辆试曩昔，会发现个略无言的事实。

大渊博所谓的「AI 座舱」，本体上如故个智能、会聊天的语音助手。

它们不错帮你绸缪出去某个景点的卡和网红餐厅阶梯，搭载了大模子智商，也能和你谈天十分多话题，而况厚谊价值给足。然则，在信得过「控车」活动，智商依然欠奉——至少在 Q4 之前，信得过的 Agent 控车的量产车，可能还送不到耗尽者手里。

这就是 2026 年汽车 AI 中枢的个断层：东说念主东说念主王人在讲 Agent 上车，但从 Chatbot 到 Agent，中间差的东西，比大渊博东说念主设想的要多得多。

01 东说念主东说念主王人在讲 Agent，但 90 如故 Chatbot

两年多之前，大模子上车就还是是车企共鸣，在 2026 年还是不是什么新闻了——它当今是基础设施，而不是娴雅的噱头。

豆包（火山引擎）、通义（阿里）、星火（科大讯飞）、腾讯混元、面壁 MiniCPM……实在扫数主流大模子王人在汽车的进口。你甚而能在车展的展台上，看到同车企，不同产物接入了不同的模子厂商的产物。

信得过的问题是：接了大模子之后，体验变了几许？

讯飞也在作念星火智能座舱案｜图片开始：客公园

我在车延期间跟科大讯飞的东说念主聊，他们的星火大模子（星火智能座舱）也在作念上车案。个很有代表的细节是，他们告诉我，面前星火上车作念车控的想路，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「当作」如故友的。

这不是讯飞的作念法。面前行业里大渊博「大模子上车」的合作模式，王人是车企调用个云霄大模子 API，替换掉原来的语音引擎。 对话天然了，学问丰富了，厚谊识别好了——但你说句，它答句，这如故 Chatbot 的逻辑。

信得过的 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个很准确的表述：从「回合制问答」到「感知-理-推行-追忆-学习」的体化闭环。翻译成东说念主话就是，它不仅仅回复你的问题，而是能主动感知环境、贯通你的意图、废除名务、调用车上的多样智商把事情办完，而且还能记取你的习尚，下次作念得好。

有个很简便的判断圭臬，你对车说「我有点闷」。Chatbot 会问你「要不要开窗」；而个信得过的 Agent，应该能吞并刻下温度、湿度、车速、你的历史偏好、后排有莫得东说念主在休眠，自动作念出套组合诊疗——可能是开条缝的车窗加上调低空调两度再开座椅透风。

这个差距看起来不大，但背后触及的工程复杂度，是不同量的。

02 从 Chatbot 到 Agent，差的不是模子，是「底座」

为什么，从「能聊天」到信得过「能工作」这样难？

许多东说念主的反应是模子不够强。但其实，以面前豆包、通义、星火这些大模子的智商，贯通「我有点闷」这句话的含义，并不是什么难事。信得过的瓶颈在另个地：大模子再智谋，淌若车企不把底层智商盛开出来，它也只可陪你聊天。

这就像你请了个很是智谋的助理，但你不给他公司的系统权限，不让他篡改任何资源。他再智谋，也只可坐在那跟你对话。

Agent 上车，大的挑战就是这个。

辆车的底层有几千个硬件接口——空调、车窗、座椅、氛围灯、透风、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。你片刻让个大模子来操作这些东西，它连信号王人拿不到，别说安全地为止了。

而且，车控不是小事。淌若你仅仅简便地把接口贯通给 AI，让它平直调用，旦产生安全问题，成果就可能很严重。

是以 Agent 上车的中枢难熬不是「大模子能不成贯通我的话」潜江铁皮保温施工队，而是「贯通之后，何如安全地、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产物序列「越 07」｜图片开始：客公园

在此次车展前后，我入了解了火山引擎和荣威合作的套案，叫 CPP 架构。这可能是面前行业里对「Agent 上车」想得、作念得重的个案例。

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

先说 Context。

大渊博车载 AI 的「高下文」就是你跟它聊天的记载。但 CPP 的 Context 作念了件很激进的事——它把高下文泛化了。不仅仅对话，而是把车表里的扫数信息王人当作 AI 的「感知输入」：9 到 13 路外部录像头、2 到 3 路里面录像头、车辆的扫数传感器信号、用户的恒久追忆，甚而豆包 App 上的个东说念主偏好数据。

这个「泛化」听起来简便，作念起来难。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、行东说念主检测这些遐想的。你片刻要让座舱 AI 调用它们来判断「后排的小一又友是不是睡着了」，就需要在底层重新通讯号通说念。荣威能作念到这步，靠的是七年三代电子电器架构的积蓄——这不是短期能补的作业。

再说 Planner。

荣威的 CPP 架构｜图片开始：荣威汽车

这是 CPP 中枢的层。它不是个单的大模子，而是个多模子合营的「任务绸缪器」。简便的指示（开车窗）走个轻量快速模子，毫秒反馈；复杂的任务（帮我绸缪来日的行程）走个度想考模子，允许异步科罚；环境感知（后排有莫得东说念主）走视觉模子。

这里有个很小巧的遐想叫 pre-tool 和 post-tool。比如你说：「北京鸟巢傍边阿谁什么会议中心隔邻的星巴克，帮我曩昔。」这个申请很复杂，AI 需要先贯通「鸟巢傍边的会议中心」是水立如祖国会议中心，然后搜索隔邻的星巴克，再设定航。

联系人：何经理

淌若等它沿路算完再回复你，可能要好几秒——在车里，几秒的千里默就会让东说念主以为它死机了。是以 pre-tool 机制会让 AI 先快速回句「你说的是水立吧？我当今帮你找隔邻的星巴克」——这段话说出来的 3 秒钟里，后台另个并行任务还是在狂计算了。算完之后，铝皮保温post-tool 把成果汇总，接向前边的话延续说。用户感受到的是段连贯的对话，背后其实是两三个模子在并诳骗命。

后是 Pixel——像素推行。

这才是整套架构里「重」的层，亦然需要主机厂我方来作念的层。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 抗击直操作底层硬件，而是调用这个服务层。 就像你开着车去按 P 档，它按不下去——不是因为有东说念主告诉你「不成按」，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 不错尽情发达；灰区，有条件地推行；黑区，比如行驶中的重要安全操作，论 AI 多智谋王人碰不到。

荣威和火山引擎+豆包的开采强度出了行业预期。 荣威的服务层封装还是迭代到三代，光三代的研发周期就过两年半。火山引擎的聚会开采团队峰期近 200 东说念主。而且这不是火山单面作念的——CPP 的每层王人需要车企和大模子厂商起界说，因为车载场景的需求（蔓延敏锐、安全要求、多东说念主多角交互）和手机、电脑上的 AI 不同。

但原生案的门槛。你需要车企本旨把底层架构开，需要大模子厂商入贯通车载场景，需要双参加两年以上的聚会开采——其中每项王人难度大，意愿低。这亦然为什么扫数这个词行业王人在喊 Agent，但信得过落地的实在莫得。

03 MaaS 大战，到了汽车上

时间问题以外，Agent 上车，还有另个看不见的战场——云服务市集的争夺。

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，科技巨头们猛烈的次 B 端滩。

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 日活还是打破 3 亿，这意味着字节在天然语言交互、厚谊识别、个东说念主偏勤学习上积蓄了海量的用户数据。火山引擎把这套智商包，到汽车端，面前搭载量 700 万辆，掩盖 50 多个、145 个车型——这个数字是行业。

豆包座舱助手能兑现的智商｜图片开始：客公园

要紧的是，火山此次发布的「豆包座舱助手」，平直与手机端的豆包 App 通。这意味着你在手机上考核出来的个东说念主偏好——你可爱被劝慰如故可爱听干货、你的语言立场、你常问的问题类型——上车就能缝接收。这是其他作念不到的，因为莫得东说念主同期领有个 3 亿日活的 C 端 AI 应用，和套 B 端的汽车云服务。

阿里云走的是传统 B 端强客户联系的阶梯。

良马在选了阿里聚会定制 AI 大模子，这是个记号事件。阿里云在汽车行业策动多年，客户基盘塌实，而且在考核基础设施、数据中台面有厚积蓄。

腾讯则选了条不同的路。在车展前天的 TIMEDAY 大会上，腾讯发布了出行全场景智能体盛开平台。他们的逻辑不是「模子」，而是「作念底座」——不绑定生态，而是盛开智商，让车企在腾讯的平台上我方搭。面前腾讯产物的座舱搭载量 1800 万辆，在头部车企中浸透率过 80。连特斯拉在市集，王人选了腾讯来作念微信互联和主视力服务。微信支付、小圭表、腾讯舆图——这些生态资源是腾讯的护城河。

华为特殊，走的是接近 Tier 1 的阶梯。鸿蒙座舱加乾崑智驾，度绑定车企，从芯片到操作系统到应用层沿路自研。

在这个形式里，火山引擎的位置很高明。

客公园在车延期间参加了火山引擎的媒体群访。火山引擎管在被问到「是否想作念华为那样的大模子上车 Tier 1」时，明确说了「不想」。但你看他们执行在的东西——「豆包座舱助手」是圆善的产物录用，跟豆包 App 互联互通，年内量产——这还是远远出了个「API 供应商」的规模。

嘴上说不作念 Tier 1，身体很古道。

特等想的是他在群访中对扫数这个词行业的评价——句很跟走马看花的话：「东说念主才密度较低。」翻译下，就是火山和字节，以为我方在这个赛说念上是「降维击」。

这种自信不是莫得真谛的。

字节系有两个别东说念主莫得的东西：个是豆包 App 积蓄的海量交互数据和厚谊模子（3 亿日活不是白来的），另个是本日头条和抖音体系千里淀的，内容数据和信息清洗智商。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经由、话术、配乐，然后吞并车内的氛围灯和座椅诊疗——这种跨域智商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｜图片开始：客公园

700 万辆搭载量天然是「」，但其中大部分是圭臬 API 接入，信得过作念到 CPP 别度合作的标杆客户，还在造中。数据顺眼，但度还不够。 这亦然为什么火山管在群访中反复强调「ToC 的用户体验」和「社会价值」，而对短期买卖闭环的问题了许多太。

这场 MaaS 大战的本体，其实不是谁的模子强——信得过的输赢手是谁能把「服务闭环」作念得。 火山的势是 C 端生态和内容数据，阿里的势是 B 端客户联系和云基础设施，腾讯的势是酬酢生态和支付。

谁能赢？现鄙人论断还太早。但有点不错细目：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，可能比他们设想的要小。

尽管车展上 Agent 上车的声量震天响，寂静看，面前信得过的 AI 原生架构，在行业里实在莫得量产录用的案例。即就是合作了年半的荣威和火山，也才走到 CPP 的 runtime 层，信得过能控车、能主动服务、能执续学习的智能助手，瞻望快也要到本年年底才智跟用户碰面。

但这赶巧清晰了件事：大终于不再振作，仅仅给车里塞个聊天机器东说念主了。

从 Chatbot 到 Agent，从「接 API」到「建 runtime」，从「语音助手」到「整车大脑」——这条路照实很长。但至少在这届北京车展上，咱们还是看到了行业转念的信号，而旦 Agent 上车的智商，给耗尽者带来跨时期的体验，汽车行业疑会再次迎来历害的进化。

毕竟，在这个神奇的市集上，即就是大爷大妈，王人是会拿着电脑让东说念主赞理装「小龙虾」的。

本文开始：客公园

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