豆包大模型上车，AI原生汽车真的来了吗？

“AI 原生汽车”最近开始频繁出现在车企的发布会里。

从过去的智能座舱、大模型上车，到如今的“AI 原生”，行业其实尚未形成真正统一的定义。把一个大语言模型接入车机并不难，聊天、查信息已属于标准配置。真正的门槛在于：AI 能否深入整车底层，理解车辆状态、用户意图与真实物理场景，并进一步调用底盘、车控、导航等硬件能力。

近期开启预售的荣威家越 07 提供了一个观察样本。新车预售价 13.78 万至 15.28 万元，首发搭载字节跳动豆包座舱助手，并引入 Momenta R7 世界模型。十年前，荣威 RX5 曾凭借“互联网汽车”概念打开市场；如今行业全面转向 AI，车企同样希望抓住技术叙事切换的窗口。

AI 开始接管整车功能？

大模型上车在今天已不再稀缺。常规的聊天、文案生成或找餐馆，主要依赖通用模型的内置能力，很容易被各大品牌迅速复刻。拉开体验差距的关键，在于模型能否有效调度整车硬件。

家越 07 的做法是让豆包座舱助手打通整车 2000 多个面向服务的架构（SOA）接口。结合视觉感知、连续对话与大模型推理，系统能将模糊指令拆解为复合操作。例如当乘客说“有点累”，座舱会自动结合当前乘车状态，同步调节座椅靠背、启动按摩、切换空调风向及氛围灯模式。

上汽乘用车副总经理兼销售公司总经理张亮表示，上汽 3.0 电子电气架构可对这 2000 多个信号实现一体化管理。大模型无法天然理解整车工程逻辑，需要车企先打通底层架构，开放功能接口并建立清晰的安全边界。内部将这种软硬件协同机制比作“双螺旋”。若该机制走向成熟，用户将不再需要记忆复杂层级的系统菜单或机械的固定语音指令。

距离“原生”仍有距离

尽管功能不断拓展，“AI 原生”依然是一个容易被过度包装的概念。

若只是在应用层接入豆包、DeepSeek 或其他模型，很难建立长期壁垒。上汽荣威品牌事业部总经理钱漾认为，硬件是根基，软件是能力，关键在于二者的深度整合。

从技术架构来看，当前方案更接近“AI 向整车控制层渗透”，而非真正的 AI 原生。真正的原生系统要求 AI 在底层芯片、电子电气架构与交互框架的设计之初便作为核心中枢介入。目前的做法，绝大多数仍是在既有的电子电气平台与车控架构上做外挂式嫁接。

值得注意的是，新车型在座舱与智驾两端分别部署了大模型：豆包负责理解人，Momenta R7 负责理解道路环境与行车决策。这种分工虽未达成统一的整车中央大模型，但展现了各智能子系统走向协同的明确趋势。

规模化背后的重构逻辑

在配置豆包助手与 Momenta R7 的同时，新车将价格下探至 15 万元以内。上汽乘用车总经理卢晓指出，这一成本结构依赖集团内部的供应链打通、整零协同以及全球化平台规模。依托华域、延锋等零部件体系，叠加与宁德时代、Momenta、字节跳动的深度合作，技术得以在主流价位段下放。

然而，与十年前凭借单点技术创新即可确立优势的市场环境不同，今天的汽车智能化竞争已进入白热化阶段。各大车企与科技巨头加速涌入，单纯首发某个模型或功能已不足以建立长期护城河。AI 汽车的核心较量，正在转向深层系统工程能力与全车软硬件融合深度。