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作者：王瑞昊
編輯：李雨晨
“大模型上車將成為2026年兵家必爭(zhēng)之地。”近期一位上汽通用內(nèi)部人士告訴雷峰網(wǎng)。
從北美的特斯拉與Grok大模型，到國(guó)內(nèi)智己汽車拿下千問大模型首發(fā)上車的名號(hào)，再到吉利在CES 2026推出Eva超擬人智能體。行業(yè)已經(jīng)很清楚：智能座艙下一階段的競(jìng)爭(zhēng)，是大模型上車后，車是否真正開始理解人。
在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，上汽通用聯(lián)合火山引擎將最新一代豆包大模型帶上了即將上市的別克至境E7。
上汽通用副總經(jīng)理王晨東表示，這件事的意義，不只是別克補(bǔ)齊座艙智能化這么簡(jiǎn)單，更在于當(dāng)大模型進(jìn)入汽車后，應(yīng)該做什么，又必須克制什么。
應(yīng)該與克制這兩件事，或許是未來幾年智能座艙的核心走向。
過去的車機(jī)系統(tǒng)，你必須說得足夠標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)才能執(zhí)行；一旦語義變得模糊體驗(yàn)就會(huì)迅速崩塌。但在別克至境E7上，豆包大模型承擔(dān)的角色，已經(jīng)從“執(zhí)行器”變成了“理解者”。
比如一個(gè)很簡(jiǎn)單的場(chǎng)景：當(dāng)用戶說“今天有點(diǎn)累，放點(diǎn)輕松的歌吧”，系統(tǒng)不再只是檢索關(guān)鍵詞，而是先識(shí)別情緒，再推斷需求，最后調(diào)用音樂系統(tǒng)完成播放。在這個(gè)過程中，語音是一個(gè)“意圖表達(dá)”，不再只是簡(jiǎn)單的輸入方式。
豆包大模型支持20+情緒表達(dá)，能通過語音的語調(diào)、語速、甚至用戶的用詞，識(shí)別出用戶的情緒（開心、疲憊或煩躁），并給出對(duì)應(yīng)發(fā)熱回應(yīng)。
我們還在別克至境E7上體驗(yàn)了更為復(fù)雜的場(chǎng)景，當(dāng)對(duì)著車機(jī)說“導(dǎo)航到最近的咖啡店”，然后補(bǔ)充說“我要拿鐵”，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)搜索支持拿鐵的咖啡店，并規(guī)劃路線。這種“上下文記憶”能力，讓現(xiàn)在的車機(jī)具備了類似人類對(duì)話的連續(xù)性。它不再是一次性交互，而是一個(gè)可以延續(xù)的關(guān)系。
情緒識(shí)別、上下文記憶……，這些改變的意義在于，隨著大模型開始上車，智能座艙的交付邏輯正在發(fā)生變化，整個(gè)產(chǎn)品體驗(yàn)開始被重新定義，向著人們一開始的預(yù)期發(fā)展——人類對(duì)智能的判斷，從來都不是功能有多少，而是是否“像人”。
正如豆包大模型在別克至境E7上的落地，被拆解為陪伴、出行、娛樂、用車、車控五個(gè)維度，但真正的變化不在于功能數(shù)量，而在于這些功能與家庭用車場(chǎng)景的融合。
比如陪伴。
基于豆包大模型支持20+情緒表達(dá)，至境E7的座艙可以承擔(dān)情緒反饋的角色。用戶的語氣變化、表達(dá)方式甚至情緒波動(dòng)，都會(huì)被識(shí)別，并反饋出不同的回應(yīng)方式。
這種能力和用車場(chǎng)景融合就變成了古詩解讀、??扮演、情感聊天等陪伴場(chǎng)景。王晨東在發(fā)布會(huì)上反復(fù)強(qiáng)調(diào)“數(shù)字家人”。這個(gè)說法并不夸張，因?yàn)檐囌趶摹肮ぞ呖臻g”轉(zhuǎn)向“生活空間”。尤其是在家庭出行中，時(shí)間被拉長(zhǎng)、場(chǎng)景更封閉，大模型的價(jià)值會(huì)被放大。
再看出行場(chǎng)景的變化。
傳統(tǒng)導(dǎo)航的問題，在于它要求用戶表達(dá)精準(zhǔn)。而現(xiàn)實(shí)中的人，說話往往是模糊的。“上海南邊那個(gè)圓形湖”“能吃腦花的川菜館”，這種表達(dá)在過去幾乎無法被理解，但大模型可以通過語義推理直接給出答案。
更重要的是，當(dāng)路線中途發(fā)生變化，比如臨時(shí)增加一個(gè)停靠點(diǎn)，系統(tǒng)可以自動(dòng)重新規(guī)劃路徑。這種能力的本質(zhì)，是把導(dǎo)航從“執(zhí)行工具”變成“決策助手”。
娛樂場(chǎng)景同樣發(fā)生了類似變化。用戶不再需要記住歌名或視頻標(biāo)題，而是可以用文化語境去表達(dá)需求。“星爵出場(chǎng)的音樂”“今天想聽哥哥的歌”，這些模糊甚至帶有情緒的描述，系統(tǒng)依然可以理解并響應(yīng)。
總體來看，豆包大模型支持下的別克至境E7具備三個(gè)核心的“類人”能力——全域功能協(xié)同的復(fù)雜指令處理下的思考能力，這也是其與傳統(tǒng)車載語音助手的本質(zhì)區(qū)別；擬人化交互的交流能力；端云實(shí)時(shí)更新的個(gè)性化迭代的成長(zhǎng)能力。
這種變化的核心在于：車機(jī)不再依賴“檢索”，而開始依賴“理解”。
安全問題是當(dāng)下AI發(fā)展中不斷被討論的問題，AI上車也會(huì)面臨同樣的問題。當(dāng)AI足夠聰明時(shí)，它能不能直接控制車輛？
近期汽車行業(yè)發(fā)生的一些安全事故，讓“AI篡權(quán)”被頻繁提及。它指向的是一種潛在風(fēng)險(xiǎn)：當(dāng)模型具備決策能力之后，是否會(huì)越過邊界，直接影響車輛的核心控制系統(tǒng)。
不同廠商，給出的答案并不一樣。
一部分企業(yè)選擇更激進(jìn)的路徑，讓模型深度參與車輛控制，追求統(tǒng)一的大腦架構(gòu)。這種方式的上限很高，但也意味著安全邊界更復(fù)雜。另一部分，則選擇更加克制的方案，在能力和安全之間建立明確隔離。
別克至境E7屬于后者。
一位上汽通用智能化工程師告訴雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))，AI可以理解一切，但不能直接控制關(guān)鍵部件。圍繞這一點(diǎn)，上汽通用構(gòu)建了一套三層安全隔離，把大模型的能力嚴(yán)格限制在可控范圍內(nèi)。
在應(yīng)用層，模型本身通過大量人類價(jià)值觀數(shù)據(jù)訓(xùn)練，建立基本的 “是非觀”，例如當(dāng)用戶在行駛中喊 “關(guān)大燈” 時(shí)，系統(tǒng)會(huì)識(shí)別這是危險(xiǎn)指令并直接拒絕，同時(shí)語音反饋 “當(dāng)前行駛環(huán)境需要大燈照明，暫時(shí)無法關(guān)閉”，讓用戶明確感知 AI 的安全邊界。
在服務(wù)層，所有控制請(qǐng)求都會(huì)經(jīng)過場(chǎng)景判斷，系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車速、擋位、駕駛模式等車輛狀態(tài)，當(dāng)車輛處于高速行駛（車速 > 100km/h）或倒車狀態(tài)時(shí)，會(huì)自動(dòng)攔截非必要的交互請(qǐng)求（如調(diào)整娛樂系統(tǒng)音量、設(shè)置導(dǎo)航目的地等），避免分散駕駛員注意力。
到了最底層的機(jī)電層，核心車控部件由獨(dú)立硬件控制，AI系統(tǒng)僅能通過標(biāo)準(zhǔn)化接口發(fā)送請(qǐng)求，無法直接訪問底層控制單元；實(shí)體按鍵始終保留最高優(yōu)先級(jí)，即使AI系統(tǒng)出現(xiàn)異常，用戶也能通過物理按鍵立即接管車輛控制，從物理層面杜絕了“AI篡權(quán)”風(fēng)險(xiǎn)。
這套機(jī)制的本質(zhì)，是把AI“關(guān)進(jìn)籠子里”。它可以提出建議，可以調(diào)度資源，但最終執(zhí)行權(quán)，仍然牢牢掌握在車輛本身。
這種設(shè)計(jì)聽起來保守，但放在汽車這個(gè)高安全行業(yè)，其實(shí)是更現(xiàn)實(shí)的路徑。因?yàn)橐坏┏鲥e(cuò)，代價(jià)遠(yuǎn)高于手機(jī)或電腦。
在大模型百花齊放的背景下，別克選擇豆包，并不是一個(gè)顯而易見的決定。尤其是在國(guó)內(nèi)，通義千問、文心一言等方案同樣在積極上車。
從市場(chǎng)份額來看，豆包無疑是別克的第一選擇。
根據(jù)公開資料，當(dāng)前中國(guó)車載大模型市場(chǎng)，豆包與文心一言合計(jì)占據(jù)68%的市場(chǎng)份額，其中，豆包大模型在公有云調(diào)用市場(chǎng)份額達(dá)49.2%，日均tokens調(diào)用量突破63萬億，覆蓋超20個(gè)汽車品牌，2025 年新上市車型搭載量位居行業(yè)第一。
盡管市場(chǎng)上已有多款車型搭載豆包大模型，但由于硬件算力、合作模式與車型定位的差異，其實(shí)際體驗(yàn)呈現(xiàn)出顯著的分層特征。
從基礎(chǔ)的語音控制到高階的類人交互，不同車型的豆包大模型能力邊界，本質(zhì)是車企對(duì) “智能座艙價(jià)值” 的理解差異。
有的車企，把大模型當(dāng)成語音助手的升級(jí)包；有的車企，把它當(dāng)成內(nèi)容分發(fā)的入口；而極少數(shù)車企，開始嘗試把它當(dāng)成“操作系統(tǒng)級(jí)能力”。
別克至境E7，顯然屬于第三種。
別克至境E7搭載高通驍龍8775芯片，在AI算力上有明顯優(yōu)勢(shì)，其70-144TOPS的算力是8155芯片的7-14倍，為支撐多模態(tài)交互、艙駕融合等前沿場(chǎng)景提供了硬件基礎(chǔ)。
硬件能力的差異，直接決定了大模型能力的邊界。
據(jù)了解，對(duì)比豆包大模型此前上車的奔馳、特斯拉、長(zhǎng)安馬自達(dá)等車型，別克至境 E7是當(dāng)前豆包大模型能力最完整的車型。
其支持一次喚醒執(zhí)行10個(gè)連續(xù)指令、20+情緒表達(dá)、全場(chǎng)景上下文記憶、端云實(shí)時(shí)更新、跨域語音控座艙等功能，覆蓋AI問答、用車顧問、短視頻檢索、AI 繪畫、兒童故事生成等全場(chǎng)景。
作為對(duì)比，奔馳純電CLA搭載高通驍龍8295P芯片，算力達(dá)30TOPS，支持0.2秒喚醒、0.8秒執(zhí)行、多音區(qū)識(shí)別，可調(diào)用車輛基礎(chǔ)功能，但僅開放了豆包大模型的NLP能力，未涉及視覺、多模態(tài)交互，功能邊界局限于 “語音助手” 范疇。
除了硬件，車企與火山引擎的合作模式深度，也直接影響著豆包大模型的體驗(yàn)上限。不同的合作層級(jí)，決定了模型對(duì)車輛硬件的調(diào)用權(quán)限，以及功能迭代的速度。
上汽通用與火山引擎采用 “全鏈路共創(chuàng)” 合作模式 ，這與有的車企 “采購(gòu)第三方方案、簡(jiǎn)單接口對(duì)接” 的模式，有著本質(zhì)區(qū)別。王晨東此前曾表示：“我們與火山引擎的合作，是從底層模型訓(xùn)練到上層應(yīng)用開發(fā)的全鏈路協(xié)同，每一個(gè)功能的優(yōu)化，都有雙方工程師的共同參與。”
據(jù)了解，火山引擎與車企有多種合作模式，包括全鏈路共創(chuàng)模式、淺層接入模式、深度共創(chuàng)模式、定制化合作模式。其中全鏈路共創(chuàng)模式是合作層級(jí)最深的。
這種共創(chuàng)模式的核心，是 “針對(duì)車載場(chǎng)景的定制化優(yōu)化”。
雙方在合作中引入聯(lián)合訓(xùn)練機(jī)制，在高速噪音、多音區(qū)等復(fù)雜環(huán)境下，將語音識(shí)別準(zhǔn)確率提升至98%，復(fù)雜指令理解超過95%。
同時(shí)，OTA節(jié)奏從過去按年升級(jí)，壓縮至按月甚至實(shí)時(shí)迭代，用戶無需等待換代即可持續(xù)獲得新能力。
在此基礎(chǔ)上，雙方還基于別克用戶畫像定制了50余項(xiàng)專屬功能，從兒童模式到疲勞緩解，均與真實(shí)用車場(chǎng)景深度綁定。
火山引擎汽車總經(jīng)理?xiàng)盍ゴ饲霸诮忉屵@種合作模式時(shí)表示：“我們的合作，不是‘大模型上車’，而是‘大模型為車定制’。”
這種模式，會(huì)直接影響最終產(chǎn)品形態(tài)。因?yàn)檐嚥皇且粋€(gè)純軟件產(chǎn)品，它涉及硬件、控制、安全等多重系統(tǒng)，只有深度協(xié)同，才能把大模型能力真正落地。
為什么大模型會(huì)在今年集中爆發(fā)？一個(gè)重要原因，是智能駕駛的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)進(jìn)入階段性瓶頸。
過去幾年，行業(yè)圍繞算力、傳感器、算法不斷加碼，但用戶體驗(yàn)的差異正在收斂。與此同時(shí)，安全問題的討論越來越多，使得“激進(jìn)路線”開始面臨更多質(zhì)疑。
在這種背景下，大模型提供了一個(gè)新的變量。它不直接決定安全，但會(huì)深刻影響體驗(yàn)。情緒交互、內(nèi)容理解、家庭場(chǎng)景，這些維度，都是用戶每天都會(huì)感知的。
更深一層的邏輯，是“具身智能”的落地。
當(dāng)AI不再只是屏幕里的工具，而是與物理世界結(jié)合，它必須找到一個(gè)合適的載體。汽車恰好具備所有條件：空間封閉、使用頻率高、硬件能力強(qiáng)，同時(shí)又具備復(fù)雜的場(chǎng)景需求。
這也是為什么，大模型上車成為“兵家必爭(zhēng)之地”。
別克至境E7這次的意義，不在于它做了多少新功能，而在于它試圖回答一個(gè)更基礎(chǔ)的問題：當(dāng)AI進(jìn)入汽車，它的邊界在哪里。
行業(yè)里有人選擇不斷突破上限，也有人選擇先劃清底線。兩條路徑都會(huì)存在，但從長(zhǎng)期來看，后者可能更符合汽車行業(yè)的邏輯。
因?yàn)檐嚱K究不是手機(jī)。
AI可以天馬行空，但車必須腳踏實(shí)地。
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