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　　“从智能化上来讲，上半场是互联，下半场是AI，所以荣威品牌从互联到AI，我们要继续成为引领者和诠释者”，张亮此言一出，直指当下智能化竞争的本质，即从技术普及到深度较量的跨越。

　　以AI交互来举例，今年以来，吉利、东风、岚图等超过20家车企迅速搭载DeepSeek，以装配模式实现AI功能的快速普及，而另一边，荣威M7 DMH却选择与豆包深度思考大模型进行一场从底层架构开始的深度融合，以独特的活人感AI车机破局。

　　毫无疑问，这场围绕大模型的汽车AI大战，已从初期的跑马圈地，进入了考验内功的深度较量阶段。

　　在广州车展的采访中，张亮坦言“AI的能力不适合由主机厂每个都进行从零到底的打通”时，他不仅道出了绝大多数车企的心声，也精准地点破了当前AI大模型上车浪潮中的两条泾渭分明的路径，即以DeepSeek代表的装配模式，与荣威与豆包探索的融合模式。

　　这两种模式并无绝对的高下之分，却折射出不同车企在智能化下半场迥异的战略抉择。其中，DeepSeek的批量上车，其核心优势在于极高的效率和极低的门槛，这好比为车企提供了一套高度标准化、即插即用的AI解决方案。对于众多，尤其是自身软件研发能力有限的中小车企而言，这是一种雪中送炭。

　　它带来的好处是立竿见影的，能以最低的成本、最快的速度，补齐旗下车型在智能语音交互上的短板，让车机迅速从一个迟钝的工具升级为一个相对聪明的助手。这种模式实现了 技术平权，让更多消费者能够以更低的代价享受到大模型带来的基础便利。

　　然而，其局限性也在于标准化。如在采访中，张亮就指出：与一些不具备推理能力的模型不同，豆包是真正的“Thinking model”。

　　从谈话中能够看到，装配模式往往是在应用层进行整合，模型无法深度调用车辆的底层硬件和数据。这导致其能力存在天花板，它能听懂指令并执行，但很难进行深度的意图推理和跨系统的协同决策，它的聪明，更像是一个博闻强识的车内乘客，而非一个真正掌控车辆的管家。

　　反观荣威与豆包的合作，则是一次从骨骼到神经的深度融合。对此，张亮在现场向汽车有文化解释道：这不再是简单的API调用，而是将豆包的深度思考大模型与荣威的研发流程进行了全面的对接。譬如，荣威从硬件到软件、再到SOA架构的打通，都为所有的AI豆包提供了基础，打通了底层硬件。

　　这种模式的好处在于是深度智能，带来的体验跃升也是颠覆性的。正如张亮所强调的，其核心是三大底座的打通，即真正的推理大模型、底层硬件接口的全面开放与全场景连贯记忆能力，这使得豆包不再是车内的一个应用，而是成为了车辆的云端数字大脑。

　　对于体验的升级，钱漾则分享了相关案例，他提到：在交互过程中，背着大宝剑的小人的梗能被理解，孩子说不想吃饭能被识别为撒娇并巧妙回应，而这些都源于深度融合带来的上下文理解和意图推理能力。

　　对此，他进一步解释，荣威搭载的豆包深度思考大模型不仅能听懂字面意思，更能结合对话场景、用户身份和车辆实时状态，来判断你的言外之意。

　　简而言之，装配是解决有没有的问题，追求的是规模化普及；而融合是解决好不好的问题，追求的是体验上的代差优势。DeepSeek的路径让AI触手可及，快速拉高了行业智能化的基准线；而荣威与豆包的探索，则是在挑战智能座舱体验的上限，试图打造一种让用户感到不过时、面向未来的、具有活人感的出行伙伴。

　　上文提到，荣威品牌事业部总经理钱漾在对话中分享了背着“大宝剑小人”的梗能被车机理解，而他揭示的远不止一个技术功能，而是一场正在发生的、深刻的交互革命。

　　这场革命的核心，是AI交互从机械的服从命令到智慧的理解意图，其终极产物，便是荣威M7 DMH所提出的活人感车机。

　　过去，汽车座舱的车机交互经常被指“鸡肋”，甚至在许多搭载智能座舱的车上，仍有很多车主配备了手机支架，这是因为传统的车机本质上是让用户在学习并适应机器的规则，例如我们必须说出“打开空调至23度调低音量至百分之三十”这样完整的命令，车机才能进行相关的反馈，任何模糊、倒装或带有情绪化的表达比如我快热死了或太吵了，都可能让系统陷入迷茫。

　　这个交互过程充满了刻意的、不自然的记忆与操作负担，“我自己干汽车干了那么多年，我就是那个被框住的”，钱漾的这句话，精准地戳中了过去数十年人机交互的痛点。所谓的框，是指用户必须迁就机器的思维模式，使用精确的、结构化的机器语言。

　　毫无疑问，这是一种不对等的关系，也是因为用户反感的核心原因。而活人感的本质，则是共情、推理与记忆的融合。荣威与豆包打造的活人感，其革命性在于，它试图让机器来适应人的思维和对话方式，这背后是多项能力的质变。

　　对此，钱漾举例说，当系统通过之前的对话推理出正在与一个孩子交流时，一句没头没尾的不想吃饭就会被识别为撒娇，而非字面上的减肥意图。同时，系统会回应恐龙也是吃饭才能长大的，这是一种基于场景和身份的共情能力。对此，张亮则补充强调的连贯记忆是这一切的基础，它让每一次对话都不是孤立的，而是有上下文、有背景的连续剧。

　　采访过程中，钱漾透露了一个有趣的细节，他提到车机思考得久说明你这个问题绝对刁钻，它不断地分析、分析、分析，在揣测背后的含义。这意味着，用户能感知到系统后台的思考过程。这种短暂的等待，不再被单纯视为延迟，反而成为一种它真的在为我认真想办法的心理暗示，极大地增强了交互的真实感和信赖感。

　　最后，张亮认为：豆包上车的另一目的是让用户在试的过程当中不断发现惊喜。根据采访中的信息来看，未来的活人感将不止于精准响应，更会向主动服务和个性化进化，系统能通过长期学习用户的习惯偏好，可能会在通勤路上主动提醒日历安排，在检测到疲劳时主动播放提神音乐并调低空调温度，真正成为一个懂你的出行伴侣。

　　行业分析人士指出：对于活人感的追求，标志着智能座舱的竞争重点，正从功能堆砌转向体验升级，在基础的导航、音乐、空调控制已成为标配，以及屏幕尺寸和芯片算力陷入内卷之际，车企们下一阶段的差异化必将源于交互的质感与温度。

　　从市场的角度来谈，活人感车机的出现，呈现出年轻消费者所强调的情绪价值进一步被重视，体验竞争将成为下一阶段用户买单的重点。如在日常驾驶时，一个能理解情绪、记得前文、能闲聊、能处理复杂模糊指令的伙伴，能显著降低驾驶场景下的交互负担，并提供情感价值。而荣威公布的语音日使用率从60%跃升至90%的数据，就论证出好的体验，用户是愿意持续使用的。

　　在DeepSeek以技术平权连接20余家车企，豆包选择与荣威等进行深度绑定，而理想、蔚来等新势力坚守全栈自研时，一场关于AI大模型上车的世界大战已全面爆发——这不仅是技术路线的竞争，更是车企对未来生态控制权、产品差异化及商业模式的全方位博弈。

　　对于许多传统车企而言，DeepSeek的出现如同雪中送炭，其开源模型能大幅降低技术门槛和研发成本，使之能快速补齐智能座舱的短板。然而，这种模式的隐患在于，当多数车企采用同一技术基底时，宣传话术和功能体验极易陷入同质化竞争。

　　深度绑定派则追求体验为王，它不满足于简单的API接入，而是要求合作伙伴之间进行数据、硬件架构和场景的深度对接，正如荣威与豆包的合作，这种模式旨在共同打造竞争对手难以短期复制的深度体验和护城河。

　　对此，张亮在谈话中曾表示，一方面将通过与合作伙伴持续优化SOA架构、行业模型、专业模型等底层技术，另一方面则是通过持续的技术自研与借鉴学习，从“更深、更强、更快”这三大方面来巩固竞争的护城河。

　　此外，以理想、蔚来以及特斯拉为代表的全栈自研派，则坚信核心技术必须掌握在自己手中，旨在通过构建闭环生态来确保技术的持续领先和体验的独特性。如一位新势力高管就曾直言：“若将AI能力外包，无异于将大脑交给第三方”。

　　自研的本质，是用短期巨额投入换取长期技术主权和进化主动权；而合作的核心，则是用灵活性换取确定性和效率，是分工逻辑在AI时代的重现——如果说自研是一场豪赌，赌的是未来的统治力；那么合作是一场精算，算的是当下的生存与发展空间。

　　选择合作还是自研，当然没有绝对的对错，而是企业在审视自身基因、资金实力与长期战略后做出的路径抉择。可以预见的是，随着技术演进，战局将更为复杂，未来或许更强调“混合模式”——车企在智能座舱等直面用户体验的层面选择深度合作甚至自研以打造差异化，而在智能驾驶等长周期、高投入的底层核心技术领域，则与顶尖伙伴战略绑定，以求在控制风险的同时，保持产品的综合竞争力。

　　数据显示，豆包深度思考大模型在2025年第三季度以1.59亿月活用户及49.2%市场份额位居中国AI大模型榜首。但DeepSeek的批量上车模式也在快速扩张，目前已与超过20家车企合作，市场容得下两种模式，也迫使他们必有一战。

　　这场战争不是简单的技术对决，而是汽车产业智能化路径的选择——是选择快速普及的标准化方案，还是深耕细作的深度定制？答案或许就在荣威M7 DMH的活人感车机中 。（撰文丨欧阳）

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