自2025年第四季度以來，本土車企與科技巨頭在智能座艙領域的合縱連橫令人眼花繚亂。比亞迪宣布與火山引擎達成深度合作，將豆包大模型融入DiLink系統；上汽攜手阿里斑馬智行，將元神AI引入MG7車機，帶來在交互、場景、AI、地圖、生態等各個層面的全方位升級；一汽紅旗、零跑與騰訊智慧出行聯手，在前裝量產車型中引入TAI 6.0智能體。圍繞智能座艙這個決定未來用戶體驗的主戰場，阿里巴巴、騰訊、字節跳動正在以前所未有的力度，爭相將自家的AI智能體和生態體系注入到汽車里。之前，DeepSeek曾憑借出色性能和成本優勢引發了一波AI大模型的上車狂潮，現如今，DeepSeek悄然隱身，BAT加速上位，座艙呈現出AI底座切換的新格局。變局的背后，到底有何驅動力？BAT又是如何在座艙AI上賦能車企的呢？

認知型智能座艙呼喚智能體

DeepSeek和BAT的此進彼退，標志著座艙AI的戰局已從單純的模型能力競賽，悄然轉向生態與服務的縱深整合。坐擁豐富生態、數字帝國的BAT顯然更有競爭優勢。更深層的原因在于，隨著L3級有條件自動駕駛的落地，一個更具認知能力的智能座艙，正成為車企必須攻克的下一個高地。

汽車座艙正在經歷從感知型功能座艙到認知型智能座艙的范式重構。根據中國汽車工程學會發布的《汽車智能座艙分級和綜合評價白皮書》，據中國汽車工程學會發布的《汽車智能座艙分級和綜合評價白皮書》，L3級“高階認知智能座艙”是用戶體驗的關鍵轉折點，它要求系統能對用戶進行全場景主動感知，并在部分場景下自主執行任務。其核心，正是Agent智能體能力的普及。

圖片來源：中國汽車工程學會

2025年初，行業處于AI大模型普及期，以DeepSeek為代表的基礎大模型憑借出色的對話能力，為車企提供了智能交互的基線方案，推動了座艙從L1向L2升級。但進入下半年，競爭邁入“生態整合與主動服務期”，評判標準從“能否好好說話”升級為“能否知行合一、好好干事”。決勝關鍵在于，誰能將強大的模型能力，與用戶高頻使用的真實生活服務、車輛硬件控制、以及跨設備體驗無縫串聯，完成感知-理解-決策-服務的閉環。

在L1/L2時代，車載服務被割裂在一個個APP孤島中，操作效率低下。Agent智能體以“No Touch, No APP”的理念顛覆了這一邏輯。它不再是一個個獨立應用，而是能理解用戶意圖、并自主調度后端服務完成任務的指揮中樞。當用戶說“今晚聚餐慶祝一下，找個氛圍好的地方”，一個優秀的座艙智能體應能自主完成意圖理解、主動規劃（如結合記憶識別生日、篩選餐廳）、無縫執行（自動導航、播放歌單、確認訂座）的完整閉環。整個過程，用戶無需觸碰屏幕或切換APP。

當硬件和基礎智能化同質化后，軟件和服務生態的獨特性直接決定體驗優劣。Agent作為統一的AI大腦，正將后端所有服務無縫串聯，提供主動、連貫、場景化的體驗。這標志著競爭核心已從“擁有一個大模型”，徹底轉向“構建一個能調度生態的智能體”。這背后涉及的龐大生態體系與系統工程能力，正是BAT握有下一階段入場券的底氣。

生態的高端定制

當座艙AI競爭的焦點從模型本身的智力競賽，轉向構建一個能調度生態、自主服務的智能體，戰場的決勝要素便已悄然改變。如果說模型是智能的大腦，那么，生態與服務集成能力便是執行服務的手腳。這是DeepSeek作為技術底座的局限，也是BAT等生態巨頭能夠加速上位的根本原因。它們在移動互聯網時代積累的龐大應用矩陣、成熟的賬號體系、深厚的用戶洞察，構成了為車企快速構建Agent能力的高速公路。

在這場戰役中，憑借著各自不同的基因與資源稟賦，阿里巴巴（斑馬智行）、騰訊智慧出行與字節跳動（火山引擎和豆包）探索出了三條不同的賦能路徑。在這場三國殺里，阿里巴巴在車載操作系統、大模型、座艙智能體領域的布局最早，與車企的合作關系最廣；騰訊智慧出行深耕多年，歷經多版TAI迭代，目前已推出面向座艙的五大智能體；而字節跳動雖在AI基礎設施上重兵投入，但在智能座艙這一To C場景的深度產品化布局上，相較于前兩者仍屬初步探索階段，其重心更多在于通過火山引擎這一技術輸出管道，將豆包、內容等能力賦能給車企伙伴。

接下來以阿里巴巴為例，介紹一下科技巨頭是如何在智能座艙上發力的。 阿里巴巴在汽車智能化的布局，是一盤以斑馬智行為先鋒官、深度整合集團資源的立體棋局。其核心戰略是，打通從底層芯片、操作系統、大模型到上層應用生態的完整鏈路，為車企提供端云協同的AI原生智能座艙解決方案。 斑馬智行的路徑很清晰。它左手以Auto Omni解決“如何更自然地懂你”，右手以「一箭十星」交互智能體解決“如何更絲滑地服務你”，前者解決了理解世界的問題，后者解決了改造世界的問題。

Auto Omni 帶來的是交互范式的代際革命。這是行業首個全模態端側座艙大模型，由阿里巴巴、高通、斑馬智行組成的鐵三角共同打造。其中，阿里巴巴通義提供最強大腦、高通構筑算力底座、斑馬智行擔任關鍵轉化者與工程化操盤手，其核心目標是，以三大底層能力（全模態感知、全時空記憶、全場景服務）直擊傳統座艙的交互痼疾。全模態感知讓座艙能同時聽懂語音、看懂表情手勢、感知車內環境，實現對用戶意圖的多維、精準捕捉；全時空記憶為AI裝上了“海馬體”，能記住用戶的長期偏好與短期上下文，使服務具備了連貫性和預測性；全場景服務則是將這種智能無縫融入從導航、娛樂到車控的所有環節。

針對服務生態環節，斑馬智行聯合超過400家生態伙伴發起行業首個“AI車載平臺服務生態聯盟”，搭建起一座可調度、可執行、可進化的生態服務大廈。這個聯盟的實質，是將服務本身重構為“平臺級Agent產品”。

它讓車企和用戶不用再去面對一個個孤立的App孤島，而是將網易云音樂、喜馬拉雅、飛豬、大麥、天貓養車等數字娛樂、本地生活、車輛服務三大場景的海量服務，進行AI原生化的改造與封裝。其核心運行邏輯是：以斑馬的System Agent為中央調度官和交互主入口，當它通過Auto Omni理解了用戶意圖后，便能精準調用聯盟內最合適的平臺級應用Agent，自主完成從“意圖”到“履約”的完整閉環。

寫在最后

從生態聚合到智能協同，從工具集合到場景伙伴，汽車座艙正從機械連接的鋼鐵空間，向可自主移動的第三生活空間演進。當座艙AI的技術范式從模型能力轉向服務執行，競爭邏輯發生了根本性重塑。這為以軟件、生態、平臺能力見長的科技巨頭提供了破局之機。誰能將AI技術與生活服務無縫融合，打造出真正懂用戶、能執行、有溫度的座艙體驗，誰就能在此輪變革中掌握定義下一個十年智能汽車的話語權。現在知道DeepSeek為啥會失寵了吧！