前沿科技，数智经济

如果说 AI 是火山引擎近两年崛起的第一关键词，那么 " 汽车 " 就是第二关键词。

2026 年的北京车展，火山引擎终于有了自己的一席之地（独立展位），而隔壁的阿里云则隐藏在斑马智行的展台之中。

在寸土寸金的车展上投钱，可见火山引擎对于汽车行业线的重视。

事实上，早在 2020 年，字节跳动旗下云服务品牌火山引擎成立时，就建立了汽车行业线，" 我们是所有云厂商中第一个把汽车做成一级线。" 火山引擎总裁谭待此前曾如此对光锥智能说过。

由此可以看到，火山引擎其实一直对汽车行业有很强烈的 " 野心 "。但在过往数年中，火山引擎也没有在汽车行业中显示出过人之处。

直到 2024 年，AI 大模型的爆发，以及 AI 上车的需求下，火山引擎才真正在汽车行业崭露头角。

同年 5 月，火山引擎正式发布字节跳动豆包大模型家族、火山方舟 2.0、AI 应用及 AI 云基础设施等最新产品。8 月，梅赛德斯 - 奔驰宣布与火山引擎签署战略合作。

2 年后的北京车展上，谭待宣布搭载豆包大模型智能汽车已超 700 万辆，覆盖超 50 个汽车品牌、145 个车型；豆包大模型日均完成超 3000 万次座舱交互和服务闭环。

更关键的是，火山引擎已经与 100% 主流车企建立了 AI 创新合作关系。这意味着，在中国汽车市场的版图上，几乎找不到一家主流车企没有与这家字节跳动旗下的云服务商产生交集。

" 汽车对我们来说非常重要，因为它覆盖的人非常多，并占据了大量时间。" 谭待的这句话，道出了火山引擎杀入汽车圈的底层逻辑，其目标也仍是获取更多 C 端流量及对 Token 的消耗。

但与此同时，火山引擎副总裁杨立伟的一番话，又让这个 " 闯入者 " 的姿态显得颇为克制：" 任何一项业务肯定有它可盈利的目标，这是必然，但我们这个周期会放得长一些，没有追求现在要有多少利润。"

不造车，却要与每一辆车深度绑定；不追求短期利润，却要在汽车行业重兵投入。那么，火山引擎在汽车赛道究竟要做什么？以及它到底打算怎么做？

五年布局汽车圈儿

火山引擎的三级跳

火山引擎在汽车行业的布局，并非一时兴起，而是一场长达五年的战略布局。

故事还要从 2020 年说起。那一年，火山引擎开始将字节跳动的推荐算法推向汽车市场，第一个汽车客户是某美国车企的新能源汽车品牌。

同年 9 月，火山引擎与亿咖通达成合作，把今日头条、抖音、西瓜视频及懂车帝等每天数亿人看的内容与推荐算法结合在一起，送到汽车座舱中。

这就是最初的火山车娱。彼时从公开信息来看，其重点还是推动字节系内容生态的上车。

直到 2021 年 3 月，字节跳动宣布参与轻舟智航 A1 轮融资，开始布局自动驾驶赛道。

同年 12 月，火山引擎正式发布云产品，进军汽车云市场，初期战略明确聚焦于提供车联网云服务和支撑自动驾驶研发的云端基础设施。

此后几年间，火山引擎先后与毫末智行、理想汽车在智算方面达成合作。

2023 年，火山引擎在汽车领域发了三朵 " 云 "：智能驾驶云、智能座舱云与智能营销云。而在这其中，智能营销云却成了过往几年火山引擎在汽车行业中的核心卖点之一。

据杨立伟此前表示，早在火山引擎还没有正式亮相前，他们就已经与车企谈成了合作，给车企提供抖音等字节跳动核心产品同款的 " 数据分析和增长工具 "，帮车企做营销。

之后几年，火山引擎沿着这个方向开发了一系列产品，从最基础的帮车企开发 App，到打通车企各渠道获得的数据——电话客服、App、线下销售——建立数据分析系统，再到基于抖音、今日头条、懂车帝等应用提炼全网汽车消费趋势，针对目标客户精准推送营销信息和广告。

以领克汽车为例，火山引擎为其搭建了 CDP 平台，接入 15 个系统数据源，解决数据孤岛问题，并通过 MA 实现差异化及自动化的用户运营。据悉，解决方案部署后，领克汽车整体活动运营效率实现大幅提升，通过 CDP 和 MA 节省了 70% 以上的活动运营人力成本。

可以看到，最开始火山引擎布局汽车行业的逻辑，与其他互联网云厂商差异并不明显，从智能座舱，到智能驾驶云服务，再到汽车数字化营销，中规中矩的发展中，整体表现也并不突出。

直到 AI 大模型的爆发，豆包系列大模型的发布，让火山引擎抓住了机会。

AI 大模型上车的第一站，就是智能座舱。

2023 年初，ChatGPT 的爆火后，百度旗下的文心一言率先开启了上车潮，到 2024 年初，这波上车潮则从文心一言转至爆火且开源的 DeepSeek。

不过，汽车一直是一个定制化非常强的赛道，尽管车企宣布接入 DeepSeek，但这需要车企自己进行相关技术的研发，并针对车内座舱体验对模型进行调校，这于没有大模型研发经验的车企而言，无疑难上加难。

" 车厂选择我们很重要的一点，就是知道我们模型服务最好。" 谭待如此说道。这也就意味着，火山引擎愿意投入大量的人力物力，去对接车企的定制化需求。

显然，这成了火山引擎能深入汽车赛道的关键。

于是，到了 2024 年底及 2025 年初的上海车展上，豆包接住了大模型上车的东风。

2025 年上海车展期间，火山引擎公布其与豆包大模型已进入 80% 参展车企，并与超 60 家伙伴在智驾算力、智舱大模型、AI 营销等领域达成合作。

到了 2026 年北京车展，这个数字变成了 100% 主流车企合作，搭载量超过 700 万辆。

与此同时，今年北京车展上，火山引擎首次提出 " 汽车大脑 " 战略，即以 " 一个 AI 大脑 " 深度联动整车，打通车控、导航、智驾等关键功能域，实现 " 感知 - 推理 - 执行 - 记忆 - 学习 " 一体化闭环。

从最初的内容上车，到营销赋能，再到如今的 " 汽车大脑 "，火山引擎在汽车行业的战略布局完成了三级跳。这也使得，短短 5 年时间，火山引擎就从汽车行业的新兵一跃成为行业新贵。

那么，在 AI 时代，火山引擎到底做了哪些事？在强敌环绕的汽车行业中，火山引擎又怎么能持续接住这波 AI 大模型所带来的东风？

智能体上车

新一波的智能座舱竞争

2025 年底，特斯拉将大模型 Grok 搬上车，与 FSD 实现联动。这一举动，完全颠覆了以往汽车行业对座舱大模型语音助手的认知。

舱驾融合的大趋势下，表面上看，这是大模型和座舱、智驾的打通，但背后隐藏的一轮新的技术架构的革新。

随后，中国也掀起了新一轮的 AI 大模型上车潮。

今年年初，一波龙虾的上车潮，又加剧了 " 舱驾融合 " 的趋势推进。

智能座舱行业已经发展数十年时间，但受限于场景、技术等因素，语音助手的人车交互体验，往往仍停留着你问我答层面，尽管近年来已经能够通过语音做到一些车控体验，比如能识别并执行打开车窗等指令，但其本质上仍属于 " 你问我答 " 的指令性操作。

而这一波智能体上车的大爆发，带来的改变，不仅仅是能够识别并执行用户的语音指令，更重要的一点是，它能够进行自主的判断和学习，进行自我经验积累和沉淀，并真正能够 " 干活 "。

也正因此，这一波给汽车下半场竞争带来新增量市场空间的 " 蛋糕 "，每一家企业都不想错过。

地平线在车展前夕发布车载小龙虾 KakaClaw，构建有能力、有性格、有记忆的车载智能体操作系统。千里科技和阶跃星辰亦联合以智能体为核心，开发超级 Eva 搭载上车。此外佑驾创新、斑马智行、商汤绝影等也纷纷推出车载座舱智能体。

在今年北京车展上，火山引擎推出了一套基于 Agentic AI 架构的新一代汽车智能解决方案，替代了上一代意图分域 + 多 Agent 协同的语音助手架构。

这套架构是"One AI"，用一个统一的主模型，替代过去座舱内分散的多个模型和模块，打通交互、思考、执行的任督二脉。

最近这几年，AI 控制汽车已经有很多功能比较成熟。根据杨立伟公开披露的车载场景数据，豆包大模型在汽车端的用户行为中：车控类使用占比 53%、导航类 29%、媒体娱乐类 10%。

显然，该数据也印证了车载用户的核心需求逻辑：AI 智能体上车，首先要落地好车控、导航、多媒体这类基础高频功能。情绪陪伴、闲聊增值类体验属于加分项，行业更应优先把刚需功能的交互流畅度、执行完备性做到成熟可用。

目前，在智能座舱领域中，火山引擎提供了两条不同的合作路径：

一是 AI 座舱全家桶套件（能力输出），这是为有较强自研和整合能力车企准备的 " 工具包 "。

火山引擎提供从底层的 MaaS 模型服务、豆包大模型，到核心的 " 主智能体 " 引擎，再到上层的工具连接、交互设计、运营管理平台等全栈能力。车企可以像搭积木一样，按需取用，并结合自身的生态和品牌调性进行深度定制。

二是豆包座舱助手（应用输出），这是火山引擎亲自下场，打造的端到端用户体验标杆。

它深度整合了火山引擎的 AI 能力与字节跳动的 C 端生态（如抖音、头条的本地生活与内容服务）。

这更像是一个 " 样板间 "，向行业展示体验的上限，据悉这个方案将在 2026 年内量产上车。

" 车企自研能力强的可以直接调用我们的 API，芯片厂商、软件 Tier1、语音供应商都可以借助大模型提升空间交互体验。同时，我们在做的过程中发现了一些好的体验，希望做成标杆。" 杨立伟说。

无论选择哪条路，与车企的深度共创都是成败关键，毕竟智能体要真正 " 懂得 " 一辆车，需要注入大量车辆本身的 " 知识 "。

" 我们需要跟车厂一起，把所有的原子能力定义清楚，每个功能用自然语言描述明白，每个信号意味着什么……包括怎么能更快凉爽，避免吹腿，什么样的温度是舒适，这需要车厂的 Know-how。" 火山引擎方面强调，这是一个从车辆工程到 AI 模型的深度融合过程。

光有产品还不够，渠道建设在 B 端生意里也至关重要。据光锥智能了解，在火山引擎面向车企服务的过程中，尤其是智能座舱这个赛道上，比较依赖渠道商的能力建设。

" 目前（火山引擎）可能有接近 80% 的智能座舱项目，都是我们做的。" 一位火山引擎汽车行业渠道商如此对光锥智能说道，比如之前合作的荣威车型等。

截至 2026 年 4 月，‌火山引擎已与 100% 的中国主流车企达成合作‌，覆盖‌超过 50 个汽车品牌‌和‌ 145 款车型‌‌‌，搭载火山引擎‌豆包大模型‌的智能汽车保有量已‌超过 700 万辆‌。

不过，虽然合作的车企数量看起来很多，但大部分都是是以快速量产、高性价比 API 方案进行合作。

据了解，当前火山引擎在汽车行业中，目前唯一公开达到CPP（联合定义硬件、定制系统、AI 原生架构）级别深度共创的车企，尚只有上汽荣威一家。

（火山引擎联合荣威深度共创打造的家越系列概念车）

这也导致，智能座舱看起来非常热闹，但基本很难赚到钱。

以智能座舱领域玩家斑马智行为例，其招股书数据显示，2025 年全年综合收入约 8.61 亿元，其年度搭载量为 248.7 万台，可以最终算出一台车斑马的收入约为 346.2 元。（计算方式：8.61 亿元 /248.7 万台≈ 346.2）

另外，其新兴的 AI 业务虽然前景广阔但目前体量太小，如增速最快的车载服务平台（+83.7%）仅 1.51 亿元，AI 全栈方案更是只有 6600 万元。

但是，智能座舱又是典型的技术密集型行业，前期需要极其高昂的研发投入。斑马智行在 2025 年的研发投入依然高达 7.25 亿元，占到了当年总收入的 84.2%。

这种 " 高投入、低产出 " 的模式直接导致了严重的亏损。2025 年，斑马智行的亏损额高达 18.96 亿元，且经营活动现金流连续三年大额净流出。也就是说，公司每赚 1 块钱的收入，就要花掉近 8 毛 4 在研发上，再加上日常运营等成本，赚钱变得极其困难。

虽然火山引擎的智能座舱业务和斑马智行有所不同，但基本的业务逻辑比较相似。

所以整体来看，相比于汽车智能化的大市场来说，座舱整体的收入相对有限。它更像是一个入口，让火山引擎切入车企，来购买它的云服务，毕竟这个才是云厂商的收入大头。

火山引擎能否杀出重围？

作为一家云厂商，火山引擎的确在汽车行业里下了不少功夫。

其中一个原因，在火山引擎准备深耕行业场景的这几年里，AI 上车这波浪潮，是汽车智能化中新的机会，所有的云厂商都几乎在同一个起跑线上，这对根基尚浅的火山引擎来说，已经是难得。

所以，火山引擎不放过每一个小生意的机会，在汽车场景中不断寻找机会。

于是，从最初的火山车娱，到汽车营销，再到智能体上车，火山引擎在智能座舱赛道的产品也始终在迭代。

不过这个赛道也比较拥挤。智能体上车潮后，已经形成科技巨头、车企自研、专业 AI 公司、供应链厂商四大阵营，其中，科技巨头中目前主要玩家包括火山引擎、阿里云、腾讯云、华为云和百度云等。

相比较来说，这些科技巨头们所做的不仅是技术能力输出，更重要的还是其背后的生态能力整合，比如火山引擎背后字节系的抖音、懂车帝、今日头条等，阿里系背后的打车、电商、支付宝、高德等，腾讯系的微信支付、小程序等。

可以看到，相比于其他云厂商来说，火山引擎确实在汽车行业已经走出了一条自己的路：以豆包大模型为基础快速切入，并融合字节系背后的生态内容，快速抢占汽车智能座舱赛道。

但这也不意味着，火山引擎可以高枕无忧，它的竞争对手或许都不来自于云厂商。

首先，火山引擎的智驾业务，是以智驾云服务为主，并未直接介入到智能驾驶技术的研发当中。而缺少这个 " 杀手锏 "，会导致舱驾融合受限。

在舱驾融合层面，杨立伟认为，现阶段强行在模型层融合，"ROI 是非常不好的 "，核心原因在于推理频次的巨大差异——智驾模型需要 10 赫兹到 48 赫兹的处理速度（特斯拉为 48 赫兹），而座舱模型 1~2 赫兹就已足够，" 不同频次代表对算力和内存的需求成倍增长，没必要把两个东西做到一起。"

火山引擎现阶段的做法，是在模型层实现数据和任务的打通，而非强求芯片或模型的物理整合。

杨立伟打了一个形象的比方：火山引擎更像是大脑，智驾则更像是车辆运动控制的小脑。" 我们会把用户对司机 agent 的意图总结好、提炼好，传输给智驾系统完成闭环。"

（火山引擎副总裁杨立伟）

他透露，火山引擎已与国内头部智驾 Tier1 合作，预计今年年底前实现真实落地。

同时，火山引擎方面也明确表示：" 我们一直在给智驾提供底层的云和基础设施，帮他提升训练效率。所以不管 L3 还是 L4，只要它们持续发展，我们都愿意支持。"

可以看到，在智能驾驶业务这块，火山引擎并未深入行业太多，更多的还是提供云和基础设施服务。但面向未来，舱驾一体是大势所趋，比如特斯拉的 FSD+Grok、华为乾崑 + 鸿蒙座舱能做到更深的舱驾融合体验。

而火山引擎的方案是"座舱理解意图后传给智驾 Tier1"，而非真正的舱驾统一模型，如果舱驾一体成为行业主流标准，仅有座舱 AI 能力的供应商，或许会被逐渐边缘化。

整体来看，汽车智能化赛道的发展，无疑为火山引擎这类入局较晚的云厂商创造了平等竞逐的发展契机，依托豆包大模型算力底座与字节全域内容生态优势，火山引擎稳步完成从汽车营销到智能座舱 AI 服务的业务迭代，逐渐在车载智能体领域站稳脚跟，走出了差异化的行业渗透路径。

但长远来看，于火山引擎而言，随着车载智能行业标准逐步统一、舱驾一体体验成为用户核心诉求，仅聚焦座舱 AI 生态、偏重云端服务的发展路线，也或将面临行业适配压力。

最终，火山引擎能否在汽车智能化赛道冲出重围，也值得关注。

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