特斯拉的风，小龙虾的浪

那么，车企为何如此步调一致地押注大模型上车？客观来看，这并非源于消费端的直接需求，更像是产业与技术趋势双重驱动下，一场不得不跟的“军备竞赛”。

产业趋势的源头，无疑是特斯拉在2025年夏天将Grok大模型搬上了车。说句实在话，中国新能源车的发展路径，很大程度上都绕不开对特斯拉的观察与跟进。当特斯拉率先验证了大模型上车的可行性后，整个行业便闻风而动，纷纷推出自家的“智能出行伙伴”，生怕在智能化赛道上掉队。

而技术趋势的推力则更为宏大。AI工具正走向成熟，从手机、PC到汽车，每个终端都渴望成为智能体交互的入口。尤其是今年由“小龙虾”带起的AI浪潮声势浩大，各行各业都弥漫着一种“落后焦虑”。汽车作为一个集成了多种系统的复杂终端，天然被视为智能体应用的绝佳场景。于是，加速大模型上车，就成了车企确保自己不在新一轮竞争中失速的“基础操作”。

结果就是，2026年的新车市场呈现出一幅奇特景象：20万以上的车型几乎标配大模型；10万到20万区间则主打“大模型普惠”概念。产业和时代的洪流推着车企向前狂奔，只是这场热闹的技术盛宴里，似乎唯独缺了主角——用户的声音。

不打扰是最大的温柔

用户的声音为何被忽略？一个尴尬的现实是：大模型的话太多了，用户反而插不上嘴。

试想一下驾驶场景：当你发出语音指令时，期望的无疑是精准、快速的响应，以便尽快将注意力放回路况。但当前的车载大模型，其设计逻辑恰恰与此相悖。它追求自然对话，讲究内容详实，甚至带点文学性的修饰。

直白点说，就是变得特别“话痨”。开车时，连亲友都知道尽量不打扰驾驶员，可大模型却热衷于反其道而行，疯狂输出。比如，一句简单的“导航到某地”，原本一秒就能搞定，大模型却可能反问：“要选择途经XX的路线吗？需要推荐沿途餐厅吗？”简直是画蛇添足。知道的这是智能汽车，不知道的还以为重温了《大话西游》里唐僧的经典桥段。

更要命的是，这种“话痨”还伴随着薄弱的边界感。误唤醒、误操作屡见不鲜，有时它会莫名其妙地加入车内聊天，而想要关闭它，往往需要一番手忙脚乱的操作，刚才聊到哪儿都忘了。

至于那些具备高阶场景化能力、订阅价格不菲的大模型，更是将“打扰”进行到底。它们会主动识别场景并操作：认为你疲劳了就自动开窗通风、播放音乐，全然不顾窗外是不是寒冬腊月，或者音乐会不会吓驾驶员一跳；识别到前方拥堵，便不断推荐休息区和停车场，也不管你是不是上班快迟到了。这种“我为你好”式的我行我素，着实让人头疼。

佐思汽研的调研数据很能说明问题：超过六成车主表示，车载大模型只能执行固定句式的简单指令，一旦遇到稍复杂的多意图长句，就会出现答非所问或执行失败的情况。

或许这些问题在技术层面都是暂时的、可解的，但由此带来的体验成本，不该由消费者来承担。毕竟，开车时大多数用户需要的，只是一个安静、不添乱的伙伴。

贾维斯太多，人类不够用

即便躲过了无休止的打扰，消费者仍会陷入另一个困惑：我要这个“贾维斯”到底干嘛用？

车企宣传中，车载大模型是全能个人助手，是梦想中的“贾维斯”。但现实是，这个“贾维斯”不仅能力有限，使用场景也颇为尴尬。

真实用车场景中，消费者往往面临这样的两难：

驾驶时，注意力必须高度集中于路面。车企津津乐道的那些写文案、编段子、生成旅游攻略的功能，此时根本无用武之地。试问，谁会一边开车，一边让车机大模型撰写旅行攻略呢？而那些驾驶中真正高频的需求，如导航、接打电话，传统的语音助手已能较好覆盖，似乎并不需要动用大模型的“洪荒之力”。

更关键的是，大模型主打的“模糊意图识别”在驾驶场景中潜藏风险。比如用户说“我热了”，本意是调低空调温度，系统若“模糊”地理解为“需要开窗”，在高速行驶中，这可能就是安全隐患。

而当车辆停稳，终于可以放心使用大模型时，用户的手却往往不自觉地伸向了手机。那个操作更流畅、生态更完善、更懂你习惯的AI助手，不就躺在口袋里吗？何必非要用车机上那个可能还是“阉割版”的大模型呢？

你这脆弱的小家伙

用处不大也就罢了，更要命的是，它还经常不好用。

由于车端算力限制，许多车载大模型实为功能缩水的“阉割版”。为此，部分车企推出了依赖云端的“满血版”。这下好了，算力不足的问题看似解决了，却又暴露了另一个短板：网络并非无处不在。

一旦驶入地下车库、偏远路段或高速隧道，网络信号中断，大模型立刻“失灵”。讽刺的是，以前没有大模型时，基础语音指令至少还能离线工作。现在倒好，网络一断，连基本功能都瘫痪了。这无异于一个地狱笑话：能力变强了，但也变得更脆弱了。

车载大模型的另一个“脆弱”体现在OTA升级上。不少用户发现，大模型常常“越升级越难用”，原本流畅的指令识别在新版本后出现卡顿、失效，体验不增反降。消费者难免吐槽：我买的是车，不是需要“养成系”的偶像，实在不需要这种充满“破碎感”的体验。

大模型，那东西不是免费的吗？

归根结底，车载大模型目前面临的核心症结在于：差异性太小，独特价值模糊。

不同车企的大模型之间，功能体验高度同质化；车载大模型与手机上的AI应用相比，后者往往更优且完全免费；甚至与上一代车载语音助手相比，在很多基础场景下也并未带来碘伏性体验。这些“大差不差”，让用户很难找到为之倾心的理由，更不用说额外付费的冲动了。

于是，一个普遍现象出现了：消费者在购车后，对车载大模型新鲜两天，便将其永久封存。这场景，像极了我们冲动购买的那些数码产品，或是跟风下载却再未打开的APP。但汽车毕竟是大宗消费，决策需要足够理性的支撑。一项技术再前沿，再符合潮流，若无法转化为真实、可持续的用户价值，最终收获的，恐怕只能是市场的沉默与观望。

车企热情呼喊：大模型上车了，快来买吧！

用户冷静回应：您的信息已收到，正在排队处理，预计等待时间：三到五年。