火山引擎在汽车圈“杀”疯了。文白鸽编王一粟如果说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FSDGrok、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。