撰文 | 吴 静
编辑 | 张 南
设计 | 甄尤美
2025年底，有一件事在科技圈炸得特别狠：豆包手机。
豆包是字节跳动自研的AI产品，豆包手机就是AI手机。但准确说，它不是字节跳动自己造的手机，而是它和中兴通讯旗下的努比亚合作的一款工程样机，型号叫Nubia M153。
这是豆包第一次把自己的名字，贴到别人造的机器上。
3499元、首批3万台，开售几分钟就秒光。二手市场直接炒到数万元，购机资格码都能卖几百块。中兴当天直接涨停，全网都在说：AI接管手机的时代，真的来了。
为什么这么疯？因为它真的做到了所有人幻想过的事：一句话，AI替你玩手机。这款手机的核心卖点是内置了系统级豆包AI助手，能跨软件自动帮你干活。
比如，你说“帮我比价下单”，它自动打开淘宝、京东、拼多多，自己截图、对比、下单；你说“发微信告诉朋友晚点到”，它直接点开微信、找到人、打字、发送；外卖、打车、订票、领券等，它可以做到跨App全自动。
当时，大家都说这不是一款手机，是私人管家。可谁也没想到，这场狂欢，只维持了7天。
很快，用户发现：微信弹出“登录环境异常”，直接强制下线；淘宝、支付宝、闲鱼、拼多多、各大银行App集体风控拦截；金融类App直接拒绝服务，连登录都不让。
理由是安全、隐私、防诈骗，但所有人都知道，因为它动了巨头的流量蛋糕。于是，巨头们默契一致：封杀。
字节跳动很快发布公告，自废武功。砍掉跨App自动操作，下线金融类应用操作，暂停社交App辅助功能，暂停部分游戏竞技场景。
一夜之间，豆包手机从“AI神器”降级成普通语音助手，最核心的卖点没了。热度瞬间崩盘，二手价格断崖式下跌，从上万跌回原价甚至更低，没人再讨论，没人再炒作。
在手机领域的失败，没能阻挡豆包继续探索的脚步。现在，豆包汽车又来了。
汽车+AI VS AI+汽车
6月9日，赛豆科技在北京发布新品牌AIVA，官宣携手火山引擎（字节跳动旗下企业级云与AI服务平台），联合定义、联合设计、共同打造AI汽车体验。火山引擎为AIVA品牌提供豆包大模型、智能座舱等技术服务，帮助AIVA品牌提升车载智能交互体验。
发布会上，AIVA公布了品牌名称与LOGO，提出“AI定义汽车，先有AI，再有车”的造车路径。
当天，AIVA Origin Concept概念车同步亮相，首款量产车型AIVA ME7将于2026年年内亮相。AIVA全系车型将覆盖20万元以上主流市场。
早在2024年底，理想率先转型，成为首家锚定人工智能方向的造车新势力。无论是做人工智能还是自动驾驶，李想认为都必须要从基座、从底层开始建设，这样未来在做更多技术创新的时候，才可以确保产品和研发能更快迭代，体验能持续创新，而不是只做行业的一个平均水平。
理想的路径是汽车+AI，AIVA的逻辑则是AI+汽车。
在《都说是血海了，新品牌照样排队往里跳》这篇文章中，《汽车商业评论》明确指出，以AIVA为代表的“新新势力”还在入局汽车业的根本原因是，上半场是电动化，比的是谁先造出可靠的电动车；下半场是智能化，比的是谁先让车长出“数字大脑”。
当比赛换了赛道，自然就有新选手入场。蔚小理书写了新能源的时代符号，而AIVA更像是AI时代的新新势力。
AIVA相比其他汽车品牌有何不同？
官方是这样描述的：传统智能汽车多是硬件平台成型后再叠加功能，而AIVA希望把AI前置到产品定义源头，让AI先参与用户需求洞察、场景推演、能力调用和交互体验设计，再反向组织汽车产品。
AIVA总裁、首席产品经理李博表示，过去做车，更多依靠调研、场景推演和人的判断做产品定义；而在AI时代，需求可以被主动、批量地挖掘。AIVA希望让AI参与数据分析、趋势洞察和需求推理，帮助产品团队发现更多真正值得做的方向。
他用这样一个直观比喻解释：“过去是人在前面挖矿，现在是AI在前面挖矿，人在后面淘金。”这是“AI定义汽车，先有AI，再有车”的直观体现：车不只是被设计出来的产品，而是从AI对人的理解中生长出来的载体。
纵观行业过往，曾经有两百多个造车新势力先后登场，历经市场大浪淘沙，如今真正站稳脚跟的品牌已不足十家。身处这样高风险的赛道，AIVA究竟有多大胜算？
在汽车已经不再是一个好生意的2026年，AIVA的入局有了一层特殊的意义。“汽车+AI”和“AI+汽车”代表着两种截然不同的逻辑。“AI+汽车”行得通吗？
AI扮演的角色
今年4月的北京车展，火山引擎设有独立展台。火山引擎总裁谭待公布一组数据：“火山引擎已经与100%主流车企合作推动AI创新。搭载豆包大模型的智能汽车已超过700万辆，覆盖超50个汽车品牌、145个车型，搭载量稳居行业第一。豆包大模型日均完成超3000万次座舱交互和服务闭环。”
这意味着什么？相当于每天有近千万中国车主，在方向盘前面和字节跳动的AI对话。
此外，火山引擎还在北京车展发布了两大汽车AI解决方案：
一是AI座舱套件方案，可以根据车企需求灵活配置上车。可以输出豆包大模型底层能力，帮助车企自主构建AI能力；也可以输出完整的对话推理引擎、目标驱动引擎、学习成长引擎；也可以输出火山引擎的交互、工具、生态类的Agent。
二是豆包座舱助手方案，这是完整的产品级交付，以统一的汽车大脑深入联动整车能力，并与豆包APP互联互通、能力同步进化。
目前，这套成熟的AI方案已实现豪华、合资、自主多赛道全覆盖。梅赛德斯-奔驰纯电GLC、上汽奥迪E7X、上汽大众ID. ERA 9X、奇瑞星途EX7、一汽红旗HS6 PHEV、别克至境E7、荣威新序列“家越”等多款车型都搭载了豆包大模型。
理解字节跳动与车企的合作模式，有一个显而易见的参照系：华为。华为与车企的合作有部件供应模式、解决方案模式和智选车模式。以智选车模式为例，华为的介入深度已算是联合造车。
曾经以跨界者身份入局造车领域的华为，如今随着“车企人均华为”成为行业常态，已然褪去竞争者的身份，彻底转型为智能汽车产业的核心底层供应商，深耕硬件、智驾、座舱全栈底座能力，为全行业提供标准化智能基建。
而依托火山引擎落地汽车赛道的字节跳动，正沿着相似的纵深路径持续进化。
奇瑞将豆包融入自研AI智能体，适配全系车型；上汽荣威与火山引擎联合打造原生AI车型“家越”系列，共同开发AI平台；赛力斯与火山引擎拟围绕智能机器人决策、控制与人机增强技术协同攻关……
字节跳动并非在汽车行业随意撒网，而是在沿着一条路径向纵深推进——用互联网公司最熟悉的方式，尽可能地把自己嵌入汽车产业。从内容到大模型，从单点嵌入到系统级共创，字节跳动与车企的合作模式在持续进化。
目前的结果显而易见，字节跳动虽然没造车，但已经逐渐成为定义未来汽车体验的核心参与者。但是，这条路径最终能否像华为那样跑通？
生态壁垒的旧伤
AIVA提出“AI定义汽车”的新理念，车载AI究竟是停留在营销概念，还是能打造出用户可感知、有实际价值的功能与体验？
一位汽车业内人士告诉《汽车商业评论》:“从目前来说，我没有想到太多这方面好的用车场景。李博是从华为出来的，他对电子产品的理解非常透彻。去年我跟AIVA品牌这个团队交流过，他们整体想法和逻辑实际上和大家都差不太多。”
他表示，现在整个汽车行业，在自动驾驶出现之前，其实能想到的场景都是长尾的、细枝末节的小场景，真正的大场景创新其实已经非常有限了。
简而言之，当汽车还不能完全自己开的时候，车上能玩出新花样的地方已经不多了。
当下，主流用车的核心需求早已被充分满足：导航、影音娱乐、车辆控制、基础语音交互等成熟功能，已经覆盖了绝大多数人行车、驻车的核心使用场景，赛道红利基本见顶，很难再开辟出全新的、能改变用车方式的主流应用。
但卓盟国际创始人、上海卓盟企业管理咨询有限公司总经理伍军对此并不认同。
他对《汽车商业评论》说，自动驾驶将快速普及，未来车辆不再需要人工驾驶，车内会衍生出大量办公、娱乐需求，也正是豆包这类大模型的发挥空间。目前相关应用尚处于1.0初级阶段，先逐步实现场景与驾驶的融合，后续迭代至2.0、3.0版本，用户便能充分体验AI交互与服务带来的便利。
伍军提出，交互是AI价值的核心，车内可覆盖通讯、外卖、订票、影音、短视频、购物等多元场景。这类服务在手机端被各类独立App壁垒分割，也是豆包难以发力的原因。
问题到这里绕回了开头。手机上那道墙，豆包没能推动，凭什么换到车上就推得动？墙还是那堵墙，砌墙的还是同一批人，而字节正是他们最不愿意喂大的对手。
车能改变的，不是墙归谁，而是进墙的方式。手机上豆包是未经允许的外挂，硬去操控别人的App，一眼被识破、一键被风控；车上换成由车企在座舱系统层面出面谈，外卖、订票、导航这些巨头本就乐意多占一个入口的服务，可以通过官方接口、乃至正在成形的“Agent对Agent”（A2A）协议被正经接进来。
但最值钱的那部分——社交、支付、电商的护城河——正是巨头死守的阵地。
伍军说的“打通全生态”，门槛就卡在这儿：能打通的是巨头愿意开的半扇门，打不通的是他们用命守的另一半。更可能的结局不是豆包汽车“打破”了壁垒，而是在壁垒之间，找到一条手机时代没有的缝。
但是，即便AIVA真打破了App这道生态高墙，它也会立刻撞上第二堵更硬的墙。
算力账本与工程底座
这堵墙的第一层，是算力账本。当“一句话跨软件办事”从手机搬到车上、变成每天高频的交互，每一次大模型的深度推理烧掉的Token都是真金白银。
2026年5月，第十八届轩辕汽车蓝皮书论坛上，蔚来数字座舱与软件开发副总裁吴杰把推理成本称为“现在最痛的点”。他一年前就预判推理费用会很快超过训练，“但没有想到这个日子来得这么快”，效果越好，用户用得越多，推理费用指数级上涨。
他说：“如果今天全部由车企来背这个推理成本，是不可想象的，也是不可负担的，这会阻断后续迭代的可能性。”
这笔账AIVA一样绕不过去——豆包越好用，账越重。是车企硬扛，还是转嫁给消费者？《汽车商业评论》认为，如果算不过来，所谓全能AI管家，就只能是一个不敢大规模推送的昂贵Demo。
比算力账本更难补的，是第二层：工程底座。前面李博那句“AI在前面挖矿”，说的是模型的力量；但把手机上的AI搬到车上，还隔着一道物理鸿沟。一个正在行业里形成的共识是：通用大模型之间的差异正在缩小。
中科创达执行总裁兼智能汽车事业群总裁常衡生表示，他在吉利汽车的座舱AI Box量产项目里把市面上的通用大模型挨个试了一遍，结论是“切换不同的大模型，发现效果差不多”。
果真如此，决定豆包汽车能不能落地的胜负手，就不在“脑子”（豆包模型），而在“底盘”——业内把它叫作Harness，即把模型真正用起来的整套工程能力。模型像发动机，Harness像整车底盘，发动机没有底盘控制方向和刹车，跑得越快越危险。
这道门槛在车控上尤其要命。
手机AI点错一个App，最多体验不好；汽车AI理解偏差，用吴杰的话说，“明明让它打开座椅按摩，它在高速把窗给开了”，就是安全事故。通用大模型的准确率天然不高，而车上动不动要求三个九（99.9%）以上的可靠性，这中间隔着大量工程活和原子化的车控数据。
所以，问题不在赛力斯会不会造车，问题在豆包这套通用模型，能不能在车控上做到三个九。这正是模型给不了的：它是骨架的活，不是脑子的活。《汽车商业评论》认为，豆包能往AIVA里注入一颗聪明的脑子，却很难补上这副骨架。
从豆包手机7天泡沫的破裂，到AIVA高调入局智能化汽车赛道，字节跳动始终在寻找一条能打破互联网增长天花板的新路径。
但是，最终所谓“AI定义汽车”，究竟能否成为颠覆行业的全新范式，随着2026年AIVA ME7量产车正式亮相，市场很快会给出最直白的答案。
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