奔驰联手字节跳动：车载AI时代的战略突围与行业竞合

近期，梅赛德斯-奔驰与字节跳动共同宣布深化战略协作，其全新纯电动CLA车型将全面集成“豆包”大模型。实际上，合作早有端倪：2023年，字节跳动旗下的“火山车娱”已率先入驻奔驰智能座舱；2024年，奔驰中国与火山引擎正式建立合作关系。

此次合作绝非简单的供应商与主机厂之间的传统采购模式。

数据显示，2024年全球智能汽车销量达到6620万台，2019年至2024年的复合年增长率高达10.5%。预期到2029年，全球智能汽车销量将攀升至9210万台，2025年至2029年的复合年增长率预计为5.9%。

作为传承百年造车工艺与豪华底蕴的传统巨头，奔驰正面临严峻挑战。今年上半年，奔驰实现销售收入663.77亿欧元，同比下滑8.6%；税前利润暴跌40.7%至45.34亿欧元；税后净利润更是骤降55.8%至26.88亿欧元。

在中国市场，奔驰持续遭遇激烈竞争。与豆包的合作，可视为奔驰在全球最大、竞争最白热化的电动汽车市场中，应对智能化浪潮冲击的关键自救行动，也是一场关乎未来生存的追赶之战。

全球范围内，AI与汽车产业的融合正加速推进，市场前景广阔。阿里通义千问、腾讯混元、华为鸿蒙智行等科技企业纷纷入局车企阵营。对字节跳动而言，与奔驰携手是其将AI技术从数字世界延伸至实体工业、从消费互联网向产业互联网渗透的战略里程碑。

毋庸置疑，这是一场各取所需的战略博弈，而最终赢家尚未可知。

奔驰能否重铸在华市场的智能竞争力？

过去几年，以奔驰为代表的德系豪华品牌在中国市场逐渐失去往日的主导地位。

中国本土品牌已在智能座舱与高级辅助驾驶领域取得领先，从早期比拼“冰箱、彩电、大沙发”的硬件配置，演进至实现跨设备智能场景无缝联动，直接跨越了传统豪华品牌的传统优势区间。

反观奔驰等品牌的智能化体验，进展相对迟缓：车机系统响应慢、操作逻辑陈旧，甚至基础功能如导航实时更新、应用生态联动都难以顺畅实现，这与用户高度数字化的生活方式严重脱节。

更关键的是，智能化已成为影响购车决策的核心要素。麦肯锡调研表明，智能化在购车考量中的权重从2021年的第三位跃升至2023年的第二位。顺应趋势，约94%的中国车企在新车型中部署了基于AI的智能解决方案。

奔驰的智能化短板在2025年进一步凸显。今年6月，国内多地奔驰车主集中反馈车载导航、CarPlay连接、语音控制等核心功能大规模失效，部分车辆车机系统连续数日无法修复，严重影响日常使用。智能化不足直接拖累销量：2025年第三季度，奔驰集团全球销量52.53万辆，同比环比分别下降12%和4%；前三季度累计销量160.16万辆，同比减少9%。中国市场表现更差，三季度交付量同比锐减27%至12.5万辆，前三季度累计销量41.8万辆，同比下滑18%。

更严峻的是，“扉旅汽车”数据显示，今年7月奔驰在华零售量环比暴跌超40%，不仅是五年来首次月销量跌破2.8万辆，甚至以往月销稳定过万的主力车型当月也未能达标。

销量承压下，奔驰加速重塑在华竞争力。去年以来，包括宝马、奔驰、奥迪均在华宣布了近年最大规模的新车投放计划。奔驰宣布了140亿元的在华投资，计划未来两年推出7款专属车型。

与豆包的合作，对当前奔驰而言或许是较优选择。其一，能快速补齐智能化短板。在“智能定义豪华”的新时代，奔驰传统品牌光环渐褪。2024年，中国自主品牌在豪华乘用车细分市场的份额已从早年的不足5%跃升至约30%。奔驰亟需成熟的智能解决方案来弥补车机交互、场景联动等领域的差距。

其二，奔驰需贴近年轻消费群体。第三方调研显示，30岁以下的高端车消费者中将奔驰列为首选品牌的比例，已从五年前的28%降至15%。豆包背后的抖音、TikTok等国民级应用深谙年轻用户的喜好、语言习惯与内容消费逻辑。借力豆包的“年轻化基因”，奔驰有望刷新品牌形象，拉近与新一代消费者的距离。

其三，降低研发风险、提升效率。传统自研路径耗时久且面临软件适配等风险。此前Electricive报道，奔驰针对中国市场的纯电CLA原计划2025年上半年上市，因软件问题推迟。直接引入成熟的豆包大模型，无疑是更务实高效的策略。

但需清醒认识到，奔驰的困境并非一个豆包就能全然化解。单从智能化合作赛道看，竞争对手早已布局。国际数据公司（IDC）报告显示，仅火山引擎在汽车行业的客户就已覆盖上汽、奥迪、宝马、特斯拉、理想、蔚来等主流车企，与国内八成主流车企达成合作。这意味着，奔驰通过合作获取的智能优势可能很快被同行追平。

换言之，外部合作终究是权宜之计。长期看，奔驰需构建自主的智能化根基。实际上，奔驰也在加速自研，其数字化研发团队从2019年的300人扩张至如今的4500人，其中60%的工程师拥有互联网背景。然而，能否跟上市场节奏仍有待观察。

车载AI时代，车企资源是否捉襟见肘？

进入2025年，AI与大模型已成为汽车行业的“新标配”。过去十个月，AI企业与车企的深度合作频频亮相。在豆包与奔驰联手前，全球范围内的跨界联动已层出不穷。

今年初，上汽大众便与百度深度绑定，基于文心一言大模型打造“知大”语言模型APP，并首搭于途昂Pro车型；2月，比亚迪与DeepSeek达成深度集成，随后吉利、东风、智己、长安等6家车企也陆续接入DeepSeek的模型能力。6月，比亚迪又与阿里云敲定深度合作，持续完善智能生态。广汽传祺、本田雅阁等选择与商汤合作；8月，特斯拉宣布车机语音系统将同时接入“豆包大模型”与“DeepSeek Chat”，进一步点燃车载AI领域竞争战火。

随着合作密集落地，智能驾驶AI、智能座舱AI、车辆管理AI、车联网AI四大板块加速融合，完整的“车载AI时代”正式启幕。研究显示，2025年中国汽车行业智能化创新指数在2024年上涨22分的基础上，再增38分至588分。

然而，车载AI资源分配存在“重智驾、轻座舱”的失衡现象。据悉，相比智能驾驶的高额投入，大部分车企在智能座舱领域的预算明显偏低，公开数据显示，各家车企对智能座舱的投入仅为智能驾驶的约1/3。正因如此，与AI企业合作成为行业补齐座舱智能短板的主流选择，而智能座舱恰恰是用户感知最强的场景。消费者对汽车智能化配置的感知持续增强，2025年消费者感知配置数量达6.9个，已连续四年稳步上升。

这也驱动AI企业在此赛道加速内卷。据MRA市场研报预测，到2027年，人工智能驾驶舱功能市场规模将达50亿美元，复合年增长率（CAGR）超25%。巨大市场潜力下，字节跳动、阿里通义千问、腾讯混元、华为鸿蒙智行，加上商汤、Momenta等垂直领域玩家，将这一赛道挤得水泄不通。

此前，豆包与特斯拉的合作已助其跻身车载AI第一梯队，如今再与奔驰联手，意在进一步巩固行业地位。首先，借豪华车型场景破圈，夯实生态壁垒。2018年至2024年间，国内5-10万元价位段乘用车市场快速萎缩，但20万-30万元价位段市场飞速增长。2024年，国内豪华车市场新增量63.4万辆，增幅仍领先整体乘用车市场的7.7%。尽管奔驰当前市场地位不及巅峰，但其作为深耕多年的传统豪华品牌，为豆包提供了稀缺的高端落地场景，尤其是CLA车型的实车数据，包括复杂路况下的交互逻辑、用户行为偏好等，能反哺模型持续优化。

其次，依托豪华品牌背书，拓展车企客户矩阵。2025年“中国汽车智能化体验研究品牌创新指数排名”显示，在豪华传统能源市场中，梅赛德斯-奔驰仍以622分位列第一，超越林肯（596分）和路虎（593分）。奔驰的品牌影响力可为豆包背书，吸引更多对智能体验有高要求的车企关注，助力豆包从主流车企覆盖向“全梯队客户渗透”迈进。

最后，打通全流程服务能力，强化AI生态竞争力。与奔驰的合作非单一功能接入，而是涉及智能座舱、语音交互、场景联动等多维度深度适配。这一过程让豆包积累从“模型研发”到“场景落地”再到“数据迭代”的全流程服务经验，进而将能力复用于其他车企合作，形成生态闭环。

当然，豆包虽在车载AI领域风生水起，但赛道围剿从未停止。尽管当前合作模式为主，但蔚小理、华为、小米等头部车企集体押注自研座舱大语言模型，未来第三方AI服务商的生存空间可能被挤压。豆包跻身第一梯队，更像是行业极度内卷下的短暂喘息。

谁在提防，谁在受益？

若将视野提升至产业层面，车企与AI企业的跨界合作，表面双赢背后，双方定位边界正日益模糊。在汽车产业加速驶向智能化、电动化、高端化的当下，主导权与核心利益的冲突已悄然浮现。

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟曾预判，智能化时代企业竞争力重心将迁移至智能和AI能力。未来，汽车成本中机械占比将从70%降至30%以下，电子与软件占比将飙升至70%。于是，一种新型“竞合关系”正在重塑全球汽车产业格局。

对奔驰等传统车企而言，引入外部AI力量可能导致研发能力空心化，长期积累的品牌溢价面临缩水风险。在传统汽车时代，车企凭借对发动机、底盘等核心技术的掌控占据绝对主导，供应商仅作为零部件提供者。如今，当越来越多车企将第三方AI服务商这一核心智能要素纳入体系，实则承认了对外部技术的依赖。

更严峻的是，智能化转型伴随消费者需求升级。2025年，行业整体质量抱怨量同比增长34.8个PP100，其中智能座舱类配置中“不易理解/难以使用”的问题占比升至36%，语音识别与内容理解仍是语音助手的两大痛点。这意味着，无论主导权争议如何，车企仍需与AI企业深度协同以保障用户体验。

对字节等AI企业而言，落地车载AI领域同样存在风险。当前，消费者对用车安全的需求日益凸显。在智能座舱使用体验中，消费者对便利性配置（如数字钥匙、车控APP）与“用车安全”需求增加。2025年，离车辅助、驾驶员监测、安全防护与主动提醒等安全类配置呈现高使用频率与高再购意愿。一旦汽车因AI系统故障引发重大安全事故，对AI企业的品牌将是毁灭性打击。

值得注意的是，AI企业在数据积累上也面临与车企的隐性博弈。数据显示，特斯拉拥有超1000万个有效视频片段数据，且全球有超600万辆智能汽车通过影子模式持续采集数据，而国内车企场景数据普遍不足百万。AI企业在与车企合作时，既需依赖车辆终端获取数据，又需防范车企对数据的掌控与限制，因为数据是AI模型迭代的核心燃料。

当前，OTA功能更新放缓也间接暴露了双方合作的协同难题。2024年，汽车行业月均更新功能648项，而2025年3月仅更新265项，4月391项，5月495项，均低于去年同期水平。尽管车企将原因归咎于新规下的审批程序，但成本、风险与硬件的制约背后，难说没有与第三方AI服务商在利益上的分歧。

显然，车企与AI企业均不愿在合作中丧失主导地位，但暂时又无更优解。