龙虾车圈热潮来袭现象深度解析

当AI智能体不仅能说会道，还能帮你订餐、写报告，甚至用周杰伦的风格唱首歌时，汽车行业的竞争焦点，已经悄然从硬件参数转向了软件生态。这届北京车展，就是最好的证明。

“你能让它用周杰伦那种吐字不清的风格，唱首歌吗？”在火山引擎的展台，一位体验者向工作人员提出了这个有趣的要求。指令下达后，座舱里的“豆包”很快便哼唱起来，效果颇有几分神似。这看似娱乐的一幕，恰恰揭示了本届车展的核心议题：席卷全网的“小龙虾”（AI智能体），正以前所未有的速度“爬”进车里。

唱歌、追剧、订餐、写报告，所有在手机或电脑上能被AI实现的事，如今正被一一“搬”进座舱。从车企到背后的供应商，都在尝试把那个“能听能说”的语音助手，改造成一个真正会做事、懂你的智能伙伴。一个显著的变化是，智能座舱解决方案厂商首次与整车厂同馆展出，相邻而立，其产业地位已不言而喻。

面对这股浪潮，岚图汽车董事长卢放给出了一个大胆的判断：AI将重构甚至碘伏整个汽车产业。在他看来，汽车是AI技术，尤其是具身智能最好的载体。未来，汽车本身就是具身智能产品。AI将首先重构产品结构，继而重塑企业的组织形态乃至供应链生态，最终构建出一个全新的产业生态。

“中国在新能源与智能网联赛道上已取得领先，这种先发优势为AI上车构筑了其他国家车企暂不具备的技术基础。”卢放在近期的一次行业会议上指出。他同时透露，岚图内部已在研发相关的AI大模型及应用，未来将陆续上车。未来的智能汽车，会从单纯的交通工具，转变为真正的伙伴和助手。

“龙虾”大热，从台前到幕后

本届北京车展，俨然成了“龙虾”的秀场。主流车企纷纷官宣自家的智能体方案，有的已量产上车，有的正加紧研发。而更值得玩味的是，这场软件战的幕后推手——汽车行业的供应商们，同样在明显发力，甚至走到了台前。

车展前夕，地平线抢先发布了整车智能体操作系统“KaKaClaw咖咖虾”。其创始人余凯的比喻很形象：“KaKaClaw不只是长了一张嘴跟你对话，还长出了两个钳子帮你完成任务。”这套系统能通过自然语言指令，并行调度智驾与智舱，理解连续的模糊需求，并内置知识图谱，记录用户的习惯与偏好，时间越长越懂用户。

专注智能汽车AI的商汤绝影，则带来了一套可兼容“龙虾”的软硬一体解决方案。其核心是首发亮相的Sage Box，旨在打造一个可进化的车载自主智能大脑。此外，商汤此前推出的AI智能终端“可悠”，正试图将AI能力从车载座舱，无缝拓展至家庭、办公等全场景。

大模型厂商自然不会缺席这场盛宴。火山引擎展示了基于Agentic AI架构的汽车AI方案。其工作人员介绍，豆包大模型目前已搭载超过700万辆车。他们重点介绍的“小龙虾”跨端助手，可以在车机、手机、电脑之间无缝切换。合作模式也相当灵活，车企既可以选择深度定制带豆包IP的助手，也可以仅以豆包为底座，自由命名和定制形象。

科大讯飞展示了星火新一代多模态智能座舱，其背后是一套开放的智能体生态系统。底层技术自研，同时联合爱奇艺、高德、美团等生态伙伴进行场景化深度调优。例如，与爱奇艺合作的“追剧搭子”，与高德合作的“AI旅行家”，都已量产搭载于奇瑞车型。

斑马智能发布的“龙虾上车”方案AutoClaw，则采用了端云混合架构。在其展台，工作人员演示了接入该方案的千问智能体如何通过语音完成模糊导航、订酒店、点外卖甚至声纹支付。不过，工作人员也坦言，千问今年才切入汽车赛道，车载能力仍需继续优化。

刚需还是泡沫？成本与价值的博弈

热潮之下，根本性问题也随之浮出水面：相比AI手机和电脑，用户真的需要在车上也部署一个“龙虾”吗？这背后高昂的算力和Token成本由谁买单？数据隐私与安全又如何保障？车上“龙虾”究竟是一场真正的产业革命，还是新一轮的泡沫？

商汤绝影CTO肖枫给出了一个基于场景的务实判断。车与手机的使用环境截然不同，开车时手眼受限，很多操作无法完成。而AI智能体恰恰能把这段原本“浪费”的时间利用起来，让用户在路上就能处理工作、搜集资料。这相当于激活了车辆的空间价值。

更重要的是，龙虾的本质是“always on”（永远在线）。尤其在当下工作与生活边界模糊的环境里，开车时老板发来任务，龙虾就能直接处理，用户不必随时待命。这意味着，当AI智能体能够主动理解意图、调用车辆功能、连接外部服务时，车辆便开始具备“移动智能终端”的属性。

“也就是说，我在车上可以用小龙虾做这件事，到了手机上也能继续和它交互，在公司电脑上同样可以。这个小助手就能在不同地方、通过不同设备为我们提供服务。”火山引擎的工作人员这样解释跨端协同的价值。

当然，车上部署也面临独特挑战。肖枫指出，车内场景更易被识别，针对车载环境做专门微调，效果和精度会更好。他认为，未来的汽车就是一个自主智能体，AI汽车是刚需。对AI公司而言，必须具备从云端到端侧的全栈模型能力，以及在汽车行业足够深的技术积累和量产经验，这才是竞争的关键。

成本是无法回避的另一座大山。随着智能体调用量飙升，Token成本水涨船高，而用户对实时性、低成本、隐私保护的需求同样迫切。因此，行业下一个明确的趋势就是大模型的本地计算。本地化既能降低成本、保障实时性，又能保护隐私，这被视作巨大的机会。

基于这一判断，端侧推理方案成为各家发力重点。商汤绝影的SageBox、斑马智能的AutoClaw均提供了此类方案；地平线则宣称其星空芯片可在本地高效运行大参数模型。

然而，算力和模型只是基础。肖枫认为，模型和车系统之间还需要一层关键的“胶水层”，即操作系统。“AI的上限很高，下限却不确定，关键是如何驾驭它，让它从一只‘宠物’变成一头温顺的‘牛’，真正为人所用。”这个比喻，或许道破了智能体上车从炫技走向实用的核心密码。