罗永浩试了几十辆新能源车，最后把车企大模型骂成了“垃圾”

　　一辆车可以不接所谓“满血模型”，但不能用半吊子的体验，收消费者全价的钱。

　　文｜王月半

　　新能源车企终于在一件事上做到了高度统一：

　　发布会上，谁都说自己有 AI。

　　真上了车，谁都不敢保证这个 AI 好用?

　　9月1日，罗永浩在微博上问了一个很不客气的问题：目前中国新能源车企，到底哪一家接入了“完整的、满血的、最优秀的”AI大模型？

　　他特意划了重点——只说对话问答，不谈车辆控制。

　　按罗永浩自己的说法，他前前后后试了几十辆车，没发现一家接入了完整版的头部模型。随后，他扔下一句很有罗永浩风格的话：

　　“术业有专攻，各位做的模型都挺垃圾的。”

　　话难听，热搜倒是上得很快。

　　但更尴尬的是，很多车主听完没有替车企反驳，反而觉得他说出了自己的心里话。

　　因为大家对车机 AI 的要求，真没有发布会说得那么玄乎。

　　不需要它重构出行，不需要它颠覆座舱，更不指望它今晚就觉醒成贾维斯。

　　大家只是希望它别答非所问，别聊两句就失忆，别一遇到稍微复杂的问题，就突然从“人工智能”退化成“人工智障”。

　　手机里的免费 AI 已经能查资料、理思路、陪你聊工作；几十万元汽车里的智能助手，最稳定的本事却还是开空调。

　　这才是罗永浩这顿骂真正扎人的地方。

　　卖车时是大模型，上车后是语音遥控器

　　过去几年，AI几乎成了新能源车发布会的标准配菜。

　　大模型、智能体、端到端、多模态、主动服务……词一个比一个大，PPT一页比一页热闹。听到最后，你甚至会怀疑自己买的不是车，而是一台顺便带四个轮子的超级计算机。

　　可用户真正用起来，画风经常没有那么科幻。

　　“把空调调到22度。”

　　“导航去公司。”

　　“播放周杰伦的歌。”

　　这些当然有用，但它们本质上还是传统语音助手的升级版：识别指令，再调用功能。

　　真正检验大模型的，是你换一种说法、追问一句、临时跳个话题，它还能不能听懂；是你问一个需要搜索、判断和组织答案的问题，它能不能给出靠谱回应；是你连续聊十分钟，它还记不记得五分钟前说过什么。

　　这时候，不少车机就露馅了。

　　简单问题能接住，复杂一点就打太极；发布会演示行云流水，用户随口一问当场卡壳；宣传时说自己“更懂你”，实际最懂的还是“打开天窗”。

　　车企把语音控制包装成了 AI，把能聊天包装成了会思考。包装很满，模型未必满血。

　　罗永浩的说法未必严谨。

　　“满血”“完整版”“Top模型”都没有统一的行业标准；他试过几十辆车，也不等于完成了整个市场的普查。事实上，公开信息显示，特斯拉中国已经开始向部分车型推送豆包，并采用外部模型服务；不少车企也在使用自研、合作接入和多模型调度等不同路线。

　　所以，“没有一家接入”只能算他的个人体验，不能直接当成行业结论。

　　但他对体验的质疑仍然成立：

　　消费者不关心底层到底用了谁家的模型，只关心问出去的话，有没有得到一个像样的答案。

　　车企为什么不直接接最好的？

　　站在消费者角度，这件事看起来很简单。

　　既然豆包、千问、Kimi这些通用模型已经做得更好，车企花钱接进来不就完了？实在不行做成付费选项，谁需要谁订阅。

　　这也是罗永浩的逻辑：术业有专攻，造车的负责把车造好，做模型的负责把模型做好。

　　可站在车企那边，这道题没这么简单。

　　因为车机里的 AI，不只是一个聊天框。

　　它前面连着麦克风、摄像头、地图和用户账号，后面连着导航、娱乐、空调、车窗，甚至更多车辆能力。一个回答慢几秒的手机应用，最多让你不耐烦；一个理解错指令的车载助手，却可能直接破坏驾驶体验。

　　车里还存在网络波动、响应延迟、隐私数据、服务成本和内容责任。开放问答可以走云端，基础车控却必须稳定、快速、可预测。两套能力混在一起，绝不是把一个手机 App 放大后塞进中控屏那么简单。

　　蔚来公开介绍 NOMI GPT 时，就强调了“调度分发”：系统要先判断用户是在聊天，还是在下任务，再把请求交给车控、导航、媒体、知识库或不同模型处理。

　　说白了，车载 AI 不是一颗无所不能的大脑，更像一个总机。

　　它最重要的工作，有时不是亲自回答，而是别把电话接错部门。

　　所以，车企强调安全、延迟和系统融合，不完全是在找借口。

　　但问题来了。

　　罗永浩已经把讨论范围限定在了对话问答。不碰刹车，不碰方向盘，甚至可以不碰空调，只让用户在每天通勤的一个小时里问问题、聊工作、查资料。

　　到了这个范围，如果体验仍然明显落后于手机里的成熟产品，再把所有问题都推给安全，就有点像食堂炒不好青菜，解释说自己主要精力都用在消防验收上。

　　消防当然重要。

　　菜也不能一直难吃。

　　车企真正舍不得的，不只是调用费

　　很多人以为，车企不接外部头部模型，是为了省钱。

　　成本当然是原因之一。

　　通用大模型需要云端算力，用户问得越多，调用越多；车卖出去以后可能要服务很多年，这笔账不是一次性的。更何况，汽车行业最熟悉的商业模式，是把硬件卖出去，而不是长期替用户支付每一次聊天的算力费。

　　但钱不是最难放下的东西。

　　最难放下的，是入口。

　　在智能汽车时代，谁掌握座舱里的第一入口，谁就更接近用户的需求、习惯和下一次消费。

　　如果用户一上车就喊“豆包”，问问题找豆包，做规划找豆包，订服务也找豆包，那车企辛辛苦苦建立的品牌助手，很可能退化成一个负责执行命令的后台工具。

　　车企卖了一台几十万元的硬件，最后用户记住的，却是中控屏里另一家公司的名字。

　　这不是技术选择，而是商业控制权。

　　车企当然不甘心。

　　于是大家都想拥有自己的名字、自己的助手、自己的大模型故事。因为一旦承认别人家的模型更好，就等于承认智能座舱里最有想象力的部分，可能不属于自己。

　　可消费者没兴趣陪车企完成这场心理建设。

　　你可以有自研的理想，但不能让消费者为练习生买单。

　　用户花钱买的是体验，不是车企大模型团队的成长纪录片。

　　如果自研模型更好，当然用自研；如果外部模型更好，就应该允许外部模型进来。品牌面子、技术路线和资本故事，不能永远排在用户体验前面。

　　不是二选一，别再拿消费者做选择题

　　其实，这道题根本不必在“全部自研”和“全部外包”之间二选一。

　　车企最擅长、也最需要牢牢掌握的，是车辆状态、车控能力、用户习惯、场景理解和安全边界。

　　通用模型最擅长的，是开放问答、信息检索、语言组织、复杂推理和自然对话。

　　让专业的人干专业的事，本来就是最正常的产品逻辑。

　　基础车控走本地、确定性的系统；开放问答交给更强的云端模型；中间再用一套调度系统判断用户究竟想干什么。用户甚至可以自己选模型——原厂助手免费，头部模型按月付费。

　　这条路并非没人走。

　　公开报道显示，特斯拉中国在2026年7月底开始分批推送新版车机系统，随后火山引擎确认豆包已上线特斯拉车机。现阶段，豆包以独立应用形态提供连续对话、资讯查询等能力；相关服务仍有车型、版本和功能范围限制，也不能因此简单等同于罗永浩所说的“完整版满血模型”。

　　但它至少证明了一件事：

　　外部头部模型上车，不是做不到，而是车企愿不愿意重新分配入口和能力。

　　真正合理的车载 AI，不该要求一个模型包打天下。

　　让小模型负责快，让大模型负责聪明；让原厂系统负责车，让第三方模型负责更广阔的世界。

　　消费者不需要知道后台开了多少场技术评审会。他只想在开车时问一句话，不必先猜这句话属于哪个“能力域”。

　　车企该交作业了

　　罗永浩这次骂得狠，也骂得有点笼统。

　　但车企如果只抓着“没有一家”这几个字反驳，反而是在躲避真正的问题。

　　真正的问题不是有没有接入某个模型，而是：

　　你的车机到底能不能连续对话？

　　能不能回答稍微复杂一点的问题？

　　能不能在不影响驾驶的前提下，把用户每天在车里的时间真正利用起来？

　　如果不能，发布会上那一长串 AI 名词，就只是给语音遥控器刷了一层新漆。

　　车企接下来至少应该把三件事说清楚。

　　第一，告诉用户具体用了什么能力。别只说“搭载大模型”，要说明开放问答、实时搜索、多轮对话、车控分别由什么系统负责，能力边界在哪里。

　　第二，给用户选择。原厂模型、外部模型、免费版、付费版，都可以摆出来。别替用户决定什么叫“够用”。

　　第三，拿真实问题测试，别再背发布会台词。让普通车主随便问、连续问、换着说法问。真正的智能，不怕用户不按脚本来。

　　汽车行业已经卷完屏幕、音响、冰箱和彩电，现在终于卷到了“脑子”。

　　这当然是好事。

　　但脑子不是发布会上喊出来的，也不是给语音助手换个名字就能长出来的。

　　一辆车可以不接所谓“满血模型”，但不能用半吊子的体验，收消费者全价的钱。

　　车企可以继续争论模型到底该自研还是外接。

　　消费者的要求其实只有一句：谁的好用，就把谁装上。

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