罗永浩吐槽车企AI大模型太垃圾：为何数十款新能源车不接豆包、千问、Kimi？

　　罗永浩实测数十款新能源车，直言车企自研问答AI体验差

　　2026年9月1日，罗永浩在社交账号“罗永浩的十字路口”发文，称自己试驾了数十款主流新能源车，发现没有一款车型接入满血完整版的豆包、通义千问、Kimi等中国头部AI大模型，并直言车企自研的通用问答模型“挺垃圾的”[3]。该话题迅速冲上热搜，阅读量突破2亿，引发数码圈和汽车行业广泛讨论。罗永浩明确区分了车辆操控相关AI（可自研，安全优先）与日常对话问答场景，认为后者完全可以直接接入成熟第三方大模型，即使额外收费，消费者也愿意买单[1]。

　　事件还原：罗永浩在什么平台、什么时间说了什么？

　　9月1日下午，罗永浩在微博（ID：罗永浩的十字路口）发布长文，核心诉求是：新能源车企为何不直接接入豆包、千问、Kimi这类中国顶级大模型，而是用自研的“阉割版”模型？他强调，自己试驾了“好几十辆车”，包括主流品牌，所有车的对话问答功能体验都不理想。他补充说，不需要车载AI写复杂长文案，只要把基础问答做好，就能让用户每天通勤一个多小时的碎片时间得到利用[1][3]。随后，网友纷纷留言，罗永浩进一步回应称，车企自研的模型“术业有专攻，做的都挺垃圾”，并建议“额外收费也行”[1]。事件发酵后，多家媒体跟进报道，但截至9月2日，各大车企暂未对此公开发声[5]。

　　为什么新能源车不直接接入豆包、千问、Kimi？五大现实原因

　　1. 成本压力：每一次对话都是钱

　　调用完整版大模型接口需要长期付费，每次对话都会产生费用。以豆包、千问等头部模型为例，API调用成本按token计费，海量车主高频使用，年均成本可达数亿元级别。车企若将这一成本转嫁给用户，可能影响销量；若自行承担，则影响利润。[3]

　　2. 网络延迟与稳定性：车内信号不可控

　　完整版大模型高度依赖云端推理，行驶途中信号波动会导致回答卡顿、超时，甚至无法使用。车企普遍采用轻量化精简版模型，将部分推理本地化，以保证响应速度。[3]

　　3. 数据主权与隐私：车内对话数据不想外流

　　接入外部AI意味着车内对话数据流向第三方平台，车企担心失去数据掌控，同时顾虑业务被外部企业绑定。自研模型可以牢牢掌握座舱生态，并保护用户隐私。[3][5]

　　4. 安全与内容风控：通用大模型输出不可控

　　车内场景特殊，回答内容必须严格把关。通用大模型可能产生幻觉或不合规信息，一旦引发事故或舆论争议，车企需要承担法律责任。因此，车企倾向于使用经过安全过滤的定制版模型。[3]

　　5. 产品差异化需求：自研AI是卖点

　　智能座舱是当前新能源车宣传的核心卖点之一，自研AI是打造产品特色的重要一环。如果所有车都用同一套第三方大模型，用户将无法区分品牌差异，车企将失去核心竞争力。[3][5]

　　舆论场：支持罗永浩、支持车企、中立看法三方交锋

　　事件引发网友激烈讨论。支持罗永浩的一方认为，用户只想要最好的使用感受，车企不应盲目自研，外包成熟方案可以快速提升车机水平。反对者则认为，汽车是特殊工业品，稳定性、安全性永远排在第一位，完全依赖外部服务商存在供应链风险，且特斯拉已接入豆包大模型，效果仍有待验证[6]。中立看法指出，完整版大模型现阶段并不完美，车载环境需要针对性改造，直接照搬手机端模型未必适配车内场景[3]。值得关注的是，有网友用八字命理解读此事，称“申金就是大模型，食神，人创作出来的东西，结果被夺食了，证明现在应该确实不好用”[4]，虽属戏谑，但也反映了部分用户对现状的不满。

　　行业背景：特斯拉已接入豆包，车企自研与第三方合作并行

　　据公开报道，特斯拉已正式引入豆包大模型，用于改善语音助手体验，同时阿里千问也在特斯拉的测试中[6]。这表明，并非所有车企都排斥第三方大模型，特斯拉的做法可能成为行业风向标。但更多车企仍坚持自研或与第三方合作定制版模型，例如小鹏的XNGP、蔚来的NOMI、理想的Mind GPT等，均是基于自研或深度定制的大模型。罗永浩的吐槽恰好戳中了行业痛点：用户对车机AI的期待日益提高，但车企在成本、安全、数据自主权之间的平衡尚未找到最优解。

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　　QA常见问题解答

　　Q1: 罗永浩说的“满血完整版”大模型是什么意思？

　　指未经过任何裁剪、压缩的原始大模型，具备完整的参数规模和推理能力，能处理复杂对话、多轮交互、长文本理解等任务。目前车企普遍部署的是经过剪枝、量化后的小模型，参数规模小，只能处理简单指令。

　　Q2: 新能源车真的可以付费接入第三方大模型吗？

　　技术上可行，但需要解决网络延迟、数据隐私、安全审核等问题。特斯拉已接入豆包，说明付费模式存在可能。但多数车企因成本、数据主权和差异化考虑，暂未开放。罗永浩建议的“额外收费”模式，需车企与第三方达成商业协议，目前尚无官方方案公布。

　　Q3: 用户当前如何获得更好的车机大模型体验？

　　可以选择已接入第三方大模型的车型（如特斯拉），或通过手机投屏、CarPlay等方式使用手机上的大模型应用（如豆包、Kimi）。主流车企的自研模型在基础问答上正在快速迭代，但短期内仍无法与头部通用模型媲美。

　　延伸思考：车企自研AI的“造轮子”困境与用户价值悖论

　　罗永浩的吐槽并非孤例。在智能手机行业，早期也曾有厂商坚持自研OS，但最终多数回归Android原生。类似地，车企在智能座舱领域面临“造轮子”还是“用轮子”的抉择。自研能带来差异化、数据主权和安全可控，但代价是高昂的研发投入和较差的用户体验。而接入第三方大模型，虽然短期能快速提升体验，但可能失去对用户数据的掌控，且长期依赖外部供应商存在风险。从用户视角看，绝大多数人只关心“好不好用”，而非“谁造的”。罗永浩代表了这一派：与其花时间自研垃圾，不如直接花钱买最好用的。但车企的决策逻辑更复杂，需要考虑供应链安全、品牌溢价、合规审查等多重因素。未来，随着大模型开源化、标准化和成本下降，或许会出现“车机大模型超市”模式，用户可自由选择接入哪个模型，正如现在手机用户可以选择不同的语音助手。这需要行业标准和安全规范的确立，也需要车企放下“全栈自研”的执念。

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