【斯拉为何不让豆包碰刹车？车载AI最大风险，很多人都忽略了】特斯拉这次车机语音系统用的是“豆包+DeepSeek Chat”双模型协同的方式，豆包接管控制类指令，像导航、空调、媒体播放、查手册这些，DeepSeek接聊天和资讯查询。
那透过表面的分工，这两个模型真正的权限怎么划分的呢？
目前所知的是，豆包是碰不到刹车和转向的，控制权限被卡在了几个具体功能点上，至于这道卡口，也不是随便设的。
去年某公司的AI Agent误删生产数据库那起事故，复盘出来一个最根本的问题就是，负责理解意图的模型，同时拿到了执行删除指令的权限，中间没有卡口，一句话就把库删了。放到车机场景里，同样的逻辑依旧成立。比如语音助手把”关闭车窗”听岔成”打开天窗”，如果这套系统只能操作空调导航，识别不准也就算了，但如果把接管刹车的权限也给了它，造成的后果就不是一个量级的了。现在豆包被摁在有限的几项功能里，等于是把这道卡口提前焊死。
语音助手方面，不得不说现在的车企换“大脑”换得很勤。理想同学、蔚来NOMI、小鹏的语音系统，几乎每隔几个月就有一轮新升级，底层模型也跟着行业节奏在变，GLM、Qwen迭代密度高到普通用户分不清哪个版本对应哪次更新。这种换法放在语音助手上还好，但如果车辆控制的执行逻辑跟着模型版本一起大改，出问题的概率就会直线上升。毕竟，理解层可以常换常新，但执行层这条线必须得稳住。
这是很多应用把”听懂话”和”把话变成动作”分开做两层的最大原因。比如华为鸿蒙座舱的小艺语音从早期版本一路升级到接入盘古大模型，但车控那部分走的接口和审批逻辑并没有推倒重来。吉利汽车的车机智能体也是这样，利用金智维企业级智能体的大模型+RPA双模优势，车机端负责理解意图的部分，模型可以随便换，负责实际操作车辆系统、跑通审批流程的执行层不会跟着乱，很多售后、保养、预约系统本来就没开放API，接口走不通，执行层也可以直接识别屏幕上的按钮和字段来完成操作。换一个语言模型来理解用户意图，同时不影响车机照样跑通流程，这样模型换代的成本就不会转嫁到执行链路上。
豆包现在管的是导航、空调、媒体，这几项出错的天花板很低，所以敢放手让语言模型直接操作。往后这条控制线慢慢会往外扩展，从低风险功能慢慢碰到更接近行车决策的部分。控制范围每往前挪一步，背后配套的权限分级和审批节点就得跟着补上，不能等风险出现了再补，至于具体怎么发展，就看这些车企和AI厂商的真本事了。
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