前两年车载大模型曾掀起参数军备竞赛，各家争相公布更大参数量的端侧模型，而进入2026年，行业风向明显转向，不再一味比拼模型规模。核心现实在于，车载场景之内，大模型除去对话闲聊之外，边际收益出现断崖式下滑，强行部署超大模型，还会挤占主控芯片宝贵的算力、内存资源，带来没有实际回报的硬件负担。
相关调研显示，超六成车主反馈，车载大模型真正高频可用场景集中在闲聊问答、语音控车，复杂多步骤任务执行成功率不足四成。车辆行驶过程中，出于安全约束，大模型不能接管驾驶、底盘等核心机构，能够落地的权限被严格限制。即便模型参数继续放大，也很难转化为用户可感知的用车提升，更多只是生成更长的文本回复，属于体验层面的无效增益。同时端侧大模型推理会持续占用座舱SoC资源，实测7B规模模型运行时，内存占用会提升600‑800MB，推理功耗最高可达12W，容易挤压导航、车机UI、多媒体解码的硬件资源，极端条件下带来界面卡顿、响应延迟等问题。
也正是硬件约束，倒逼行业从追求大参数量，转向轻量化蒸馏，2026年量产上车的端侧模型普遍压缩至3B参数以内，依靠端云协同补齐能力缺口，不再强求把千亿基座完整搬到车机当中。云端负责复杂生成任务，车端留存小模型处理本地语音理解、简单控车，成为多数车企的主流方案。
当然，车载大模型并非没有价值，自然对话、多轮交互确实优化座舱体验，但它的能力边界被车辆安全规范、硬件物理上限牢牢框定。一味堆大模型，相当于为主控电路增加额外负载，却换不来对应的功能落地，属于典型的无效投入。这场军备竞赛的降温，代表行业走出参数营销的误区，车企不再把大模型当作发布会噱头，转而聚焦真实高频场景。比起纸面参数字数，如何把轻量化模型做好意图识别、指令执行，才是座舱AI真正需要解决的命题。
