合作事件概述 - 梅赛德斯-奔驰与字节跳动宣布升级合作，全新纯电CLA车型将搭载“豆包”大模型 [1] - 此次合作是继2023年字节系“火山车娱”进入奔驰座舱、2024年奔驰中国与火山引擎建立合作后的进一步深化 [1] - 合作性质被描述为超越简单的供应商与主机厂关系，是一场“各取所需的豪赌” [1][3] 梅赛德斯-奔驰的市场表现与挑战 - 2025年上半年公司销售收入为663.77亿欧元，同比下滑8.6%，税前净利润暴跌40.7%至45.34亿欧元，税后净利润下滑55.8%至26.88亿欧元 [1] - 2025年第三季度全球销量52.53万辆，同比和环比分别下滑12%和4%，前三季度累计销量160.16万辆，同比减少9% [5] - 中国市场表现尤为惨淡，三季度交付量同比暴跌27%至12.5万辆，前三季度累计销量41.8万辆，同比下滑18% [5] - 2025年7月在华零售量环比下降超40%，为五年来首次月销量跌破2.8万辆 [5] - 公司面临智能化体验滞后的挑战，包括车机系统反应迟缓、操作逻辑僵化等问题 [4] - 30岁以下高端车消费者中将奔驰列为首选品牌的比例从五年前的28%降至15% [9] - 2024年中国自主品牌在“豪华乘用车”细分市场的份额已从早年的不足5%飙升至约30% [7] 行业背景与市场数据 - 2024年智能汽车全球销售量达到6620万台，2019年至2024年的复合年增长率为10.5% [1] - 预期智能汽车全球销售量将于2029年达到9210万台，2025年至2029年的复合年增长率为5.9% [1] - 麦肯锡调查显示智能化程度在购车决策中的权重从2021年的第三位跃升至2023年的第二位，94%的中国车企会在新车中搭载基于AI的智能解决方案 [5] - 2025年中国汽车行业智能化创新指数上涨38分至588分 [15] - 2024年国内豪华车市场新增量为63.4万辆，增幅领先于整体乘用车市场的7.7% [18] - 研究显示到2027年人工智能驾驶舱功能市场规模将达50亿美元，复合年增长率超25% [17] 合作对梅赛德斯-奔驰的战略意义 - 合作旨在短期内补齐智能化短板，填补车机交互、场景联动等赛道的差距 [7][8] - 借助豆包背后的抖音、TikTok等应用贴近年轻消费群体，重塑品牌形象 [9][10] - 通过外部合作降低研发风险、提升效率，纯电CLA原计划2025年上半年推出但因软件问题推迟上市 [10][11] - 公司宣布了140亿元的在华投资计划，将在未来两年内在华推出7款专属车型 [6] - 公司数字化研发团队从2019年的300人扩充至4500人，其中60%的工程师拥有互联网背景 [13] 合作对字节跳动（豆包）的战略意义 - 合作是将AI从虚拟世界传导至实体工业、从消费互联网向产业互联网渗透的重要一步 [2] - 借助奔驰豪华车型场景破圈，CLA车型的实车数据能反哺豆包模型持续优化 [18] - 依托奔驰品牌背书拓展车企客户矩阵，奔驰在2025年“中国汽车智能化体验研究品牌创新指数排名”中以622分位列豪华传统能源市场第一 [18] - 通过深度适配过程积累从“模型研发”到“场景落地”再到“数据迭代”的全流程服务经验，形成生态闭环 [19] - 此前与特斯拉的合作已助其跻身车载AI第一梯队，与奔驰联手有望进一步巩固其地位 [17] 行业竞争格局与合作动态 - AI+汽车市场快速增长，阿里通义千问、腾讯混元、华为鸿蒙智行等均已加入车企阵营 [2] - 2025年上汽大众与百度深度绑定，比亚迪与DeepSeek达成深度集成，吉利、东风等6家车企也接入DeepSeek [15] - 比亚迪与阿里云敲定深度合作，广汽传祺、本田雅阁等选择与商汤合作 [15] - 特斯拉宣布车机语音系统将同时接入“豆包大模型”与“DeepSeek Chat” [15] - 火山引擎在汽车行业的客户已覆盖上汽、奥迪、宝马、特斯拉、理想、蔚来等主流车企，与国内八成主流车企达成合作 [13] - 行业存在“重智驾、轻座舱”的失衡，各家车企对智能座舱的投入仅约为智能驾驶的1/3 [16] 潜在挑战与行业趋势 - 奔驰通过合作获取的智能优势可能会被同行快速追平 [13] - 外部合作被视为权宜之计，长期来看车企需要自主的智能化根基 [13] - 车企与AI企业之间存在新型的“竞合关系”，主导权与核心利益的冲突浮出水面 [22] - 中国电动汽车百人会预判，未来汽车成本中机械占比将由70%降至30%以下，电子与软件占比将飙升至70% [22] - 2025年行业整体质量抱怨量同比增长34.8个PP100，智能座舱中“不易理解/难以使用”的问题占比升至36% [24] - OTA功能更新放缓，2024年月均更新功能为648项，而2025年3月仅更新265项 [25] - AI企业面临数据积累的挑战，特斯拉拥有超1000万个有效视频片段数据，而国内车企场景数据普遍不足百万 [25]