“帮我哄孩子睡觉。 ”在荣威M7 DMH的车内，一位母亲说出这句话后，车机并未像传统系统那样只执行单一动作，是自动调高空调温度、调低风量、关闭车窗、调低语音音量，并开始播放哄睡故事。
这一连串行云流水的操作，源自今年11月17日荣威M7 DMH通过OTA升级正式推送的豆包深度思考大模型。
传统“预制车机”的交互逻辑依赖固定脚本。 用户必须使用“空调调至23度”这类精确指令，若说“我有点冷”，系统可能仅机械响应“已调高一度”。荣威M7 DMH的豆包模型将交互模式从“指令驱动”升级为“意图驱动”。
三大核心能力支撑起这一转变：模糊语义理解使车机可处理倒装句、否定句等口语化表达；记忆贯穿技术能记住用户偏好并关联上下文；复杂车控则允许一句指令触发多个设备联动。
荣威与蔚小理的车机对话测试
一次实测中，用户对四款车的车机说出同一指令：“我想回家，现在有点饿还有点渴。 ”理想车机仅识别“回家”需求，询问是否更换目的地；蔚来、小鹏系统未能执行。
荣威M7 DMH的反馈截然不同：它立刻搜索附近餐饮便利店，用户选择后直接导航前往，随后自动规划回家路线。 这种差异源于豆包大模型的深度推理能力。
该模型在2025年高考数学单科测试中获得144分，海淀模拟考文科达712分、理科706分，具备强推理基础。
理解准确率较传统模型提升14倍，响应准确率提升58%。 这些数据背后是行业最多的车控端口支持荣威M7 DMH开放了300多项车控功能与1000多个接口。
如何实现“活人感”交互
豆包深度思考大模型日均处理tokens量突破30万亿，月活跃用户达1.59亿。 其车载化落地依赖上汽荣威的SOA架构，该架构提供了320项SOA控制能力与1000多个场景知识库。
系统深度融合了350多个车端状态信号与8600多项汽车专业知识。 当仪表盘亮起故障灯，用户询问“这个灯什么意思”，系统不仅识别信号，还会告知原因、解决方案及后续建议。
记忆能力覆盖本地、云端与大模型三层存储。 用户若曾表示“要减肥”，后续推荐餐厅时车机会主动建议轻食选项。 这种记忆贯穿使交互不再需要重复铺垫上下文。
从带娃到情绪陪伴
针对家庭用户核心痛点，系统设置了全年龄段儿童关怀模式。 3岁前幼儿可通过“帮我哄下娃”触发故事播放与环境调节；4-7岁儿童可进行多轮趣味对话；8岁以上孩子能获得百科全书式知识解答。
全家出游时，用户可一次性输入复杂需求：“先去森林公园，中途找顺路便宜加油站，回家路上绕道超市买菜。 ”车机自动生成整合全家人偏好的路线。系统还覆盖15个专业领域，包括法律、财经等生活咨询。
10万级车的“科技平权”
荣威M7 DMH限时售价8.58万-10.28万元。 将深度思考大模型搭载于这一价位车型，体现上汽荣威的“科技平权”战略。 该车同时配备DMH 6.0混动系统，纯电续航160公里，综合续航2050公里。
硬件层面，车辆采用高通8155芯片与15.6英寸中控屏，支持主流手机品牌互联。 外观由前劳斯莱斯设计总监约瑟夫·卡班操刀，车身长度近5米。
测试场景中，一位用户对车机说：“太阳又大又晒，快来救救我。 ”系统随即调暗车窗、调节空调并播放轻音乐。 这种响应已接近人类助理的直觉判断。
当智能座舱能够理解“帮我创造重返20岁的感觉”这类抽象指令时，车机交互的边界究竟在哪里？ 是否有一天，车辆会比家人更懂你的日常习惯与情绪波动？
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