车都还没交付，网络上就先冒出“车祸”“起火”“维权”这些词。
7 月 8 日，小米官宣了全新 SUV 系列 SkyNomad（小米澎程），首款叫澎程 N90。按常理是参数、试驾、预售接着来，这回节奏被打乱了——负面消息先行。
7 月 10 日，小米工作人员出面说了句很直接的话：“这是纯粹的谣言抹黑，简直是匪夷所思。车都没正式发布，怎么可能有事故？”两天后，雷军亲自公布一组测试数据：三年半、566 台车、428 万公里，用事实回击谣言。
这不是小米第一次被 AI 造谣。6 月 8 日曾有人用 AI 编故事说小米员工破坏车展。不同的是，这次的手法更像一套流水线，把影响力做得更大更难清理。核心问题很简单：无中生有。
这套攻击分成三层，像齿轮一样咬合。
第一层是搜索联想词污染。你在微博、抖音、搜“SkyNomad”或“小米澎程”，下拉就蹦出“起火原因”“车祸现场”“车主维权”之类。做法并不高明，用脚本和群控账号短时间高频搜索，利用平台“搜索量高就显示”的规则，把负面词绑上去。功能就是拦截，在用户看到真实信息前，搜索框先给他负面联想。相当于店还没开门，门口就挂满差评牌。
第二层是批量生成的假事故视频。短视频平台上出现许多标注“SkyNomad 小澎程车祸”的视频，配文还带戏谑标签 like “绿化带战神”。这些素材多为 AI 合成或拼接，部分被平台标注为“疑似 AI 生成”。它的作用是填充：给第一层的怀疑配上看似的“证据”，让用户从“听说有事”跳到“我看到了”。
第三层更危险，叫模型投毒。铺了满网的虚假内容被一些 AI 搜索助手当成有效信息收录。后来用户问 AI 时，AI 把谣言当成事实输出。逻辑变成“人造谣→投喂 AI→AI 二次传谣”。一旦假信息进了训练数据或检索结果，AI 会不断复述，不需要人再推，也不用人看管。
把三层连起来看，就能把一个本来不存在的事，变成一个有“多重印证”的事实。消费者先在搜索栏被拦截，接着在短视频里看到“实拍”，最后向 AI 咨询还会得到带偏见的回答。搜索入口、内容验证、AI 背书，形成一条信任链。
传统的黑公关往往止步于前两层，成本高、可追溯、有办法投诉下架。现在第三层被打通后，造谣成本接近零，难以清除，还会自我强化。
这类事以前就发生过。5 月 8 日前后，网上突然流出一份“8 家车企被约谈、3 家被立案”的名单，点名比亚迪、特斯拉、小鹏、理想、蔚来、极氪、广汽埃安、问界，理由是“锁电”问题。那份名单是 AI 编出来的。八家车企不得不轮番发声明辟谣。小鹏法务部先说“纯属造谣”，比亚迪网络举报中心说“部分账号恶意传播虚假信息”，广汽埃安法务部表示“从未被约谈”，其余几家也都跟进。一个不存在的名单，让行业前八的一天里都在消耗公关资源。
更令人担心的是，有人把这套变成生意。江西南昌某 MCN 机构在高峰期单日能生成 4000 至 7000 篇谣言，每日非法牟利超万元。辟谣天然劣势，澄清信息没有争议性，拿不到跟谣言对等的流量。车企不得不自己花钱搭防线：关键词实时监测、AIGC 内容识别、异常搜索行为分析、法律取证——每一项都是真金白银。
这不是纸上谈兵。北京车展上，蔚来马麟就直言 AI 造谣会给车企带来非常大的品牌维护成本。可见攻防成本已经失衡。
更难扭转的是“先入为主”的效应。潜在买家还在犹豫时，一条起火视频就能把负面印象种下。等到辟谣出来，哪怕证据充分，也很难把偏见掰回来。造谣者的目标往往不是让所有人相信谣言，而是让那批正在观望的人“不太敢买”。
更糟的是谣言的二次传播。虚假内容被大模型抓取后，会被固化为“事实”。之后用户问 AI“某车怎么样”，AI 可能把那段被推上的谣言当成标准答案输出。造谣者只需一次投毒，就能得到长期免费的传播器。
追责也很难。链条太长，模型开发者、内容使用者、数据提供方、平台运营者都有可能，责任很容易被相互推卸。规则滞后，代价先落到车企头上。流量越大，谣言的回报越高，造谣者不需要骗所有人，只要影响那群犹豫中的买家，就足够。
澎程 N90 最终能不能站稳，还是靠交付数据和用户口碑来定。只是，在真正的用户口碑出现之前，小米和所有要出新车的厂商，都得先打好这一场看不见的舆论战。
