荣威在广州车展把“车机到底能做到什么”这个问题往前推了一大步。

豆包深度思考大模型首次以车端形态公开亮相，荣威M7 DMH成为第一款把其“底层能力”整合到整车交互链路的产品。过去车企常提智能座舱，但大多停留在“语音助手”。这次的重点是把推理、记忆、多意图理解这些在云端成熟的能力，硬塞进车上，再围绕真实使用场景进行重构。

荣威没有只做一个“接AI的车机”，整合方式是全链路式的：模糊语义识别应用在用户真正会反复说的内容里，连续对话的记忆能力背后接着车况数据、控件接口、使用行为模型。官方把它称为“最具活人感”的车机，虽然描述略夸张，但从能力组件来看，确实已经超出多数车机以“指令—反馈”为中心的逻辑。

分开来看，其三项能力是基础：第一是语义理解。它能识别倒装句、否定句、模糊描述、多意图复合指令，覆盖15类高频场景。第二是连续记忆，能跨轮次理解用户的真实需求，而不是句句归零。第三是车控覆盖。它不是简单开关空调，而是联动300+车控项，能把一次对话拆成多步车内操作。例如在哄娃场景里，一句“孩子有点闹”触发联动动作，包括调节空调、播放内容、修改座椅角度等。

豆包大模型在车端的应用已经进入常态使用阶段。

11月17日OTA后，M7 DMH语音功能的单日使用率从60%升至90%，说明用户并不是把它当展示功能，而是持续地用。最显著的两个场景是“高段位哄娃”与“暖心出行守护”。

前者针对家庭出行，把互动内容、情绪安抚、教育内容整合到一体；后者则本质是知识库和车况诊断能力的落地，即把8600多项汽车知识和350多项实时车况数据结构化，让车机变成一个随时可问的技术顾问，仪表灯亮了，直接问就能得到因果解释。

技术之外，荣威试图用M7 DMH重建自己的产品线认知。

M7 DMH的硬件参数比较激进：160公里CLTC纯电、2050公里综合续航、mCDC动态悬挂、五大件终身质保、主打坐感的乳胶感座椅与可折叠副驾沙发椅等。最近的能耗挑战赛里，多数用户跑出了2L以内的油耗数据，被官方拿来做说明：配置不是纸面堆料，而是能形成实际表现。这些要素进一步强化了它“高性价比B级混动”的定位。

销售体系方面，荣威尝试通过统一售价方式简化购车决策；服务侧今年新增238家门店，年底预计突破600家，以填补此前用户吐槽的服务触点不足问题。

车展是外在形式，重点还是这次座舱交互方向的转弯。

荣威与豆包合作的意义不在于“装了一个更好的语音助手”，而在于把AI的大模型能力作为车机底层架构的一部分。这意味着座舱逻辑从“按键+语音”进入“意图+推理”的阶段，而M7 DMH是第一款完整呈现这个方向的量产车。