智能汽车在近两年里出现了一个典型现象，几乎所有车企都引入了大模型，但智能座舱的体验并未随之实现同等水平的跃迁。
在此背景下，行业开始寻求新的路径与方向，形成共识：接入大模型只是智能座舱的第一步，真正的提升来自于整合与场景化体验，只有端到端的智能能力才能满足用户需求。
在这样的市场趋势下，阿里巴巴千问应用与通义系列大模型具备成为智能汽车“黄金组合”的潜质。
从模型层面看，通义系列的能力处于世界前列。在中国，阿里千问（Qwen）是企业使用最多的模型之一，沙利文报告显示通义在企业级大模型调用市场处于领先地位。目前，通义系列已服务超过一百万家客户。
当然，在汽车这样一个高度复杂且对安全与稳定性要求极高的行业，选择并非仅看参数数量，而是在于能否持续稳定地落地生产线。
从车端算力适配、模型稳定性，到本地化部署、数据安全与持续迭代能力，中国车企正以同一组实际标准筛选可用的大模型。在这套标准下，通义系列不再是被“选中”的对象，而是在反复验证后走到前台。
阿里是国内最早开源自研大模型的“大厂”，也是全球少数全方位开源先进AI模型的提供者之一，早早实现了“全尺寸、全模态”的开源。多家车企已基于通义系列开发自己的座舱产品。
例如理想汽车的“理想同学”、蔚来与零跑的全系车型已接入通义系列大模型，提供新一代AI智能座舱服务，其他车企也在验证通义系列的广泛适用性。
在解决了模型方面的问题后，客户需求推动车企进入下一个阶段：用户不再满足于单一场景的智能化，而是希望座舱具备端到端的智能任务完成能力。
千问被定位为一款功能强大的超级应用，力图成为AI时代用户的入口之一，将汽车场景纳入其重要领域。
想象一下，若千问能够整合高德地图、淘宝外卖、飞猪等阿里生态应用，覆盖办公、学习、购物、健康等生活场景，千问将具备全面“办事”能力，那么在汽车中使用千问将带来前所未有的体验。
汽车场景比手机更复杂，是一个情绪与任务交错的时间场域：高峰通勤时的焦虑、长途旅行中的疲劳、接送家人时的多角色切换、商务出行中的沟通与决策等。千问应用可以打通这些环节，帮助用户解决实际问题。
通义系列大模型解决“智能从哪里来”，千问则探讨“智能往哪里去”；未来的智能座舱将更像理解人的伙伴，减轻负担、协助决策。
实现这一目标的不只是单一的模型厂商，而是具备云端智能与生态协同能力的系统级玩家。
这也是为什么阿里云已深度融入汽车产业的智能化变革之中。大模型时代将催生新的汽车及新的智能供应链。
