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字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗下载方式:

①通过浏览器下载

打开“字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.blog.py17.hxtpb.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://blog.blog.py17.hxtpb.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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🍃第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗教程

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4.点击进入字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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本体吸收。

> 厂商新闻《字节“亲儿子”，开始抢华为的车圈饭碗》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-20 16:20

• 编辑:CN

怎么做好智能化，是不少车企每天都要自我拷问的问题。

就在今年，小鹏汽车何小鹏、广汽集团冯兴亚、长安汽车朱华荣、理想汽车李想、东风集团杨青、奇瑞汽车尹同跃……一众车圈大佬先后来到深圳华为总部，与任正非交流、取经。

6年前，华为初入汽车圈时还被视作潜在对手，如今车圈之所以集体转换态度，智能化是个关键因素。

今年10月底，鸿蒙智行宣布达成百万交付量，用时仅43个月。其中，问界M9连续18个月蝉联50万级以上豪华车销冠，更是令所有人侧目。所有人都知道，这一切绚烂数据的核心，正是智能化。

也正因为智能化的市场潜力，华为迎来了越来越多的挑战。

比如字节跳动。据36氪报道，字节旗下的火山引擎和赛力斯，在合作推动豆包大模型进入车机。

此外，阿里通义AI大模型、百度的文心大模型等，也各拿下了不少的车企客户。

要玩转智能化，可能得先玩懂“大模型上车”。

01

没有大模型的车，快卖不动了

让大模型上车，特斯拉绝对是最激进的一个。

早在2015年，特斯拉就开始布局自动驾驶软硬件自研，2016-2019年陆续实现了算法和芯片自研。

但彼时还只是特斯拉的“圈地自嗨”，其他同行大都无动于衷。

直到两个关键节点的出现，大模型上车的趋势变得势不可挡。

一个是ChatGPT的横空出世。

大模型瞬间炙手可热，没多久国内更是直接打响了“百模大战”，大模型进入了手机、医疗、教育等各行各业，甚至又出现了那句老生常谈的话：所有生意都可以用大模型重做一遍。

从2023年下半年开始，大模型上车就成为了汽车智能化发展的潮流。2024年4月的北京车展上，一口气冒出来二十多个大模型上车项目。

一个是DeepSeek的突然爆火。

2025年1月20日，DeepSeek发布推理大模型DeepSeek-R1，凭借比肩OpenAI o1的性能和超低推理成本，迅速引发全球关注。

如果说在之前，大模型上车只是少数头部玩家的宣传噱头，那么DeepSeek的出现则是正式吹响了车圈集体拥抱大模型的集结号。

2月5日，何小鹏在开工信中，罕见地用近三分之一篇幅谈论DeepSeek：“除夕前后，DS大模型给全球科技圈带来震撼——它既实现了媲美OpenAI的体验，又将成本压缩到极低。未来十年，AI将驱动汽车发生远超电动化的变革。”

这样的看法，不只何小鹏一个人有。对于大模型在汽车行业的作用，不少业内人士甚至将其定位为“基础设施”。这是因为，作为一个较为垂直的领域，大模型在新能源汽车方面的应用更多，从智能座舱到智能驾驶再到底盘域……

所以，过去有人说新能源汽车是“大号手机加四个轮子”，现在的说法则升级为了“汽车机器人”。

大模型上车，自然成了所有车企必须追逐的风口。

今年2月7日，岚图官宣其已完成与DeepSeek模型的深度融合，岚图知音将成为汽车行业首个融合DeepSeek的量产车型。此后陆续有几十家车企接入DeepSeek或其他大模型。

连海外车企此次拥抱新技术，也比之前快了不少。在中国市场，它们不约而同接入了中国云服务公司提供的大模型服务，例如奔驰与字节的火山引擎合作，奥迪与华为乾崑联手。

向来以“沙发彩电大冰箱”+增程独步汽车市场的理想，也在张开双臂拥抱大模型。在理想i8纯电SUV新品发布会上，长达数小时的演讲中，占据绝对C位的，是一个名为“VLA”（Visual Language Model，视觉语言大模型）的AI技术。李想甚至将其称为汽车行业的——

iPhone 4时刻。

02

大模型上车，绝非噱头

大模型上车的浪潮来势汹汹。原因无他，是真有用。

大模型在汽车服务领域的应用主要体现在两个方面：一是智能座舱，二是自动驾驶，都对车主体验和车企发展有着极大影响。

对于用户，有无大模型加持，驾乘体验相差巨大。

在新能源汽车领域，智能座舱是大模型最为便捷的应用场景。在过去的智能座舱内，一条指令对应一个执行或一个应用，完成这一系列动作就需要多个指令。而面对这条命令给出的复杂任务，大模型可以调用多个应用分步骤完成。相比以往的人机交互来说，新的能力更接近人类。

2025年8月，华为车BU CEO靳玉志曾公开介绍，对鸿蒙座舱的规划是，让HarmonySpace 5 从简单的问答式交互，变成自然的全能伙伴，从被动响应走向主动服务。“比如当座舱检测到，车主在后排睡着后，汽车会自动把幕布降下来、让车窗变黑、把声音调小”。

所以有人说，五年后，消费者购买一辆高端智能电动车，最关心的将不再是它有多少块屏幕，而是它的“智商”有多高。

对于车企，有了大模型之后，不仅是多了个卖点，许多事做起来更是事半功倍。

拿智驾来说，大模型能处理海量数据，还能提高模型的准确率和性能，这对智驾驶作用很大。

以往智能驾驶感知使用的都是各个小模型“堆叠”的方式，识别的原理就是自己先看，然后到知识库里进行比对，如果以前没有学习过，可能无法准确识别。而大模型能在处理路面复杂情况时具有推理能力，以及像人一样思考的能力，可以对路网、路况、环境、驾乘行为等海量数据进行处理和多维度分析，提高智驾的准确性和可靠性。

在研发和生产方面，大模型的作用也到了必须重视的程度。

李想曾表示：“过去我们一年要做大概1000万帧的自动驾驶图像的人工标定，所以我们请了很多外包公司进行标定，大概6元到8元钱一张，一年的成本接近一个亿，这仅仅是来做自动驾驶方面的图片标定。但是当我们使用软件2.0的大模型，通过训练的方式进行自动化标定，结果和效果会非常可怕，过去需要用一年做的事情，基本上3个小时就能完成，效率是人的1000倍，这个领域的工作完全不一样了。”

此前还有报道称，小鹏等车企30%以上的软件依赖于大模型自动生成。

难怪何小鹏曾多次公开表示，AI汽车时代已经到来，从研发，到生产、管理、运维，“内部接近200个业务方面都使用了AI。”

03

暂时不要抱太高期待

越是重大改变，越是没法一蹴而就。

周鸿祎说过，大模型上车虽然会给汽车产业带来革命性变化，但这个变化不会在“一夜之间”发生。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生也曾表示：大模型上车需要耐心。

有许多现实挑战，所有车企都必须直面和解决，没法弯道超车。

比如芯片问题。

大模型竞争的核心在于算力。

大模型云端训练需要上万片高端GPU训练芯片，尤其是端到端自动驾驶训练数据量已达到PB级，训练芯片需求更大。特斯拉端到端自动驾驶FSD V12在超过10万块GPU芯片支撑下才实现周级迭代。

而现在，海外的高性能GPU芯片仍被禁止对华出售，同时国产芯片仍存在制程落后、性能不足等问题。

这也是为什么，有人建议加快推动算力共享，将国内各公司分散的算力集中起来。

还有“数据”问题。

大模型在汽车行业落地应用过程中，面临的主要问题是数据量少且质量不高。

数量方面，国内车企场景数据普遍不足百万，且出于数据合规的考虑，车企之间数据难以共享流通，导致国内车企的高价值场景数据并不充足。

质量方面，受限于现实因素，许多车企在数据挖掘和数据治理领域方面的沉淀不足。比如日常驾驶中，极难遇到像车祸、暴雪等极端场景，这导致了仅有不超过1%的数据可用于最终训练。

数据问题不解决，大模型可能会“偏科”，导致产生严重的“幻觉”问题，不仅影响体验，还可能影响安全。

最后是“生态”问题。

让大模型和车主闲聊很容易，但要让大模型提供更多服务，就需要第三方应用配合了。但调取数据、开放权限或提供高质量的API接口，通常需要投入大量资源，许多第三方公司并不愿意为了一家车企的需求进行这样的投入。

毫无疑问，大模型和AI正在从选配变标配，未来甚至还可能成为核心卖点之一。

但同时也要清楚：一场划时代的革命注定是持久战。

作者 | 观海 审校 | 琪琪

  视觉 | 金克斯   轮值主编 |石峰轩

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