把智能電動汽車視為可自主移動的智能空間，和自主移動相關的自動駕駛一直把持著流量和輿論的高地，與智能空間相關的智能座艙始終未能站到舞臺的中央。

既然輿論場未能做到雨露均沾，今天我就帶著大家探討一下，站在2025年初這個時間節點，智能座艙到底發展到了什么階段？

01

太陽底下沒有新鮮事。十年前的中華大地上演了一波“互聯網+”、“+互聯網”的熱潮。

十年后，在DeepSeek爆火的催化下，各行各業開始一股腦地追風大模型，期待通過“大模型+”、“+大模型”改進業務流程、服務模式、產品形態、功能實現，以期在日益殘酷的市場環境下提升效率和競爭力，或者在新的領域里創造一種新生態，在山窮水復之地殺出一個柳暗花明。

和大多數行業只是蹭熱點、拉花架子不一樣的是，直接面向消費者、接受人民群眾真金白銀檢驗的汽車行業是真正實踐大模型的少數幾個行業之一。

比較典型的是自動駕駛大模型，從視覺語言模型VLM到視覺語言動作模型VLA和世界模型WM，國內車企在智駕大模型的賽道上一路狂奔。

與各路玩家瘋狂推動自動駕駛大模型上車形成鮮明對比的是，可以實現對用戶需求和意圖的主動共情感知的多模態座艙大模型遲遲未能落地。

消費者的體感非常明顯，自動駕駛系統晝夜急行軍，在一年之內就將城區場景下的平均接管里程從十公里左右推進到了一百公里，足足提升了一個數量級，但用戶在座艙里的體驗上并沒有太大的突破。

有一說一，頭部車企的語音識別能力已經做得相當不錯，也已經引入了視覺感知能力。

但是，視覺和語音的協同效果遠未達標，受制于算力、訓練數據缺失等難題，語音、視覺、觸控這些多源信號未能實現低延遲的跨域融合，其結果就是，現在的座艙對用戶需求的理解淺層化，依然只能被動地響應用戶的顯性指令。

按照智能座艙的分級標準，目前的座艙仍然停留在L1感知智能階段，離最終級的L4全面認知智能還遠著呢！

02

追熱點、蹭概念是企業營銷慣用的好手段。

2022年底，ChatGPT橫空出世，各路手機廠商和頭部新勢力車企紛紛于2023年啟動大模型的“自研”。

2025年初，大模型行業迎來DeepSeek時刻，手機廠商和車企又開始紛紛接入DeepSeek。

車企們接入DeepSeek，倒并非全然為了蹭熱點，而是因為DeepSeek的確能大幅度提升車機系統的用戶體驗。

在接入DeepSeek的節奏和策略上面，傳統車企和頭部新勢力車企表現出了顯著的差異。

吉利、東風、長安、奇瑞、廣汽、長城這些傳統車企動作最為迅速，蔚小理這邊則表現得猶猶豫豫，目前只有理想同學App官宣接入了DeepSeek。

傳統車企之所以動作神速，是因為免費開源、易部署的DeepSeek能夠在短期內幫助它們迅速提升座艙能力，在幫助優化現有座艙用戶體驗的同時，為它們彎道超車頭部新勢力提供了一個有力的技術杠桿。

智能座艙大模型的典型應用場景是出行助手、用車助手、娛樂助手和百科老師。

DeepSeek R1具備碾壓目前所有本土大模型的超強推理能力，其帶來的多輪對話和模糊語義識別能力，能夠顯著提升百科老師中的知識問答、數學解答、娛樂助手中的模糊信息捕捉和作詩作畫能力。

DeepSeek R1基于推理的多步規劃能力，也能用于出行助手中的復雜場景出行規劃和調度。

除了在用戶端幫助提升智能場景理解和主動服務能力，它還有助于車企端的降本增效。

DeepSeek R1的推理成本相比同類模型下降了整整一個數量級，這就意味著車企可以在云端以更低的算力滿足更多用戶的需求，從而大幅度降低車企的部署成本。

相信在經過消費者的呼吁和成本的倒逼之后，蔚來和小鵬也會在保留自家的大模型作為主力的同時，陸續將DeepSeek接入自家的車機。

03

一個成熟的男人在面對愛人的胡攪蠻纏時，會咬著牙關說出澆滅女人心火的四字箴言：是我的錯！

車企們是不是也應該反思一下軟件定義汽車這么好的概念為什么很難讓用戶掏錢。是消費者太刁鉆，還是軟件的體驗不到位，無法吸引用戶買單？

時常祭出四字箴言的我倒是覺得，等到智能駕駛系統的水準真正達到了L3或L4，或者智能座艙系統可以提供千人千面的個性化體驗，勢必會有一部分消費者愿意為軟件定義汽車這種雙贏的商業模式買單。

之所以目前的座艙系統無法做到“千人千面”，一則是因為，傳統座艙系統的神經網絡使用來自五湖四海、悲歡并不相通的用戶數據做訓練，將分屬于每個人的碎片化數據用于模型的訓練，模型最終只能提取出普世價值觀之類的最大公約數，無法深刻洞悉個體的用戶畫像，以至于普世化有余，個性化不足。

二則是因為當前主流的神經網絡存在在部署后不再具備學習能力的主要弱點。

當前，模型的訓練和部署是兩個階段，訓練完成之后做部署推理時，神經網絡的參數不會再發生變化，不具備根據用戶的交互數據進行實時學習的能力。

因此，為了實現千人千面的用戶體驗，必須建立一個可以分析用戶數據、學習用戶習慣、能夠在一次又一次的交互中實時調整參數的神經網絡，才能不斷構建出越來越精準的用戶畫像，因人而異地真正實現個性化的服務。

在一次次溝通交流中逐漸清晰的用戶畫像反映了座艙對用戶的長期記憶能力，每一個過去的你都會決定現在的你，而你現在的所思所想會決定未來的你，只有座艙大模型像人一樣建立起記憶能力，才能在緣生緣滅的每個緣起里讀懂真正的你！

多模感知、邏輯推理、長時記憶是智能座艙最需要的三大能力，DeepSeek已經初步解決了邏輯推理的難題，至于多模感知和長時記憶能力，還需要車企繼續努力。