在2025年上海國際車展上,智能座艙技術的角逐已進入白熱化階段。AI大模型、多模態交互、跨域融合等關鍵詞成為車企與供應商展臺的焦點。隨著汽車從交通工具向“第三生活空間”轉型,消費者對智能座艙的需求正從基礎功能轉向個性化、情感化交互。然而,AI大模型快速上車的背后,技術成熟度與安全性的爭議也隨之凸顯。行業如何在創新與風險之間找到平衡?本報記者在車展一線,探尋智能座艙的未來路徑。
AI大模型上車成標配
交互體驗“類人化”
“請幫我找一部科幻電影,同時比較愛奇藝和騰訊視頻的評分。”“調低空調溫度,打開座椅按摩,再播放一首適合雨天聽的歌。”——在智己汽車展臺,搭載最新“IM OS 3.0智能駕駛系統”的L6展現了AI大模型驅動的全場景交互能力。基于“靈蜥數字底盤”與“多模態融合感知”技術,系統不僅能精準執行跨APP搜索、多設備聯動等復雜指令,還能結合環境與用戶習慣主動服務:例如檢測到雨天時,自動啟動“雨夜模式”——同步調暗氛圍燈、推送舒緩歌單,并聯動底盤調整濕滑路面抓地力。
類似技術也出現在華為鴻蒙座艙、偉世通全新高性能座艙系統、賽輪思xUI等解決方案中,AI大模型正讓車載語音助手從“機械應答”邁向“主動服務”。智己L6(參數丨圖片)的差異化在于其“全域深度OTA”架構,可讓AI模型持續進化。
“過去兩年,大模型徹底改變了車內交互邏輯?!盝.D. Power中國區汽車產品事業部總經理楊濤表示,傳統語音助手僅能識別固定指令,而大模型通過自然語言處理(NLP)技術,可理解模糊語義甚至用戶情緒。例如,均勝電子推出的沉浸式座艙能通過光場屏、電動安全帶等硬件協同,實現“語音+視覺+觸覺”的多模態反饋;偉世通與火山引擎合作的端云協同方案,則依托本地化大模型實現毫秒級響應,無網絡時仍能提供基礎服務。
然而,技術突破并未完全解決用戶體驗痛點。多位消費者向記者反映,當前大模型的功能仍集中于娛樂和信息檢索,與期待的“全場景智能管家”尚有差距?!伴_車時最需要的是主動安全提醒或疲勞監測,但現在系統更熱衷推薦短視頻。”一位體驗者坦言。
個性化成競爭高地
車企爭奪差異化標簽
“63%的車主認為現有座艙功能'用不上或不好用'?!贝蟊娖嚰瘓FCariad中國AI產品團隊負責人張天龍在車展論壇上指出,同質化是智能座艙的最大瓶頸。為打破這一局面,車企紛紛布局千人千面的個性化服務。
偉世通的cognitoAI系統通過深度學習用戶行為模式,能夠實現“上車即適配”的極致體驗。系統會記錄駕駛員對座椅位置、空調溫度的偏好,甚至能根據天氣和日程自動推薦目的地。更創新的是其“情緒識別”功能,通過面部表情和語音語調分析用戶情緒狀態,自動調整氛圍燈顏色和音樂風格?!拔覀冋跍y試新一代生物識別技術,未來座艙能通過心率、體溫等數據判斷用戶健康狀態?!眰ナ劳夹g人員透露。
賽輪思則另辟蹊徑,其xUI平臺引入了“AI角色”概念,用戶可以選擇不同性格的虛擬助手。現場展示了四種預設角色:嚴謹的"商務管家"擅長行程規劃;活潑的“旅行伙伴”會主動推薦沿途景點;貼心的“生活助手”能記住家人的生日;專業的“車況專家”則隨時提供車輛狀態報告。這種擬人化設計大大增強了用戶粘性,現場體驗者紛紛表示“就像有了一個懂車的朋友”。
長城汽車副總裁吳會肖表示:“真正的個性化不是簡單的設置記憶,而是基于大模型對用戶需求的深度理解?!睋ぃL城汽車將基于xUI平臺開發車主數字孿生系統,通過持續學習打造專屬的智能座艙體驗。
安全爭議加劇
工信部發文規范技術上車
盡管AI大模型帶來體驗升級,其安全隱患亦引發行業擔憂。記者在車展現場注意到,多家企業演示中仍存在響應延遲、誤識別等問題。例如,華為鴻蒙座艙在復雜路況下需3-5秒才能完成跨平臺搜索;部分語音助手因方言或噪音干擾導致指令錯誤。
“汽車的核心是安全,未經充分驗證的技術上車風險極高?!币晃徊辉妇呙墓碳夹g總監透露,某些車企為搶占市場先機,通過頻繁OTA更新掩蓋功能缺陷,“這可能導致系統崩潰甚至駕駛干擾?!睂Υ?,工信部近期明確要求車企“降低頻繁OTA,驗證充分再上車”,并強調功能安全需符合ISO 26262標準。
行業也在探索平衡方案。博世推出艙駕融合域控制器,將智能座艙與輔助駕駛系統集成于單芯片,通過硬件冗余降低軟件風險;均勝電子采用“硬件預埋+軟件迭代”策略,為后續升級留出空間,但成本較高,僅適用于高端車型。
值得注意的是,偉世通和賽輪思都建立了嚴格的安全體系。偉世通的域控制器符合ASIL-B安全標準,所有AI決策都要通過“安全通道”驗證;賽輪思則設置了“AI防火墻”,當系統檢測到異常指令時會立即切換至安全模式?!拔覀円笏行鹿δ鼙仨毻ㄟ^1000小時以上的實車驗證?!辟愝喫脊こ處煆娬{。
未來趨勢:
從“功能集成”到“場景重構”
高工智能汽車研究院數據顯示,2024年中國乘用車座艙域控制器滲透率已達29.37%,市場規模超360億元。隨著競爭深化,智能座艙技術呈現三大趨勢:
軟硬協同:新一代座艙芯片(如高通SA8397)提供超過100TOPS的AI算力,為大模型應用奠定基礎;
跨域融合:座艙系統與智駕、動力域深度聯動,實現“場景自適應”服務;
生態開放:車企與互聯網企業共建服務生態,引入社交、辦公等跨場景應用。
“真正的智能座艙應像一位'老司機',懂車更懂人。”清華大學車輛與運載學院教授王建強表示,下一階段需解決兩大課題:技術可靠性方面要建立覆蓋研發、測試、運營的全生命周期驗證體系;倫理邊界方面則需規范數據使用,避免過度收集用戶隱私。
AI大模型上車已成不可逆的趨勢,但行業需警惕“為創新而創新”的冒進。正如工信部文件所強調,安全是智能化的前提。只有將技術成熟度、用戶體驗與安全保障深度融合,才能讓智能座艙從炫技走向實用,真正賦能汽車產業的智能化轉型。
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