从工具到伙伴,人车交互“新日常”
创始人
2025-07-28 23:04:57
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一句“我今天要过纪念日”,智能座舱系统便迅速自动规划出一条心形路线并配上高分餐厅。在2025世界人工智能大会上,这一电影情节般的构想正在迈向现实。

来自车企与供应商的多名受访对象表示,2025年是智能座舱正在加速走向成熟的重要节点。随着端侧部署、大模型落地与交互方式迭代加速,预计智能座舱将在2026年迎来规模化应用拐点,为用户创造新的生活体验。

从点咖啡到订餐厅

智能座舱秀出“新日常”

“我今天要过纪念日,能帮我规划一下吗?”

在极豆科技的智能座舱演示中,随着用户话音落下,极豆沧海大模型迅速规划了一条“爱心”形状的游玩路线,并推荐了周边的高评分餐厅。

“我们已打通多个生活服务平台的数据接口,可以实现攻略制定、餐厅预约等服务的无缝结合。”极豆科技CEO汪奕菲向记者介绍,目前极豆科技已拥有400多家国内外生态伙伴,将通过大模型调用更多服务接口,进一步拓展用户生活场景与车内智能体验的深度融合。

从出行工具到生活空间,智能座舱正在重塑人车关系。本届大会上,多家参会企业纷纷携智能座舱的新技术与新方案亮相。

斑马智行联合通义及高通首发了端侧多模态大模型解决方案。斑马智行首席技术官司罗介绍:“这是行业首个基于高通8397平台的端侧多模态大模型解决方案,可以通过纯车端方式实现智能座舱90%的‘感知—决策—执行’服务闭环。”司罗表示,基于该方案的端原生智能体可以进行多模态意图感知理解和交互,从而实现从“指令接受者”到“对话参与者”的代际升级。

极豆科技则在活动现场重点展示了其最新一代的AI座舱产品。其自研的极豆沧海大模型已于近期通过国家生成式人工智能服务备案,基于该大模型打造的智能座舱涵盖了音频、图像和文本处理能力;数字化服务也从单一的车联网功能,延伸至用户生活场景的全域覆盖;多屏互动技术则重新定义了车内娱乐的交互形态。

在以“全域AI,安全平权”为主题的AI应用展区,亿咖通科技携“亿咖通·安托拉”系列计算平台亮相,并展出搭载了智能座舱解决方案的吉利银河M9、领克10 EM-P、吉利银河A7车型;腾讯的智能座舱服务Agent则化身出行助手,帮用户自动完成餐饮点单、机酒预订等工作,用户开车途中无需分心。

主动感知+全栈集成:先让交互真正好用

智能座舱的下一步想象空间在哪里?多位受访人士不约而同地提到一个关键词:交互方式的重构。

尽管智能座舱中的语音助手已经成为多家车厂的标配,但在汪奕菲看来,这只是智能座舱的“初级形态”:“语音交互是被动的,我们现在都说要打造智能座舱Agent(智能体),智能体的本质是主动服务、场景感知和对情绪与意图的理解。”

“主动感知”能力背后,是人机交互逻辑的重构。蔡明表示,当前行业的关键挑战不仅仅是“谁先上车”,更是“谁先让交互真正好用”。

“你可以把座舱智能体想象成坐在副驾的朋友。你的‘朋友’会和你聊演唱会、推荐新餐厅,甚至主动缓解你的情绪,这才是人机交互的未来形态。”蔡明解释道。斑马智行在活动现场展示了场景案例,当用户流汗上车时,元神AI会根据舱内环境、用户状态及动作,主动打开空调,带来极速清凉;出行遇到持续拥堵时,元神AI“看到后”会主动推荐歌单,缓解拥堵焦虑。

在采访中,蔡明反复提及“多模态”的重要性。他解释道:“人与人之间的交流从来不是只靠语音,而是听觉、视觉、表情等综合交互。一个真正智能的Agent需要像人一样‘听懂’你的语气,‘看懂’你的表情,并根据场景做出主动响应。”他进一步表示,未来,这一多模态的交互方式或许不仅存在于人与车之间,还将围绕着智能眼镜、耳机、音箱、机器人等一系列终端,形成全新的交互模式。“就像我们从按键手机转换到触屏手机一样,人机交互一旦成熟,就和我们今天使用触摸屏一样自然、无障碍。”蔡明说。

从技术路线上来说,当大模型上车逐渐成为车企共识,行业亟待突破的下一个卡点是什么?“在智能汽车这个场景里,大模型不是喊出来的,你不能只做上层应用,而是要拥有自下而上的全栈交付能力。”亿咖通科技产品高级总监龚思颖如此表示。她指出,若只聚焦单点功能,缺乏芯片、系统、算法、交互等软硬件与系统的整体集成与深度融合能力,“做出来的‘智能体’很容易沦为‘昙花一现’”。

基于这一判断,亿咖通科技目前已结合通用基础AI大模型、软硬件系统研发能力及用户调研,打造了车载多模态大模型引擎ECARX AutoGPT、生成式车载HMI系统ECARXperience和专属Agent智能体,通过三者协同,突破传统固定中控界面与“被动响应”的人机交互设计。

不过,实现智能座舱的规模化并非易事。汪奕菲坦言,在当前的中国乘用车市场,具备多模态感知与主动交互能力的“高阶智能体”尚未大规模落地,市场渗透率有限。究其原因,一方面是技术仍有迭代升级的空间;另一方面,在用户端,智能体的使用习惯尚在形成之中。汪奕菲表示,这一转变需要时间积淀和高频场景验证。

作者:陈铭 邓贞

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