车百专著 | AI 重塑智能座舱：从功能堆砌到场景驱动，四大核心服务全面升级

汽车座舱的电气化与智能化发展，主要体现在更多硬件和功能的集成上，包括以各种电子信息设备替代原有机械装置，引入车载导航、多媒体播放器等基础信息娱乐服务，以及集成大尺寸触摸屏、虚拟仪表盘、高度数字化的信息娱乐系统和车联网技术。车企在智能座舱领域的竞争，以往基本采用配置堆叠的方式，重点在于“功能的有无”。这导致各功能模块彼此独立。据统计，平均每辆车的智能配置装配数达到12.8个，但消费者实际感知并使用的只有4.9个。用户感知并使用过的先进配置占装配总量比例不足40%，绝大部分功能很少甚至从未被使用过。这不仅增加了整车成本，还占用了车机资源。

AI大模型（简称大模型）以算力为基础、数据为资源、算法为放大器的技术范式具有马太倍增效应，这使得大模型具备泛在的理解能力。在单纯的交通工具属性基础上，科技属性与娱乐属性的占比逐渐增大，将为座舱带来全面而彻底的变化。座舱将进化为更高层次、内容更丰富的超级智能体，形成会思考、懂用户的AI座舱，从而使汽车变得“更好玩、更好用”，与智能驾驶的“好开”形成互补。这主要体现在AI技术对汽车交互、娱乐、出行等功能的升级上，将成为企业实现“以用户为中心”战略转变的关键领域。

AI座舱具备强大的泛化理解能力，能够结合用户需求进行自主决策。基于“服务个性化编排”的逻辑，针对具体应用场景，AI座舱可为用户提供个性化的创新服务，实现真正的“千车千面”。在打通信息源的基础上，AI座舱能够以插件形式调用原子化的硬件与软件功能，为用户提供场景化服务，从而实现理解需求、记录习惯的车机功能应用价值，进而加速智能化配置的收敛，提升座舱的使用体验。

AI座舱的创新服务主要体现在三个方面：在人机交互方面，能更精准地理解驾驶员交互意图，实现智能、自然的交互体验；在个性化体验方面，AI智能助手通过“功能原子化+个性化编排”的方式，实现跨应用程序的服务调用，将车内离散功能整合为系统性、连续性的场景式和个性化服务；在安全监测方面，能够跨域整合车载感知和功能模块，提升健康检测、安全预警能力，为用户带来更安全、舒适的驾乘体验。

（1）大模型重塑语音助手交互全流程。

当前车载语音交互仍以指令识别模式为主，存在以下问题：高速行驶中语音信号识别准确率不足75%、方言多样性与复杂指令处理能力不足、声源分区识别效果不佳、平均响应速度超过2秒、多轮对话卡顿等。

大模型大幅提升了体验上限和实施效率。在回声消除和降噪环节，通过声音到达双耳的微小时间差异辨别噪声，以往需要专家深度介入每一款车型的研发，一旦麦克风或结构更换，便需现场调整；而大模型通过采集声源数据进行后台模型训练，将专家驱动转变为数据驱动，从而大幅降低了实施周期和成本。

语音唤醒环节受限于语言的模糊性和人的行为习惯，无法做到100%准确。例如，人与人交互大多时候并非通过呼喊名字实现“唤醒”，而是通过转头、眼神等动作实现。大模型的多模态能力将大幅提升“唤醒”准确率，且无须通过语言刻意唤醒，从而更好地形成无缝沟通的体验。

在传统开发模式下，语义理解环节属于“穷举”类方法，其准确率存在上限。由于不同年龄、地域用户的说话习惯各异，当准确率达到80%至85%的水平后，很难仅通过增加语料来覆盖全部边缘场景。这导致面对用户持续的售后反馈时，会产生高昂的维护成本。而大模型则彻底改变了这一局面，从根本上改变了语义理解的开发范式。对于用户颠倒顺序、多意图或地域性说法，大模型都有办法理解，从而大幅提升了语义理解的上限。

在语音识别和合成方面，过往的技术手段难以有效处理多语种及方言与普通话混杂的情况，且语音合成往往过于颗粒化，带有机械感。而大语言模型可以让整个语音通路运用同一个模型，适应多语种的随时切换，其语音合成效果相较于传统方式也更自然、流畅。

（2）“功能原子化+个性化编排”范式创新与个性化服务。

车身各功能组件正逐步与AI技术结合，未来有望由AI智能助手统一控制协调。通过“功能原子化+个性化编排”的方式，可将车内离散功能整合为系统性、连续性的服务，并主动为用户提供场景化、个性化的服务体验。在语音成为人机交互主要方式的趋势下，满足以下特点的场景将成为潜在的高价值应用场景：一是服务流程能通过语音清晰表达并执行；二是任务简单、流程固定、步骤明确、分支少，例如点咖啡、交话费、查停车费等；三是无须整块时间进行深度操作，适合在通勤途中快速完成。复杂任务（如旅行规划、撰写文档等）仍需在手机或PC上完成。

① 出行服务。

智慧停车助手有效解决停车难题。车机端的智慧停车助手利用AI技术，将导航规划和已接入的停车场信息结合分析，为车主推荐最优停车场。结合现有线上支付手段，实现车端便捷支付，为用户提供覆盖寻找停车场、停车计费到支付的全流程一体式服务。例如，蚂蚁集团的车载支付宝集成了全国12万个停车场信息，在导航确认后，立即展示附近3公里内可选停车场的详细信息及导航路径。进入停车场后，系统会明确显示停车场名称和免费时段。

此外，通过与支付系统的无缝对接，实现自动扣费，简化支付流程。用户只需在首次使用时绑定支付方式，之后的停车费用将自动扣除，无须手动操作。例如，车载支付宝可自动启动计时，并在免费停车时间即将结束时发送预警通知。整个支付过程通过免密功能无缝完成。据统计，这一功能每月可为每位用户平均节省约0.6元。

AI充电管家提升新能源汽车充电体验。汽车充电管家可综合考虑用户日常规划习惯、车辆荷电状态、剩余续航里程等因素，以及附近区域的充电桩类型、排队人数等，自主搜寻合适的充电桩位置，并通过车载导航系统推送精确的地理导航信息，以缩短查找时间。此外，通过大模型加持的车载智慧助手，可引导用户根据距离、电价等个人偏好进行选择，实现定向推荐，从而避免过度消耗车机算力资源。同时，系统还能打通支付宝、微信支付等金融平台，整合其优惠券资源并实时显示可使用的优惠券详情，方便车主使用。

AI技术提升车辆能源管理效能。车辆行驶过程中，急加速、急刹车、开窗、怠速、开空调等行为会极大降低新能源汽车的实际续航里程，导致车辆标称续航里程与实际行驶里程不符。据调研，接近89%的车主反馈新能源汽车续航里程出入接近10%至50%，尤其在冬天，电量损耗接近33%。当前多家车企将大模型等AI技术应用于车辆能源管理，以预测剩余寿命和故障风险，通知用户进行维护更换，延长电池、电机的使用年限，保障人员安全。另一方面，AI技术也可接入汽车的动力系统，通过监控参数对动力消耗进行平衡，确保能源不浪费。例如，特斯拉的能量回收系统利用AI监控参数，优化能量回收效率，在车辆下坡减速时进行能量回收。另一方面，系统通过AI技术综合分析用户的驾驶行为和电池使用情况，识别不良驾驶习惯并及时向用户反馈。此外，它还能结合车主的行程规划，计算最优加油量和充电时间，并合理制定充电计划以保护电池健康。同时，借助大数据计算能耗并推荐低耗路线，在长途旅行中合理设定补能点，避免电池和电机过度损耗。

大模型自动生成出行规划。大模型结合导航地图信息，自动收集和分析海量的地理信息、交通状况以及用户偏好等数据，并据此实时更新地图数据和交通信息。如遇交通堵塞、天气变化等突发情况，车载大模型可立即重新规划路线，节省用户时间，减少因交通拥堵带来的焦虑和疲劳。

此外，系统还能根据用户的独特兴趣、偏好和预算，与周边服务无缝连接，提供一站式解决方案，使用户无须在多个应用之间切换，极大提升出行的便利性和舒适度。在餐饮方面，根据用户的口味偏好和行程安排，推荐沿途的特色餐厅，并支持在线预订座位。购物方面，可推荐附近的特色商店、咖啡店和购物中心，并提供商品信息和优惠活动。娱乐活动方面，也能提前为用户获取演出、节庆等活动信息，并协助预订门票。随着用户使用次数的增加，大模型能够更深入了解用户偏好，不断改进出行规划的质量和准确性。

② 生活服务。

车载语音助手针对日常生活场景，提供个性化服务和优化用车体验。在大模型的加持下，车载语音助手能够进化为智慧生活助手，可以扮演导航员、导游、情感专家等角色，以满足用户日常复杂多样的服务需求。一方面，它能学习并适配用户的使用场景和功能需求，允许用户在特定场景下自定义提醒内容。例如，当车辆接近工作地点或快递点时，系统会自动提醒用户下班打卡或取快递。此外，它还能整合多个应用服务的信息源，帮助用户点咖啡或预订餐厅座位。另一方面，它可以根据车外环境变化主动调节车内设置，为用户提供舒适、便利的用车体验。例如，当室外温度低于10℃时，生活助手会自动开启座椅和方向盘加热功能。

此外，在长途驾驶过程中，用户可与车载语音助手进行自然对话互动。当传感器探测到驾驶员疲劳时，车载语音助手会主动和用户聊天，如同多了一位“副驾驶员”，有助于减少因枯燥或困倦引发的安全事故。

大模型加持下的AI用车顾问，极大提升用车指导效率和体验。据调研，超过95%的用户阅读过汽车电子手册，但实际使用过程中存在使用率低、理解难度大、问题检索步骤烦琐等问题。大模型加持的AI用车顾问手册内容呈现更加个性化，极大地提升驾驶者的信息获取效率，能够根据用户的驾驶习惯和偏好智能调整显示的信息，为用户提供更高质量的外挂知识库，成为驾驶者不可或缺的智能伙伴。

大模型加持的AI用车顾问不再局限于传统的文本和静态图像，而是集成了视频、动画和3D模型等多媒体内容，使得功能展示和操作指导更加直观易懂。智能搜索功能的加入，让用户能够快速定位到所需信息（见表2-1）。此外，它还能通过联网功能，搜索相关的汽车论坛、技术网站或制造商官网，以获取最新的技术支持和解答。通过增强现实技术，该手册能够在用户的视野中直接叠加虚拟信息。同时，它还能够集成智能助手和社区功能，允许用户分享经验和技巧，形成一个共享知识的平台。基于大模型的AI用车顾问可以作为一个软件应用集成到车辆的信息系统中，或者通过智能手机、平板电脑或其他设备为用户提供服务。

智能汽车通过无缝连接多设备、分析用户行为，提供主动式服务。AI汽车与智能手机、智能家居等终端设备实现无缝连接，形成一个庞大的智能网络，实现设备间的信息共享和数据交互。借助这一庞大的信息和数据网络，AI汽车能够更全面地分析用户行为，精准把握用户需求，并广泛调动除汽车之外的智能设备，为用户提供全方位的主动式创新服务。一方面，利用蓝牙、超宽带（UWB）等近场通信或5G等远程通信技术，AI汽车可无缝连接其他设备并实现自主操控。例如，车辆到达家门口时，车端智慧助手可自动连接车库门控制系统，开启车库门；或在下班后，于车内提前打开空调、拉上窗帘。

未来，AI汽车不仅能与其他终端设备实现更深层次的端到端互联与协同工作，其功能从调用到生成结果再到结果应用的整个流程也将变得更加高效。这将推动同一设备乃至不同设备、不同平台间的应用软件实现无缝整合与调用。这一趋势不仅体现在跨应用整合上，即不同应用之间的无缝对接与资源调用，也表现在跨设备协同方面，即确保不同设备之间能够实现无缝协作和数据同步，从而为用户提供一致且连贯的体验。此外，AI汽车还能作为边缘计算节点，为其他终端提供算力支持。

③ 娱乐服务。

大模型主动调用车端摄像头生成短视频，提升旅行体验，降低驾驶风险。当前视频博客（简称Vlog）主要依靠手持设备拍摄，驾驶过程中，拍摄视频会分散驾驶员的注意力，噪声干扰、视角限制、颠簸也会影响音频质量和视觉效果。AI座舱的情景式视频博客生成服务，能让驾驶者和乘客轻松记录下旅程中的精彩瞬间，并自动生成富有故事性的Vlog，提供便捷的记录方式，提升旅行体验。

在数据采集阶段，利用行车记录仪或环视摄像头可持续记录行车过程中的视频和音频数据，这些数据将成为后续分析和内容生成的重要素材。

内容生成阶段，利用图像处理等技术实时分析视频流，识别壮丽的自然风光、独特的地标建筑等有意义的场景，并根据时间线、地点变化、人物互动等情境特点，选取最合适的视频片段和场景，构建有吸引力的故事线。

在编辑与合成阶段，系统能够自动剪辑视频，生成语音旁白或合成文字说明，以增强视频的叙事感；还可进行视频编辑，添加过渡效果、背景音乐及字幕等，使视频内容更加丰富。

AI座舱助手根据用户喜好与历史记录，推荐适配性内容与服务。传统车端智能推荐系统主要依赖于热门内容或编辑精选，推送的音乐、新闻等内容难以精准匹配用户的兴趣点。AI座舱助手能基于用户历史操作记录、地理位置、停留时间、点赞、收藏等多维度信息，分析用户喜好并精准推荐个性化内容，同时通过实时反馈机制快速调整推荐算法，提升推荐内容的准确性与个性化水平。例如，根据用户播放历史及周边环境，推荐更符合当前情景的音乐或播客。对内容提供商而言，这有助于增强用户黏性，提高留存率，后期可通过精准广告投放等方式创造新的盈利增长点。

此外，还可利用大模型的多模态交互、文生图、文生视频能力，感知车辆所处环境并依据用户要求，生成个性化壁纸、音乐视频（Music Video，MV）等，并支持多轮定制化修改。商汤绝影的FlexInterface能够结合天气、时间、节日、纪念日或周围环境的变化，自动变换中控屏幕的桌面壁纸和图标。

④ 监测及安全服务。

随着信源的打通以及功能模块的跨域调用，AI大模型整合已有智能化系统，在提升原有座舱安全与健康功能服务体验的同时，还能实现对车外环境的感知并优化原有安全预警功能，从而进一步提升车辆的智能化水平。

优化车载健康系统，实现更全面、更精准的驾驶员健康监护。目前车载健康系统仍存在误报、漏报隐患，以及光照、温度变化、驾驶员面部遮挡等干扰和提醒不及时等一系列问题。利用健康知识大模型，打通驾驶员健康监控系统与智能穿戴设备，并结合在线医疗平台，能够为用户打造车载智慧健康管家。其核心是将生物识别贯穿于出行的各个场景，形成长期连续的健康监测档案，并与在线医疗资源、语音助手、紧急呼叫系统等连通，为用户提供全方位、全场景、全链条的健康服务。

出发前，分析穿戴设备、车内传感器、智能硬件等设备采集的生理指标监测数据，基于Face ID（人脸身份标识符）建立个人专属健康档案并提供详细报告，确保驾驶员处于可接管车辆的状态。

驾乘中，实时监测驾驶员心率异常、血氧异常、疲劳等健康状态，并结合健康档案，对影响驾驶的异常状态进行实时提醒。

休息时，在临时停车或途经服务区，健康管家会根据驾乘健康档案，适时推送相关健康课程和指导方案。例如，针对肩颈不适的驾驶员，提供可在车内完成的运动方案，以缓解疲劳。

提升安全辅助系统性能。驾驶员监测系统（Driver Monitoring System，DMS）、车门开启预警（Door Open Warning，DOW）和盲区监测（Blind Spot Detection，BSD）等安全辅助技术能够大幅降低交通事故发生率，但仍存在系统准确性差、误报率高等问题。利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等AI模型，能够有效融合和处理来自不同传感器的数据，简化数据流处理过程，从而更全面地识别侧后方及盲区内的物体，提升车辆对周围环境的感知能力。同时，通过自然语音识别与交互技术，可以直接、快速地向用户发出告警，进一步提升用车安全。例如，DMS系统能够更准确、全面地识别图像中驾驶员的面部特征、微表情、姿态和行为，从而提高疲劳检测与分心检测的准确性。此外，系统还能够融合毫米波雷达、360°环视摄像头等多传感器数据，感知车辆周围环境，增强DOW系统的感知准确性，进一步降低因开门导致的事故率。

实现汽车大灯智能化控制，提升行车安全性。传统的汽车大灯通常只能提供固定的照明模式，无法根据路况进行调整，会影响对向来车驾驶员的视线，增加事故风险。据统计，我国每年有相当比例的夜间交通事故与不规范使用远光灯有关，且这一比例呈现持续上升趋势。将机器学习、卷积神经网络以及感知算法等AI技术引入智能大灯系统，可使其依照天气状况和光线条件自行调整照明策略，保障最优的可见度。也可通过摄像头、激光雷达等传感器自动、精准识别行人、动物或其他车辆，并自适应调整照明策略。例如，在人行横道处增强照明亮度，在探测到前方有车辆时，自动切换远/近光灯。

加强汽车数据与隐私安全防护。随着摄像头、激光雷达等感知硬件，以及语音识别、辅助驾驶、哨兵模式等智能功能在车辆上的应用日益增多，汽车采集的数据类型和规模大幅增加。汽车数据安全的问题影响范围呈扩大趋势，一旦数据遭到攻击、窃取或滥用，将对国家安全、交通安全和个人隐私安全造成重大影响。目前，智能网联汽车领域暴露的黑灰产活动主要集中在勒索和车辆盗窃方面，这类攻击相对容易被识别。而篡改车载电子控制单元（Electronic Control Unit，ECU）数据等行为隐蔽性高且不易被发现，所带来的数据安全风险更为严峻。

大模型具备分析海量车辆数据和网络流量的能力，可利用深度学习和模式识别技术持续提升威胁检测水平，及时识别潜在安全威胁与异常行为，并采取有效防御措施。同时，大模型能辅助设计更复杂的加密算法，提高数据传输和存储的安全性，实现数据匿名化和脱敏处理，从而保护用户隐私。在访问控制与权限管理方面，大模型能动态调整策略，防止未经授权访问，预警异常行为，并自动扫描漏洞，提供修复方案。大模型与端到端数据加密、数据访问控制以及数据脱敏与匿名化等技术结合，能增强车辆智能威胁检测与响应能力，促进多层次安全防护体系构建和自适应安全策略优化。