服务更主动、配置更收敛、隐式意图准确执行，未来座舱加速到来
文｜宋立伟 编辑｜赵成
今年4月正式履新、出任奥迪中国总裁的罗英瀚（Johannes Roscheck）
，在过去5个多月中，很大一部分工作是了解中国市场。即便他不理解为什么要在车上唱卡拉OK，但并不阻碍奥迪品牌将加速产品智能化进程。
如他所言，此时的中国汽车市场已经不是海外车企单方面输入的时代，在快速发展中，消费者的需求、品牌间的竞争每时每刻都在改变。这也是所有车企的共识。抛开新能源技术路径，最直观的竞争则聚焦在智能化方面。
据相关机构统计，2022年全球智能驾驶和智能座舱的产业规模分别为248亿美元（约合1754.7亿元人民币）和461亿美元（约合3261.9亿元人民币），预计到2030年，两者的产业规模总值将达到3111亿美元（约合22012.2亿元人民币）。
而在这千亿美元赛道的背后，越来越多的主机厂正逐渐意识到，他们不再是汽车唯一的定义者。
事实上，在传统燃油车时代，行业从未停止过对产品迭代源头的讨论，到底是消费需求驱动，还是主机厂主宰？虽然始终没有定论，但更多的观点普遍倾向后者。而今，AI时代的到来则让这一关系更加明确。
近日，中国电动汽车百人会发布《AI汽车发展报告（2024）》（以下简称“报告”），就智能座舱的现状和未来发展前景进行了详尽的梳理和预测，同时也明确指出，在汽车从单纯的交通工具向超级智能体进化的过程中，用户不再是被动的接受者，而是汽车服务和创新的共同创造者。
换句话说，车企与供应商在软件和算力上投入巨大成本，首先要换取的就是一辆更通人性的车，而用户才是掌握投票权的人。尤其在新能源乘用车渗透率快速增长的前提下，曾经传统车企赖以生存的发动机、变速箱、风阻、零百加速等，不再构成核心竞争力，差异化优势逐渐缩小，智能座舱则成了新的竞争支点。
01 配置堆叠，不一定加分
“事实上，卡拉OK上车并不代表智能化。某种角度来说，它更像一种功能堆砌或营销噱头。”业内分析人士认为。
报告也指出，虽然汽车座舱电气化、智能化发展更多是硬件和功能的集成，包括各种电子信息设备替代原有的机械装置，车载导航、多媒体播放器等基础信息娱乐服务上车，以及大尺寸触摸屏、虚拟仪表盘、高度数字化信息娱乐系统和车联网技术的集成，但更多是配置的堆叠。
而AI 大模型（以下简称“大模型”）是以算力为基础、数据为资源、算法为放大器的技术范式具有马太倍增效应，在其赋能下，智能座舱更加强调的是车辆对人的理解能力，包括对用户显性及隐式意图的精准感知和服务。
值得一提的是，目前，车辆基于指令式的语音交互效果并不佳。报告认为，智能语音已经成为主流的人车交互方式，但仅限于在听清、听懂的情况下为用户提供娱乐、导航、停车、维修、救援等服务。这距离AI赋能的智能座舱仍有差距。
据统计，当前车载语音交互仍以指令识别模式为主，存在高速行驶中语音信号识别准确率不足 75%、方言多样和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、多轮对话卡顿等问题。
有调研数据显示，部分车型的语音交互日均次数达到60多次，存在即使是最简单的任务也需要多次重复，甚至无法理解用户意图的问题。导致用户对智能座舱的满意度大幅下降，消费者综合评分仅为7.64分（满分10分），较去年8.04 分出现大幅下降。
此外，报告还指出，单一的语音交互方式对用户需求感知准确度不高，感知维度也较为单一，无法全面、精准了解用户实时状态和需求，比如嘈杂条件下的语音识别，仅靠麦克风是不够的。而且，车端搭载的传感器数量越来越多，但很多感知零部件仅在单一功能中发挥作用，绝大部分功能很少甚至从未被使用过。
据报告统计，当前，平均单车智能配置装配数达到12.8个，但消费者真正感知并使用的只有4.9个，用户感知并使用过的先进配置占装配总量比例甚至不足40%。这不仅增加整车成本，还会占用车机资源，导致零部件价值利用不充分。
02 收敛冗余，强化理解力
而这一切随着AI时代的到来，将得到极大程度的优化。报告预测，智能座舱体验将在这一进程中率先实现突破。
事实上，部分车企已经进入AI汽车1.0阶段的人机交互模式。相较于上述传统智能座舱，其最核心的变化在于，大语言模型的应用，它改变了传统的指令式交互，提供文生图，文声视频等服务，也能够理解用户的模糊意图，提供更加智能和人性化的服务。然而，这也只是智能座舱的初级阶段。
据悉，大模型上车主要是通过API接口的方式调用云端模型的能力，存在延迟高、成本高等问题。而大模型在端侧部署，虽然能够更好地保护用户隐私，降低算力及通信成本，但纯端侧部署对算力需求非常大，当前阶段车端算力资源无法支撑。
因此，业界普遍认为，大模型的端云协同部署方案更为可行。简言之，就是端侧模型主要负责低时延车控指令执行、隐私数据管理等基础重要功能；云端则处理其更擅长的复杂计算任务和大规模数据分析，负责增值和附加功能。这样一来，既兼顾大模型的意图理解能力，又能够保护用户隐私、降低使用成本，是大模型上车的重要方式。
后续，在大算力平台、AI算法和多模态交互共同加持下，智能座舱还将充分利用车载传感器多样化、数据丰富性特点，让车载智慧助手能够更准确、全面地理解复杂场景和任务，包括眼球追踪、语音识别、口语识别联动和驾驶员的疲劳状态检测等，形成“汽车AI大脑”，准确理解人类意图，进而充分模拟人与人之间的交互方式。从现在的“以用户指令为中心”转变到“以用户意图为中心”。
举个例子，如果你需要和一位距离较远的朋友相约吃饭，车载智能助手即可将需求分解为路线规划、餐厅选取、订座等多个环节任务，并调用多个应用程序完成需求。在这期间，你还可以和车辆反复交流或修改出行路线、餐厅类型等。
也就是说，车辆将能够自动理解用户需求并主动执行。在打通信源的基础上，以插件的形式调用原子化的硬件与软件功能，记录车机功能应用的真正价值，进而加速智能化配置量的收敛，由此解决当前无效配置堆砌的系列问题。
此外，它甚至能够读懂用户的微表情，在环境嘈杂的情况下，根据用户的唇语和面部表情做出精准响应。
03 加速进化，重塑生态链
虽然报告并没有明确未来智能座舱进化时间表，但在中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟看来，以人工智能为驱动的新的汽车智能化，汽车变化周期越来越短，甚至出现了变化叠加的特征。
“过去传统智能变化还没完成，新的变革又要开始，这种叠加的发展成了汽车产业发展的新常态。”他表示，在这样一个大的变革浪潮到来时，汽车产业的技术高地和汽车企业的战略竞争支点正在向AI驱动的智能化快速迁移，过去的竞争力已经很难支撑汽车企业下一步的发展，未来的发展必须基于高地和支点，建立以AI驱动的智能化发展，实现战略迁移，至少对于汽车企业来讲，才会赢得未来，反之，则会失去机会。
火山引擎汽车行业总经理杨立伟同样认为，用户对一个品牌的认可和产品的标准化、成熟化有直接关系。以前大家买车通常会比较参数，因为参数和配置每家企业不一样，而现在随着产品差异化优势缩小，消费者则会更注重品牌价值，以及车辆的智能化程度。
他相信，随着技术、软件算法进一步成熟，肯定会带来新的标准化。“新能源是第一场淘汰赛，智能化则是第二场。从消费者的感知来看肯定会有一个整合，这是正常的现象。”杨立伟表示。
而在百度Apollo智能座舱业务总经理李涛的眼中，一味地将语言交互功能嫁接到座舱仍然很难理解和满足用户最深层次的需求，企业更应该基于大模型做正向设计。
“我们觉得座舱的终极形态是一个车端智能体，具备自己的理解认知、学习能力，并且能够自动化地给用户提供情景感知和服务的这样一个整体。而不是每个单点单独地去改变，它是一个比较根本性的变革。”李涛强调。
同时，他还表示，对于智能座舱而言，只要把车开起来，大概30分钟就能体验到差异，甚至用户在上车前或刚进入车内就可以感知到不同产品之间的差异了。
原因是，座舱里面有很多智能化、自动化的能力，人的感觉其实非常灵敏，对于座舱的各种交互、提示响应之类的感觉会更显著一些。而且智能座舱比智能驾驶的花样更多，车开得好不好标准基本比较清楚的，但是车有多好用、多好玩，这个里面可以发挥的空间和品类的东西很多。
正如报告所强调的，AI汽车的发展正引领汽车从单纯的交通工具进化为提供持续服务和更新的智能平台，这一转变推动着整个产业向智能化、互联化、个性化、服务化方向快速前进，形成更加多元开放的产业生态。而在此过程中，车企必须深入洞察用户需求，并建立起更加紧密的用户关系，才能够获得品牌黏性。
与此同时，张永伟提出，未来几年，智能汽车发展一定会非常快，虽然关于数据管理的制度已经出台，但需要根据新的发展进一步完善，尤其要平衡好数据安全和数据利用之间的关系。
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