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芝能汽车出品
在9月20日举行的云栖大会上 ， 斑马智行联合通义发布了全新智舱技术品牌“元神AI” ， 标志着汽车智能座舱将全面进入到真正的大模型 AI 时代 。
斑马智行首席产品官蔡明表示 ， “斑马智行将All in AI来实现AI in All ， 把AI能力全面应用到智能座舱各场景 ， 致力于将元神AI打造成为领先的平台智舱AI ， 形成围绕智舱服务的AI插件生态 。 ”“推动智舱「iPhone时刻」到来” 。
我在与斑马智行首席产品官蔡明的交流中 ， 从四个关键词——“智能座舱iPhone时刻”、“大模型上车专业级玩家”、“AI时代的智能座舱标准”和“智能座舱AI化生态”深入探讨这一话题 ， 分析当前挑战与未来发展 。
Part 1
什么是AI智能座舱？
智能座舱的“iPhone时刻”
何时来临？
人工智能技术在飞速的发展 ， 当AI与汽车座舱更紧密的结合的时候 ， 我们可以体验到更自然的人机语音甚至手势互动、更丰富的车载信息娱乐、以及更安全的智能驾驶辅助 ， 还能进行个性化的定制 。
而智能座舱的“iPhone时刻” ， 指的是通过技术创新和用户体验的质变 ， 实现大规模用户的接受与普及 。
斑马智行指出 ， 智能汽车发展10余年 ， 用户尚未获得丝滑的智能座舱产品体验；交互变革是这一过程的起点 。
蔡总在交流中提到 ， 苹果iPhone的成功源于它解决了用户的核心痛点 ， 尤其是在触摸屏技术上的应用 ， 使用户在手机上感受到前所未有的便捷与流畅 。
但当前的汽车智能座舱还未达到这种程度 ， 传统的车载系统多依赖于简单的触控与语音交互 ， 缺乏多模态的自然交互 。
这里的技术难点在于 ， 汽车内的用户交互场景复杂多样 ， 而手眼协调的触摸操作模式在驾驶环境下并不适用 。
当前的座舱并没有为用户提供一个与“iPhone时刻”相似的操作体验 。 比如 ， 如何通过语音控制系统实现无缝交互 ， 在汽车智能化过程中仍然是一个亟待解决的难点 。
尽管技术不断进步 ， 但在驾驶场景中 ， 用户的手眼被驾驶行为占用 ， 导致在操作其他设备时感到不便 。 未来智能座舱的突破点将可能依赖于语音交互的自然性提升 ， 以及更好的交互方式来弥补驾驶过程中手眼不便的问题 。
智能座舱的“iPhone时刻” ， 关键在于如何推动交互变革与APP生态的发展 。
iPhone的成功源于其产品化的思维和命令式的设计 ， 智能汽车行业也需借鉴这一点 。 智能座舱的多模态大模型虽然逐渐应用 ， 但表现仍有待提高 。
同时 ， 产业生态的AI化变革也是实现智能座舱“iPhone时刻”的关键 ， 需要更多应用企业的参与 ， 共同推动行业的发展 。
Part 2
大模型上车的挑战：
理想很丰满 ， 现实很骨感
近年来大模型技术逐渐成熟 ， 部分企业已将其应用于汽车 ， 但整体表现却不尽如人意 。
● 一方面 ， 市场上出现了许多大模型的“噱头” ， 即已经上线的模型功能也多局限于简单的对话与作画 ， 未能深入到更复杂的应用场景 。
● 另一方面 ， 由于缺乏专业级玩家的参与 ， 现有的应用往往流于表面 ， 无法真正解决用户痛点 。
大模型的成功落地需要具备三个核心特征的专业级玩家：
● 一是对大模型及其底层技术的深刻理解；
● 二是在汽车领域的丰富经验；
● 三是对用户需求的深入洞察 。
斑马智行在云栖大会上发布的元神AI ， 旨在通过“交互变革”和“服务重塑”解决当前座舱领域的触控交互和APP生态问题 ， 从而推动智能座舱的跃升 。
斑马智行在全栈智能OS技术方面已经有数十年积累 ， 其元神AI的发布 ， 代表着大模型在智能座舱领域的实际应用开始迈入实质性阶段 。
自然语言处理技术一直是智能座舱中的关键要素 。 蔡总提到 ， 许多汽车企业已经开始将大模型应用到车载语音交互中 ， 但实际体验往往不尽如人意 。
这一现象归结为两个原因：技术和工程的复杂性 。 大模型的核心在于通过重构自然语言交互 ， 解决用户需求 ， 但要实现这一目标 ， 首先要在语音交互领域取得突破 。
今天的自然语言交互还未能充分满足用户的期望 ， 尤其是在不同驾驶场景中的表现 。 例如 ， 车辆在不同的路况下、窗户的开启状态、车内人数等因素都会影响语音交互的准确性 。
不同车型之间的差异也增加了语音交互系统适配的难度 ， 这使得大规模的自然语言模型在汽车中的落地变得格外复杂 。
大模型在车载环境中的部署涉及多条技术链路 ， 包括前端声学、自动语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）和文本转语音（TTS） 。
除了前端声学外 ， 其他技术环节都需要大模型的引入进行改造 ， 以提升交互的准确性和自然性 ， 当前的工程实践还远未达到这一目标 ， 因此大模型在车内的应用仍需克服一系列技术和工程挑战 。
各方参与者 ， 包括大模型企业、汽车制造商和传统Tier 1供应商 ， 需协同合作 ， 尤其是需要具有AI技术能力、汽车行业知识和互联网经验的专业玩家来引领变革 。
【突破交互瓶颈：元神AI的发布与智能座舱的转型】
Part 3
专业玩家已经交出了真正的
AI时代智能座舱标准答案
在AI时代 ， 智能座舱的标准应不仅限于功能的简单叠加 ， 而应以用户体验为核心 。
斑马智行在云栖大会上提出的元神AI ， 标志着智能座舱向“AI座舱”转型的关键一步 。 这一转型主要体现在三个方面：
● 交互变革：人与车的交互变得如同人与人之间的对话一样自然 ， 消除了传统车载系统的僵硬感 。
● 服务重塑：不再依赖于静态的车载APP ， AI化的服务能够根据用户的场景需求灵活组织 ， 提供个性化的体验 。
● 认知成长：智能座舱的学习能力不断提升 ， 通过不断的用户互动 ， 实现更深入的理解与适应 ， 真正做到“越用越懂你” 。
斑马智行在制定AI座舱标准时 ， 明确以特斯拉为对标 ， 提出了相应的北极星指标 。 斑马网络的技术优势之一在于其多芯片适配能力 ， 即能够支持不同性能的硬件系统 。
在大模型的应用场景中 ， 这一点尤为重要 ， 因为不同的汽车制造商可能对某些功能有特定的需求 ， 例如一些车企更加关注本地生活服务的集成 ， 而另一些则侧重于工具控制和百科功能的提升 。
而多芯片适配也带来了挑战 。 不同的芯片性能差异可能会影响大模型的表现 ， 尤其是在语音交互和自然语言处理的复杂性上 。 因此 ， 如何在多芯片环境中优化大模型的运行 ， 成为斑马网络面临的重要技术难题 。
蔡总特别提到 ， 平台型的系统设计需要在满足多家车企需求的同时 ， 保持系统的灵活性和稳定性 ， 这对技术团队提出了很高的要求 ， 同时这也是斑马的技术优势所在 。
随着大模型技术的发展 ， 斑马智行还倡导在智能座舱中实现去APP化的服务生态 。 这一理念的提出 ， 旨在解决当前APP生态中存在的数量不足、使用频率低等问题 ， 真正提升用户体验 。
智能座舱的未来发展 ， 有一个重要的趋势：从传统的APP模式转向AI Agent模式 。 这意味着 ， 未来的座舱服务将不再依赖于单个应用程序 ， 而是通过AI Agent实现全局化的服务管理和组织 。
在云栖大会上 ， 阿里巴巴提出“让天下没有难做的AI应用”的愿景 ， 强调通过技术创新推动各行业的变革 。
斑马智行正是在这一趋势中 ， 提出将AI化服务融入智能座舱 ， 通过更灵活的生态集成 ， 推动整个行业的繁荣 。
当然 ， 目前这一模式的实现仍需解决诸多挑战 ， 尤其是在服务的AI化工具和管理平台的建设上 。 与美国市场相比 ， 中国的智能座舱在这方面的发展速度相对较慢 。
因此 ， 如何在未来的市场竞争中占据优势 ， 是斑马智行的关注的重点——在全球生成式人工智能竞争激烈的背景下 ， 中国智能座舱的发展应通过服务重塑 ， 找到自身的差异化发展路径 。
小结
工信部原部长苗圩曾指出当前全球生成式人工智能领域竞争激烈但在先进算力上存在较大差距我们不应该和美国“打篮球” ， 应该学会采用“下围棋”的策略 ， 落地到汽车领域 ， 应该在智能座舱领域 ， 通过服务重塑 ， 走出差异化的发展路线 。
斑马智行推出“元神AI”是智能座舱领域的重要进展 ， 推动整个行业迈向“iPhone时刻”的关键一步 。
通过专业级玩家的参与、AI技术的深度应用和服务生态的重塑 ， 智能座舱的未来将迎来更广阔的发展前景 。 在这一过程中 ， 斑马智行将发挥主导作用 ， 加速推动行业向更高标准迈进 ， 重塑人车关系新范式 。
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