AI是当下最受关注的话题，2025年也被很多人称为“AI应用元年”，汽车更是AI落地的关键领域。吉利、小鹏、长城、理想等车企纷纷推出自研大模型，几十家车企宣布与Deepseek、豆包、通义等大模型深度融合以提升座舱交互体验。那么什么是AI座舱？与传统智能座舱有何不同？车企为何相继“All in AI”以及AI座舱目前仍面临哪些挑战？希望本文能给您解答。
 
什么是AI座舱？

       首先要明确的是AI座舱≠大语言模型+汽车座舱。我们平常用的大语言模型如Deepseek、豆包、Kimi等主要聚焦于自然语言处理，我输入一段文本，AI理解后还我一段文本，场景相对简单。汽车座舱承载的功能除了语音交互，还涉及车辆状态监测与控制、驾驶辅助、导航、娱乐、环境调节等诸多方面。除了要借助大语言模型外，还需融合传感器、车辆总线控制、人机交互设计等多种技术体系，以保障座舱在不同场景下的稳定、高效运行。因此，AI座舱应该是深度融合多种AI技术（如自然语言处理、计算机视觉、机器学习与深度学习等）、具备主动感知、自主决策能力的多模态人车交互系统。

       体现在功能层面主要有四块：场景感知、多模交互、定制服务、智驾辅助。

       场景感知包括车内人员监测和环境状况感知。例如长途驾驶时检测到驾驶员疲劳，自动发出提醒并推荐附近的休息区；雨天自动关闭车窗、根据雨量自动调整雨刮速度；根据车内温度、空气质量自动控制空调/空气净化系统开关等。
 
       多模交互即让人可以通过语言、手势、眼神等多种方式与车交流。比如人说句命令，车就能完成导航设置、音乐播放、车窗升降等操作；通过不同手势切换音乐、调节音量、接打电话；还可以通过眼神注视屏幕图标，车自动打开对应App，无需手动操作。
 
       定制服务是根据用户的习惯、偏好和实时需求，提供个性化的服务。比如根据驾驶员身份自动加载对应的座椅位置、驾驶模式、音乐列表、导航偏好等；根据车主常去的地点，推荐附近的吃喝玩乐；或者根据车主喜好推荐新上的音乐、播客、电影等。?
 
       智驾辅助包括导航路径规划，比如结合路况和交通信息制定最优导航路径、根据路况变化实时调整路线，避免拥堵；交通标识识别、信号灯识别以及常见的驾驶辅助功能，如自适应巡航、车道保持、自动泊车、主动刹车等。
 
与传统智能座舱有什么不同？

       “智能座舱”这个词出现很多年了，与AI座舱并非并列关系，应该说AI座舱是智能座舱的一个阶段。根据中国汽车工程学会发布的《汽车智能座舱分级与综合评价白皮书》，汽车智能座舱分为L0-L4共5个层级。之前的传统智能座舱处于L0-L1层级，AI座舱则位于L2-L3层级。L4层级意味着全面认知智能、全场景覆盖、完全无人驾驶以及极致的个性化体验，目前的AI座舱距离L4还有相当大的差距。
 
       从人机交互维度看，传统智能座舱仅能实现基本的触摸和语音交互，对于人的行为状态理解有限，难以主动做出决策。而AI座舱具备主动感知能力，可识别人脸表情、肢体动作、行为状态并做出决策，还能通过手势、眼神等多种方式与车交互。

       从网联服务维度看，传统智能座舱多数停留在车机或舱域服务等级。用户只能使用车机系统内固有功能且数据无法实时同步，应用下载和升级能力相对有限。AI座舱则迈入开放网联云服务阶段，内容和服务开发者能够基于座舱开放云服务平台自主创新内容和服务并持续升级，用户随时可以下载新应用或者升级服务，常用常新。

       从场景拓展维度看，传统智能座舱执行场景有限，多集中于舱内基本场景，如调节座椅、控制空调等简单功能。而AI座舱极大地拓展了应用场景，除了能更智能地处理舱内场景，还能拓展到舱外场景。比如实时路径规划、个性化服务推荐、智能家居联动等。
 
车企为何相继“All in AI”？
 
       从2023年开始就陆续有车企推出搭载AI大模型的新车，到今年Deepseek引领的一波爆发，20多家车企接连接入Deepseek，更有企业喊出“All in AI”的口号，究其原因有以下几点：

人车交互的全面升级

       “听、说、读、写、思”是人的五种基本能力。传统汽车本质上就是一种出行工具，而AI赋能的汽车可看作是一种被赋予了人类五种基本能力的智能体。

       其中，AI座舱的“听”已从传统语音识别迈向多模态融合的深度理解，不仅听得见，还能听得准、听得懂；“说”不再是机械的指令反馈，而是具备温度的、可根据场景定制的情感表达；“读”覆盖视觉、触觉、环境感知等多个维度，通过图像识别实时读取舱内外信息，辅以手势、眼动追踪理解用户意图；“写”基于生成式AI并根据用户特点输出符合其喜好的个性化内容；“思”基于大模型的逻辑推理能力，实现从“被动响应式交互”到“主动预判式服务”的升级。
 
对未来产品定义权的争夺

       燃油车时代，豪华=奔驰、运动=宝马；新能源时代，电动车=特斯拉，这种品牌标签化的产品定义权长期被少数头部企业垄断。AI技术的突破，正在打破这种固化的市场格局。

       回望汽车座舱的发展历程，从仅有机械仪表的机械式座舱到具备触摸屏的电子座舱，再到如今拥有多种交互功能的智能座舱，离不开硬件层面的支撑。而AI座舱的出现使车企能够跳出传统硬件参数的比拼，转而通过软件定义汽车的方式重构产品价值体系。例如小鹏的城市NGP重构了智驾的边界，蔚来的NOMI重新定义了人车交互的情感维度，理想的家庭空间设计开创了移动生活的第三起居室概念。所以未来的汽车到底是什么，将由率先掌握AI技术并大规模落地应用的企业所定义。
 
数据即资产，生态是核心

       据Gartner统计，一辆智能网联汽车每天至少产生4TB数据，预计2025年智能网联汽车每年产生的数据将超过10ZB。这些数据经大模型训练后，能形成车企独有的数据资产。此外，AI座舱也是车企构建智能生态的核心枢纽。传统车企的利润主要来自硬件销售，而AI座舱使车企能够通过订阅服务（如高级智驾功能付费）、数据变现（如精准广告推送）、生态分成（如内容服务抽成）等方式，开辟新的收入来源。据麦肯锡研究报告显示，2025年全球智能座舱市场规模将突破600亿美元，其中AI驱动的场景化服务占比预计超过40%。生态闭环的构建将使车企从单纯的硬件制造商转型为出行服务运营商，从根本上重构汽车产业价值链。
 
汽车行业苦“新故事”久已

       截至2024年12月，我国新能源车整体渗透率已达47.6%，每卖出两台车就有一台是新能源。然而根据中国汽车工业协会的统计数据，新能源车的销量增长率从2021年开始逐年下降，即便2024年仍有35.5%的增长，但已呈现出增长放缓的趋势。一方面，燃油车对于很多地区和家庭来说，仍是购车首选，短期内无法取代；另一方面，新能源车产品同质化极其严重，无法做到差异化竞争，就不得不从一开始的卷续航、卷性能，到现在卷成本、卷价格，最后谁都挣不到钱。因此，亟需新的“故事”推动行业重回增长轨道，AI无疑是最好的选择。至于是主动求变还是被动跟随、是自主研发还是合作开发其实都不重要，能留在“牌桌”上才最重要。
 
AI座舱目前仍面临哪些挑战？

       目前的AI座舱仅仅做到“能用”，距离“好用”、“易用”还有很大差距，要实现大规模普及仍面临四个方面的挑战。

       首先是算力与成本限制。大型深度学习模型的训练对于算力的要求极高，当前的系统级芯片难以满足。车企为追求功能迭代，就不得不堆砌高算力芯片，但高昂的研发与生产成本难以通过规模效应摊薄，导致中低端车型智能化普及受阻。

       其次是场景适配不足与生态体验割裂。目前AI座舱存在大量“华而不实”的功能，80%的功能日常都不怎么会用到，常用的还是车内语音交互和车机系统控制，厂家宣传的很多场景并没有落实到实际使用中。此外，AI座舱的应用生态与手机生态相比丰富度很低，而且很多就是手机应用的简单移植，没有针对座舱场景进行优化，导致用户使用率低、体验很差。

       此外还面临用户隐私泄露风险。在汽车使用过程中，AI需要收集用户大量驾驶习惯、驾驶路线、人脸信息、声音信息等敏感数据，比如通过摄像头捕捉人的表情、行为等。这些数据如果被泄露或被滥用，将给用户带来巨大安全风险。数据安全防护体系的滞后也是各家车企亟须解决的问题。

       最后是安全风险。AI座舱高度依赖各类传感器和智能算法，在恶劣天气或特殊场合（比如深夜光线不足、道路临时施工改道等），传感器性能受限，AI算法也会存在漏洞，导致智驾系统判断失误。此外，驾驶员也会因AI接管而分心，一旦发生突发状况超出系统处理能力，驾驶员又未能及时接管车辆，便极易引发安全事故。

       总之，AI座舱作为汽车智能化发展的关键方向，虽然当前面临诸多挑战，但它为汽车行业带来的变革与机遇不可忽视。相信未来随着技术的不断突破、成本的逐步降低以及安全防护体系的完善，AI座舱真正实现从“能用”到“好用”、“易用”的转变。