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。
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。
