當下的座艙AI 究竟在卷什么？

開車的時候，你是不是也有過這樣的體驗：

你跟車機說一句“空調(diào)吹臉太難受”，結(jié)果車子愣是沒反應(yīng)；或者你想讓它同時做幾件事，比如“找附近咖啡店，把空調(diào)調(diào)到24度，再給我打個電話”，最后只執(zhí)行了一半，甚至干脆“裝傻”。

明明都是最新的豪華車，搭載的 AI 助手號稱“智能大模型”，為什么依然出現(xiàn)“聽不懂”的情況？

功能同質(zhì)化嚴重：都聰明，但都差不多

根據(jù)華輿獎評測顯示，現(xiàn)在大部分車型的車機 AI 都已經(jīng)能做到語音交互、主動推薦，功能看起來很全。但真正用起來，你會發(fā)現(xiàn)它們的“聰明”差不多，缺乏個性化。換句話說，用戶很難通過 AI 功能感受到不同品牌的差別。

復雜場景成短板：一問就“傻眼”

AI 處理復雜指令的能力，是目前最大的痛點。比如多任務(wù)分解（“先這樣，再那樣”）、模糊需求（“適合辦公的咖啡廳”）或者跨域協(xié)同（“調(diào)節(jié)座椅+播放音樂”）時，經(jīng)常出錯。常見的情況是：識別到一半就放棄，或者只完成部分任務(wù)，導致體驗大打折扣。

數(shù)據(jù)與場景定義：真正的核心競爭力

想讓車機 AI 更懂人，關(guān)鍵不是堆功能，而是有沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和深入的場景定義。誰的知識圖譜更完善、對用戶習慣理解更透徹，誰就能提供更自然的交互體驗。比如有人說“我快遲到了”，真正聰明的 AI 應(yīng)該知道不僅要導航，還要調(diào)整空調(diào)和提醒會議時間。

從工具到伙伴：未來的車機 AI

目前多數(shù)車機還是“等你喊”，然后按指令執(zhí)行。但行業(yè)正在向“主動認知伙伴”演進——車機能基于習慣、場景提前做判斷。比如你開會常遲到，它會主動提醒你；孩子或老人上車時，它會自動調(diào)節(jié)環(huán)境。這種主動服務(wù)能力，才是下一階段的核心競爭。

所以，車機常常“聽不懂你說的話”，不是因為它不夠聰明，而是因為它還沒學會真正理解你的生活。

很多人和車機 AI 打交道時，最怕的就是：說了半天，它遲遲沒反應(yīng)，或者干脆“誤會”了你的意思。隨著豪華車所搭載的AI 技術(shù)不斷升級，這些差距正在被拉大。那么問題來了，哪些指標表現(xiàn)好，才能算“聰明”的智能座艙？

首字響應(yīng)：夠快才算聰明

首字響應(yīng)，其實就是車機系統(tǒng)對語音信號的實時處理速度，而硬件是基礎(chǔ)支撐。背后拼的是芯片算力、算法優(yōu)化和硬件配置。高算力 AI 芯片能快速完成降噪、識別、解碼，所以用戶感覺“說完就有回應(yīng)”；而硬件差一點的車機，可能要多等幾秒，這幾秒就足以讓人著急。

例如，理想 L6 能實現(xiàn) 1.6 秒的低延遲，與其搭載的高算力 AI 芯片直接相關(guān)。這類芯片專為語音識別等實時任務(wù)設(shè)計，具備更強的并行處理能力，可快速完成音頻降噪、特征提取、指令解碼等步驟。除了 AI 芯片，麥克風陣列的硬件素質(zhì)（如拾音靈敏度、降噪能力）也會影響信號傳入速度：硬件配置越優(yōu)，原始語音信號的獲取與預處理效率就越高，能為后續(xù)處理節(jié)省更多時間。

同時，即便硬件配置相近，軟件層面的差異仍會拉大延遲差距。比如蔚來在多任務(wù)場景下的穩(wěn)定性，就源于其優(yōu)先級調(diào)度算法 —— 當導航、音樂等后臺程序占用資源時，系統(tǒng)會自動為語音交互分配更高優(yōu)先級，避免它被其他任務(wù) “擠占” 算力，從而維持較低延遲。

免喚醒：能分清你是真說話，還是在聊天

在華輿獎的測評中，我們發(fā)現(xiàn)部分車機仍靠關(guān)鍵詞觸發(fā)，比如你說到“導航”，它就立刻插話。但問題是，日常聊天也可能出現(xiàn)類似詞匯，很容易“誤喚醒”。而新一代 AI 則結(jié)合聲紋識別和語境分析：能區(qū)分主駕和乘客聲音，還能判斷你是不是在下達指令，從而讓交互更自然。運用 “聲紋識別 + 語境分析” 組合算法，聲紋識別模塊能精準抓取主駕獨特聲紋特征，過濾掉其他乘客聲音干擾；語境分析則基于前后文語義，判斷指令真實意圖，如乘客日常交談中提及 “導航”，系統(tǒng)可結(jié)合語境判斷并非指令，有效降低誤喚醒，將準確率維持在較高水平。

復雜指令：一次能不能聽懂三件事

一個真正強大的 AI，不僅能聽懂“開空調(diào)”，還要能完成連環(huán)任務(wù)，比如“找咖啡店 → 調(diào)空調(diào) → 打電話”。這背后依賴的是大模型的長序列語義理解和知識圖譜覆蓋度。覆蓋更全面的，就能真正幫你“一句話搞定”。

在華輿獎評測中，部分車型通過自注意力機制深度解析復雜指令的長序列語義，可將多任務(wù)指令拆解排序后依次執(zhí)行。例如面對 "找咖啡店、調(diào)空調(diào)到 24 度、給媽媽打電話" 復合指令，能精準識別并調(diào)度資源分步完成。而車型若沿用早期規(guī)則匹配或簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，因缺乏復雜語義解析能力，難以處理多任務(wù)指令。如簡單規(guī)則匹配僅能識別單個關(guān)鍵詞，易出現(xiàn)指令遺漏或順序混亂，嚴重影響準確率。同時，我們也發(fā)現(xiàn)，企業(yè)訓練車載大模型時，對不同領(lǐng)域知識圖譜的投入差異明顯：

· 聚焦交通、娛樂領(lǐng)域的車型，能精準執(zhí)行 “避開擁堵并播放未聽完的評書” 等關(guān)聯(lián)指令，但在生活服務(wù)領(lǐng)域因知識覆蓋不足，處理 “預訂江景四人餐廳” 等指令時表現(xiàn)欠佳。

· 側(cè)重生活服務(wù)領(lǐng)域優(yōu)化的車型，在該領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但在車輛控制與駕駛輔助聯(lián)動指令上，因?qū)Φ讓舆壿嫼蛡鞲衅鲾?shù)據(jù)整合不足，易出現(xiàn)理解偏差。

模糊意圖：能不能“和人說話”是關(guān)鍵

人類語言很少是絕對清晰的。比如“上次那個地方”“前面怎么這么堵”，聽懂這些，需要 AI 不僅會匹配關(guān)鍵詞，還要有大規(guī)模語義理解和場景聯(lián)想能力。只有這樣，它才能讓交流更接近“和人說話”。在基礎(chǔ)技術(shù)上，傳統(tǒng)語音助手多依賴規(guī)則匹配或簡單統(tǒng)計模型，而在我們的評測中發(fā)現(xiàn)，搭載大模型的車型，面對 “空調(diào)吹臉好難受” 這類模糊指令，能分析詞匯關(guān)系、挖掘潛在含義；且大模型通過預訓練積累海量語義知識，可憑先驗知識推測模糊表達意圖。此外，領(lǐng)域知識圖譜也會影響模型對模糊指令的理解：部分車型生活服務(wù)領(lǐng)域知識圖譜完善，能精準解析該領(lǐng)域模糊指令，但車輛控制相關(guān)知識不足時，就難以理解模糊指令。

從“快不快”到“懂不懂”，再到“能不能陪伴”，智能座艙正在不斷升級。而真正的競爭，不只是卷功能，而是卷體驗。9月12日，我們將發(fā)布華輿獎豪華車型智能座艙榜單及測評結(jié)果，看看誰正在突破這些瓶頸，真正讓 AI 理解我們的生活，看看哪些車型的智能座艙已經(jīng)跑在了前面。