你的车到底有多聪明，该有个标准了

题图｜视觉中国

根据汽车市场信息公司J.D.power今年7月底的最新调研，中国汽车尤其是自主品牌产品的智能化，已经达到了一个全新的高度——即使是入门级的中国自主品牌新能源汽车，其智能化得分也已接近甚至超过传统豪华燃油车型。

这一结果也符合大众对于中国汽车这些年智能化提升、产品崛起的直观体验。

但随着新能源汽车座舱智能化全面覆盖各类“控车”场景，新的“隐形天花板”已经出现。

以过去几年行业和大众衡量座舱智能化水平的关键指标——“车机流畅度”与“语音指令处理能力”为例，多数产品已实现高度流畅的操作体验，并能连续处理十余条语音指令。但部分厂商受“AI功能竞赛”影响，为追求“领先”盲目叠加功能——其中不乏消费者既不需要、也不会使用的功能。

智能座舱的创新是否已走到尽头？若未止步，未来应如何突破、向何处发展，已成为中国新能源汽车产业亟待厘清的关键议题。

面向未来，智能座舱应该如何分级？

从需求角度出发，一套足够面向未来的智能座舱分级大致需要满足以下几个需求：

1.覆盖智能座舱的全场景应用，避免局限于当前的功能逻辑； 2.具备技术普适性，不依赖特定品牌或厂商体系； 3.保持中长期有效性，体现行业技术发展趋势，并为后续开发提供参考； 4.易于广泛理解，不局限于技术专业层面。

行业内此前比较权威的，是2023年由中国汽车工程学会联合清华制定的一份《汽车智能座舱分级与综合评价白皮书》。

《白皮书》将智能座舱大致划分为L0至L4五个等级，主要从“人机交互”“网联服务”“场景拓展”三个维度进行评估。该体系较为笼统，虽能基本覆盖智能座舱的应用全景，并体现技术普适性与中长期有效性，却也因过于概括而导致大众难以理解、难以直观把握，对后续开发的指导性也较为有限。

此外，“人机交互”“网联服务”等维度本就宽泛，等级描述中又叠加了“部分主动执行”“可持续升级/开放的”等偏技术性且相对模糊的形容词，即便专业人士也难以准确区分。

造成上述问题的主要原因，是该分级体系从功能视角出发。由于智能座舱场景高度复杂且分化，未来又存在诸多不确定性，仅对基础功能进行严格描述，反而容易陷入不可用的困境。

针对此情况，华为提出新思路：建立一套以AI能力发展为核心、类比人类能力的分级机制。

在上周举办的乾崑生态大会上，华为借着发布新一代鸿蒙座舱HarmonySpace 5、全新的MoLA混合大模型Agent架构的机会，带来了一套基于MoLA的全新座舱智能化分级机制。

先说分级，华为这套分级机制的核心维度是“像人一样交流”和“像人一样做事”，既明确智能座舱的终极目标是“依托车本身和生态上的链接，打造出高度类人的、可以执行实际任务智能体”。

同时参考人类的能力体系，定义出六个全新的关键能力维度：感知力、记忆力、理解力、决策力、联接力和执行力。

每个能力维度还进行了清晰的描述：

感知力：AI获取信息的能力，负责采集多模态愉入如语音、手势、面部表情、车辆状态和外部环境数据； 记忆力：记忆力A存储和应用信息的能力。它负责对感知系统采集的信息进行存储、管理和调用将瞬时的“感知”转化为持久的“经验”和“知识”； 联接力：AI和人交互的能力，包括联接力、交互方式、UIUX； 理解力：AI从感知信息中提取语义的能力，包括对自然语言的非标准化表达和模糊意图的理解能力； 决断力：AI基于理解，决定如何响应用户指令拆解复杂任务以及AI调用工具选择最佳方案的能力。包括推理、规划和优先级处理和自主决策的能力； 执行力：AI调用工具完成任务闭环的能力。

更清晰的能力维度划分，随即带来了更清晰的等级划分。以L3为例，就在每一个维度都相比L2有了升级：感知从“语音+视觉”升级为“多维感知”，记忆力不再局限上下文而是要具备长期浅层记忆等等。

华为还给L1-L5了一个总体上更好理解的等级名称：L1指令助手、L2任务助手、L3专业助理、L4专属管家和L5数字超人。

用更通俗易懂的比喻来理解：

L1：如同“指挥小猫小狗”。系统仅能识别固定指令，执行坐下、吃饭、打滚等简单动作。 L2：进入“与小朋友沟通”的阶段。系统开始听懂自然语言，能完成更复杂指令，但稳定性仍有不足。 L3：面对的已经是“大学应届生”，理解自然语言已基本无碍，但能力与经验尚存局限。用户多数需求可满足，面对复杂场景则力不从心。 L4：进一步升级为“称职的管家”。系统不仅要听从指令，还需基于对用户的深度了解，主动预判并完成复杂任务。需具备长期记忆、主动服务与场景预测能力。 L5：终极目标是“数字挚友”，实现平等对话，如与友人交谈般自然。系统能理解语境、捕捉情绪、统筹全局。

这一体系既指向通用人工智能的愿景，又贴合实际发展路径，易于用户理解，也为行业提供了清晰的参考框架。

真的有用，是最终的关键

在这次乾崑生态大会上，华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志表示：鸿蒙座舱进入L3专业助理阶段。

根据华为自己的定义，“专业助理”阶段在感知力上要升级为超越“语音+视觉”的“多维感知”；在记忆力上要从大模型自带的“上下文”升级为“长期浅层记忆”；联接力要要注重更类人的交流；理解力要开始识别“模糊意图”；决断力上要给出“主动建议”；执行力上更是要开始对接“垂域智能体”。

以感知力为例，这次生态大会上推出的“导航轻松说”为例，就进一步深化了人与车的语音交流能力。

平时用户用得最多的，实际上还是“控车”功能。在一系列语音应用中最难的，一直是导航应用。各种同音字或者类似地名，往往会导致语音设置导航目的地非常困难。在HarmonySpace 5中，用户在和车的语音中如果第一时间没能沟通准确，马上可以通过追加说明来修正语音的沟通结果。

跟座舱AI“随心说”的能力也不仅限于地图内部，假如你有控车的需求，可以给出“把侧面的镜子收起来”这样模糊的指令来完成后视镜的折叠，也可以通过“把头顶的布打开”来完成遮阳棚的打开。同时假如你想查询一些信息，包括想看一个特定的剧、特定剧中的任务，都能直接跟“小艺”说。

这种完全无需重复“召唤词”、更不用用户自己提示“前情提要”的沟通方式，让车明显更像真人。

在产品研发层面，华为正以这一标准为导向。发布会后，官方透露公司内部正围绕三个方面推进新功能与服务：一是增强“感知力”，通过扩展传感器的数量与类型；二是加强“记忆力”，实现更深层的长期记忆能力；三是全方位拓展“执行力”，在现实场景中落地垂直应用。

最终，依托MoLA架构与分级推进策略，未来产品将在技术持续迭代的同时，始终贴合用户的实际需求。

站在全局看，这套分级标准的“能用”，也离不开华为自己过去多年的全栈能力建设。

当一个功能需要实现时，传统汽车厂商需要四处奔波——找芯片供应商、找算法公司、找系统集成商。环节越多，效率就越低，成本也越高。华为不同，拥有覆盖操作系统、AI大模型、通信技术、智能汽车的智驾和座舱等智能化部件、云服务等全栈的技术能力。这些核心技术能紧密配合，发挥出一加一大于二的效果。

比如"随心说"功能，看似只是语音升级，但实际上需要：强大的大模型来理解模糊指令、操作系统级别的权限管理来调度各种服务、云端的推理能力来做决策、本地的处理能力来保证响应速度。这是一个高度整合的系统工程。任何一个环节的缺失，都会导致功能大打折扣。

其次，智驾能力是座舱服务的前置条件。只有真正将用户从繁重的驾驶任务中逐步安全地解放出来，才能让他们有使用座舱智能的“余力”；二来智驾也是众多垂类应用的大前提，比如自动去洗车、自动去充电补能、自动找停车位等。如果智驾不可靠，座舱再聪明也没用。

在这一块，华为可谓实力雄厚，乾崑智驾已经成为了众多车主全新的生活方式。截止今年3月，所有车主的累计智驾里程已经超过了25亿公里，累计泊车次数也有1.6亿次之多。

其次是华为自身生态化的角色定位优势，相比实际的车企厂商，华为不仅是一个更擅长做智能的供应商，更是一个通过服务全行业，为所有降本提效的存在。

尤其是近些年，车企在经历电动化和智能化浪潮后已发现，底层的驱动和电动化功能尚可驾驭，但需要更高精尖、更多资金与时间投入的智驾、智舱领域，确实不适合单独推进。

交给华为这样的合作伙伴，反而能确保技术效果和商业利益的双赢。

从种种细节来看，华为发布这一标准并非意在评价业内同行，更非向友商“开炮”。相反，华为认为行业已到“向前看”的关键节点，这一姿态本身就展现出对行业责任的担当。

当前，中国汽车产业正引领全球智能化浪潮，逐步逼近智能驾驶大规模普及的起点。一旦突破这一临界点，汽车将不再是单一的交通工具，而是逐步向生活空间和端侧AI超级节点演变。

从中长期视角出发，新能源汽车将仍是普通消费者最易获取、空间与功率密度远超手机、更贴近用户的那个智能终端。正如靳玉志在发布会上所期望的终极目标——“从交通工具逐渐演变为生活伙伴”。

究竟这场出行的新革命还要走多久，仍不好说。但至少，接下来该往哪里发展，已经被华为指明了。

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