2025音响洞察：急匆匆用上AI，但音响真变聪明了？

为了让大家清晰直观地感受这一年汽车音响都发生了哪些“大事件”，《AudioLab》将推出一系列聚焦2025年车载音响发展趋势的盘点，顺便也预测一下2026年的新车音响剧本。

上一期内容中，我们为大家盘点了传统燃油车和新能源车上的一些音响品牌分布。

在汽车智能化的赛道上，有人遵循墨守成规的既定规则，也有人试图打破常规，构筑未来。

回看2025年，绕不开的一个词一定是AI。随着越来越多的AI语音大模型入驻车载系统，车载声学领域也因此迎来了新的想象空间。

在汽车音响系统的进化中，AI逐渐崭露头角，以 “沉浸式体验”、“智能降噪”、“个性化调音” 等极具吸引力的标签，重塑着座舱的娱乐玩法。

今天我们就来盘点一下，2025年车载音响的AI技术新趋势，从AI无麦K歌、AI声场、AI音效几个方向，看看AI融合声音后，带来怎样的听觉新体验，实用性又如何？

AI无麦K歌

作为一个“移动的第三生活空间”，兼具一定私密性和娱乐性的汽车座舱，自然成为了一众麦霸最便捷的K歌房。

而唱歌这个娱乐功能也是经历了一系列的成长蜕变，从最开始的有麦K歌，到无麦K歌，最终才以AI无麦K歌的形式出现。

不难看出，这背后的进化逻辑完全是遵循着“更便捷”的核心。

AI 无麦K歌的便捷，首先体现在AI语音助手唤醒开启，进行语音点歌、切歌，取代了不必要的多级跳转和手部操作。

还提供个性化调音，比如人声音量调节、原唱、伴唱比例调节，多种音效等等。此外，还能适配各大主流音乐平台，避免平台二次收取会员费用，支持USB音乐、蓝牙音乐的接入。

部分车型上，开启无麦K歌后，车内氛围灯也会进行联动，颜色随机变化，或是闪烁跟随歌曲律动等等。

目前不仅在蔚来、乐道、小鹏、腾势（参数丨图片）、岚图等等品牌上能使用AI无麦K歌，在2025的技术下放的内卷中，很多像零跑一样的10万级车型也搭载了这项功能。

但如果说K歌这个功能的使用频率因人而异，AI加持下的便利并没有覆盖到每个人，那我们再来看一些更普适的基础功能在融合了AI后是否更加便利。

AI声场

一套音响系统能否发挥出最佳效果，抛开调音，声场也起到关键作用。

传统车型的声场调节界面，通常需要手动选择 “主驾”、“后排”、“全车” 等模式，每次都得根据车内人数和位置重新调整。

但现实是，很多人会忘记切换，导致声场停留在上一次的设置，影响听感。

在高配或满血鸿蒙座舱中，通常能见到智能声场这个功能，能根据车内座位分布、人员数量自动适配。

单人乘坐时，系统会识别乘坐位置并优化声场；多人同行时，则自动切换至全车或共享模式。

这种智能调节辅助在实际场景中确实比较实用，可以减少大多数由于忘记手动调整而导致的体验打折。

AI音效

相比前两个融合了AI的功能，AI调音带给大众的声音“新”体验是较为抽象的，无法直观感受到AI参与前后的不同。

AI调校的音效主要是可以通过麦克风阵列实时采集车内声场数据，对空间声场进行重建，模拟不同座位的声学焦点。

这样不仅可以解决传统调音中，依赖固定扬声器布局和预设参数的局限性，还能应对车内玻璃、座椅对声波的复杂反射，从而导致一系列干扰声场的难题。

同时，AI音效还能实现对环境的自适应优化，根据车辆行驶时，胎噪、风噪随速度变化，实现一些传统调音无法做到的实时补偿。

不过很多车上即便是使用了AI调音，在操作界面上没有明显的字样标识，徒然增加了传达的壁垒。

虽然我们提到了传统调音的局限性，多种看似受制于技术瓶颈而难以实现的声学效果，在AI的赋能下从设想变为现实，但它也并非无懈可击。

AI调音采用数据驱动模式，依靠算法实时学习环境与用户数据进行优化，更擅长应对行车中的动态场景以及满足用户个性化需求。但高度依赖算力和数据，需要有一定的硬件基础作为前提条件。

而且在一些特定场景下传统调音仍有其不可替代的价值。

例如，在高端音响设备的研发调试中，经验丰富的调音师能够凭借敏锐的听觉和深厚的专业知识，对音质进行微调，赋予音乐独特的情感与韵味，在艺术层面的把控是目前AI难以企及的。

个人认为，当AI逐渐渗透到汽车音响领域中时，AI音效与传统调音在体验上的差异才是大家更希望看见的，就比如AI的实时分析和动态调整的能力等等。

假如还可以支持记录用户手动调节的EQ参数、音量习惯，通过学习归纳出用户偏好，比如喜欢突出人声还是低频，后续自动生成适配的音效方案，则对普通用户更加友好。

但如果AI调音的本质还是固定的预设参数，将原有的几种音效模式命名为“AI 推荐”，那么则与传统预设无太大差异。

2025年，我们见证了AI难以企及的智慧，却也见到了一些令人啼笑皆非的瞬间，AI被打上智能还是 “”的标签似乎只在一线之间。

智障

在汽车智能内卷到白热化的过程中，各个车企也为了能打出差异化或是“噱头”，上演了一场专属于座舱娱乐的“天才在左，疯子在右”，而这个分水岭还是要看能否找到真实、实用的用户场景。

在过去的一年里，大家用得最多的一个AI融合功能是什么呢？欢迎在评论区留下你的答案。