什么是智能座舱的终极标准？清华教授：用之不觉，失之难存

新京报讯（记者张建林）“每次上车，它还是像第一次见到我。”这不是恋爱关系的抱怨，而是一位车主对自家智能汽车的真实吐槽。当一辆售价数十万元的智能汽车，其语音交互仍停留在“打开车窗”“导航到公司”这种机械指令层面时，驾驶员不禁要问：智能座舱在中国市场的配装率已突破76%，那它的“智能”究竟藏在了哪里？

在第十九届北京国际汽车展览会期间，《智能座舱：定义AGI时代的汽车新范式》白皮书发布。围绕端侧AI如何定义下一代座舱体验、智舱产业协同等议题，专家们还在会上展开了一次深入对话。

面壁智能CEO李大海谈到了发起这份白皮书的初衷：智能座舱发展到现在，功能越来越多，算力越来越强，用户真正感知到的智能提升有多少？安全焦虑解决了吗？产业链上下游还能如何协同合作共赢？这些问题似乎也正是白皮书试图破解的核心命题。

清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松用一句话概括了智能座舱的终极标准：“用之不觉，失之难存。”他认为，座舱AI要做到的是精准意图识别、善解人意，成为“一个伴你走天涯的灵动之家”。

不过，现实距离这个愿景还有距离。清华大学车辆与运载学院博士后帅斌指出，当前座舱普遍缺乏“连续记忆和个性化进化能力”。

白皮书里提到，下一代智能座舱的竞争焦点，将从“还有什么功能没上”转向“自然语言驱动的场景智能与任务闭环”——用户说的是意图，系统负责理解、追问、拆解和执行。

中国汽车工程学会副秘书长郑亚莉将这一转变上升到产业逻辑层面。在她看来，AI对汽车的影响不是加法而是乘法，座舱智能体将成为串联各域智能的“唯一交互中枢”，推动汽车从功能集成走向智能协同。

但这条路径上横亘着一个现实难题：纯云端架构面临算力成本、网络时延、断网不可用、隐私风险四大结构性约束。孙茂松明确给出了座舱AI的三项硬指标：断网可用、隐私不出车、瞬间时延。这意味着核心能力必须跑在车端。

清华大学计算机系教授、面壁智能首席科学家刘知远在会上系统阐述了由清华团队提出的“密度定律”——模型的有效知识容量与物理参数规模的压缩比。

数据显示，2023年以来大模型能力密度平均每3.3个月翻一倍。刘知远指出，密度定律改变了行业对“更强AI”的默认想象：更强不一定意味着更大，关键在于单位参数能释放出多高的有效智能。通过“架构-数据-学习”的协同优化，面壁智能的端侧模型制备技术可以将PB级数据压缩至百万分之一注入小模型，在有限车规算力下实现高质量体验。

技术路线日渐清晰，但规模化落地还需跨越信任与协同两道门槛。中国汽车工业协会副总工程师王耀用一个生动的例子说明了这一点：“端侧模型不只是数据不出车，更重要的是它能不能识别不同的隐私场景——比如朋友上车了，AI特别主动，可能就暴露了你的隐私。”他指出，数据出境和车内摄像头隐私是用户最大担忧，协会正在推动“数据本地化存储”标准，端侧AI方案天然符合这一方向。

中金资本董事总经理徐萌萌从用户体验设计角度指出，最大的挑战是“信任的可视化”——用户不知道自己的数据去了哪里。需要在交互设计层面让用户“看见”安全，比如在隐私数据被调用时给出清晰的提示和授权。好的设计应该让用户感觉到“我的数据我做主”，而不是被动接受。在多乘员、多音区和跨端协同场景下，权限治理不再只是后台问题，而是开始成为交互设计本身的一部分。

随着模型厂商、芯片厂商、OS平台方、Tier1和车企同时涌入智能座舱赛道，原有的线性供应链正在重构为“芯片-模型-OS-应用”的网状协同。下一阶段的竞争不再只是“谁供货给谁”，而是“谁定义接口、谁掌握数据边界、谁提供安全可信的执行基础设施”。

白皮书中指出，未来2-3年内，智能座舱的端侧AI能力大概率将从差异化亮点转为基础能力，这一转折点预计出现在2027年-2028年前后。驱动变化的因素包括：车规级芯片算力持续提升、电子电气架构向中央集中式演进、端云协同工程能力日趋成熟，以及消费者预期的根本变化——他们不再满足于“车里有功能”，而开始要求“车能听懂并把事办完”。

编辑 张磊

校对 贾宁