用戶突破120萬！MoLA炸場，鴻蒙座艙首入L3！

在乾崑生態大會上，華為沒玩概念套路——直接甩出MoLA混合大模型Agent架構，帶鴻蒙座艙先踩進L3智能時代，還順手給行業立了L1-L5分級標準。這波操作讓同行坐不住，更讓120萬鴻蒙用戶喊“值”。

乾崑大會扔王炸：MoLA+L3標準齊落地

這次大會最硬核的，是華為不繞彎子的“干貨輸出”。沒有堆砌參數，而是直接把MoLA架構作為鴻蒙座艙的核心“大腦”亮出來——融合多模態感知、通用大模型和垂域智能體，從“用戶想”到“車輛做”的鏈路全打通。

更關鍵的是，華為首推L1-L5五級分級標準，把以前車企“自說自話”的“智能”，變成了有明確標尺的東西。這不僅是鴻蒙座艙的升級，更給整個行業劃了條“起跑線”，接下來誰再敢拿“語音控空調”當“L2智能”忽悠人，可就沒那么容易了。

MoLA不是花架子：口語控車、秒懂需求才是真智能

很多人會問，MoLA架構到底好用在哪？別被“混合大模型Agent”的專業詞唬住，實際體驗特接地氣。以前用座艙，得喊喚醒詞、說標準指令，稍微口語化點車機就“懵圈”；現在MoLA搞了全域免喚醒，你隨口說句“車里有點暗”，閱讀燈立馬亮；導航到半路改主意，直接說“不去公司了，去商場”，車機秒響應，根本不用重新喊指令。

這不是“偽智能”的話術，是真把“人說話的習慣”融進了車機里，就像身邊有個懂你說話方式的助理，而不是得按它規矩來的機器。

L3有多香？主動記路線、幫訂咖啡不是吹的

這次鴻蒙座艙明確進入L3“專業助理”階段，和L1、L2比簡直是“降維打擊”。L1是“你說一句，它做一句”的指令工具，L2頂多完成單一任務；但L3能“主動做事”——它記你每天通勤路線，到點自動規劃避堵。

你說“想放松”，它會調暗燈光、開HUAWEI SOUND空間音、切舒緩音樂；甚至你提一嘴“想喝咖啡”，它直接幫你訂好附近門店，到店就能取。這種“不用你多解釋，我都懂”的體驗，才是智能座艙該有的樣子，而不是停留在“能語音控窗”的初級階段。

120萬用戶+93.6%凈推薦值：雙生態撐住口碑

數據不會騙人。鴻蒙座艙用戶破120萬，93.6%的凈推薦值更嚇人——要知道行業智能座艙凈推薦值平均才80%以下，能沖到90+，意味著絕大多數用戶愿意主動給朋友推薦。

這背后除了MoLA的硬實力，還有華為打通的“雙生態”在托底：北向生態加了HUAWEI SOUND空間音專區和騰訊云游戲，堵車時點開就能玩熱門網游，比刷短視頻有意思；南向生態搞定了智能香氛、氛圍燈聯動，夏天開空調自動切清爽香調，冬天換暖調，細節拉滿。更重要的是“人車家協同”落地，下班路上就能控家里的智能家居，車真的開始變成“第三生活空間”了。

給行業立規矩：分級標準破“偽智能”亂象

不過有個點必須聊——華為推的L1-L5分級標準，對行業到底有多重要？以前各家車企都喊“智能座艙”，但沒統一標準：有的車能語音控空調就叫“L2”，有的能導航避堵就說“接近L3”，消費者買車時根本沒法比。現在華為把標準劃清了：L1看指令響應，L2看單一任務，L3看記憶+模糊意圖+主動服務，L4是“專屬助理”，L5是“數字超人”。這不僅幫消費者避坑，更倒逼其他車企別再搞“表面智能”，得真刀真槍拼技術。

當然，L3時代也有要觀察的點：主動服務依賴用戶數據，華為怎么平衡“懂需求”和“護隱私”？云游戲靠網絡，高速上信號差會不會卡頓？不同品牌的外設能不能無縫適配？這些都是用戶實際會遇到的問題，也是華為接下來要補的課。

但不管怎么說，華為這次用MoLA架構+分級標準，給智能座艙行業來了次“大掃除”。它沒糾結“多一塊屏、多一個功能”，而是從底層重構了“人-車”交互邏輯——智能的核心不是“能做什么”，而是“能不能主動懂你”。120萬用戶和93.6%的凈推薦值，已經證明了這條路走得通。