智能座艙生態亂象：重復開發與體驗低效困局

作者|吳靜

編輯|黃大路

設計|甄尤美

2025年，智能座艙已從 “功能疊加” 邁入 “體驗重構” 的關鍵階段 —— 隨著汽車從 “交通工具” 向 “第三空間” 的屬性深化，用戶對座艙的需求不再局限于基礎交互，而是延伸至情感陪伴、場景適配、多模態融合等更高維度。

行業數據顯示，2025年全球搭載L2+及以上智能駕駛的車型中，85%將配備多屏交互、語音助手、場景化服務集成的智能座艙；同時，Z世代用戶占比提升至42%，其對 “個性化定制”“跨設備聯動”“沉浸式體驗” 的需求，進一步推動智能座艙從 “標準化配置” 向 “千人千面的空間生態” 轉型。

但當下智能座艙依舊面臨多重挑戰。一是生態亂，車企、互聯網公司、硬件廠商各搞一套，跨品牌服務難聯動；二是數據不安全，座艙每天產生大量用戶數據，但超三成車型過度收集，只有少數企業能達到高安全標準；三是體驗不實用，六成用戶覺得車載K歌等功能沒用，高速上語音識別還容易出錯，離 “第三空間” 的需求差得遠。

技術與產業層面同樣存在瓶頸。智能座艙和智能駕駛融合成本猛增，柔性屏等硬件適用場景與維護成本高，AI能力尚無法實現 “規劃路線 + 預約充電” 等多步需求，且芯片研發、軟件更新迭代速度不一致，對相關規劃與投資帶來挑戰。

在此背景下，智能座艙不再是冰冷的硬件集合，而是以用戶為中心，融合感知交互、智能計算、顯示終端、車聯網服務的移動生活場景載體—— 既要滿足駕駛安全的核心需求，又要承載娛樂、辦公、休憩等多元化場景訴求；既需要芯片、算法、顯示等底層技術的突破支撐，也依賴車企、科技公司、供應鏈企業的深度協同。

2025年12月5日，在2025第十屆新汽車技術合作生態交流會（WNAT-CES 2025）上，就“作為第三空間的智能座艙進化論”這一話題，在蘇州翰霖汽車科技有限公司董事長李慶山的主持下，吉利汽車研究院智能座艙分院副院長李程峻、北京芯馳半導體科技有限公司CTO孫鳴樂、博泰車聯網科技（上海）股份有限公司CTO張杰、深圳市國顯科技有限公司總經理歐木蘭、江蘇恩迪汽車系統有限公司總裁夏廣億、中科創達執行總裁、智能汽車事業群總裁常衡生對上述問題進行了深入探討。

李程峻表示，當前汽車智能座艙面臨嚴重的硬件和軟件碎片化問題。這導致內容提供商需要為不同主機廠進行大量重復且昂貴的適配工作，產生巨大的沉沒成本。雖然投入巨大，但用戶在不同車機上感受到的體驗和生態卻趨同，與手機差異不大。高昂的開發成本與同質化的體驗，使整個應用生態難以進入良性循環。

如何擴大這個生態？如何形成一個統一的標準？李程峻認為這未來是一個比較大的挑戰。“我們不一定要沿著傳統移動互聯網成功的路徑，或者是傳統PC成功的路徑來延續我們在汽車上的成功。過去的路徑作為經驗，但并不適合引領我們未來的方向。”

孫鳴樂表示，當一個應用跑在車機上的時候，做芯片做底軟對它的消耗就很大，其實這個功能不應該消耗這么多CPU和AI，可當你把應用放上去就會消耗很多。

矛盾就在于理論上是可以通過軟件系統的優化改善，但改善的過程中你會發現，其實一臺車的用戶量并沒有那么多，不像移動互聯網手機平臺有那么多的用戶，但是適配的過程成本就很高，那就沒有辦法有一個很好的商業的合理性在車機上優化，這樣就有一個惡性的循環，你裝的應用越多，資源消耗越大，用戶體驗反而會變差，但是用戶量又上不去，在應用上商業成功就會很艱難。

張杰認為生態亂是制約智能座艙行業快速發展的一個比較大的問題，它造成更多的是行業的重復開發，包括一些低效的性能給用戶體驗低下，每個主機廠都有自己的OS，生態是相對封閉的。

芯片廠商按照道理應該是一個標準化的芯片提供標準的OS，標準的SDK，標準的API接口等等，其實還是會為了一些核心、高頻的應用不斷去變更、適配，像博泰tier1就是大量的定制化，可能吉利的每個車型的H1都不一樣，所以就造成了行業的大量浪費。

汽車行業為什么會產生這么多的調整？歐木蘭認為，調整背后是做電子業的一批創新者走進了汽車業，我們做消費類電子是相對經歷了一代又一代的革新，更理解車載進入了現在這個階段它必須經歷兩到三次極度的變革。

傳統汽車轉到新能源汽車這個階段還沒有完全的成熟，但是緊接著人工智能時代又來了，所以每一家企業都想盡辦法在林林總總的可能性的空間里找出一個自己未來可能會是成為焦點，并且引領行業的技術。所以，現在各個行業的人都進來想在創新的未來里面找出新的機會點。

夏廣億表示，當前汽車普遍將物理感知功能作為標配，這更多是出于行業趨勢而非真正的差異化考量。尤其在新能源領域，這類功能往往被視作“必要配置”，導致同質化現象明顯，缺乏針對用戶需求的深度定制與人工智能的真正融合。

目前市面上常見的按摩座椅產品可歸為“1.0版本”，通過系統的順序實現了簡單的按摩功能，而我們內部已開發至“3.0版本”，這個產品整個對于汽車的精準控制，再結合現在的柔性的壓力的傳感器，包括一些光纖人體學的傳感器，再結合AI以及體檢報告各種各樣的生理機能，有很多的應用。

常衡生相信平臺化能夠幫助節省成本，成為創新的土壤，但他認為不是每一個車廠都需要從頭開始打造平臺化，作為一家操作系統解決方案商，中科創達致力于在前面開發一個開放的操作系統平臺，并且跟芯片廠商去聯合適配好，然后再把這個提供給主機廠和tier1，在這個基礎上面幫助他們節省成本。

以下為圓桌討論實錄，《汽車商業評論》整理，此處略有刪節。

當前智能座艙的核心痛點

李慶山（蘇州翰霖汽車科技有限公司董事長）：2025年，智能座艙已進入“體驗重構” 階段，結合85%L2+車型配置智能駕駛以及Z世代占比42%的市場行業數據，各位如何看待當前“第三空間” 體驗與用戶期待的差距？生態亂、數據不安全、體驗不實用三大痛點中，哪一個對行業發展制約最顯著？

李程峻（吉利汽車研究院智能座艙分院副院長）：現階段我們所有的智能電動汽車，甚至包括傳統的燃油動力汽車基本都進入了能夠達到的應用生態和模式，在傳統車輛的三大核心應用里面，包括車輛控制，基本上都進入了全域的語音控制，也接入了以前國內的高德、百度為主的智能導航。

還有就是像傳統的手機、多媒體生態都已經完成了接入，但是現在的問題是說車內的生態遠遠還沒有像傳統的移動互聯網，甚至傳統的PC互聯網那樣形成良性的循環，我覺得第一個是主機廠、tier1和生態應用伙伴共同的痛點。

中國互聯網的發展過去一直有個說法“羊毛出在豬身上”，其實汽車產業足夠大，但是能夠薅的毛還沒有找到，而不是說這個毛沒有，我們還要共同去挖掘價值。

另外一方面，車的硬件的碎片化相比傳統的PC和移動設備來說是更加的嚴重，車機芯片的碎片化，操作系統很大一部分是進行安卓升級的方案，但是內部的平臺版本上也存在較大的碎片化，這樣就使得內容提供商在主機廠適配的時候會有大量的沉沒成本出來，用戶并沒有感受到不同的車機與手機生態的差別，而設備廠商卻需要付出更多的開發成本，就導致了整個應用生態并沒有進入到良性循環。

如何擴大這個生態？如何形成一個統一的標準，這個我覺得未來肯定是一個比較大的挑戰，但是我覺得我們不一定是要沿著傳統移動互聯網成功的路徑，或者是傳統PC成功的路徑來延續我們在汽車上成功的路徑。過去的路徑作為經驗但并不是未來引領我們的方向。

前兩天豆包和很多手機廠商合作手機也通過一句話能夠操作，所以可以看到AI能力足夠強大的時候它可以幫助主機廠和生態來跨越原有的技術模式，跨越原來的適配成本，未來會找到更新的途徑。

李慶山：謝謝李院長，孫總您怎么看？

孫鳴樂（北京芯馳半導體科技有限公司CTO）：我覺得面臨比較大的痛點是適配的過程，各種應用的適配，生態的適配在車機的芯片和系統上會有非常大的代價，這個代價使得當你應用在一個車上往另外一個車上遷移的時候會有很大的成本，你要為這個成本尋找合理的去處就有很大的挑戰，造成這個原因來講還是很多的應用來自于移動互聯網，不是一上來就為車做的。

包括安卓這個系統也是移動互聯網，安卓AUTO版也是做了很多的優化，這個過程當中是使得當一個應用跑在車機上的時候，我們做芯片做底軟對它的消耗就很大，其實這個功能不應該消耗這么多CPU，也不應該消耗那么多AI，但是現在當你把應用放上去就會消耗很多。

矛盾就在于理論上是可以通過軟件系統的優化改善它，但是改善的時候你就會發現，其實一臺車的用戶量并沒有那么多，不像移動互聯網手機平臺有那么多的用戶，但是適配的過程花的成本就很高，那就沒有辦法說有一個很好的商業的角度上合理性在車機上優化。

這樣就有一個惡性的循環，你裝的應用越多，資源消耗越大，用戶體驗反而會變差，但是你的用戶量又上不去，應用的商業成功變得很艱難。所以這一點我比較同意剛才李院長說的，我們不能完全按照移動互聯網的路徑走，汽車有自己的特點和場景。

李慶山：謝謝孫總，張總您認為呢？

張杰（博泰車聯網科技（上海）股份有限公司CTO)：我是覺得我們現在面臨的是硬件的配置過剩，軟件體驗不夠。大家都知道現在10萬元起今年的主流可能都是高通的8295平臺，這個平臺價格大概可能在4000塊，明年可能20萬起面臨的是高通的8397這個平臺，這個座艙域控制器的價格大概是在1萬塊。

這種給主機廠給tier1或者是給用戶他其實是一定是硬件的配置過剩，但在這么強的平臺之上我們依然可以看到黑屏、花屏、卡頓，所以說整個軟件的打磨還是不夠的。

剛才提到的三個很核心的問題，我認為生態亂是一個比較大的問題，或者是制約行業快速發展的問題，它造成的更多的是行業的重復開發，包括一些低效的性能讓用戶體驗不好，這里面每個主機廠都有自己的OS，生態是相對封閉的。

按道理，芯片廠商應該是一個標準化的芯片提供標準的OS，標準的SDK，標準的API接口等等，其實還是會為了一些核心、高頻的應用不斷地去變更，適配，像我們博泰tier1就是大量的定制化，可能吉利的每個車型的H1都是不一樣的，所以這樣就造成了行業的大量的浪費。

歐木蘭（深圳市國顯科技有限公司總經理）：我今天聽了一下關于整個智能座艙還有新能源汽車還有整個汽車產業的發展，說句實話，我是汽車產業的新兵，進汽車行業就3年半的時間，但是我在電子這個行業已經36年，我幾乎見證了中國整個電子從收音機時代發展到現在的36年，我經歷了電子產業的很多的周期發展。

我會覺得汽車現在這個階段為什么產生很多的調整？這個調整背后就是做電子業的一批創新者走進了一個工業的汽車產業，這種消費類電子相對經歷了一代又一代的革新，所以我們更理解車載進入了現在這個階段它必須經歷兩到三次極度的變革。

因為傳統汽車轉到新能源汽車這個階段還沒有完全成熟，但緊接著人工智能時代又來了，所以每一家都想盡辦法在林林總總的可能性的空間里找出一個自己未來可能會是成為焦點，并且引領行業的技術。所以，現在各個行業的人都進來想在創新的未來里面找出新的機會點。

我覺得是一個經歷了兩重的變革，一重是在新能源汽車轉型，無論是材料的轉型，技術的轉型包含用戶體驗感的這種匹配度，我覺得是一個非常大的調整。而且這個調整還沒有結束，人工智能又來了。

人工智能時代是從算法開始，到各個場景如何在未來的消費者體驗感上感受到那種真正的智能，真正的脫離了自己駕駛的體驗，所以我相信在整個過程里面是一個非常大的產業變革，技術變革，還有對消費者體驗新的認知，尋找人群的差異化。

我覺得剛才張總（SoCar產品戰略咨詢創始人兼CEO張曉亮）做的市場分析非常好，將我們大眾、中產、富人的需求做區分，你會發現社會有幾類人群在消費這個產業，所以我們的技術如何升級迭代找到我想要的差異化的人群，我覺得在這個過程里面大家都在思考，所以大家也在各個領域里面尋找一個突破的方法。

我覺得亂是正常的，不亂可能走不出最成熟、合適的消費場景，在汽車產業新一輪的發展里面，我們要做好充分的準備跟新的產業小心翼翼地論證技術成熟度，體驗感、場景適配，并且安全。

最后還是回到安全，汽車產業跟消費其他電子產業最大的區別是安全，我覺得我們要保證除了人身安全以外，還有信息安全，人工智能時代個人的各種透明的數據安全，這幾個維度都相對成熟以后，我相信能跑到汽車產業的相關領導者一定是未來的贏家。

李慶山：張總的材料里面也給我們一個新的啟示，就是接下來座椅里面的創新。接下來，請夏總給我們分享一下他的看法。

夏廣億（江蘇恩迪汽車系統有限公司總裁）：大家都覺得更大的屏幕、人機交互、音樂語音娛樂是智能座艙一個重要的組成部分。

大家都會覺得做一臺座椅提供就是物理上的一些感知，但是實際上這個理念還是有一些認知上的不足，應該說由于像新能源等把一些通風按摩功能做成標配以后，其實很多終端用戶包括整車廠覺得就需要這個，沒有這個好像就覺得車的配置有問題，所以更多就是把這樣的功能加在這個車上作為標配，但實際上沒有太多的一些差異化訂制，包括人工智能的一些東西。

但是實際上這一塊不是大家想象中的，現在大家都上的這些產品我可以理解為是汽車1.0第一代的，就是實現了一些簡單的通過系統的順序實現了簡單的按摩功能，但是我們已經開發了內部做了3.0的產品，這個產品整個的對于汽車的精準控制，再結合現在的柔性的壓力的傳感器，包括一些光纖人體特征的傳感器應用以后再結合AI以及體檢報告各種各樣的生理機能，其實有很多的應用。

一個是3.0產品對于整個的控制氣壓非常精準實時監控，同時可以獨立控制每個氣囊的壓力，也可以同時精準的四個氣囊進行控制，也就是監控以后可以根據不同的情況不同壓力的控制，最好的壓力分布和最好的支撐，同時能實現16個獨立的氣路的控制。

同時這樣的產品也可以根據人機的結合，比如說在舒適模式和運動模式，實際上對車椅的支撐不一樣，這個有自動感應，包括跟ADAS系統的協同。

比如在自動駕駛模式、疲勞模式監控模式中可以自動調整你的坐姿，各個氣囊都可以獨立去控制，然后除了這個坐姿包括會自動啟動按摩，精準的獨立控制可以根據人的不同的體型各方面的情況有各種各樣的從頸部到腰部按摩模式，這些也是跟智能相結合。

常衡生（中科創達執行總裁、智能汽車事業群總裁）：到目前為止，這些生態應用大部分都是從手機上搬過來的，手機上的生態應用要賺錢的邏輯是要有足夠多的用戶就可以賺錢，但是車天然就不具備這個條件。

我們中國3000萬輛，還分做幾十個車企，然后每一個車企都有自己的app，然后每一家車廠都要去驗證能不能上，這樣的話費了很大的勁上去量又很小，按照現有的邏輯是沒有辦法做回收的，這是第一個。

第二個就是說座艙是移動互聯網的邏輯，但是手機是平臺性的，因為有安卓在，有標準化的接口和平臺，大家都可以開發一個應用可以裝到所有的手機上面是標準化的，但是車天然的就不是平臺化的，是一個個性化的，每家車企一定有自己的特色，我一上來就想做的和別人家不一樣，這樣的情況下就很難解決這個問題，除非現在商業模式發生變化。

比如大模型上來以后，有某一個車結合的功能應用特別好用，大家愿意為這個服務進行支付，那這個商業模式反轉的時候或者提供這個服務的Agent才會有，如果按現有的模式，大家車上提供的功能跟手機上沒有太大差別的時候，大家為什么不直接用手機呢？對于應用的提供商來說，這樣也沒有動力為車進行大量的開發，所以這個問題比較難解決。

如果從今天開始講座艙的智能化，AI上車之后更多結合跟車場景相關的應用場景出來之后，哪怕客戶不愿意付費他愿意為這個車買單，大家做這個事情的費用才會有出處，才會發生一些改變，要不然的話就很難。

現在全世界幾十家集團，每一家都有自己希望追求不一樣的，所以這個問題很難解決，除非接下來在AI這一塊有突破性的一些場景出來。

體驗短板優化與多元用戶需求平衡

李慶山：當前智能座艙雖已實現多屏交互、語音控制等基礎功能，但在“第三空間” 核心體驗中仍存在功能與場景適配脫節、交互邏輯復雜等問題，從用戶實際使用痛點出發（如高速語音識別出錯、無用功能占比高），現階段最需優先優化的體驗短板是什么？

面對不同年齡段、不同場景的用戶需求差異（如老年人對簡化交互的需求、年輕人對個性化定制的需求），當前智能座艙在 “通用性” 與 “針對性” 的平衡上存在哪些挑戰？企業需通過何種設計策略覆蓋多元用戶群體？

李程峻：從我們過去的一些實踐來看，在新能源車上，智能座艙高頻核心應用還是圍繞用戶出行展開，回到本質用車還是導航、車輛控制、多媒體信息娛樂以及電話通信這些最基礎的，我們說這些是不分年齡段，這是應用的90%以上。

圍繞這些要去做更深層次的智能化，剛才說到千人千面，以及我前面分享的AI應用場景，那能不能把車的“大腦”具備AI的能力？我們下一代的芯片，我們今天有芯片伙伴，我們在進一步思考車從一個工具變成智能體以后，它的感知是怎么樣的？

前面提到了一些記憶能力、學習能力和決策能力，這個前提是車要像人一樣有感知。我們以前傳統的架構下，一方面為了可靠性、一方面為了成本，艙內艙外有不同的功能安全要求，不同的域控還有不同的成本約束，導致很多信息感知碎片化。

我覺得這在智能駕駛也經歷了類似過程，最早智能駕駛環視有環視的提供商，ACC有ACC的提供商，流媒體有流媒體的提供商，大家各搞一塊，信息無法共同互通共享。

現在座艙也面臨類似的問題。比如我的座艙未來要察言觀色，要把這些最高頻的應用更深入地去理解用戶，首先它要去感知用戶然后理解用戶，如果是語音它僅僅是一個文本信息的感知，用戶的肢體語言、用戶的表情、車內車外的場景，真正要去做的話它方方面面都要感知到。

這帶來兩個挑戰，第一個對于整車廠來說怎么去合理設計架構，既要全域感知又要控制好成本，平衡好產品。

另外對于芯片，我們需要多少的算力、哪些要做車規級？這對于我們2027年以后的芯片硬件和系統來說是一個非常大的話題。是一個漸進式的還是跨越式的，我覺得未來在座艙領域同樣面臨之前智能駕駛領域同樣的話題。

李慶山：剛才李院長回答問題的時候也提出了新的問題，我想常總對此也有新的感受。

常衡生：硬件標準化、軟件平臺化來實現定制化可能是相對合理和目前大家能接受的一個理念。

我原來是移動互聯網過來的，還拿手機舉例，除了老人機以外，每個人用的都是一樣的手機但每個人感興趣的點不一樣，完全通過軟件實現。這樣的話，在移動互聯網還有一個標準平臺完全做標準化，至少我現在看到各家車廠是在往這方面發展，各個車廠車企平臺軟件平臺要盡可能多覆蓋多的車型，硬件要標準化，這樣看可能要好一點。

我理解，如果靠硬件差異化實現對應不同客戶需求的話，成本太高了。而且今天的問題在于硬件迭代速度遠遠慢于軟件迭代速度。

這里還有一個有趣的事情，2020年8155出來的時候，那個時候就有很多人說這么大的算力用不用得完？我是做操作系統做軟件的，但是今天來看，每一次技術開發就是現在的8195、8255，我們現在最大問題還是不斷地調性能，怎樣讓系統順滑一點。

今天AI上來之后，在200或者150T算力平臺上就能跑個7B，但是在端側真正要流暢跑AI的話可能要跑個20B才行，所以今天硬件迭代更新或者標準化是基本需求，完了在這個基礎上大家再看怎么做軟件定制化來對應不同的場景需求。

李慶山：未來兩到三年，隨著AI大模型預與座艙深度融合，智能座艙的交互方式（如自然語言理解、場景預判）將發生顯著變化，這種技術迭代會如何重構“第三空間” 的體驗邏輯？企業需提前儲備哪些技術能力？比如多步需求處理AI算法以應對這種變化？請孫總和常總回答。

孫鳴樂：我覺得一個比較大的變化還是在感知方面，以前的交互其實是觸控有一點語音，現在多模態的感知在車里面大家都非常積極地做這個事情。包括以前從DMS過來的一些數據怎么用好，現在有些會配一些特殊的攝像頭，然后有的會考慮車外的場景，這些以前都不在座艙的感知范圍之內。

感知帶來一個很大的挑戰，就是它的數據量跟以前的觸控和語音相比是一個指數級爆炸式增長，增長以后就帶來一個存儲和算力的巨大要求。這跟自動駕駛有一段時間很像，你會嘗試把各種數據都拿進來，但是你并不知道應該怎么用數據？或者說那個攝像頭多少分辨率對這個模型就夠了，因為模型本身也在不斷變化。

所以回到芯片公司來講，我們一方面要做產品升級，要用更新的工藝、更新的內核、更新的架構把算力提上去，但是要控制好成本、功耗，把安全性、穩定性做好，這是基礎。

這個過程中，我們必須要看現在應用是怎么變化的，算法是怎么變化的，我們公司會有專門研究算法的同事看最新模型是什么樣，這個模型對芯片、對MPU的算力需求是什么樣的，包括多個模型并發應該怎么處理？如果一個模型運行到一半停下來，這種怎么處理。這對于芯片公司來講挑戰很大。

因為我們的迭代周期是遠遠沒有辦法跟軟件同步，特別是一個車規芯片，投入很大然后量產，這個過程很長，各方面能力都要跟上。原來只是好好做一個芯片，但是現在需要關注的點越來越多。

常衡生：這是一個很好的問題，我剛剛就在想對于車廠來說沒有一個標準答案，我發現每家車企不同的做法好像都行。有全棧從下到上完全自己干的成功的企業也有，像國內的蔚小理像特斯拉他們。

也有完全跟供應商合作的車企。從我個人角度來講，過去講車廠是集成商，未來汽車的科技屬性越來越高的時候，首先對于硬件平臺和軟件平臺搭建、整體數據閉環，這個能力車廠是一定要具備的。對于中科創達來說，我們是軟件平臺，我們經常跟芯片公司把平臺搭建好，提供給車廠幫助他們搭建自己的平臺。

會出現顛覆性創新嗎？

李慶山：自動駕駛技術逐步成熟后，座艙將徹底擺脫“駕駛輔助” 屬性，轉向純 “第三空間” 功能，在這種轉型下，座艙的空間布局、核心功能會出現哪些顛覆性創新方向？

李程峻：我對這個事情也有過一些思考，但是我覺得可能比自動駕駛更加困難。自動駕駛的核心目標是解決機器執行的問題，目標是非常清晰明確的，這個目標是有標準的，但座艙是沒有標準的。等于每條道路有最高線速，我只要超過最高線速10%就足夠了。

但是對于座艙而言，用戶的體驗是沒有上限的，我的入門下限可能不高，但是上限天花板可能會很高，這就導致我們座艙現在如此百花齊放，吉利這方面也有很多想法和實踐。

我們的擺臂門和旋轉座艙空間，最長的座椅滑軌，還有一些把廚房、淋浴房搬到座艙里的想法，我覺得百花齊放很好。但是未來座艙空間究竟是什么樣的？我認為這個沒有標準答案。首先它的底線是絕對的安全，在保證車規安全前提下只要我們找到市場，我覺得任何一個標準都是我們可以去實現的。

歐木蘭：我跟大家介紹一下我自己，我是國顯科技的創始人，國顯是做顯示屏的，2015年跟中國建材、凱盛科技股份并購進了央企，所以國顯是一家央企加民企的混合制企業。

中國建材旗下的凱盛集團是1953年開始做玻璃，整個集團從一個礦山到一把沙做到玻璃巖片到各種玻璃使用場景，像商業蓋板、空心玻璃等各種場景的玻璃，我們整個集團從1953年到現在72年，技術沉淀還是非常厚重的。

整個的國顯科技集中國建材的玻璃整個產業鏈，所以說國顯可以為車廠做很多大家想創新的產品。

比如說我剛剛說的柔性玻璃，我們是做柔性蓋板，所以在整個過程里面第三空間的車廠他未來要將我們的市場各種應用場景去突破的話，剛剛常總和李總都談到一些課題，就是軟件在平臺化的基礎上，它這個硬件的可發展空間我相信是可以取決于一些外圍的體驗感，但是我們在軟件的個性化的一些創新上面，或者是千人千面的能力上是加強個人體驗感的升級。

所以我覺得我們整個國顯在第三空間充分地跟車廠、研究院多維度的交流，我們跟吉利也有合作，我們跟吉利研究院也有一些產品的創新的樣板和共同探討的話題。

在這個過程當中第三空間整體的體驗感一定源于技術和消費者的需求來共同創造的，想象一下第三空間的未來，比如說我們在車上是不是可以變成一個家庭的生活場景？達到這個生活的場景我們如何做相關的硬件的匹配這個場景的應用？

比如說有時候小孩出去，我們可以將顯示在整個車艙里面是不是可以做成天空的，或者是想象探險的？這個是軟件+硬件可以將這些體驗感更大限度的做各種產品的設計，所以我覺得這一塊是我們共同尋找消費群，匹配車廠，共同去挖掘第三空間的場景，共同為更大的市場去努力。

軟硬協同與生態突破

李慶山：當前智能座艙的技術創新多集中于硬件升級如更大尺寸屏幕、更高算力芯片，但軟件生態如跨平臺服務聯動、個性化功能迭代完善速度相對滯后，這種“軟硬發展不均衡” 會對未來座艙體驗升級造成哪些制約？如何推動芯片、軟件、服務的協同進化如解決芯片與軟件迭代速度不一致問題？

隨著智能座艙功能日益復雜，用戶隱私保護如語音數據、行為數據與數據安全成為焦點，各企業在技術研發與商業落地中，如何平衡“體驗創新”與“合規安全”？例如在收集用戶座艙使用數據時，應建立怎樣的用戶授權與數據管理機制，以解決“過度收集”痛點？

李程峻：我還是聚焦一下最后一個話題吧。對于AI來說，其實我們AI行業里面常用到一句話“人工智能首先要有足夠多的人工才能有足夠的智能”，但是人工的本身就是數據的采集，從AI模型基礎的訓練到最后垂域模型的微調都依賴于大量的數據去獲取去做，但是數據的前提都必須建立在合法合規的前提上。

這個就是吉利建立最大的算力中心的原因。我們認為未來一定是在合規的前提下做這個事情，我們國家的政府以及包括國際上尤其是歐洲都有一個很完善的用戶數據隱私安全的法規。

我們在歐洲慕尼黑也有專門的團隊做這一塊的研究，從貿易合規到用戶隱私安全到網絡安全上吉利也有完整的團隊保障這個事情。前期在實驗室沒有接觸用戶的時候，我們鼓勵研發工程師去創新，甚至采用了大量的研發投入成本去采集合法的數據對基礎的模型進行訓練。

在用戶階段，我們在國家允許的范圍內有明確的用戶的數據采集的安全提示，然后通過合法的方式搜集到合理的數據，對于像360、顯示器我們也做了合規的運營化，經過驗證以后才允許產品上市，通過一道一道基本合規的解讀以及在研發過程中的維護，保障最終上市產品的合規性，這個安全一定是要落在所有工作的一開始。

吉利的成長很大程度是來自于最早15年前李總對于沃爾沃的整合，沃爾沃的基因就是安全，所以吉利從一開始進入智能化的時候，一定要給用戶物理上的安全，更要打造信息上的安全，我們的高端品牌極氪也在各種各樣的大賽中獲得不錯的名次，這塊我們有很多的經驗有機會再向大家分享。

張杰：我就談一下剛剛說的第一個問題，軟硬發展失衡帶來的問題就是所謂的硬件冗余化，軟件的迭代可能只是在某個域里面迭代，如果是考慮怎么讓我的硬件能夠兼容以后的一些軟硬件迭代造成的成本就是硬件的成本很高。

如果你的軟件的迭代只是基于一個域，比如說基于座艙去做，最后就變成迭代一次車廠花100萬，三個月迭代一次，但是最后用戶不買單，這個要求我們要以整個的場景規劃作為一個牽引，需要主機廠，需要tier1，需要新能源廠商整體的規劃。

這里面剛剛李院提到，從主機廠來說，整個的電子電氣架構就是一個中央+區域的模式，就保證整個系統接入，核心就是基于把艙駕做成一體。整車架構的設計要做到足夠靈活的在后續的迭代中是可以把這個功能加進去的，讓整個軟硬更好地協調發展，達到高效，比較低的成本，更多的場景，然后提升用戶的體驗。

李慶山：未來“第三空間” 需實現 “人-車-家-辦公/商務” 全場景無縫銜接，當前跨品牌服務聯動難的生態壁壘，需通過何種行業協同機制突破？如何實現不同主體的共贏與標準化對接？

李程峻：這個話題我覺得其實可以看一下手機其實也沒有能解決這個問題，但是要不要解決呢也不一定完全按照手機的路徑走，只不過當AI足夠智能的時候是完全可以替代人做一些事情，人可以跨域的實現，未來AI也可以實現。

這個問題會逐步的解決，就像電視不會取代報紙也一樣的，互聯網也沒有取代電視，只是讓我們人的生活更加的豐富。

我個人從技術的角度還是比較樂觀地看待這個問題，雖然說競爭壁壘上來看這個問題是客觀存在的，但是也不是完全沒有辦法，像AI已經撕開了一個口子，未來這一塊的應用會更豐富，任何一個封閉的生態環境是不利于行業的發展，只有行業足夠強大的生態，永遠足夠自信，所以我還是樂觀的看待這個問題。

常衡生：我贊成李總說的，首先這個問題到了一定的程度就自然而然的解決了，另外是李總剛剛說的我還是特別贊同生態的開發性能有利于行業的創新，這里面反過來講另外一個問題，其實最終都是屬于能不能連得上，用戶怎么選擇？我覺得當年是QQ和殺毒軟件相互之間不兼容的問題，最后肯定會有一個解決辦法。

這個本身是用戶黏性的問題，我為什么今天講小米或者是華為他們有天然的優勢？因為他的手機和車機能力就是很自然，華為和車機的聯系生態比較強，這個沒有辦法，這個是華為和小米他們本身就有的優勢。

就像蘋果的生態為什么手機、電腦、平板互聯性比較好？這個是天然的優勢，不一定是非得讓蘋果和windows兼容，它就是不兼容，這個很難解決，可能也不一定非要解決。可能用戶粘性足夠強，他就不太care這件事。

中國企業的核心競爭力

李慶山：中國企業在智能座艙領域的核心競爭力是什么？面對全球市場競爭，如何基于2025年的技術與用戶趨勢，實現差異化突破？我們每人一句話來回答。

李程峻：中國智能座艙最大的優勢就是我們有全球最大的市場和用戶，這個可以讓我們在智能化充分地發揮和迭代。

孫鳴樂：我們有一個相對包容的市場環境，可以讓很多的應用在中間不停的試錯、成長，迭代。

張杰：在龐大的市場需求之上的創新快速迭代，落地極致成本的降低。

歐木蘭：中國有一個超強的供應鏈生態能力，并且每一家企業都是愿意做創新的改進，我覺得態度非常好。

夏廣億：完全整合不可能，但是希望能夠有更多的平臺，咱們這些產品有更大的機會做標準化，尤其是硬件方面通過精準的控制和軟件實現不同的場景應用。

常衡生：完整的供應鏈加一個全球最大的開發團隊比較能吃苦耐勞。

李慶山：打造真正滿足用戶需求的“第三空間” 智能座艙，結合2025年的行業現狀與挑戰，大家認為行業最需要共同堅守的核心原則是什么？

李程峻：開放。

孫鳴樂：車規的可靠性和功能安全是必須要堅守的底線。

張杰：開放生態和數據安全。

歐木蘭：我們要做好產品，一定保質保量，在保質保量的過程中一定要保證價值。

夏廣億：要開展真正的技術創新。

常衡生：在安全第一的前提下的創新。

李慶山：針對未來2-3年智能座艙從“概念創新”向“規模化落地”轉型，各位嘉賓有哪些具體的行動倡議或合作期待？

李程峻：結合我們自己的工作實踐，未來我們集團會打造一個統一的座艙平臺，而且是面向端側的AI算力，從AI座艙為起點，然后來思考全域的座艙感知，全域的座艙統一理解和全域的座艙統一規劃決策，真正形成把座艙從一個工具變成一個數字生命體這樣的工作進行嘗試和努力。

在這個過程當中可能會對上下游的伙伴，包括各種傳感器電子電氣的線束，中央的域控，基礎軟件設施等等這一塊都有廣大的訴求和期待，同時在這個過程中我們也認為再下一代的智能座艙從芯片開始，中國會有更多的廠商會參與到芯片更詳細的規格設計和需求定義中，未來下一代的座艙會引領中國從領先變成引領。

孫鳴樂：我們現在做的下一代AI座艙芯片X10也是非常好的性能，我們非常希望能夠在這個過程當中跟我們的主機廠，包括tier1的公司以及各個的生態合作伙伴，特別是AI的生態合作伙伴一起定義未來AI座艙的場景是怎么樣的，可能很多的技術實現我們有技術團隊可以處理。

但是場景這個東西是沒有辦法通過芯片公司自己去把它做出來的，好的場景、一個合理的場景可以解決很多的問題，能夠幫助我們在未來的軟硬件的優化，工具的優化，包括成本控制上都會做的很好，我們非常期望AI座艙能夠把成本控好，做到真正的普及，然后幫助到每一個人。

張杰：從博泰車聯的角度來說，我們倡議的話是有一個比較強的算力平臺，這個算力平臺剛剛也舉了一個例子比如高通的8397，其實足夠的算力的話 比如CPU到500多K，GPU到10個T，NPU可以到320T，基于這個平臺上足夠可以實現中央計算平臺，怎么去把所有的傳感器接進來，可以幫助主機廠或者是能力的主機廠跑多個超級系統，去支撐剛剛提到的怎么做一個平臺化，怎么針對一些個性化提供這些服務。

第二，端云一體的大模型平臺，這個大模型平臺更多的是利用到強大的云端的算力，能夠跑200B，300B大算力的平臺，同時利用端側的模型跑13B、20B等等這樣的端側的平臺。

一方面是引入了大量的算力，引入了大量的CPSB第三方應用資源，同時保證了端側的數據隱私安全，計算或者是反饋的及時性，給用戶不管是從成本還是體驗，從這種被動方式提供到主動服務方式，讓整個座艙往前走一大步。

歐木蘭：我們國顯發揮產業鏈一體化的優勢，構建一個具備有競爭力的新材料、新技術、新應用場景的產品，為車廠提高我們跟客戶的體驗升級，技術升級，我們全力做好匹配度的供應。

夏廣億：對于我們來講，除了對于產品應用這方面的重視，實際上我們還是會非常注重基礎創新，我們還是可以有很多的技術做研究，我們有拓展到跟新勢力的車企做中央氣源的研究，這一塊展臺也有展示，大家有興趣可以看一下。

這一塊氣動的應用也是我們一直在研究的，對于一些新的創新，包括剛剛提到的有很多的通過傳感等等，現在的壓力件是可以有幾十個上百個點位，怎么樣結合而不是只是賣按摩的東西，這個是我們會一直堅持的。

常衡生：我們相信平臺化能夠幫助節省成本成為創新的土壤，我們也堅信不是每一個車廠都需要從頭開始打造平臺化，所以我們作為一家操作系統解決方案商，我們致力于在前面開發一個開放的操作系統平臺，并且我們跟芯片廠商去聯合適配好，然后再把這個提供給車商和tier1，在這個基礎上面幫助他們節省成本。

最新的OS2.0我們也集成了非常多的AI大模型，也適配了非常多的應用場景，我們還堅信今天的產業創新一定是聯合創新，沒有一家可以單打獨斗可以贏的，所以我們希望聯合更多的合作伙伴一起把這個系統做好，一起把這個平臺做好，為行業造福。

李慶山：再次感謝各位嘉賓的精彩分享，請各位移步臺下落座，他們的觀點為我們打開了新思路，讓我們再次以掌聲向他們表示真誠感謝！