2025音響洞察：急匆匆用上AI，但音響真變聰明了？

為了讓大家清晰直觀地感受這一年汽車音響都發生了哪些“大事件”，《AudioLab》將推出一系列聚焦2025年車載音響發展趨勢的盤點，順便也預測一下2026年的新車音響劇本。

上一期內容中，我們為大家盤點了傳統燃油車和新能源車上的一些音響品牌分布。

在汽車智能化的賽道上，有人遵循墨守成規的既定規則，也有人試圖打破常規，構筑未來。

回看2025年，繞不開的一個詞一定是AI。隨著越來越多的AI語音大模型入駐車載系統，車載聲學領域也因此迎來了新的想象空間。

在汽車音響系統的進化中，AI逐漸嶄露頭角，以 “沉浸式體驗”、“智能降噪”、“個性化調音” 等極具吸引力的標簽，重塑著座艙的娛樂玩法。

今天我們就來盤點一下，2025年車載音響的AI技術新趨勢，從AI無麥K歌、AI聲場、AI音效幾個方向，看看AI融合聲音后，帶來怎樣的聽覺新體驗，實用性又如何？

AI無麥K歌

作為一個“移動的第三生活空間”，兼具一定私密性和娛樂性的汽車座艙，自然成為了一眾麥霸最便捷的K歌房。

而唱歌這個娛樂功能也是經歷了一系列的成長蛻變，從最開始的有麥K歌，到無麥K歌，最終才以AI無麥K歌的形式出現。

不難看出，這背后的進化邏輯完全是遵循著“更便捷”的核心。

AI 無麥K歌的便捷，首先體現在AI語音助手喚醒開啟，進行語音點歌、切歌，取代了不必要的多級跳轉和手部操作。

還提供個性化調音，比如人聲音量調節、原唱、伴唱比例調節，多種音效等等。此外，還能適配各大主流音樂平臺，避免平臺二次收取會員費用，支持USB音樂、藍牙音樂的接入。

部分車型上，開啟無麥K歌后，車內氛圍燈也會進行聯動，顏色隨機變化，或是閃爍跟隨歌曲律動等等。

目前不僅在蔚來、樂道、小鵬、騰勢（參數丨圖片）、嵐圖等等品牌上能使用AI無麥K歌，在2025的技術下放的內卷中，很多像零跑一樣的10萬級車型也搭載了這項功能。

但如果說K歌這個功能的使用頻率因人而異，AI加持下的便利并沒有覆蓋到每個人，那我們再來看一些更普適的基礎功能在融合了AI后是否更加便利。

AI聲場

一套音響系統能否發揮出最佳效果，拋開調音，聲場也起到關鍵作用。

傳統車型的聲場調節界面，通常需要手動選擇 “主駕”、“后排”、“全車” 等模式，每次都得根據車內人數和位置重新調整。

但現實是，很多人會忘記切換，導致聲場停留在上一次的設置，影響聽感。

在高配或滿血鴻蒙座艙中，通常能見到智能聲場這個功能，能根據車內座位分布、人員數量自動適配。

單人乘坐時，系統會識別乘坐位置并優化聲場；多人同行時，則自動切換至全車或共享模式。

這種智能調節輔助在實際場景中確實比較實用，可以減少大多數由于忘記手動調整而導致的體驗打折。

AI音效

相比前兩個融合了AI的功能，AI調音帶給大眾的聲音“新”體驗是較為抽象的，無法直觀感受到AI參與前后的不同。

AI調校的音效主要是可以通過麥克風陣列實時采集車內聲場數據，對空間聲場進行重建，模擬不同座位的聲學焦點。

這樣不僅可以解決傳統調音中，依賴固定揚聲器布局和預設參數的局限性，還能應對車內玻璃、座椅對聲波的復雜反射，從而導致一系列干擾聲場的難題。

同時，AI音效還能實現對環境的自適應優化，根據車輛行駛時，胎噪、風噪隨速度變化，實現一些傳統調音無法做到的實時補償。

不過很多車上即便是使用了AI調音，在操作界面上沒有明顯的字樣標識，徒然增加了傳達的壁壘。

雖然我們提到了傳統調音的局限性，多種看似受制于技術瓶頸而難以實現的聲學效果，在AI的賦能下從設想變為現實，但它也并非無懈可擊。

AI調音采用數據驅動模式，依靠算法實時學習環境與用戶數據進行優化，更擅長應對行車中的動態場景以及滿足用戶個性化需求。但高度依賴算力和數據，需要有一定的硬件基礎作為前提條件。

而且在一些特定場景下傳統調音仍有其不可替代的價值。

例如，在高端音響設備的研發調試中，經驗豐富的調音師能夠憑借敏銳的聽覺和深厚的專業知識，對音質進行微調，賦予音樂獨特的情感與韻味，在藝術層面的把控是目前AI難以企及的。

個人認為，當AI逐漸滲透到汽車音響領域中時，AI音效與傳統調音在體驗上的差異才是大家更希望看見的，就比如AI的實時分析和動態調整的能力等等。

假如還可以支持記錄用戶手動調節的EQ參數、音量習慣，通過學習歸納出用戶偏好，比如喜歡突出人聲還是低頻，后續自動生成適配的音效方案，則對普通用戶更加友好。

但如果AI調音的本質還是固定的預設參數，將原有的幾種音效模式命名為“AI 推薦”，那么則與傳統預設無太大差異。

2025年，我們見證了AI難以企及的智慧，卻也見到了一些令人啼笑皆非的瞬間，AI被打上智能還是 “”的標簽似乎只在一線之間。

智障

在汽車智能內卷到白熱化的過程中，各個車企也為了能打出差異化或是“噱頭”，上演了一場專屬于座艙娛樂的“天才在左，瘋子在右”，而這個分水嶺還是要看能否找到真實、實用的用戶場景。

在過去的一年里，大家用得最多的一個AI融合功能是什么呢？歡迎在評論區留下你的答案。