在9月17日舉行的聚合智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會（2025）全體大會上，斑馬智行首席技術(shù)官司羅以《智能座艙從端側(cè)智能到范式重構(gòu)》為題發(fā)表主旨演講，從產(chǎn)業(yè)視角剖析了智能座艙的技術(shù)架構(gòu)與發(fā)展脈絡(luò)，提出物理空間AI價值釋放的核心路徑。
智能汽車正成為Physical AI“壓力測試場”
當(dāng)前，AI成就多局限于網(wǎng)絡(luò)空間，但物理空間的AI價值潛力更值得挖掘。司羅開篇點明核心判斷，智能汽車作為Physical AI的重要載體，正成為具身智能的“壓力測試場”。
他指出，智能汽車場景兼具三重核心特征：一是高復(fù)雜性，需融合語音、視覺、傳感器等多模態(tài)輸入，同時打通出行、辦公、家庭等跨場景需求；二是高安全性，不僅要滿足毫秒級響應(yīng)要求，還需通過ASIL-D等工業(yè)強標(biāo)認證；三是高商業(yè)價值，斑馬智行已與行業(yè)伙伴合作落地800多萬輛車，驗證了技術(shù)規(guī)模化應(yīng)用的可行性。
在司羅看來，智能座艙是智能駕駛之后，智能汽車對接用戶體驗與互聯(lián)網(wǎng)AI生態(tài)的核心入口，已然成為兼具技術(shù)深度與商業(yè)價值的黃金賽道。
演講中，司羅系統(tǒng)拆解了智能座艙的五層融合架構(gòu)，清晰勾勒出技術(shù)落地的底層邏輯：芯片與算力層：以英偉達、高通及崛起的國產(chǎn)化芯片為核心，構(gòu)成算力支撐基礎(chǔ)；系統(tǒng)層：由斑馬智行、華為等企業(yè)主導(dǎo)，通過操作系統(tǒng)、虛擬化、安全技術(shù)等提供高效系統(tǒng)級服務(wù)；大模型層：融合通用大模型與車載垂直領(lǐng)域大模型，重點解決車內(nèi)多模態(tài)處理、數(shù)據(jù)安全與隱私保護問題；智能體層：承擔(dān)中樞決策功能，精準(zhǔn)識別用戶需求并調(diào)度對應(yīng)服務(wù)模塊；平臺服務(wù)層：基于自然語言交互實現(xiàn)AI原生服務(wù)直達，最終完成交互范式升級。
司羅強調(diào)，這五層架構(gòu)并非孤立存在，而是環(huán)環(huán)相扣的有機整體，共同支撐智能座艙的技術(shù)迭代。
端到端+主動感知，智能座艙正經(jīng)歷范式重構(gòu)
結(jié)合產(chǎn)業(yè)實踐，司羅梳理出智能座艙的技術(shù)發(fā)展節(jié)奏：2024至2025年初為“驗證期”，核心解決“大模型能否上車”的基礎(chǔ)問題；2025年進入“應(yīng)用期”，重點推進“智能體體系上車”，通過智能體的組織與規(guī)劃實現(xiàn)實際服務(wù)落地；當(dāng)前至2026年則迎來“重構(gòu)期”，行業(yè)正從傳統(tǒng)“流水線架構(gòu)”轉(zhuǎn)向“端到端模型”。
“傳統(tǒng)流水線架構(gòu)將聲學(xué)處理、語音識別等模塊拆分，效率低且易流失信息。”司羅解釋，端到端模型可實現(xiàn)多模塊一體化處理，已在斑馬智行的實踐中實現(xiàn)5倍人機交互速度提升，這為艙駕融合與多域聚合智能閉環(huán)奠定了基礎(chǔ)。
更值得關(guān)注的是交互體驗的升級方向。司羅指出，智能座艙正從“被動響應(yīng)”轉(zhuǎn)向“主動感知”：過去是用戶發(fā)號施令，現(xiàn)在通過視覺、聽覺傳感器，智能助手能主動識別場景需求，從“聽話的工具”升級為“貼心的伙伴”。
司羅透露，基于端到端架構(gòu)與主動感知技術(shù)，斑馬智行正推動車載智能座艙向萬億級商業(yè)市場邁進。未來的智能座艙不僅是出行工具的延伸，更會成為物理空間AI生態(tài)的核心樞紐。（中國經(jīng)濟網(wǎng)記者 郭濤）
