“反內卷”的智能座艙向何處去？

前段時間，有一個聲音在汽車圈迴盪：別捲了！

中國幾家新能源汽車廠商，打響了“反內卷”第一槍，蔚來、吉利、小鵬甚至新入局的小米，都對“卷周榜”表示不滿，認爲周榜是低水平內卷，大家都在比誰的價格更低，而不是誰的技術更好。

話雖如此，但在市場規則不變的前提下，競爭是躲不掉的。

就像高考後禁止公開學生的成績和排名，學校也能變着法兒發佈“果園農園豐收”的喜報，發不發周榜，不會改變國產新能源汽車激烈競爭的這個現實。

價格戰、依賴補貼等低水平競爭，的確不是出路。但卷技術，就一定是往高水平競爭嗎？別太天真。

智能座艙，算是“含科量”滿滿的技術賽道。2023年以來，大模型及AIGC上車就成爲行業主流方向。尤其是隨着百度文心一言、商湯、訊飛、華爲等模廠提供SDK/API之後，語言、視覺、多模態等各種大模型，上車門檻一降再降。

但捲起了AI的智能座艙，似乎並沒有想象中那麼神奇。

用AIGC生成大屏壁紙，玩個幾次就變得雞肋；搭載了大語言模型的車載語音助手，會打斷車內人跟人的對話，仍然像個“人工智障”；智能調音、智能導航，跟手機AI功能的“查重率”極高……

言而總之，將大模型及AIGC林林總總的功能，簡單地“堆”在車上，並沒能跟汽車場景進行深度、獨特的結合，給用戶創造出“旦用難回”的價值。

智能座艙的創新速度也開始放緩了嗎？這一“技術密集型”賽道，爲什麼也開始內捲了？除了通用能力，AI智能座艙到底該卷什麼？

走向內卷 智能座艙的“雕花”時代

2015年左右，車載系統開始脫離信息顯示、地圖導航等基本功能，開始向智能化、娛樂化、個性化等方向演化，開啓了智能座艙“激情燃燒的歲月”，各種新思路、新應用層出不窮。

如今，真需求已經沉澱下來。比如中午在車上睡一覺，語音助手自動將座艙各個硬件調整到車主最舒適的狀態，新能源汽車充電的時候，用車載大屏打遊戲，打發一些時間等，都已經有了非常成熟的解決方案。

在此基礎上，脫離了“拓荒”階段的智能座艙，逐漸出現了創新內卷的徵兆，具體有幾個內卷化的特徵：

1.功能趨於同質。很多車廠直接接入AI公司和模廠的API，就像“預製菜”，難以進行深度調配（或者增加額外成本）。消費者一用，感覺大模型上車都集中在文生圖、文生語音、自然語言交互等主流功能，功能點都差不多，到底誰家技術更勝一籌，很多消費者依然一頭霧水。

2.無效創新增多。一些賣車時被吹上天的功能，並沒有與車載環境進行有效適配，新奇感過後，很少再被打開，比如讓智能座艙“在七夕提醒我給女朋友/男朋友買禮物”，並沒有給用戶的體驗帶來本質提升。久而久之，這些無效創新的智能應用再也沒有被車主調用過，常用的還是聽聽歌、導導航。

3.價值感不足。智能座艙的很多解決方案已經成熟，不依靠大模型，也能做得很好，比如調整座椅、調整空調溫度等。然而增加大模型，就意味着要增加更強大的芯片、更好的配置、更高的價格。如今的消費者越來越理性，更看重智能座艙配置的實用價值，逐漸不願意爲缺少長期價值、不必要的噱頭型功能買單。

智能座艙的創新幅度明顯減緩，步入了一個細節上精雕細琢、顛覆性體驗普遍缺失的“雕花時代”，急需向更高級形態轉化。

沒活硬整 智能座艙的AI真相

都在說“反內卷”，爲什麼還要讓一些不具有實用價值、真實價值的AI功能上車？“沒活硬整”的智能座艙，反映了大模型時代創新的幾個真相：

一是畫餅充飢型。

大模型和AIGC在實際應用中還不夠成熟，模型的訓練優化需要大量的數據和時間來進行調校，與汽車場景的結合週期就更長了。然而在激烈的市場環境下，車企又非常需要有一些新鮮的東西，作爲智能座艙的賣點和議價手段，來更好地賣車。

於是就有了一些畫餅充飢型的功能。比如有廠商提出，汽車可以變成健康中介，因爲車內環境可以很自然地獲取車主的身體數據，包括座椅可以感知體重變化，方向盤可以感知體溫變化，人臉識別可以預測疲勞程度，加上車載語音機器人，不就能隨時隨地進行健康管理嗎？但進一步提問，多模態數據怎麼收集，隱私安全如何保證，相關傳感器上車增加多少成本，誰來買單，協同分析計算的算力足夠嗎，都是待解的難題。所以，很多類似的創意，只能止步於想象和發佈會現場。

二是有心無力型。

智能座艙發展多年，沉澱下來的真需求比如音樂，解決方案已經很成熟，正在音響設備、AI修音、推薦算法等方面“卷”細節。除此之外，還有什麼能打發待在“第三空間”的時間？目前並沒有看到太多好的思路。

究其原因，打開IVI會發現裡面的應用，與手機、平板、PC的內容豐富度根本不能比，而應用生態纔是消費者最需要的。而智能汽車的銷量，並不足以帶動一個應用生態的繁榮，並且可能永遠都趕不上智能手機的數量級，這將是一個長期存在的現實。

目前來看，擴大車載娛樂生態的思路主要是兩個：一是“外掛”，讓車去適配手機的應用生態，比如蔚來、小米、吉利都在推動手機更好地上車，今年關於“車該不該配手機支架”的話題就很火；二是“砸牆”，拆除車和手機之間的生態壁壘，比如鴻蒙方案，搭載鴻蒙HarmonyOS的智能座艙，可以通過鴻蒙軟總線、分佈式特性，實現跨終端的內容切換和娛樂體驗的極簡交互。

總之，應用生態不能擺脫桎梏，智能座艙的娛樂體驗就很難重塑。

三是淺嘗輒止型。

在汽車智能化的早期階段，已經有大量數字應用和智能功能被提出，最終一些真需求沉澱下來。可以說，成熟的、“低處易摘的果子”都被摘完了，留下來的都是高處難摘的果實。

早期時候，整車廠可以靠一些新鮮功能來賣車，不計較背後的實現成本或實用價值，各種功能不管有沒有PMF都在上車。但如今AI大模型跟汽車場景的結合，還沒有太多PMF成熟的“果子”功能可以直接摘，怎麼辦呢？先把一些基礎能力，比如文生圖、文生語音、多模態交互等放上車，進行淺表的結合與改造。這類AI座艙應用，與手機、PC等終端AI體驗高度重疊，缺乏獨創性和不可替代性。

內卷週期，潮水退去，也讓很多創新真相被攤在了明處。新的競爭環境下，面對投入大、場景未知、回報不確定的AI大模型等新技術，有選擇性的差異化突圍，是智能座艙的必然選擇。

AI差異化突圍， 智能座艙必有一戰

目前來看，智能座艙不再是一個輕鬆遊戲。場內玩家們既要去摘高處難摘的技術果實，進行高水平競爭，也要有優先級，通過差異化創新來減少風險和機會成本。

目前，已經有幾路人馬重兵集結，嘗試在AI智能座艙領域突圍，分別是：

1.模型派，提供領先的大模型技術。今年4月，百度發佈了基於文心大模型打造的智艙大模型2.0，爲車企提供了一系列大模型“開箱即用”的工具和應用。商湯日日新大模型也在上海車展亮相，展示了語言模型“商量 SenseChat”以及“如影 SenseAvatar”等與座艙的結合。百度、商湯、科大訊飛等在多模態、模型小型化、語音識別算法等方面都有一系列突破。

2.整合派，整合優化AI智能座艙的體驗。比如蔚來就在前不久的2024蔚來創新科技日上，發佈了全新的Banyan 3智能系統，號稱是擁有情感智能&Agents能力的行業首個AI智能座艙。集成了芯片的硬件算力、全域操作系統的調度能力、獨創情感引擎的算法能力、端雲一體底盤架構、與手機深度適配的隨車播功能等等，綜合化、體系化地重塑智能座艙，帶來比較強的感知升級。挑戰在於，這類高集成、緊耦合的AI智能座艙，對硬件配置有一定要求，很多功能無法普及到一些早期車型上，可能會引發一些用戶不滿。

3.解決方案派，具備集成各項AI軟硬件技術的平臺化能力。比如華爲帶來的新一代鴻蒙座艙，不僅擁有先進的千悟大模型，還集成了盤古大模型、MindSpore異思計算框架以及異騰AI基礎硬件平臺，共同打造一個200多應用的車機生態。我們知道，主機廠對智能系統的“靈魂”比較敏感，所以，方案商唯有通過大量黑科技的密集攻關，來穿透汽車場景，牢牢握住消費者體驗的籌碼，成爲其立身之本和優勢所在。

總的來看，讓智能座艙真正與AI大模型相結合，是一個不好回答、又必須回答的問題。

必須回答，是因爲作爲“第三空間”的智能座艙，可以容納多元、豐富的交互方案，可以提供遠超於手機、平板等終端的計算能力、數據規模、數據維度，成爲AI大模型的最佳落地場景。

最大的挑戰在於，如何區別於AI1.0時代，給消費者帶來“旦用難回”的價值感受？

2024的關鍵窗口期，車企將會在AI智能座艙展開決戰。因爲AI是一個從量變到質變，在試錯中不斷接近PMF的迭代過程，等到2025、2026年一切就太晚了。

對於消費者和大衆來說，接下來應該會看到一系列AI技術在座艙內噴發，不妨持幣以待。