近日，第十九届北京国际汽车展览会期间，面壁智能联合清华大学车辆与运载学院、中国汽车报正式发布《智能座舱：定义AGI时代的汽车新范式》白皮书，并同步举办专题研讨会。来自中国汽车工业协会、清华大学、上汽大众、梧桐科技、车联天下、中金资本等产业链上下游机构的嘉宾参会，围绕端侧AI定义下一代座舱体验、智舱产业协同等核心议题展开深度对话。面壁智能CEO李大海在致辞中谈及白皮书发起初衷时表示：“从研发到量产落地，我们愈发意识到，一家公司跑得快固然重要，但行业要跑得稳、跑得远，离不开全产业链伙伴的协同发力。”
白皮书开篇直指行业核心痛点：当前中国市场智能座舱配装率已突破76%，但用户可感知的智能体验仍严重不足，多数人车交互仍停留在基础指令执行层面，这一判断引发与会嘉宾广泛共鸣。清华大学车辆与运载学院博士后帅斌指出，当前座舱缺少连续记忆与个性化进化能力；车联天下经营管理委员会主任李金龙认为，真正的智能座舱应实现“用户未开口，车辆已预判”；梧桐科技CEO曹斌提出，大模型将推动座舱从适配手持设备的交互模式，跃迁到符合人类习惯的自然交互形态；上汽大众智能座舱总监朱丽敏表示，大模型带来的并非渐进式优化，而是智能座舱开发范式的根本性切换。
中国汽车工程学会副秘书长、国汽战略院执行院长郑亚莉提出，AI对汽车产业的影响是乘法效应，座舱智能体将成为串联各域智能的唯一交互中枢，推动汽车从功能集成走向智能协同。清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松将智能座舱的终极标准概括为“用之不觉，失之难存”，强调座舱 AI 要成为“伴你走天涯的灵动之家”。
针对端侧AI落地的行业难题，与会专家给出了系统性解决方案。孙茂松强调，座舱AI必须满足断网可用、隐私不出车、瞬间时延三大核心要求，核心能力必须落地车端，“宜端则端、宜云则云”是务实的部署原则。清华大学刘知远教授在会上系统阐释了清华团队提出的“密度定律”——即模型有效知识容量与物理参数规模的压缩比，为端侧AI落地提供了核心理论支撑。数据显示，2023年以来大模型能力密度平均每3.3个月翻一倍，通过架构、数据与学习的协同优化，可在有限车规算力下实现高质量智能体验，破解端侧AI“效果-成本-速度”的不可能三角。与会嘉宾普遍认为，行业竞争焦点正从“算力绝对值高低”转向“单位算力可实现的体验价值”。
针对端侧AI规模化落地，与会嘉宾指出，行业仍需跨过用户信任构建与全产业链协同两大核心门槛。在信任层面，端侧架构天然适配数据安全合规要求，仍需通过标准化建设与交互设计优化，实现全场景隐私保护与“安全可视化”，让用户掌握数据自主权。在产业协同层面，当前行业仍面临生态碎片化、接口标准不统一等痛点，汽车产业原有线性供应链正重构为“芯片-模型-OS-应用”的网状协同体系。
与会专家预判，2027-2028年前后，智能座舱端侧AI能力将从差异化亮点转为行业基础标配。未来行业竞争的核心，将是把自然语言交互转化为稳定、可信、低打扰、可闭环的智能服务能力。
来源：面壁智能
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