今天小編分享的汽車經驗：“反内卷”的智能座艙向何處去？，歡迎閱讀。
文 | 腦洞汽車
前段時間，有一個聲音在汽車圈回蕩：别卷了！
中國幾家新能源汽車廠商，打響了 " 反内卷 " 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，認為周榜是低水平内卷，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，競争是躲不掉的。
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布 " 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争的這個現實。
價格戰、依賴補貼等低水平競争，的确不是出路。但卷技術，就一定是往高水平競争嗎？别太天真。
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 上車就成為行業主流方向。尤其是随着百度文心一言、商湯、訊飛、華為等模廠提供 SDK/API 之後，語言、視覺、多模态等各種大模型，上車門檻一降再降。
但卷起了 AI 的智能座艙，似乎并沒有想象中那麼神奇。
用 AIGC 生成大屏桌面，玩個幾次就變得雞肋；搭載了大語言模型的車載語音助手，會打斷車内人跟人的對話，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，将大模型及 AIGC 林林總總的功能，簡單地 " 堆 " 在車上，并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，為什麼也開始内卷了？除了通用能力，AI 智能座艙到底該卷什麼？
走向内卷智能座艙的 " 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，開啟了智能座艙 " 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，語音助手自動将座艙各個硬體調整到車主最舒适的狀态，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，逐漸出現了創新内卷的征兆，具體有幾個内卷化的特征：
1. 功能趨于同質。很多車廠直接接入 AI 公司和模廠的 API，就像 " 預制菜 "，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、自然語言互動等主流功能，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，并沒有與車載環境進行有效适配，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 "，并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，逐漸不願意為缺少長期價值、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、颠覆性體驗普遍缺失的 " 雕花時代 "，急需向更高級形态轉化。
沒活硬整智能座艙的 AI 真相
都在說 " 反内卷 "，為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，與汽車場景的結合周期就更長了。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，作為智能座艙的賣點和議價手段，來更好地賣車。
于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，因為車内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，人臉識别可以預測疲勞程度，加上車載語音機器人，不就能随時随地進行健康管理嗎？但進一步提問，多模态數據怎麼收集，隐私安全如何保證，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，只能止步于想象和發布會現場。
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？目前并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 的内容豐富度根本不能比，而應用生态才是消費者最需要的。而智能汽車的銷量，并不足以帶動一個應用生态的繁榮，并且可能永遠都趕不上智能手機的數量級，這将是一個長期存在的現實。
目前來看，擴大車載娛樂生态的思路主要是兩個：一是 " 外挂 "，讓車去适配手機的應用生态，比如蔚來、小米、吉利都在推動手機更好地上車，今年關于 " 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态壁壘，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、分布式特性，實現跨終端的内容切換和娛樂體驗的極簡互動。
總之，應用生态不能擺脫桎梏，智能座艙的娛樂體驗就很難重塑。
三是淺嘗辄止型。
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、多模态互動等放上車，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。
内卷周期，潮水退去，也讓很多創新真相被攤在了明處。新的競争環境下，面對投入大、場景未知、回報不确定的 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松遊戲。場内玩家們既要去摘高處難摘的技術果實，進行高水平競争，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 智能座艙領網域突圍，分别是：
1. 模型派，提供領先的大模型技術。今年 4 月，百度發布了基于文心大模型打造的智艙大模型 2.0，為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、科大訊飛等在多模态、模型小型化、語音識别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，發布了全新的 Banyan 3 智能系統，号稱是擁有情感智能 &Agents 能力的行業首個 AI 智能座艙。集成了芯片的硬體算力、全網域作業系統的調度能力、獨創情感引擎的算法能力、端雲一體底盤架構、與手機深度适配的随車播功能等等，綜合化、體系化地重塑智能座艙，帶來比較強的感知更新。挑戰在于，這類高集成、緊耦合的 AI 智能座艙，對硬體配置有一定要求，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 軟硬體技術的平台化能力。比如華為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 基礎硬體平台，共同打造一個 200 多應用的車機生态。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突破瓶頸，來穿透汽車場景，牢牢握住消費者體驗的籌碼，成為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，是因為作為 " 第三空間 " 的智能座艙，可以容納多元、豐富的互動方案，可以提供遠超于手機、平板等終端的計算能力、數據規模、數據維度，成為 AI 大模型的最佳落地場景。
最大的挑戰在于，如何區别于 AI1.0 時代，給消費者帶來 " 旦用難回 " 的價值感受？
2024 的關鍵視窗期，車企将會在 AI 智能座艙展開決戰。因為 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。
對于消費者和大眾來說，接下來應該會看到一系列 AI 技術在座艙内噴發，不妨持币以待。
