今天小编分享的汽车经验：“反内卷”的智能座舱向何处去？，欢迎阅读。
文 | 腦洞汽车
前段时间，有一个声音在汽车圈回荡：别卷了！
中国几家新能源汽车厂商，打响了 " 反内卷 " 第一枪，蔚来、吉利、小鹏甚至新入局的小米，都对 " 卷周榜 " 表示不满，认为周榜是低水平内卷，大家都在比谁的价格更低，而不是谁的技术更好。
话虽如此，但在市场规则不变的前提下，竞争是躲不掉的。
就像高考后禁止公开学生的成绩和排名，学校也能变着法儿发布 " 果园农园丰收 " 的喜报，发不发周榜，不会改变国产新能源汽车激烈竞争的这个现实。
价格战、依赖补贴等低水平竞争，的确不是出路。但卷技术，就一定是往高水平竞争吗？别太天真。
智能座舱，算是 " 含科量 " 满满的技术赛道。2023 年以来，大模型及 AIGC 上车就成为行业主流方向。尤其是随着百度文心一言、商汤、讯飞、华为等模厂提供 SDK/API 之后，语言、视觉、多模态等各种大模型，上车门槛一降再降。
但卷起了 AI 的智能座舱，似乎并没有想象中那么神奇。
用 AIGC 生成大屏桌面，玩个几次就变得鸡肋；搭载了大语言模型的车载语音助手，会打断车内人跟人的对话，仍然像个 " 人工智障 "；智能调音、智能导航，跟手机 AI 功能的 " 查重率 " 极高……
言而总之，将大模型及 AIGC 林林总总的功能，简单地 " 堆 " 在车上，并没能跟汽车场景进行深度、独特的结合，给用户创造出 " 旦用难回 " 的价值。
智能座舱的创新速度也开始放缓了吗？这一 " 技术密集型 " 赛道，为什么也开始内卷了？除了通用能力，AI 智能座舱到底该卷什么？
走向内卷智能座舱的 " 雕花 " 时代
2015 年左右，车载系统开始脱离信息显示、地图导航等基本功能，开始向智能化、娱乐化、个性化等方向演化，开启了智能座舱 " 激情燃烧的岁月 "，各种新思路、新应用层出不穷。
如今，真需求已经沉淀下来。比如中午在车上睡一觉，语音助手自动将座舱各个硬體调整到车主最舒适的状态，新能源汽车充电的时候，用车载大屏打游戏，打发一些时间等，都已经有了非常成熟的解决方案。
在此基础上，脱离了 " 拓荒 " 阶段的智能座舱，逐渐出现了创新内卷的征兆，具体有几个内卷化的特征：
1. 功能趋于同质。很多车厂直接接入 AI 公司和模厂的 API，就像 " 预制菜 "，难以进行深度调配（或者增加额外成本）。消费者一用，感觉大模型上车都集中在文生图、文生语音、自然语言互動等主流功能，功能点都差不多，到底谁家技术更胜一筹，很多消费者依然一头雾水。
2. 无效创新增多。一些卖车时被吹上天的功能，并没有与车载环境进行有效适配，新奇感过后，很少再被打开，比如让智能座舱 " 在七夕提醒我给女朋友 / 男朋友买礼物 "，并没有给用户的体验带来本质提升。久而久之，这些无效创新的智能应用再也没有被车主调用过，常用的还是听听歌、导导航。
3. 价值感不足。智能座舱的很多解决方案已经成熟，不依靠大模型，也能做得很好，比如调整座椅、调整空调温度等。然而增加大模型，就意味着要增加更强大的芯片、更好的配置、更高的价格。如今的消费者越来越理性，更看重智能座舱配置的实用价值，逐渐不愿意为缺少长期价值、不必要的噱头型功能买单。
智能座舱的创新幅度明显减缓，步入了一个细节上精雕细琢、颠覆性体验普遍缺失的 " 雕花时代 "，急需向更高级形态转化。
没活硬整智能座舱的 AI 真相
都在说 " 反内卷 "，为什么还要让一些不具有实用价值、真实价值的 AI 功能上车？" 没活硬整 " 的智能座舱，反映了大模型时代创新的几个真相：
一是画饼充饥型。
大模型和 AIGC 在实际应用中还不够成熟，模型的训练优化需要大量的数据和时间来进行调校，与汽车场景的结合周期就更长了。然而在激烈的市场环境下，车企又非常需要有一些新鲜的东西，作为智能座舱的卖点和议价手段，来更好地卖车。
于是就有了一些画饼充饥型的功能。比如有厂商提出，汽车可以变成健康中介，因为车内环境可以很自然地获取车主的身体数据，包括座椅可以感知体重变化，方向盘可以感知体温变化，人脸识别可以预测疲劳程度，加上车载语音机器人，不就能随时随地进行健康管理吗？但进一步提问，多模态数据怎么收集，隐私安全如何保证，相关传感器上车增加多少成本，谁来买单，协同分析计算的算力足够吗，都是待解的难题。所以，很多类似的创意，只能止步于想象和发布会现场。
二是有心无力型。
智能座舱发展多年，沉淀下来的真需求比如音乐，解决方案已经很成熟，正在音响设备、AI 修音、推荐算法等方面 " 卷 " 细节。除此之外，还有什么能打发待在 " 第三空间 " 的时间？目前并没有看到太多好的思路。
究其原因，打开 IVI 会发现里面的应用，与手机、平板、PC 的内容丰富度根本不能比，而应用生态才是消费者最需要的。而智能汽车的销量，并不足以带动一个应用生态的繁荣，并且可能永远都赶不上智能手机的数量级，这将是一个长期存在的现实。
目前来看，扩大车载娱乐生态的思路主要是两个：一是 " 外挂 "，让车去适配手机的应用生态，比如蔚来、小米、吉利都在推动手机更好地上车，今年关于 " 车该不该配手机支架 " 的话题就很火；二是 " 砸墙 "，拆除车和手机之间的生态壁垒，比如鸿蒙方案，搭载鸿蒙 HarmonyOS 的智能座舱，可以通过鸿蒙软总线、分布式特性，实现跨终端的内容切换和娱乐体验的极简互動。
总之，应用生态不能摆脱桎梏，智能座舱的娱乐体验就很难重塑。
三是浅尝辄止型。
在汽车智能化的早期阶段，已经有大量数字应用和智能功能被提出，最终一些真需求沉淀下来。可以说，成熟的、" 低处易摘的果子 " 都被摘完了，留下来的都是高处难摘的果实。
早期时候，整车厂可以靠一些新鲜功能来卖车，不计较背后的实现成本或实用价值，各种功能不管有没有 PMF 都在上车。但如今 AI 大模型跟汽车场景的结合，还没有太多 PMF 成熟的 " 果子 " 功能可以直接摘，怎么办呢？先把一些基础能力，比如文生图、文生语音、多模态互動等放上车，进行浅表的结合与改造。这类 AI 座舱应用，与手机、PC 等终端 AI 体验高度重叠，缺乏独创性和不可替代性。
内卷周期，潮水退去，也让很多创新真相被摊在了明处。新的竞争环境下，面对投入大、场景未知、回报不确定的 AI 大模型等新技术，有选择性的差异化突围，是智能座舱的必然选择。
AI 差异化突围，智能座舱必有一战
目前来看，智能座舱不再是一个轻松游戏。场内玩家们既要去摘高处难摘的技术果实，进行高水平竞争，也要有优先级，通过差异化创新来减少风险和机会成本。
目前，已经有几路人马重兵集结，尝试在 AI 智能座舱领網域突围，分别是：
1. 模型派，提供领先的大模型技术。今年 4 月，百度发布了基于文心大模型打造的智舱大模型 2.0，为车企提供了一系列大模型 " 开箱即用 " 的工具和应用。商汤日日新大模型也在上海车展亮相，展示了语言模型 " 商量 SenseChat" 以及 " 如影 SenseAvatar" 等与座舱的结合。百度、商汤、科大讯飞等在多模态、模型小型化、语音识别算法等方面都有一系列突破。
2. 整合派，整合优化 AI 智能座舱的体验。比如蔚来就在前不久的 2024 蔚来创新科技日上，发布了全新的 Banyan 3 智能系统，号称是拥有情感智能 &Agents 能力的行业首个 AI 智能座舱。集成了芯片的硬體算力、全網域作業系統的调度能力、独创情感引擎的算法能力、端云一体底盘架构、与手机深度适配的随车播功能等等，综合化、体系化地重塑智能座舱，带来比较强的感知更新。挑战在于，这类高集成、紧耦合的 AI 智能座舱，对硬體配置有一定要求，很多功能无法普及到一些早期车型上，可能会引发一些用户不满。
3. 解决方案派，具备集成各项 AI 软硬體技术的平台化能力。比如华为带来的新一代鸿蒙座舱，不仅拥有先进的千悟大模型，还集成了盘古大模型、MindSpore 异思计算框架以及异腾 AI 基础硬體平台，共同打造一个 200 多应用的车机生态。我们知道，主机厂对智能系统的 " 灵魂 " 比较敏感，所以，方案商唯有通过大量黑科技的密集突破瓶頸，来穿透汽车场景，牢牢握住消费者体验的筹码，成为其立身之本和优势所在。
总的来看，让智能座舱真正与 AI 大模型相结合，是一个不好回答、又必须回答的问题。
必须回答，是因为作为 " 第三空间 " 的智能座舱，可以容纳多元、丰富的互動方案，可以提供远超于手机、平板等终端的计算能力、数据规模、数据维度，成为 AI 大模型的最佳落地场景。
最大的挑战在于，如何区别于 AI1.0 时代，给消费者带来 " 旦用难回 " 的价值感受？
2024 的关键視窗期，车企将会在 AI 智能座舱展开决战。因为 AI 是一个从量变到质变，在试错中不断接近 PMF 的迭代过程，等到 2025、2026 年一切就太晚了。
对于消费者和大众来说，接下来应该会看到一系列 AI 技术在座舱内喷发，不妨持币以待。
