从用户到车企，汽车行业将如何被AI改变？

这几年，汽车行业的变化肉眼可见。

如果说发布会上很少谈论发动机技术大家已经习以为常，那么刚适应不久的聊电池、聊续航，又正在迅速被智能座舱、语音交互和AI大模型所替代。

若是统计2023年新车发布会上的高频关键词，GPT、大模型一定位列其中。

但客观来讲，抛开车企营销炫技的成分，大模型到底会如何改变每一个普通消费者的用车体验，亦或是如何改变汽车行业未来的发展，或许大多数人还没有概念。

就像我前些日子，将“现在的‘大模型上车’到底会给我们带来什么改变？”这个问题，抛给一位从业者时，他的第一反应却是带着一点无奈的笑。他不否认大模型的巨大价值，但他也说，大模型绝不是你说冷了它就能给你开空调，而是“车懂你”。

其实不难理解，“我觉得热”可以被人工设定为一个条件，去激活开空调这个决策，而你妈妈可以不等你说，只听到你打了个喷嚏，就给你递来了秋裤。

当然，AI大模型对于汽车行业的改变，不止如此。

近日，在腾讯云与北京大学光华管理学院联合举办的线下“AI+出行”产业沙龙上，来自北大光华管理学院、腾讯、理想汽车和梧桐车联的嘉宾，从产品、行业以及商业规律的视角，展示了AI大模型的可能。

而我们也尝试将这场论坛的核心观点，以对用户和企业两个维度，展示给读者。

用户端：“知你、懂你、疼你”

腾讯智慧出行副总裁钟学丹总结了当下智能座舱的困境，他说：“用户的需求与产品经理的设定总会存在差异，而很多时候座舱功能无法真正解决用户的问题，也就使得用户对智能座舱给出‘差评’。”

| 钟学丹 腾讯智慧出行副总裁

而本质上，“AI大模型”给用户带来的，会是一个更“拟人”的智能座舱体验。

它可以理解你“这个”、“那个”的具体指代，也可以明白你非常生活化的口语，完成从你发出需求到完成执行之间的所有路径。

聊未来之前，我们也可以回想一下自己在车内曾经发生过的痛点。

比如互联网热梗“车内有刺客”的指示灯，归根结底是你很难通过与车机的交互直接获得“未系安全带”指示灯的含义，但如果你问一个老司机“这是啥意思”他马上就可以回答你。

再比如最近北京严寒，不少人在车友群里问车门被冻住了怎么办？雨刷要不要立起来？这些问题，你无法指望大多数车机给你答案，而只能又拿起手机。

其实这些非常细节的痛点，若你未曾经历，你可能很难感知到一个“懂你”的座舱到底是什么样子？8295芯片、更大的屏幕、更窄的边框这些一眼便知，而连续对话、可见即可说这些也不难理解。

但当智能座舱领域继续“卷”下去的时候，该让用户怎样理解和认知？

| 王永亮 梧桐车联科技有限公司副总经理、CTO

论坛上，梧桐车联科技有限公司副总经理、CTO王永亮提出了参考自动驾驶L1-L5分级的“智能座舱代际”观点，将智能座舱演进按照“策略脑1.0”到“策略脑4.0”分级，分别对应的时间与功能为：

策略脑1.0（2020）——执行脑，业务特征：单一决策；

策略脑2.0（2021-2022）——规则脑，业务特征：基于规则的策略；

策略脑3.0（2022-2024）——学习脑，业务特征：因果推理、心理分析（大模型加持）；

策略脑4.0（2025-2026）——智慧脑，业务特征：预测、拟人。

从最简单的“若A即B”条件任务执行，到多场景的联动与交互，再到大模型加入后具备智慧分析、识别、预测、执行的综合能力的演进。

| 勾晓菲 理想汽车智能空间副总裁

理想汽车智能空间副总裁勾晓菲则从更底层的原理，解释了汽车交互发展的规律以及为何当下用户对智能座舱的认知度有限的原因。

勾晓菲认为，汽车与消费类电子的人机交互进化史是一致的：

消费电子最初基于windows的鼠标、键盘与界面交互，到之后图形界面出现，配合按钮、滚轮，类似于模拟鼠标键盘的输入，再到如今的触控屏幕。而到了汽车，也历经相同的发展，如今触控成为了主交互方式。

“但理想汽车一直在探索一个问题，这样的交互到底适不适合汽车？答案当然是否定的。”勾晓菲说。

对于车内座舱的触控交互，会存在以下几个矛盾。

首先，相比电子终端一对一的交互，汽车是一对多的，因为汽车内坐着多个人而每个人都有可能需要服务；

其次，汽车是一个三维空间，相比手机、电脑的二维平面，其交互体系是不同的；

第三，触控是需要手眼配合的交互，而这与驾驶员在驾车过程中需要将注意力集中到路面情况存在天然矛盾。

这也就带来了一些问题，比如后排乘客因为距离限制而无法通过触控使用前排屏幕，以及驾驶员很难在驾车过程中实现触控盲操等等。

因此，对于车内空间来说，最合适的交互模式是语音对话，但语音对话交互之所以在汽车发展的百年历程里没能成为主交互模式，原因很简单——不好用。

AI的到来，可以解决这一问题，也让座舱交互开始向“以对话为主，以触控为辅”的未来趋势开始转变。

| 理想汽车OTA 5.0上车的大模型交互逻辑

理想汽车最近发布的OTA 5.0实现了Mind GPT上车，也让车机拥有了包括自动任务编程、语音+手势的多重理解、多模态可见即可说等等能力，能当老师、能做导游……

这将会从根本上改变座舱交互的逻辑与模式。

勾晓菲讲道，人类的语音、对话都是开放式的，而大模型上车后也会让车内的对话变成开放式。

当下我们看到的无论是车机屏幕，亦或是手机和电脑，其菜单、界面都是产品经理与设计师预先设计的。

在产品设计阶段，产品经理会经常提到“高频刚需”这个概念，乍听上去似乎没错，但事实上，对于用户个体而言，在“高频刚需”之外也会有很多“低频但刚需”的场景。

“很多特斯拉车主买了新车后第一次开车的时候不知道怎么调整后视镜，因为它的设计是需要屏幕界面和方向盘滚轮的共同配合，这对于车主来说不是一个高频场景，但一定是非常刚需，因为调不好后视镜可能就没法开车上路。”勾晓菲说。

这就导致，通常情况下产品经理设计的满足“高频刚需”的UI界面，在此时变得非常难用。

“当我想调屏幕亮度时，如果配合的是一个触控界面，可能调出的是显示屏设置菜单，除了亮度以外，还有屏幕开关、刷新率等等设置。但如果按照语音交互的方式，就应该呈现给我一个亮度调节，而非近似的页面。”勾晓菲列举了另一个例子。

而这种开放式对话交互，就需要搭配开放式的输出，所有的UI都将变成生成式，从布局到内容都高度匹配用户给出的语言逻辑。

这是第一大改变，当然也是行业接下来所要面对的挑战。

第二大改变，则是在大模型加持下，应用生态的改变。目前，所有的App应用都是根据开发者的能力孵化而成，每个App的功能又都是割裂的。

以我们生活中常见的一个场景举例：

一家人的纪念日想去搜索一家好吃的餐厅，这时候你通常会先通过大众点评或者小红书搜索合适的餐厅，然后跳转或打开导航地图开始导航。这就导致这个需求被切分到了两个App完成。

而如果通过对话交互，这会成为一个完整的逻辑，这也就使得未来的应用形态可能变成一个个虚拟助手。

就像理想汽车OTA 5.0中所提出的“用车助手、出行助手、娱乐助手和理想老师”。

它可以将美食、旅游、景点介绍、订购门票等诸多能力整合到一个“出行助手”当中，再或者将买车后的维保预约、故障查询、用车问题解答等等整合到“用车助手”，它既是产品专家也是服务专家。

用户不再需要思考自己的需求要通过哪个App来解决，而是通过一个“拟人化”的助手，将用户的需求与最终的执行达成直连。

北京大学光华管理学院组织与战略管理系副教授、北京大学管理案例研究中心联席主任王铁民给出了AI大模型对于智能座舱未来发展的概括，她说：“AI，让智能座舱向‘知你、懂你、疼你’的趋势发展。”

行业端：大模型是基础设施，变革整个产业

在座舱之外，AI与大模型也在改变着汽车技术的演进方式，以及整个汽车产业链。

钟学丹提到，AI赋能车端除去座舱，还有自动驾驶的技术迭代。自动驾驶技术的研发演进，很大的一个挑战在于基础数据和数据标注的能力，而大模型技术可以大幅提高海量数据的标注以及数据的训练能力。

| 钟学丹 腾讯智慧出行副总裁

当然，除去这些感知明显的领域之外，AI大模型也在改变着汽车的研发设计、生产制造、营销及服务，这也是腾讯智慧出行多年深耕的领域。

“大模型和汽车行业的结合，可能不只是简单的在某一个领域的应用，它可能会作为我们的基础设施，与基础架构融合后带来对整个产业的变革。”钟学丹说。

在研发设计领域，腾讯智慧出行的AI代码助手可以帮助工程师更好地完成代码的编写、测试和质量提升，同时通过一些提示和训练的方式，也可以为研发团队带来新的创意和设计灵感。

在营销领域，腾讯智慧出行有着更深层的应用，例如通过AI大模型的基础实现AIGC（生成式人工智能）产出内容，也可以更好地理解用户需求，为用户创造个性化的场景和内容。

“比如卖车的过程中，每个用户对于车的需求和想法都会不一样，我们如何通过AI创造独特的内容，以更好地针对用户需求，对于汽车售卖会有很大帮助。”钟学丹说。

而腾讯的混元大模型，首先拥有超千亿参数的规模，预训练的语料也超过了2万亿Tokens，尤其是中文的创作能力和复杂的语境推理能力都非常强大。

对于汽车行业来说，腾讯通过与汽车行业多年的深度合作，针对汽车行业特点，在汽车专有的数据知识库构建上做了很多努力，这对于营销服务、售后服务的智能化能力提升都有巨大的帮助。

王铁民从更宏观的层面总结AI带来的变化，她说：“AI带来的是技术范式级别的创新。”

所谓技术范式，是对于技术相关的问题以及与解决这些问题相关的具体知识给出的定义或一套程序；新的技术范式起源于科学进步、经济因素、制度变量和既定技术道路上未解决的困难之间的相互作用。

| 王铁民 北京大学光华管理学院组织与战略管理系副教授、北京大学管理案例研究中心联席主任

而技术的“范式切换”意味着技术进步对经济发展、生活方式等等带来了超越技术本身的全面影响。

回归汽车产业，就是从生产制造到驾驶、座舱和营销服务的全面智能化，最终上升到智慧出行与智能城市的发展。

当然，AI所带来的巨大技术创新，也会引发产业边界及竞合关系的重塑。“我们马上就会联想到科技类企业和整车制造行业之间‘紧张的对话’，所谓的灵魂说和躯体说。”王铁民讲道。

但王铁民认为，随着时间的推移，我们会看到越来越多的跨界合作，这与燃油车时代的合作其实本质上是同理的。智能化改变着汽车行业，也让中国的汽车市场加速“内卷”，这也就使得企业若想补齐不具备的软硬件能力，就需要通过合作更快地实现短板补齐。

大公司视点

新能源汽车与智能汽车对汽车行业的重塑，在2023年变得更为明显，这不仅体现在了终端市场的销售数字，也体现在了汽车行业参与者结构与话语权的变化之上。

而随着AI、大模型这些概念逐渐发展上车，也会拉开产业新一轮竞争的序幕。而在最后，我想引用王铁民教授从专业角度对腾讯成功发展的研究，提出的关于企业发展的思考：

首先，是“经得住诱惑”做自己能力范围内的事情，尤其是大体量的企业更需要侧重做能力边界内的事情；其次，是“微创新”，不断持续地迭代整合，以小步快跑的方式前进。

当然，做能力范围内的事情并非停留在舒适区，而是要不断拓展能力边界，了解用户的需求同时整合资源，发挥协同效应。

腾讯的成功得益于此，而车企在新一轮的竞争中，其实也同样遵循着这个原则。