屏幕，或许是最早出现在汽车上的“电子设备”之一，同样也是最早迎来智能化变革的车载设备。

  如今，当所谓“老旧燃油车”的合资品牌，都在车机上使用了高通8155芯片，智能语音识别、连续对话不再是新鲜的技术，新车发布会上都会让AI语音助手画个画、规划一段行程时，智能座舱的“内卷”似乎已经到了瓶颈。

  当AI概念真正触达汽车行业时，它为智能座舱所带来的改变，真的只是画个画、成为百科问答全书那么简单吗？当配置表已经很难看出各个品牌在智能座舱领域的能力区别时，车企又该何去何从？

  “未来需要一个能够知道用户上下文，了解你此时此刻所想所需，并且自动生成全局化执行方案的新时代座舱，这也是智能座舱整体演进的一个终极方向。”百度智舱业务部总经理李涛近日在全球智能汽车产业大会（2024GIV）上这样说道。

  AI大模型与汽车智能化的融合与碰撞是“历史的必然性”。在当下看来，似乎还有些“天方夜谭”的懂你所需、所想的智能座舱，最终的实现有赖于强大的理解、记忆、逻辑和生成能力，而这恰恰是AI大模型最擅长的领域。

  而同时拥有“文心一言”这样的大语言模型产品，和Apollo汽车智能化产品的百度，恰好“踩准”了这股浪潮。

  因为要实现前文所讲的智能化体验，需要全感融合、全局规划和全域执行能力，而这正是Apollo所具备的。

  “融合感知”的概念并不陌生，至少在智能驾驶领域已经被主机厂普遍应用为营销话术了。而将其泛化到整个汽车，同样由人、车、世界三个维度构成。

  李涛说：“AI定义汽车，高阶认知最终体现为对于用户的个性化服务，而识‘人’是个性化的起点，如果我们终端智能设备连识人都做不到，那就谈不上所谓的个性化服务了。”

  过去在传统汽车时代，汽车的硬件功能并不支持个性化的服务，但从多温区空调到如今多音区的语音识别，座舱内每个成员的个性化需求的满足已然有了硬件条件的支撑，这也就凸显了“识人”的价值。

  李涛举了一个很常见的场景：同样的风量和温度，对于男性和女性的感受都会有很大不同，而如果一位老人在车上，他可能对科学技术产品有陌生感和畏惧感，以及父母这一辈人含蓄的交流风格，因此或许很难将不舒服的体验直接表达。同样，如果车上坐着一位还不会说话的小婴儿，在安全座椅上睡着了，那很有可能会被吹感冒。

  “一个自动化的，能够感知舱内人员状态，并且自动提供个性化、场景化辅助服务的智能体就呼之欲出。”李涛讲道。

  同样，对于驾驶员来说，车辆本身在不同自然环境、地理位置下的状态，如高海拔地区、炎热地区、雨雪天气、铺装与非铺装道路，对应的驾驶状态、车辆设置都不同。在过去考验的就是我们所谓“驾驶经验”，但有了AI大模型，系统能替代人成为车辆专家，并且智能地完成场景化理解并帮助用户驱动车辆。

  当然，达成这样的场景，在现阶段的我们看来可能多少还有些“天方夜谭”，但如果时间倒退5年，一台车可以在城区道路实现自动辅助驾驶，可能也没多少人会相信。

  不过AI还能解决的一个重要场景，如今已经逐渐落地了。目前，大量车载应用的触发需要人通过语音或者手指点击，“所见即可说”的要也是“A-A”这样对应的指令。但自然意义识别能力很快会到来，李涛说：“‘今天会议后去一家徽菜馆’这样一条指令，系统能计算出相应的抵达时间，并调动所有相关应用，包括停车、订座等等，深度理解客户的真实需求并全局化将其匹配。”

  “融合感知”的另一层意义与价值，是帮助人跳出天然感知的局限。一双眼睛、两只耳朵，所能接收到的信息非常有限，而大部分严重的道路交互与通行安全事故，都源于感知的不足，比如鬼探头、倒车杀等等。

  百度能够将舱驾传感器实现融合，在帮助用户获得更强的感知视野的同时，也可以在座舱中做出及时必要的提醒。比如最新上线版本中，就增加了“大车靠近提醒”，能够尽可能的防止驾驶员因为观察不周而贸然操作造成的恶性事故。而相比于过去地图以“接近汇入匝道”这样的地理位置作为提醒触发，百度融合了更多的感知能力，因此提醒也会更精准和有效。

  再比如道路上很常见的追尾、或者撞击前方故障车、障碍物等交通事故，一方面可能因为驾驶员疏于观察，另一方面也有人类对于远距离场景无法观察的客观限制。“我们也在思考和探索，在自然灾害发生的那一刹那，到车辆出事故之前，最近一段时间是否有一个科学技术手段可以帮助车主打开一面生命之窗？”李涛说道。

  李涛介绍道，高速公路上的信息监控、边坡监控系统能通过车路云协同一体化得到感知和提醒，同时联动车内的座椅、安全带、声像能力做全面提醒，预警前方的危险，为驾驶员提出靠边停车或绕行的建议。

  其实相比于过去，在全局感知、整体化智能场景下，“决策”成为了很重要的一环。

  而百度基于文心大模型实现智能化场景构建和理解，利用专家模型和端云融合，实现“端做端，云做云”的分工，“端”解决性能和隐私合规问题，“云”提供超级智能和复杂场景任务的推力计算，再下发到车端，驱动车端全方位执行。

  这既可以给用户所带来体验的提升，同时还可以大幅度降低主机厂在场景化定制方面的持续投入。

  目前，在极越07别克GL8全新陆尊PHEV等车型上，已能体验到百度智能化产品，比如图像语音双模识别技术，能轻松实现在车速90km/h开窗场景下的高识别率。而萝卜快跑第六代无人车也即将搭载超级座舱智能体，能轻松实现在大模型驱动下的自动化迎宾、自动化车控，以及对不同人群的照顾和关照。

  也许和我们想象中的“跃进”不同，AI大模型的上车，会带来体验的持续性的进化。当然，目前在 “文小言”APP中，也可以感受到由大模型驱动的数字人，能够为用户所带来的丝滑体验。从口型、面容、头发到衣着，都实现了超拟真效果，并且在整个驾乘过程中提供全程的陪伴和服务。

  AI大模型的到来，或许会颠覆我们过往对于智能座舱的认知与想象，就像李涛所讲，智能座舱会演进为车端智能体：“过去大家把一些能力嫁接到座舱里面去，这个思路可能要改一个了，要变成基于大模型做正向设计，这是根本性的变革。”

  如果说内燃机时代的汽车发展，“卷”可以性能更出色、油耗更低的发动机，可以是汽车从马车演进，到各种新的技术能力的发明。但智能电动车如今的发展，似乎陷入了“冰箱、彩电、大沙发”的创新困境。

  有人说智能电动车的发展会走向千篇一律，也许在当下是这样，甚至我们惯用的通过配置表来做纸面对比的方式都正在失效，但我们也应该看到，当AI与汽车深层次地融合后，汽车所拥有的想象空间或许会跃上一个新的台阶，智能化所带来的体验差异也会拉大。

  而就像全球智能汽车产业大会（2024GIV）上众多嘉宾所讲的观点，拥有更强大AI能力的企业，才会拥有未来竞争的门票。