核心观点 - 智能汽车作为Physical AI的重要载体，正成为具身智能的压力测试场，智能座舱是继智能驾驶后对接用户体验与互联网AI生态的核心入口，已成为黄金赛道 [3] - 智能座舱的技术发展正经历从验证期、应用期到重构期的演进，行业从传统流水线架构转向端到端模型，实现交互范式的重构 [4][5] - 基于端到端架构与主动感知技术，智能座舱正从被动响应转向主动感知，并朝着成为物理空间AI生态核心枢纽的方向迈进，推动万亿级商业市场 [5] 智能汽车作为Physical AI载体的特征 - 智能汽车场景具有高复杂性，需融合语音、视觉、传感器等多模态输入，同时打通出行、办公、家庭等跨场景需求 [3] - 智能汽车场景具有高安全性，需满足毫秒级响应要求并通过ASIL-D等工业强标认证 [3] - 智能汽车场景具有高商业价值，斑马智行已与行业伙伴合作落地800多万辆车，验证了技术规模化应用的可行性 [3] 智能座舱的五层融合架构 - 芯片与算力层以英伟达、高通及崛起的国产化芯片为核心，构成算力支撑基础 [4] - 系统层由斑马智行、华为等企业主导，通过操作系统、虚拟化、安全技术等提供高效系统级服务 [4] - 大模型层融合通用大模型与车载垂直领域大模型，重点解决车内多模态处理、数据安全与隐私保护问题 [4] - 智能体层承担中枢决策功能，精准识别用户需求并调度对应服务模块 [4] - 平台服务层基于自然语言交互实现AI原生服务直达，最终完成交互范式升级 [4] - 五层架构是环环相扣的有机整体，共同支撑智能座舱的技术迭代 [4] 智能座舱技术发展节奏与范式重构 - 2024至2025年初为验证期，核心解决大模型能否上车的基础问题 [4] - 2025年进入应用期，重点推进智能体体系上车，通过智能体的组织与规划实现实际服务落地 [4] - 当前至2026年迎来重构期，行业从传统流水线架构转向端到端模型 [4] - 端到端模型可实现多模块一体化处理，已在斑马智行的实践中实现5倍人机交互速度提升，为舱驾融合与多域聚合智能闭环奠定基础 [5] 交互体验升级方向 - 智能座舱正从被动响应转向主动感知，通过视觉、听觉传感器，智能助手能主动识别场景需求 [5] - 智能座舱从听话的工具升级为贴心的伙伴 [5] - 未来的智能座舱不仅是出行工具的延伸，更会成为物理空间AI生态的核心枢纽 [5]