智能座舱新物种AutoOmni：让功能体验自由涌现

“你好，斑马。”

过去十年间，这句问候已被超过800万用户唤起了整整200亿次。它已成为中国智能汽车发展史上的标志性符号，象征着语音交互的普及与深入。尽管多屏联动和语音控制已成为行业标配，但从“能用”到“好用”之间，似乎总隔着一道无形的墙。语音唤醒既是一个时代的印记，也成为了某种局限的体现。

行业共识已然形成：2024年，智能座舱的潜在搭载率超过73%，其价值正从单一硬件转向移动空间体验，从被动响应转向场景服务，产业逻辑也从硬件定义进化为软件主导。然而在这个全新的十字路口，一个核心问题依旧悬而未决：当我们已经把座舱的硬件之“形”塑造得足够出色时，作为灵魂的“AI”又该如何注入其智慧与情商？

2025年云栖大会上，斑马智行给出了它的解决方案。其首席产品官蔡明隆重磅发布了行业首个全模态端侧大模型解决方案——AutoOmni。这不仅是一款新产品，更代表着对智能座舱未来走向的深刻判断：是时候告别“你好，斑马”的时代了。

破局之道:全模态+端侧

表面繁荣之下，智能座舱行业一直存在普遍的焦虑。

“如今市面上很多车型，硬件配置确实很出色，芯片算力、屏幕尺寸都达到了很高水准，有的甚至堪称超配。但软件体验却常常不尽如人意，”蔡明隆在演讲中一针见血地指出了行业痛点，“它们拥有强大的算力，却缺乏场景化的运用；搭载了硕大的屏幕，却缺乏与之匹配的内容；某些智能化设备也未能真正融入用户的使用场景。”

究其根源，在于智能汽车的价值释放逻辑与传统汽车已然不同。在传统汽车上，硬件配置的价值转化简单直接——发动机排量从1.5提升至2.0，驾驶者立刻就能感受到动力提升；轴距加长，“腿能伸得更开了”；真皮座椅则彰显着“档次感”。这些体验易于感知，也便于市场宣传，最终能形成差异化的定价体系。

但到了智能汽车时代，硬件配置已演变为算力平台、芯片性能、内存带宽和传感器阵列。“其中任何一个组件都无法单独形成完整的用户体验闭环，”蔡明隆总结道，“它们相互交织，构成了复杂的智能化系统。”这导致这些硬件配置的价值释放变得异常困难。车企们陷入了“参数内卷”，疯狂堆砌硬件，却难以让用户真切感受到这些升级带来的体验提升。

AutoOmni的命名本身就蕴含着其技术雄心。蔡明隆在发布会上解读道：“Auto自然是指汽车行业专属；Omni（全模态）则意味着相较于传统大语言模型，它具备了更广泛的信息感知能力，能够处理声音、图像和视频等多元信息，“这种感知能力远超单一模态模型。”

其核心目的，是为了让AI真正获得如“人”一般的综合感知能力。

蔡明隆将人工智能的核心能力系统地归纳为三个维度：感知、思考和记忆。他认为，当前主流智舱方案更多依赖云端大模型，主要解决了“思考”能力，但在“感知”（无法直接处理车内视觉等信号）和“记忆”（无法实现全时空记录）两个维度仍存在显著短板。端侧全模态方案正是为了补上这两个关键环节，使AI三大要素实现均衡发展。

全模态能力究竟有多重要？蔡明隆在会后的访谈中，阐述了一个更为根本的观点：缺乏全模态功能的端侧模型，在车载场景中其实并没有太大实用价值。

“大家都认为自然语言交互是大势所趋，但实际上自然语言交流不仅仅是语言文字本身。语言本质上是人与人的沟通方式，而人的感知能力不仅是接收语言信号那么简单。人与人交流时，语言本身只占到很小的比例。”他援引心理学家艾伯特·麦拉宾的研究指出，“人们对一个人的印象，大约7%取决于交谈的语言内容，38%源于语调、语速和声音特质，而高达55%则来自肢体语言、表情神态等非语言信息。”

这意味着，当人与AI交流时，如果AI没有经过专门的训练，大概率是无法完全理解对话发生的完整场景的。

“假如我说‘我饿了，找一个孩子爱吃的餐厅，然后把座椅调整舒适’。这句话背后其实蕴含着无数语言无法传递的细节信息：车上有几个孩子？他们的年龄分布如何？具体口味偏好是什么？调整座椅是调整谁的？是车主本人，还是另一位没有发出指令的家人？”蔡明隆进一步举例说明，“很多时候，事实真相距离这种片段式的信息非常遥远，这些东西怎么去补全？只有在全模态能力支撑下的自然语言交互，才是真正完整的智能交互体验。”

正是基于对行业痛点的深刻洞察，斑马智行选择了将“全模态”与“端侧”能力作为技术破局的核心支撑点。蔡明隆在访谈中指出，当前正处于一个质变节点，因为云端多模态大模型的能力已被验证且发展迅速，关键任务是如何将其能力在端侧以更优的参数规模实现高效部署。

而AutoOmni“全模态+端侧”的解决方案也为国际主流和国产车载芯片的产业发展开辟了全新视野。因为它完成了一个底层范式的转换，从“芯片能力定义功能上限”转变为“用户体验需求定义芯片规格”。“全模态”与“端侧”的落地要求，将技术竞争从单纯的算力指标，转向对低功耗持续计算、多模态数据处理等特定场景能力的深度优化，为全球车载芯片产业指明了新的发展路径。

专注提升能力，让功能和场景涌现

AutoOmni究竟能为智能座舱带来哪些全新的体验？蔡明隆在演讲中系统地阐述了其带来的三大能力跃迁。

首先是全模态的感知（长聆听和长睁眼），让智舱“能听会看”。其次，这种感知叠加了端侧模型Always-On的特性，就可以实现全时空的记录，让智舱拥有“记忆”能力。最终，思考与感知让AI聪明，感知与记忆让AI敏锐，思考和记忆让AI具有学习成长的能力，最终实现类人的AI助理。

为了具象化这些能力如何转化为用户体验，蔡明隆用一个坐标轴分析了用户场景：横轴是意图和执行，纵轴是需求的发起方式，由此得到四个象限——即时响应场景、条件触发场景（if…then…）、持续任务场景以及日常闲聊场景。再根据发起方分为用户发起和AI发起，构成了八个场景板块。

基于此，AutoOmni的作用主要体现在三个方面：

其一，是对存量场景的能力增强。同样调节空调，因为AI“看到”后排有女儿在睡觉，因此只会操作前排；同样是听音乐，因为看到了副驾驶坐着女友，就可以播放两个人都喜欢的音乐；同样是聊天，也可以把座舱内所有角色以及外部环境因素都纳入对话内容中。

其二，是打开了规划迭代型场景。蔡明隆以策划一场多人出游为例，反映了“AI制定行程规划早已实现”的观点。他认为，一个两个月后发生的重要事情，不可能通过几分钟的对话完成，它必然是一个长期持续优化的过程。AI真正的工作流程是：先提供初步规划方案，然后在任务完成前的空闲时间主动发起互动，每一次都提供有价值的帮助和资讯，同时获得用户更新的外界条件变化，不断优化迭代。“相较于其他智能设备，智舱在处理这一类事情上具有先天优势，”蔡明隆强调，“因为人在车里，往往有相对完整的相处时间。”

其三，是实现了AI主动发起的场景。这是主动智能的真正体现。例如，车辆行驶进入雾区，就应该直接开启雾灯并告知用户，同时咨询是否有其他服务需求；看到女儿入睡，就应该自动调整空调风量和方向，播放助眠音乐；发现用户每个工作日九点都会开车到园区门口摇下车窗，AI就可以自动设定周期性任务，并在特定场景主动执行。

背后的硬仗:工程化落地与生态共建

将强大的模型顺畅地部署在端侧芯片上，是一场艰巨的工程硬仗。蔡明隆在演讲中特别感谢了高通的工程团队，“几个月来，我们投入了五十多名系统级算法专家，通过了超过15000小时的研发，15个版本的迭代，解决了芯片适配和效率优化等关键技术问题。“最终我们将端侧推理效率提升了三倍多。”他透露，为了给客户提供更好的产品效果，团队至今仍在持续优化中。这也凸显了斑马智行深耕汽车行业所积累的优秀工程化能力和稳定性。

除了工程能力，战略合作同样至关重要。蔡明隆宣布了两个“独家绑定”：斑马的AutoOmni基于阿里通义千问大模型深度定制且独家绑定；同时在行业适配方面，也是与高通8797独家绑定。“我觉得这应该算是我们的核心竞争力，”他自信地说道。这种深度的绑定关系，构成了斑马在技术壁垒上的显著优势。

然而，斑马的野心并不仅限于技术供应商。蔡明隆清晰地阐述了斑马的三层定位：第一是做开放的操作系统；第二是成为领先的AI全栈技术服务商；第三，则是成为最好的车载平台服务提供商。这第三层定位，指向了一个更宏大的生态梦想。

在生态构建上，蔡明隆坦言面临“两座大山”的挑战：一是“从APP到Agent”的模式转变，因为从触控变为自然语言+AI交互，会导致大量服务逻辑和架构需要重构。二是“从手机到车”的服务推荐逻辑也需要彻底改变。三是需要在运营模式上进行深度变革。“这些事情，不可能由斑马独自承担，”蔡明隆解释道，“因为这不符合基本的商业逻辑。”今天的行业新势力，正在推动竞争格局从过去的单打独斗“垂直整合”模式，转向以平台为核心、整合多方优势的“生态竞争”模式。

未来的涟漪:重塑行业与体验

AutoOmni的发布，其意义远超一款新产品的上市。它更像投入湖面的一颗石子，必将激起层层涟漪。

对用户体验而言，这意味着智能座舱交互将发生根本转变。将从需要用户主动思考、发出指令的“被动响应”模式，转向AI能够察言观色、甚至先一步行动的“主动智能”模式，最终实现“人机共生”的全新纪元。

对于车企而言，斑马提供的“解决方案”和“生态联盟”，提供了一个高性价比的选择，使其能以更低的成本获得顶尖的智能座舱AI能力，从而更专注于车辆本身的打造。

而对于整个行业而言，斑马的举措正在推动竞争格局的根本变化。竞争将从过去单纯比拼算力指标的“垂直整合”模式，转向更符合技术发展趋势的“平台型公司”模式，也将为整个行业的竞争模式注入更复杂的维度和更快的迭代速度。

这不仅仅是技术的迭代，更是交互范式的革新。它打破了智能座舱行业长期以来的“内卷”困局，为人机共生的新纪元开启了道路。当智能座舱跨越这个临界点，我们迎来的将不再是一台会听话的车，而是一个真正懂你的伙伴，一个具有智慧内核的移动空间。人机共生的新纪元，正由此开启。

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