2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告 亿欧智库 https:www.iyiau.com/researchCopyrigh reserved Lo Eo In Lelligence, March 2025 前言 报告背景 ◆◆2025年切，DeepSeek大摸型迅速走红，吉利汽车、东风汽车、广汽集团、上汽集团、长城汽车、奇瑞集团、比亚边等车企接连宣布与DeepSeek大摸型深度朗合，以提川汽车座范智能化能力、近气来，A大摸型凭借其高效的多摸模态处理能力和强大的语义理解能力，为驾能座舱发展提供了新支摔、它不仅提川了交互流旸性和动能追用效率，还通过主动服务和个性化推荐为用产带来更贴心的体验、同时，A大摸型的低成本音署优势，为车企提供了更高的技术灵活性和经济性，推动智能产技术快速普及、越来越多的车企和科技公司聚焦座AI大摸型开发，推动行业迅速发展， ◆→在此背景下，本报告旨在深度析多模态A大摸型在驾能座舱领域的应用现状与发展趋势，揭示其对用户体验、车企技术布局及行业竞争格局的深远影响，通过对典型智能座的案分析、用广需求活研以及技术和产业发展趋势的梳理，本报告将为车企、科技公司、行业投资者以及相关从业者提供决策参考，现力各方在智能座新时代中把握机遇、应对挑战，推动行业健、可持续发展 核心观点 →随差DeepSeek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代，智能座稳正加速迈向认知座舱阶段，实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变、 ◆◆车企和料技公司作为能座绝生态的核心，消过合作研发与自主开发，推动多模态AI大摸型的广泛应用。其中，科技公司与传约车企合作研发的大模型多应用丁自主品牌车型，通过强强联合实现生态互补；而新势力车企则更倾向丁自主研发AI大摸型，逐步均建自有车型座舱大摸型的数据和产业链闭坏， ◆◆多模态A大模型主要通过识别类、监测类、用车服务类和关怀服务类功能增强用户的使用体验，从用户动能需求角虑看，在驾驶安全和出行效率尚未通过自动驾驶技术得到长足的提升前，用产关注的焦点集中在监测类和用车服务类A动能上，对于关怀服务类动能的需求并不强烈，从人郡画像上看，一线巾年轻男性体对于驾能座跑AI功能的态度相对更加积极乐观，从功能开发性价比角度看，当前用车服务类和监测类动能具有较高开发性价比 ◆◆未来，智能座将更注率用产体验，户动能在保照安全和效率的基出上，将优化服务并主动提供关怀，多模态数据合将增强A的推能力，使其以被动响应间主动服务进化、多模态A大摸型将与车控系统深度合，实现智能化协可控制，同时数据安全需求将推动厂商和政府采取加密、法观等措施。产业迎来加速拐点，2025-2027年多摸态A1大榜型将大规模上车，巾场规模快速增长，预计2030年中国汽二座舱多模态AI大模型巾场规模有望超75亿元。 www.iyiou.com联取见多准度吉款据，调方司亿欧列： 01中国多模态AI大模型在座舱领域的发展背景综述 1.1智能座舱多模态A大模型的假念和背条1.2多模态A大模型对于智能座舱的重要性1.3多模态AI大模型在座舱领域的生态图谱 02中国多模态AI大模型在座舱领域的产品现状分析 2.1合作研发类座舱大模型产品上车情况及案例分析2.2自主研发类座舱大模型产品上车情况及案列分析2.3智能座舱多模态A大模型的产品功能梳理 CONTENTS 03智能座舱AI功能需求优先级及开发性价比评估 3.1智能座舱多模态A大模型功能的用户需求优先级分护3.2智能座舱多模态AI大模型功能的开发性价比分析 04中国多模态AI大模型在座舱领域的未来趋势洞察 4.1中国多模态AI大模型在座舱领域的技术趋势洞察4.2中国多模态A大模型在座舱领域的产业趋势洞奈4.3中国多模念A大模型在座舱领域的产业规模预测4.4DeepSeek能下中国智能座舱Al大模型变化趋势 01中国多模态AI大模型在座舱领域的发展背景综述 1.1智能座舱多模态A大模型的假念和背景1.2 多模态剂大模型对于智能座舱的聿裘性1.3多模态A大模型在座舱领城的生态图谱 02中国多模态AI大模型在座舱领域的产品现状分析 2.1合作研发类座舱大模型产品上车情况及案例分析2.2自主研发类座舱大模型产品上车情况及案列分析2.3智能座舱多模态A大模型的产品功能梳理 03智能座舱AI功能需求优先级及开发性价比评估 3.1智能座舱多模态AI大模型功能的用户需求优先级分护3.2智能座舱多模态AI大模型功能的开发性价比分析 04中国多模态AI大模型在座舱领域的未来趋势洞察 4.1中国多模态A大模型在座舱领域的技术趋势洞察4.2中国多模态A大模型在座舱领域的产业趋势洞奈4.3中国多模念A大模型在座舱领域的产业规模预测4.4DeepSeek能下中国智能座舱Al大模型变化趋势 1.1.1智能座舱多模态AI大模型能够处理多类型数据，实现座舱功能和服务提升 ◆智能座舱多模态A大模型是指能够诵过韶合不同类型的传感器数据，综合处理语音、视觉、触觉等多种类型数据的大型人工智能模型，用于提升智能座舱的功能和用户体验。海量数据、强大云端算力以及先进AI算法是智能座舱多模态AI大模型的基础。 ◆当前智能座舱大模型主要有自主研发和合作研发两种模式，新势力车企如蔚小理倾向于自主研发，而自主品牌车企多选择与大模型厂商合作研发： 亿欧智库：智能座舱多模态A大模型以数据、算法、算力为基础实现体验提升 亿欧智库：智能坐舱多模态AI大模型多采用白主研发和合作研发两种模式 智能座舱多模态A大模型能处理语、视觉、触觉等数滑：提升座舱功能与体验。它涵盖语音识别、视觉识别、融触觉反装等，融合多传感器数据，全面感知乘员宏求，提供专业腔务，其范围稳盖座舱内多模态交互技术及与外部环境的交互功能集或， 新势力车企较多选择自主研发模式 ••优势：·高度定制化：改术积累和核心竞争力提升 劣势：研发成本高 •••·技术难度大：升发周期长 自主品牌车企较多选择合作研发模式 优势： •••·资源共享，成本共担：支术互补，快速落地·生态合作，协司发展 劣势： ••·定制化程度有限，技术依赖，白主性受限 1.1.2车企火速接入Deepseek大模型，座舱多模态Al大模型正在加速进化 →DeepSeek大模型是开源Al大模型，它基于Transformer架构，结合了混合专家（MoE）架构、多头潜在注意力（MLA）机制和多令牌预测（MTP）等先进技术，具备强大的自然语言处理能力。多家车企陆续宣布接入DeepSeek大模型承以加速智能座舱的智能化升级。DeepSeek大模型为代表的A大模型正在推动座舱交互体验升级、个性化服务优化、主动服务能力增强、成本优化、数据隐私保护强化、舱驾融合加速以及智能化生态拓展。 1.1.3智能座舱S0C芯片快速送迭代，高性能芯片为多模态AI大模型上车提供基础 ◆智能座舱SoC芯片性能持续提升，制程工艺不断进步，目前，智能座舱SoC芯片CPU算力正朝着400kDMIPS迈进，GPU算力向300OGFLOPS及以型的算法创新，降低了座舱对云端高GPU算力的依赖，有望改变市场对算力的认知，芯片供应链有望向具备高NPU算力的本地SoC芯片倾斜。 1.2.1多模态AI大模型是智能座舱从感知阶段向认知阶段发展的关键 ◆→根据汽车工程学会汽车智能座舱分级与综合评价白皮书》的分类标准，智能座舱可以划分为L0-L4五级，其中L0-L1是感知阶段，L2-L4是认知阶段。多模态AI大模型凭借其海量数据、强大云端算力以及先进AI算法约支持，展现出卓越约多模态、跨场景应用能力。这为智能座舱从感知阶段迈向认知阶段提供了强大助力，使其服务能力从被动响应向主动服务转变。 →随着多模态AI大模型在座舱领域应用不断深化，我们将迎来具备多模态交互能力、座舱监测能力和主动服务能力的多模态AI大模型智能座舱。 1.2.2多模态AI大模型加持下智能座舱功能分类简化、用户使用难度降低 当前智能座舱被赋予了过多的功能，“冰箱、空调、彩电”上车虽然让座舱更加智能化，但是过多的功能却提升了智能座舱的操控难度，座舱中控屏上堆满了各种功能选项，让人眼花缭乱，这不仅提高了用户的使用难度，也阻碍了用户体验的提升。 然而，多模态A大模型的应用为智能座舱带来了新的解决方案。它通过更简单、流畅的人车交互方式，将多种功能进行统一调度和管理。用户无需逐个操控各个功能，只需与AI简单交互即可满足需求，同时，座舱功能设计也正在做减法，逐步向功能分类简化、操作简化方向发展， 01中国多模态AI大模型在座舱领域的发展背景综述 1.1智能座舱多模态A大模型的概念和背景1.2多模态A大模型对于智能座舱的重要性1.3多模态AI大模型在座舱领域的生态图谱 中国多模态AI大模型在座舱领域的产品现状分析 2.3智能座舱多模态A大模型的产品功能梳理 CONTENTS 03智能座舱AI功能需求优先级及开发性价比评估 3.1智能座舱多模态A大模型功能的用户需求优先级分护3.2智能座舱多模态AI大模型功能的开发性价比分析 04中国多模态AI大模型在座舱领域的未来趋势洞察 4.1中国多模态AI大模型在座舱领域的技术趋势洞察4.2中国多模态A大模型在座舱领域的产业趋势洞奈4.3中国多模念A大模型在座舱领域的产业规模预测4.4DeepSeek能下中国智能座舱Al大模型变化趋势 2.1.1合作研发模式有利于节约开发成本、缩短开发周期，强强联合实现生态互礼 合作模式为科技公司和品牌车企提供了互利共赢的机会。对于科技公司而言，这种模式有助于不断拓展其在智能座舱领域的生态，丰富应用场景并提升技术影响力。对于品牌车企而言，合作开发模式不仅可以节约开发成本、缩短研发周期，还能快速提升智能座舱的功能体验，增强市场竞争力 2.1.2AI大模型推动座舱向*智能空间”转变，混元大模型构建丰富的智能座舱功能 ◆混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大模型，具备强大的理解与创作能力、逻辑推理能力以及可靠的任务执行能力 混元大模型在座舱领域的应用，通过多模态交互、强大的语义理解、高效的任务执行、低算力需求、深度适配业务场景、数据驱动等多方面的优势，为用户提供了更加智能、便捷和个性化的交互体验，推动智能座舱从传统的“功能堆砌”向真正的“智能空间”转变。 2.1.3AI大模型斌能智能座舱认知能力，豆包大模型采用交互增强框架提升用户交互体验 ◆豆包大模型凭借多模态交互、长文本处理能力以及主动服务等优势，全面革塑智能座舱的交互体验，实现自然、智能的交互效果，其秘密云计算（PCC）技术为数据安全提供坚实保障，而零代码开发平台则有效降低了用户自定义座舱功能开发的门槛。 →豆包大模型为用户打造了一个安全、高效且个性化的智能座舱环境，推动交互传统的功能性向卓越的体验性转变。 ◆ 其他表达 21.4星河智联采用端云结合的框架设计，实现复杀场克的理解探度与用户需求实时响座 亿欧智库 星河智联的FLO州·源大模型采用了端云结合的部署策略，整合了讯飞星火大模型以及第三方模型的知识储诸备、语言理解能力与多模态基础能力。在此基础上，星河智联自主研发了端云一体化方案及多Aet框架，并成功构建了于亿级参数规模的大模型，同时实现了13亿参数的端侧本地化部署。 →FLOW·源大模型的核心优势体现在多模态深度融合、意图分解与任务分解能力，以及低延迟的实时交互性能。这些技术特性使其在智能座舱的应用场景中展现出较高的适应性和灵活性，能够有效满足用户在不同交互场景下的需求。 星河智联大模型优势 星河智联未束发展方向 亞点发展整车智能控制通过AI能力提升车辆整体智能化水平 多模态深皮融合 将多秆模态（如语音、图像、文本等）的信息进行整合，使得模型能够从多个角度理解用户意图，从而提高交互的自然性和准确性 多摸态交互的整车控制 车辆内外环境的智罪分析 意图分解与任务分解 模型能够理解用户提出的完杂景图，并能够将复杂的任务分解为多个可执行的子任