2025年车载语音行业词条报告

头豹分类/制造业/计算机、通信和其他电子设备制造业/智能消费设备制造/智能车载设备制造 Copyright © 2025头豹 AI+车载语音重塑人车交互新体验 头豹词条报告系列 许哲玮·头豹分析师 2025-11-28未经平台授权，禁止转载 行业分类：制造业/智能车载设备制造 摘要当前，中国车载语音行业正处于AI大模型深度赋能的关键阶段。以科大讯飞、百度、华为为代表的头部企业纷纷推出星火、文心一言、盘古等车规级轻量化大模型，推动语音系统从“指令执行”向“认知交互”跃迁。技术赋能下，车载语音渗透率持续提升，目前已深度融入导航、娱乐、车控等多个场景，为用户提供更加智能化、个性化、情感化的服务。行业规模上，2021-2024年市场规模年复合增长率40.48%，预计2025-2029年为29.94%，这得益于汽车电动化与智能化、座舱智能化浪潮，未来技术迭代和消费者需求偏好也将推动市场继续扩容。 行业定义 车载语音系统是一种集成在汽车内部，通过语音作为主要交互方式，允许驾驶员或乘客无需手动操作即可控制车辆功能、访问信息、娱乐和服务的软硬件系统，旨在提升驾驶安全性与座舱智能化体验。目前车载语音已实现电话、导航、音乐、空调控制等基础功能全覆盖，并向多音区识别、连续对话、可见即可说、声纹登录、车控联动、情感化交互等高阶场景拓展，广泛应用于日常出行、高速行驶、亲子出行等场景，成为人车自然交互的核心入口。 行业分类 根据技术架构不同，车载语音系统可分为如下类别： 车载语音系统基于技术架构不同的分类 嵌入式语音系统 所有语音识别和命令处理均在车机本地完成，不依赖网络。该系统的优点是响应快、无需联网、隐私性好，适用于离线环境；缺点是算力和存储受限，识别准确率和功能扩展性较差。 云端语音系统 车机仅负责采集语音数据，通过网络上传至云端服务器，由云端AI进行计算和识别，再将结果返回车机执行。该系统的优点是计算能力强、模型更新快、支持复杂语义理解和多语言，识别准确率高；缺点是依赖网络，存在延迟和隐私泄露风险。 混合式语音系统 结合本地和云端优势，根据网络状态和指令复杂度分工，基础指令本地处理，复杂指令转交云端。该系统结合嵌入式语音系统和云端语音系统两者优势，常用指令本地处理保障实时与隐私，复杂任务上传云端提升能力；但系统架构复杂，开发维护成本较高。 行业特征 车载语音的行业特征包括目前混合式语音已成为车载语音系统的主流方案、车载语音控制渗透率稳步提升、中国乘用车车载语音系统正加速从高端配置向全价格段标准配置渗透。 目前混合式语音已成为车载语音系统的主流方案 混合式语音系统的核心价值体现在兼顾嵌入式语音和云端语音两者优势，巧妙平衡了系统的响应速度、识别精度和功能丰富度。其采用“本地+云端”协同架构，既规避了嵌入式语音系统功能单一、交互简单固化的短板，又缓解了云端语音系统在网络不佳时失效、隐私泄露风险 高、响应延迟明显的痛点。伴随智能座舱芯片算力不断提升和车云协同架构愈渐成熟，蔚来NOMI、小鹏全场景语音、华为鸿蒙座舱等混合式语音系统方案已在主流车型中得到广泛应用，在满足用户对“听得清、听得懂、反应快、会思考”的综合需求的同时，也为车企构建差异化智能体验提供了技术基础，驱动智能座舱朝着更人性化、智能化的“第三生活空间”方向快速发展。 车载语音控制渗透率稳步提升 伴随汽车智能化、网联化浪潮推进，传统物理按键与触控屏已无法满足用户在驾驶过程中对导航、娱乐、车辆控制等复杂功能进行安全与便捷操作的需求，语音交互作为继物理按键与触控屏后的第三交互模态，得益于AI技术的加持，在保证语音识别高准确率与交互自然的同时，可显著降低驾驶分心程度，现已成为智能座舱的核心入口。2022-2024年，中国乘用车语音控制渗透率从73.4%大幅提升至83.6%，2025年1-3月进一步提升至84.0%，展现出车载语音系统持续稳步渗透的发展趋势。 中国乘用车车载语音系统正加速从高端配置向全价格段标准配置渗透 在30万以上的高端车型中，车载语音系统已成为智能座舱高阶交互体验的关键配置，语音控制渗透率已接近100%；在10-20万的经济型车型中，2024年1-3月至2025年1-3月期间其语音控制渗透率从82.0%稳步提升至84.9%，主要源于供应链成本持续优化与技术成熟度提高，同时消费者对智能化交互体验的预期不断增强也进一步助推此项功能的普及；在10万以下的入门级车型中，2024年1-3月至2025年1-3月期间其语音控制渗透率从54.1%大幅提升至61.8%，虽受限于成本与算力，功能多聚焦于基础语音控制，但渗透率的快速提升也印证了车载语音配置在下沉市场的普及趋势。 发展历程 车载语音系统主要经历指令式语音识别、嵌入式语音识别、智能助理、认知智能四个关键发展阶段，实现了从基础指令响应到智能主动服务的跨越式升级。未来，车载语音将继续朝着“全场景无感交互”方向发展，通过深度融合自动驾驶、车家互联与数字生态，真正实现从“工具型助手”到具备情境感知、自主决策与情感共鸣的“出行伙伴”的转型，推动人车关系迈向更高阶的智能共生。 指令式语音识别阶段1999-01-01 技术特征：基于固定命令词的孤立词语识别技术，系统只能识别预先设定的、数量有限的特定指令；用户体验：语音识别准确率低，受环境噪音影响大，响应延迟明显，交互过程机械、不自然；代表系统：福特Sync、通用OnStar、奔驰LinguaTronic等该时期属于车载语音行业的指令式语音识别阶段，此阶段的车载语音系统仅能响应固定关键词，识别准确率低、响应延迟明显且交互僵硬。 嵌入式语音识别阶段2000-01-01~2015-01-01 技术特征：采用更先进的嵌入式语音识别引擎，从“识别词语”进阶至“识别连续语音”；用户体验：实用性大幅提升，支持更自然的口语表达，但系统在嘈杂环境下的识别率依然不稳定，特别是对带方言口音的指令识别率较低；代表系统：科大讯飞智能汽车语音助理、虫洞语音助手等 该时期属于车载语音行业的嵌入式语音识别阶段，此阶段的车载语音系统依托本地处理器实现基础导航与电话控制，从“识别词语”进阶至“识别连续语音”，虽识别率有限但稳定性有所提升。 智能助理阶段2016-01-01~2022-01-01 技术特征：深度神经网络和自然语言处理技术取得突破，系统开始具备语义理解能力，支持多轮对话、复杂指令识别、方言识别和车云协同；用户体验：对话识别率和理解能力显著提升，语音交互频次增加，可实现信息搜索、天气查询、实时路况等在线服务，但仍以被动响应为主；代表系统：斑马智行、思必驰、Apple CarPlay、Google Assistant等该时期属于车载语音行业的智能助理阶段，此阶段的车载语音系统借助云端AI与深度学习，支持多轮对话、复杂指令和方言识别，语音成为智能座舱核心交互入口，可实现信息搜索、天气查询、实时路况等在线服务。 认知智能阶段2023-01-01~至今 技术特征：搭载AI大模型实现多模态、情感化与舱驾融合，核心是“听懂、思考、预判”，支持场景化意图预判、主动服务推荐等功能，从“被动执行”迈向“主动理解”与“情感共鸣”；用户体验：可实现更复杂、自然的对话，部分系统具备声纹识别、情绪感知等能力，回应更拟人化、个性化，交互趋于人性化；代表系统：蔚来NOMI GPT、小鹏XGPT、华为鸿蒙语音助手、科大讯飞星火认知大模型等 该时期属于车载语音行业的认知智能阶段，此阶段的车载语音系统融合大模型、情感计算与多模态感知，部分系统不仅能理解上下文和用户意图，还能主动提供个性化服务，逐渐从“被动执行”演变至“主动理解”与“情感共鸣”。 产业链分析 车载语音产业链的发展现状 车载语音行业产业链上游为零部件供应环节,主要作用是为车载语音供应商提供语音交互系统所需零部件；产业链中游为语音交互供应环节,主要作用是研发与设计具备多功能与智能化属性的车载语音系统；产业链下游为整车制造环节,主要作用是利用中游供应商提供的车载语音技术布局智能语音助手以实现人车智能交互。 车载语音行业产业链主要有以下核心研究观点： 车载语音产业链上中下游协同驱动车载语音系统创新与普及 1.上游：AI座舱芯片技术迭代及国产方案应用加速 在车企智能化竞争与芯片厂商激烈角逐的双重驱动下，AI座舱芯片技术迭代周期缩短至1-2年，主流产品在制程、算力、AI模型适配能力上持续突破。同时，得益于中国供应商技术进步及车企对供应链安全与成本控制的较高需求，AI座舱芯片国产方案正加速上车。 2.中游：AI大模型赋能车载语音系统从基础指令响应向拟人化智能交互升级 主要车载语音系统供应商积极布局AI大模型，不同类型车载语音供应商在AI大模型布局上的侧重点各异。科大讯飞等智能语音科技企业聚焦于车规级端侧大模型功能优化；百度等互联网科技企业旨在依托通用大模型底座打通语音与内容服务生态；特斯拉等整车厂侧重于研发与车辆底层控制系统深度绑定的专属大模型以实现整车智能。 3.下游：智能语音助手成车企差异化竞争焦点 伴随智能座舱同质化加剧，智能语音助手凭借其高频交互属性和情感化、个性化服务能力，现已成为众多主流车企塑造品牌形象、提升用户粘性与体验口碑的关键差异化竞争焦点。 产业链上游环节分析 生产制造端 零部件供应商 上游厂商 上游分析 语音芯片/交互模块是车载语音系统的核心元件 1. AI座舱芯片技术迭代节奏较快 在车企智能化竞争与芯片厂商激烈角逐的双重驱动下，AI座舱芯片技术迭代周期缩短至1-2年，主流产品在制程、算力、AI模型适配能力上持续突破。例如，高通骁龙8295芯片AI算力达到30TOPS，其GPU 3D渲染性能和算力分别是8155芯片的3倍和2倍；芯驰科技在X9系列量产交付基础上推出4nm制程的X10芯片，NPU算力提升至40TOPS，可流畅运行7B多模态大模型；小鹏G7推出全球首款L3级算力汽车Ultra，标配三颗图灵AI芯片，有效算力达2250TOPS，其中两颗驱动自动辅助驾驶，一颗驱动整个座舱。 2. AI座舱芯片国产方案应用加速 尽管高通在全球AI座舱芯片领域仍占据主导地位，2024年市场份额超60%，但伴随全球新兴AI座舱芯片供应商崛起，对高通的霸主地位也形成了较大挑战。其中，得益于中国供应商技术进步及车企对供应链安全与成本控制的较高需求，AI座舱芯片国产方案正加速上车。2024年，中国车企选用本土方案的占比提升至7.4%，较2023年的2.5%提升了近3倍，标志着国产化方案开始逐步从技术验证迈入规模化应用新阶段。 中产业链中游环节分析 品牌端 语音交互供应商 中游厂商 中游分析 车载语音交互的多功能与智能化升级迭代趋势明显 1.车载语音系统逐步向多模态融合、场景化服务与生态联动的多功能方向深度拓展 当前，以语音分区域唤醒识别、语音免唤醒、连续性语音识别、可见即可说、声纹识别为代表的高阶车载语音功能的前装标配搭载量提升趋势明显，伴随其渗透率持续提高，将推动交互体验向更自然、精准与个性化的方向演进，为车载语音系统向多模态融合、场景化服 务与生态联动的多功能方向深度拓展奠定基础。其中，语音分区域唤醒识别技术较成熟，渗透率达81.2%，以多音区精准定位和分区控制与交互为主要特征；语音免唤醒与连续性语音识别功能以实现多轮自然对话与多任务同步处理为主要任务，渗透率已超50%；可见即可说功能通过融合视觉识别与语音指令，打通了屏幕界面与语音控制的语义关联，是实现车机多模态交互的关键桥梁，目前受制于语义理解与系统耦合挑战，渗透率仅为40.9%；声纹识别功能则赋予系统区分用户并提供个性化服务的能力，其核心挑战在于复杂环境下的识别准确度较低，因此渗透率仍维持在较低水平。 2. AI大模型赋能车载语音系统从基础指令响应向拟人化智能交互升级 主要车载语音系统供应商积极布局AI大模型，不同类型车载语音供应商在AI大模型布局上的侧重点各异。例如，科大讯飞自研星火认知大模型，中