2025年中国车载语音行业概览：AI+车载语音重塑人车交互新体验（精华版）

2025 China In-vehicle Voice Industry2025年中国車載音声産業 （精华版） 报告标签：车载语音、AI赋能、智能化交互撰写人：许哲玮 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 观点摘要 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。本报告将重点梳理中国车载语音行业的基础背景、发展现状及趋势，并对该行业的市场规模及驱动因素做出具体分析。此研究将会回答的关键问题包括：1）目前车载语音的渗透情况如何？供应商布局AI大模型的进展如何？2）中国车载语音行业的市场竞争状况及市场规模如何，市场扩张的驱动因素主要有哪些？ ✓车载语音主要有被动式交互与主动式交互两类交互场景 车载语音被动式与主动式交互在流程逻辑、功能定位上差异显著，核心在于交互发起端和智能层级的不同。被动式交互由用户端发起，是典型的指令执行器，功能局限于直接的车控与查询；主动式交互是由系统端主导，与被动式交互的根本区别在于主动式交互能基于场景感知主动提供跨域融合服务。 ✓车载语音控制渗透率稳步提升，逐步从高端配置转型为标准配置 近年来在人车交互需求的驱动下，中国乘用车语音控制渗透率逐年提升，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%；同时，2024年1-3月至2025年1-3月期间，10-20万的经济型车型与10万以下的入门级车型的语音控制渗透率分别从82.0%和54.1%提升至84.9%和61.8%，表明车载语音系统正加速向覆盖全价格段的标准配置转型。 ✓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 主要车载语音系统供应商积极布局AI大模型，智能语音科技企业聚焦于车规级端侧大模型功能优化；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；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。 ✓中国车载语音行业竞争格局较集中，市场规模未来增长空间较大 目前中国车载语音行业呈现头部效应显著、行业集中度高的竞争格局，CR5高达86.7%；受汽车电动化与智能化发展、车载AI大模型深度落地与持续优化等因素驱动，预计中国乘用车车载语音的市场规模将从2025年的39.46亿元增长至2030年的129.94亿元，年均复合增长率达26.9%。 ◼车载语音的定义与分类 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。按照技术架构不同，车载语音系统可分为嵌入式语音系统、云端语音系统和混合式语音系统。 ◼当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，未来将继续朝着“全场景无感交互”方向发展，推动人车关系迈向更高阶的智能共生。 ◼全球车载语音系统历经四个关键发展阶段，发展初期（2000年前）为指令式语音识别阶段，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；随后于2000-2015年期间进入嵌入式语音识别阶段，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；2016年起迈入智能助理阶段，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；2023年后步入认知智能阶段，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”。 ◼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。 ◼车载语音技术链路 车载语音交互技术链路包含从用户输入语音信息、语音信息识别与理解到反馈信息生成与输出的完整过程，是实现人车自然、高效、安全交互的核心支撑。 ◼完整的车载语音交互技术链路大致可分为语音输入、语音处理和语音输出三个环节。语音输入主要包括音频接收和对音频的前处理，通过降噪、增强人声等方式获得更清晰的音频。语音处理包括语音文字识别、语义理解等环节。在语音系统被唤醒后，系统会采用ASR技术对接收到的用户语音信息进行实时识别，分辨出其中有效的语音指令和对话内容，接着智能语音交互系统会将用户语音指令识别为文本并转化为可被理解、量化的结构化意图，此过程即为自然语义理解（NLU），NLU的结构化信息通常由领域、意图、槽位三部分组成。语音输出主要包括通过对话管理输出文本和指令，再生成文本，基于文本生成语音环节，将系统的处理结果反馈给用户。对话管理模块是语音系统所有业务的起点与枢纽，负责收集信息、综合分析并输出，管理整个对话的逻辑、状态以及各类控制指令的下发。例如，当用户说“开窗”时，意图识别环节会输出领域信息“车辆控制”，意图信息“降下车窗”和槽位信息“打开、车窗”，然后对话管理环节会进一步收集和补充用户信息、车辆速度、车窗状态等信息，根据收集到的信息及预先设定好的执行规则向车端发送执行指令，并通过自然语言生成和文本转语音环节生成回复文本和音频等反馈信息。 ◼由此可见，这三个环节存在紧密耦合、实时协同关系，将共同决定车载语音系统的识别准确率、响应速度与交互体验，是实现多模态人车交互的核心支撑。 ◼车载语音交互场景 车载语音被动式交互是典型的指令执行器，功能局限于直接的车控与查询；主动式交互是被动式交互的进阶，与被动式交互的根本区别在于主动式交互能基于场景感知主动提供跨域融合服务。 ◼车载语音被动式与主动式交互在流程逻辑、功能定位上差异显著，核心在于交互发起端和智能层级的不同。被动式交互以用户发起指令为起点，流程遵循“唤醒-指令输入-识别处理-反馈”的固定闭环，功能聚焦基础指令响应，仅在用户触发后处理明确需求，如导航目的地设置、音乐播放控制、空调温度调节等，交互具有单次性、指令化特征。主动式交互则由系统端主导，以场景感知和用户画像为核心，流程涵盖“感知-推理-决策-交互”，功能更侧重个性化、连贯性服务，如通过分析驾驶状态、位置信息、历史行为等数据，主动推送安全提醒、路线建议、个性化推荐等适配服务，更贴合驾驶场景的动态性。 车载语音被动式与主动式交互的功能 ◼车载语音发展现状及趋势（节选） 近年来在人车交互需求的驱动下，中国乘用车语音控制渗透率逐年提升，目前渗透率已超80%。同时，车载语音系统正加速从高端车型的亮点配置转型为覆盖全价格段的标准配置，下沉趋势明显。 ◼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。 ◼近年来，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。 ◼车载语音发展现状及趋势（节选） 主要车载语音系统供应商积极布局AI大模型，旨在提升系统的语义理解、个性化交互与场景服务能力，推动系统从指令响应向智能交互升级。 ◼智能语音科技企业聚焦于车规级端侧大模型功能优化；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；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。 ◼车载语音市场规模 受汽车电动化与智能化发展、车载AI大模型深度落地与持续优化等因素驱动，预计中国乘用车车载语音的市场规模将从2025年的39.46亿元增长至2030年的129.94亿元。 ◼2021-2024年，中国乘用车车载语音市场规模从9.93亿元增长至27.53亿元，年均复合增长率达40.5%。车载语音市场实现较快增长的原因主要是：1）乘用车销量稳步提升，2021-2024年中国乘用车销量从2,148.2万辆提升至2,756.3万辆，直接扩大了车载语音等智能配置的装机基数；2）在座舱智能化浪潮带动下，伴随车载语音技术成熟与消费者认知程度提高，语音交互功能逐步从高端选配下沉普及至主流的中低价位车型，2021-2024年中国乘用车标配语音控制系统的渗透率从72.0%提升至83.6%，成为车载语音市场规模扩张的关键驱动力；3）在AI大模型赋能及多音区唤醒、连续对话等高阶功能渗透率持续提升的影响下，系统功能性愈渐丰富，以此带来的车载语音系统软硬件成本提高与消费者对多模态体验的付费意愿增强共同推动车载语音单车价值提升，进一步助力车载语音市场规模增长。 ◼2025-2030年，预计中国乘用车车载语音市场规模将继续维持较快增长态势，从39.46亿元增长至129.94亿元，年均复合增长率达26.9%。主要的增长驱动力体现为：1）汽车电动化与智能化发展趋势不变，新能源乘用车销量将保持稳健增长，其智能化配置的刚性需求驱动语音交互渗透率饱和化发展；2）伴随AI大模型在车载场景的深度落地与持续优化，语音交互功能将不断升级迭代，集情境感知及预判、个性化服务等多种高阶功能于一体的智能语音系统将进一步推高车载语音单车价值，为车载语音市场规模扩张提供持续动能。 ◼车载语音市场驱动因素（1/3） 中国新能源汽车的爆发式增长显著提升了整体汽车市场智能座舱标配率，有助于驱动车载语音市场实现量与质