來(lái)源:北大青鳥(niǎo)總部 2025年06月22日 19:43
智能駕駛、車(chē)載語(yǔ)音助手、智能座艙等技術(shù)的迅猛發(fā)展,汽車(chē)AI大模型測(cè)評(píng)成為了用戶(hù)和業(yè)內(nèi)極為關(guān)注的熱門(mén)話(huà)題。從百度的文心一言汽車(chē)版本,到小鵬的XGPT、理想的Mind GPT,再到阿維塔引入的鴻蒙智駕系統(tǒng),各大品牌紛紛在車(chē)端部署大模型,以提升車(chē)輛“智商”與用戶(hù)交互體驗(yàn)。
一、汽車(chē)AI大模型是什么?為何成為行業(yè)新寵?
汽車(chē)AI大模型,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是基于Transformer等架構(gòu)的通用或定制AI模型,在汽車(chē)系統(tǒng)中進(jìn)行部署,承擔(dān)自然語(yǔ)言理解、語(yǔ)音交互、場(chǎng)景識(shí)別、智能推薦、決策輔助等任務(wù)。它與普通車(chē)載語(yǔ)音助手相比,具備以下幾個(gè)突出優(yōu)勢(shì):
理解更精準(zhǔn):不再局限于固定指令,能識(shí)別自由語(yǔ)義;
對(duì)話(huà)更自然:支持多輪對(duì)話(huà)、上下文理解;
應(yīng)用更廣泛:從導(dǎo)航、娛樂(lè),到智能家居控制、車(chē)輛設(shè)置;
反饋更人性:有情緒識(shí)別、語(yǔ)氣調(diào)節(jié)等能力。
因此,各大車(chē)企紛紛將大模型作為“新一代智能汽車(chē)大腦”的核心,尤其在高端車(chē)型和未來(lái)概念車(chē)中尤為明顯。
二、主流汽車(chē)AI大模型盤(pán)點(diǎn)及測(cè)評(píng)維度
目前國(guó)內(nèi)已有多個(gè)具備量產(chǎn)能力的車(chē)載AI大模型產(chǎn)品,主要包括:
| 模型名稱(chēng) | 所屬品牌 | 應(yīng)用車(chē)型 | 參數(shù)亮點(diǎn) |
|---|---|---|---|
| 文心一言Auto | 百度Apollo | 集成于極越、阿波龍等 | 千億級(jí)別語(yǔ)言模型 |
| XGPT | 小鵬汽車(chē) | 小鵬G6、G9等 | 多模態(tài)+車(chē)端優(yōu)化 |
| Mind GPT | 理想汽車(chē) | L7、L8、MEGA等 | 自研對(duì)話(huà)系統(tǒng)+知識(shí)圖譜 |
| 鴻蒙智駕助手 | 阿維塔&華為 | 阿維塔11 | 強(qiáng)交互性與音控能力 |
| 哪吒GPT | 哪吒汽車(chē) | 哪吒S、哪吒GT | 入門(mén)車(chē)型支持,實(shí)用性?xún)?yōu)先 |
測(cè)評(píng)維度主要包括以下五個(gè)方面:
自然語(yǔ)言理解準(zhǔn)確性
多輪對(duì)話(huà)流暢性
車(chē)載控制覆蓋度
響應(yīng)速度與穩(wěn)定性
情感與人機(jī)交互體驗(yàn)
三、實(shí)測(cè)分析:哪款汽車(chē)大模型“智商最高”?
1. 語(yǔ)義理解與自由對(duì)話(huà)能力
理想Mind GPT:識(shí)別度極高,能聽(tīng)懂“我老婆剛說(shuō)天氣冷,咱能不能把空調(diào)調(diào)溫點(diǎn)?”并正確執(zhí)行。
小鵬XGPT:理解能力緊隨其后,適合更年輕的口語(yǔ)化用戶(hù)群體。
哪吒GPT:對(duì)復(fù)雜句型識(shí)別度略弱,更適合短句和命令式語(yǔ)句。
綜合推薦:理想Mind GPT
理由:上下文處理更順滑,識(shí)別模糊語(yǔ)義的能力強(qiáng)。
2. 多輪對(duì)話(huà)與記憶能力
文心一言Auto:可以連續(xù)進(jìn)行5輪以上對(duì)話(huà),并記住用戶(hù)喜好,如“我喜歡爵士樂(lè),下次放它”;
小鵬XGPT:支持簡(jiǎn)單記憶,但易在中途丟失上下文;
鴻蒙助手:語(yǔ)音交互自然但記憶能力有限,偏執(zhí)行導(dǎo)向。
綜合推薦:文心一言Auto
理由:具備一定程度的“用戶(hù)畫(huà)像”記憶,是AI助手的進(jìn)階版本。
3. 車(chē)控指令支持度與執(zhí)行準(zhǔn)確率
小鵬XGPT:覆蓋車(chē)門(mén)、空調(diào)、氛圍燈、座椅、天窗等超過(guò)50項(xiàng)控制;
理想Mind GPT:響應(yīng)精度高,但部分舊系統(tǒng)車(chē)控接口不完整;
哪吒GPT:覆蓋基礎(chǔ)功能,適合預(yù)算有限用戶(hù);
綜合推薦:小鵬XGPT
理由:車(chē)控命令最全,執(zhí)行率高,適配車(chē)型廣。
4. 響應(yīng)速度與離線(xiàn)表現(xiàn)
鴻蒙助手:依托華為芯片與端側(cè)AI,可實(shí)現(xiàn)部分離線(xiàn)任務(wù);
小鵬XGPT:端云協(xié)同模式,基本在2秒內(nèi)響應(yīng);
文心一言Auto:在4G信號(hào)不佳環(huán)境下反應(yīng)明顯變慢;
綜合推薦:鴻蒙助手
理由:端側(cè)處理能力強(qiáng),不依賴(lài)外部網(wǎng)絡(luò),穩(wěn)定性佳。
5. 交互情感體驗(yàn)與個(gè)性化程度
理想Mind GPT:具有“情緒理解”,會(huì)說(shuō)“你心情不好?我給你播放輕音樂(lè)”;
文心Auto:語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速可調(diào),但無(wú)情緒識(shí)別;
哪吒GPT:語(yǔ)音較機(jī)械,但可切換多個(gè)語(yǔ)音包。
綜合推薦:理想Mind GPT
理由:不僅聽(tīng)你說(shuō),更懂你想,提升人機(jī)親密感。
四、當(dāng)前挑戰(zhàn)與未來(lái)趨勢(shì)
主要挑戰(zhàn):
數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題:語(yǔ)音內(nèi)容是否上傳云端?如何加密處理?
模型壓縮與端側(cè)部署難題:算力、散熱、系統(tǒng)兼容均是瓶頸;
語(yǔ)境誤判問(wèn)題:車(chē)內(nèi)多人對(duì)話(huà)時(shí)AI難以區(qū)分說(shuō)話(huà)對(duì)象;
方言與口音識(shí)別:對(duì)中西部口音支持仍不夠全面。
趨勢(shì)預(yù)判:
端云協(xié)同將成為主流架構(gòu);
情感AI助手將更具人設(shè)與語(yǔ)氣變化;
汽車(chē)AI模型將逐步進(jìn)化為“車(chē)載OS”核心模塊;
標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)評(píng)體系將建立,推動(dòng)行業(yè)更透明發(fā)展。
總結(jié)
“汽車(chē)AI大模型測(cè)評(píng)”的熱度,不只是技術(shù)秀場(chǎng)的比拼,更關(guān)乎每一位駕駛者的真實(shí)體驗(yàn)。從智能助手到情感伙伴,大模型的引入讓車(chē)不再只是交通工具,而成為真正“有溫度”的智能空間。
對(duì)用戶(hù)來(lái)說(shuō),選擇一款大模型能力強(qiáng)、理解準(zhǔn)、反應(yīng)快的車(chē)型,將顯著提升駕駛幸福感;對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō),誰(shuí)能把AI從噱頭變?yōu)閷?shí)用工具,誰(shuí)就能搶占未來(lái)出行的主陣地。
