智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展正從規(guī)模擴張向質(zhì)量躍升轉(zhuǎn)變，其中大模型驅(qū)動的智能化升級將成為產(chǎn)業(yè)突破的核心引擎。在日前召開的2025上海車展國際汽車關(guān)鍵技術(shù)論壇上，德賽西威技術(shù)中心人工智能實驗室專家張書赫博士以《端側(cè)智能·重塑體驗》為題，分享了對大模型驅(qū)動下一代車載座艙革命的深度思考。

未來出行智能化需求之變

智能化已經(jīng)成為汽車必選項。畢馬威統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，有88%的用戶將智能座艙配置納入購車考量，47%的用戶對智能座艙內(nèi)的增值功能有付費意愿。羅蘭貝格預測，軟件服務將成為車企的第二增長曲線，單車軟件價值有望在2030年增至15,000-32,000元，較2022年翻倍增長。

德賽西威認為，汽車正從駕駛工具徹底轉(zhuǎn)變?yōu)槌两健€性化的智能移動空間，用戶訴求也正在發(fā)生從功能到體驗的飛躍。簡單的信息娛樂和控制已經(jīng)不能滿足期待，用戶真正需要的是有溫度、“懂我”的智能空間，對智能座艙主動適應、情境感知、用戶自然語言交互和習慣學習、個性化推理和預測等核心能力提出了更高要求。

AI全流程平臺推動行業(yè)變革

顯然，大算力和大模型已經(jīng)成為車企贏得用戶，從競爭中成功突圍的剛需，但實現(xiàn)量產(chǎn)上車受到車載芯片算力、功耗等指標的嚴格約束，需要解決系統(tǒng)性適配問題。

張書赫表示，端側(cè)部署并非單一技術(shù)突破，需要算法、軟件、硬件深度協(xié)同。在技術(shù)可行性基礎之上，還需要同時滿足商業(yè)明智、成本可控、體驗卓越。

德賽西威聚焦智能座艙的未來發(fā)展趨勢，強化算力、數(shù)據(jù)和算法庫三大支柱，筑牢AI基建層。不斷提高數(shù)據(jù)驅(qū)動的場景優(yōu)化、端云協(xié)同的智能進化、極致性能的工程落地三大能力，形成AI技術(shù)層優(yōu)勢。打通從設計、SOA開發(fā)框架和工具鏈，再到生產(chǎn)制造的全鏈條AI應用層。整體構(gòu)建起AI全流程平臺，全面推動智慧出行變革。

五大維度突破智能座艙邊界

智能座艙是用戶感受最直接的空間，是各種數(shù)據(jù)流交互的中心，最能直觀展現(xiàn)AI改變出行的成果。張書赫在演講中展示了德賽西威端側(cè)大模型如何在五個維度突破智能座艙用戶感受的邊界。

維度一 深度個性化

千人千面成為可能。從用戶被動接受車輛設置，到車輛主動適應用戶。車輛將持續(xù)學習駕乘人員的習慣偏好，構(gòu)建動態(tài)、精細、私密的用戶畫像，實現(xiàn)智能推薦和主動適配。

維度二 高度安全性

隨著端側(cè)大模型計算能力提升，用戶語音聲紋、人臉圖像、駕駛行為數(shù)據(jù)等高度敏感信息實現(xiàn)本地處理，避免了云端傳輸和儲存時的泄露風險。

維度三 適配靈活性

德賽西威重視AI能力與硬件平臺的“松耦合”，端側(cè)AI模型/算法邏輯與具體的車輛硬件、底層控制系統(tǒng)相對分離，實現(xiàn)模塊化、解耦化設計，具備更加靈活的適配性。

維度四 感知全域化

德賽西威端側(cè)大模型以深度理解技術(shù)，不斷學習、強化人-車-環(huán)境復雜系統(tǒng)的整體化、情景化深度感知能力，從人和車兩方面提高交互性與安全性。

維度五：商業(yè)模式靈活

德賽西威端側(cè)大模型優(yōu)化了長期運營成本結(jié)構(gòu)，增強了車企在產(chǎn)品定價與成本控制上的可預測性。通過將核心AI能力部署于車輛本地，降低了對持續(xù)云端推理費用的依賴，為“軟件定義汽車”下功能訂閱、按需服務等多元化價值變現(xiàn)模式奠定基礎，助力車企挖掘新的增長點。

2024年，德賽西威研發(fā)支出達21.92億元，研發(fā)人員占比接近員工總數(shù)的46%，在汽車電子行業(yè)中處于領(lǐng)先水平。在大模型驅(qū)動下一代車載座艙革命的窗口期，德賽西威堅持長期主義，加大AI與算力基建投入，不斷向行業(yè)輸出創(chuàng)新AI產(chǎn)品和方案，體現(xiàn)出一家技術(shù)驅(qū)動型企業(yè)在產(chǎn)業(yè)變革中的“催化器”作用。