對(duì)話博世吳永橋：六大洞察刺破行業(yè)迷霧，智能座艙如何全球破局？

智能座艙已邁入AI驅(qū)動(dòng)的全新發(fā)展階段，大模型、多模態(tài)交互等技術(shù)重塑著整車邏輯。伴隨中國(guó)車企加速出海，各地法規(guī)、數(shù)據(jù)規(guī)則、用戶習(xí)慣差異，讓打造全球化、可規(guī)模化落地的座艙產(chǎn)品，成為行業(yè)核心考題。

博世智能駕控中國(guó)區(qū)總裁吳永橋編輯

在2026高通汽車技術(shù)與合作峰會(huì)上，該話題引發(fā)全產(chǎn)業(yè)鏈熱議。作為全球智能座艙領(lǐng)域的重要參與者，博世智能駕控中國(guó)區(qū)總裁吳永橋結(jié)合博世在全球智能座艙累計(jì)交付超過(guò)千萬(wàn)套產(chǎn)品的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，系統(tǒng)分享了自己對(duì)于智能座艙未來(lái)發(fā)展的六個(gè)關(guān)鍵洞察。在他看來(lái)，產(chǎn)業(yè)真正的競(jìng)爭(zhēng)壁壘在于能否系統(tǒng)性攻克全球化適配、隱私安全、算力效率、法律合規(guī)、商業(yè)模式與工程落地等多重難題。

寰球汽車與吳永橋就此展開(kāi)深入對(duì)話，試圖透過(guò)技術(shù)熱潮，探尋AI座艙走向真正成熟的全球路徑。

L3是AI座艙爆發(fā)的前提，而非加分項(xiàng)

寰球汽車：當(dāng)前整個(gè)行業(yè)都在談“第三空間”，很多車企也在展示車內(nèi)辦公、娛樂(lè)甚至休息等未來(lái)場(chǎng)景。但您卻將L3級(jí)自動(dòng)駕駛法規(guī)滯后，稱作懸在座艙產(chǎn)業(yè)之上的 “達(dá)摩克利斯之劍”，背后的核心邏輯是什么？

吳永橋：沒(méi)有L3的規(guī)模化落地，“第三空間” 就是空中樓閣——這不是技術(shù)問(wèn)題，是責(zé)任邊界的根本問(wèn)題。

過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間，行業(yè)都希望將汽車從單純的交通工具升級(jí)為移動(dòng)生活空間，但所有場(chǎng)景成立的核心前提，是駕駛員能從駕駛?cè)蝿?wù)中被實(shí)質(zhì)性解放出來(lái)。從現(xiàn)實(shí)來(lái)看，目前市場(chǎng)主流產(chǎn)品仍停留在L2至L2+輔助駕駛階段，駕駛責(zé)任完全歸屬于駕駛員。

這就形成了當(dāng)前座艙產(chǎn)業(yè)最核心的底層矛盾：一邊是智能座艙向“沉浸式體驗(yàn)” 一路狂奔，一邊是駕駛員必須時(shí)刻保持注意力、隨時(shí)準(zhǔn)備接管車輛。體驗(yàn)與責(zé)任的錯(cuò)位，決定了所謂“第三空間” 在現(xiàn)階段更多是概念，無(wú)法成為消費(fèi)者能放心使用的成熟產(chǎn)品。哪怕車輛搭載再豐富的娛樂(lè)、辦公功能，駕駛員仍需緊盯路況，根本無(wú)法安心使用座艙服務(wù)。

這一問(wèn)題在全球市場(chǎng)普遍存在。海外L3級(jí)自動(dòng)駕駛的責(zé)任劃分、保險(xiǎn)體系與法規(guī)框架同樣不完善，座艙場(chǎng)景同樣難以真正落地。

技術(shù)決定功能是否可以實(shí)現(xiàn)，法規(guī)則決定產(chǎn)品能不能規(guī)模化普及。唯有L3相關(guān)規(guī)則全面落地，消費(fèi)者真正放下用車顧慮，智能座艙產(chǎn)業(yè)才能迎來(lái)真正的爆發(fā)。

大模型量產(chǎn)的隱形門檻：先管住AI幻覺(jué)，再談體驗(yàn)升級(jí)

寰球汽車：現(xiàn)在很多AI座艙模型在實(shí)驗(yàn)室測(cè)試中表現(xiàn)十分亮眼，但量產(chǎn)裝車后，出現(xiàn)的問(wèn)題卻很多。對(duì)此您提“整車Harness體系是量產(chǎn)前必過(guò)的隱形門檻” ，這個(gè)體系具體解決什么問(wèn)題？為什么如此重要？

吳永橋：實(shí)驗(yàn)室里的大模型表現(xiàn)再亮眼，都不等于量產(chǎn)車?yán)锏目煽矿w驗(yàn)。大模型上車的頭號(hào)敵人，就是AI幻覺(jué)。

實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景簡(jiǎn)單可控，無(wú)法等同于復(fù)雜的真實(shí)路況。大模型普遍存在“AI幻覺(jué)”問(wèn)題，易出現(xiàn)理解偏差、輸出錯(cuò)誤指令，一旦介入車輛控制，將直接威脅行車安全。比如用戶在高速夜間行駛時(shí)說(shuō)“有點(diǎn)晃眼，幫我調(diào)一下燈光” ，如果模型錯(cuò)誤理解為關(guān)閉車燈而非切換遠(yuǎn)近光，車輛會(huì)在高速狀態(tài)下瞬間失去照明；再比如用戶說(shuō)“有點(diǎn)悶，開(kāi)一點(diǎn)窗” ，模型因上下文偏差直接降下所有車窗，在暴雨或高速場(chǎng)景下都可能引發(fā)安全隱患。

而整車Harness體系，本質(zhì)就是車載AI的安全管控與指令校驗(yàn)體系，是量產(chǎn)落地的安全防火墻，是所有大模型上車前必須跨過(guò)去的隱形門檻。

大模型在落地層面需要制定兩套硬性標(biāo)準(zhǔn)：第一，針對(duì)車窗調(diào)節(jié)、駕駛模式切換、緊急提醒等高風(fēng)險(xiǎn)控制指令，必須做結(jié)構(gòu)化處理+雙重確認(rèn)。二是推行影子模式試運(yùn)行，新功能先后臺(tái)運(yùn)行、不控制硬件，待精度與穩(wěn)定性達(dá)標(biāo)后，再分階段開(kāi)放權(quán)限。

對(duì)全球市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，海外車載軟件安全審查嚴(yán)苛，這套安全閉環(huán)也是車企出海的必備資質(zhì)。模型能力只是創(chuàng)新的起點(diǎn)，安全、可靠、可驗(yàn)證才是產(chǎn)品走向全球市場(chǎng)的關(guān)鍵。

照搬手機(jī)訂閱制，是座艙商業(yè)化的方向性誤判

寰球汽車：近年來(lái)不少車企開(kāi)始探索功能訂閱、按月付費(fèi)等模式。但您認(rèn)為“座艙商業(yè)化照搬手機(jī)訂閱是偽命題”。這種判斷背后的邏輯是什么？

吳永橋：座艙商業(yè)化直接照搬手機(jī)訂閱模式，本質(zhì)是對(duì)汽車消費(fèi)屬性的誤判，這條路走不通。

隨著軟件定義汽車的理念興起，很多車企希望借鑒消費(fèi)電子的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)功能訂閱、軟件解鎖打造持續(xù)收入來(lái)源。但汽車與手機(jī)在產(chǎn)品屬性、使用頻率、用戶消費(fèi)心理上存在本質(zhì)差異，國(guó)內(nèi)與海外的用戶習(xí)慣更不能簡(jiǎn)單類比。

手機(jī)是屬于高頻交互的快消品，用戶每天數(shù)十次甚至上百次交互，會(huì)員、云存儲(chǔ)等訂閱服務(wù)能持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值感知；但汽車是長(zhǎng)周期的耐用消費(fèi)品，消費(fèi)者購(gòu)車時(shí)已經(jīng)支付了數(shù)十萬(wàn)的成本，天然就形成了“功能已包含在車價(jià)內(nèi)” 的消費(fèi)認(rèn)知。

更核心的是：消費(fèi)者從來(lái)不會(huì)為軟件本身付費(fèi)，只會(huì)為軟件持續(xù)創(chuàng)造的確定性價(jià)值買單。比如導(dǎo)航系統(tǒng)本身不構(gòu)成價(jià)值，真正有價(jià)值的是實(shí)時(shí)路況、停車推薦、跨城規(guī)劃、場(chǎng)景化路線優(yōu)化這些實(shí)實(shí)在在的體驗(yàn)。同理，大模型上車后，用戶關(guān)心的也從來(lái)不是參數(shù)規(guī)模，而是能不能幫自己省時(shí)間、降成本、提升出行效率。

因此，汽車商業(yè)化必須貼合車主長(zhǎng)周期、重體驗(yàn)的消費(fèi)習(xí)慣，立足出行服務(wù)本身，同時(shí)針對(duì)全球不同市場(chǎng)的用戶習(xí)慣做差異化適配，才能構(gòu)建真正可持續(xù)的盈利模式。

情感交互是“隱私特洛伊木馬”，體驗(yàn)不能以犧牲隱私為代價(jià)

寰球汽車：現(xiàn)在的汽車越來(lái)越懂客戶，座艙能精準(zhǔn)識(shí)別用戶情緒、神態(tài)、語(yǔ)音狀態(tài)，體驗(yàn)越來(lái)越人性化。但您將這類情感交互比作“隱私特洛伊木馬”，如何解讀其中的風(fēng)險(xiǎn)？

吳永橋：座艙越“懂用戶”，數(shù)據(jù)采集的邊界就越模糊，隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)就越高。所謂的情感交互，本質(zhì)上是一場(chǎng)用隱私換體驗(yàn)的交易。

情感交互、多模態(tài)感知需要采集大量高敏感個(gè)人數(shù)據(jù)：語(yǔ)音內(nèi)容、面部神態(tài)、肢體動(dòng)作、情緒狀態(tài)，甚至車內(nèi)人員的對(duì)話、行為習(xí)慣。這些數(shù)據(jù)的私密性，遠(yuǎn)高于普通的位置、導(dǎo)航數(shù)據(jù)。

未來(lái)的AI座艙可能會(huì)在你上車的瞬間識(shí)別出 “今天心情不好”，主動(dòng)播放舒緩音樂(lè)；在你連續(xù)打哈欠時(shí)判斷疲勞，推薦休息；在孩子上車時(shí)自動(dòng)切換兒童模式；甚至通過(guò)長(zhǎng)期觀察出行習(xí)慣，提前預(yù)測(cè)目的地。這些體驗(yàn)看似貼心，但成立的前提是車輛要持續(xù)感知、記錄大量個(gè)人信息。

當(dāng)前行業(yè)普遍存在兩個(gè)核心漏洞：一是用戶授權(quán)流于形式，冗長(zhǎng)的隱私協(xié)議、晦澀的專業(yè)術(shù)語(yǔ)，讓“一鍵同意” 變成默認(rèn)選項(xiàng)，用戶根本不清楚哪些數(shù)據(jù)被采集、用途是什么；二是大量車企習(xí)慣將感知數(shù)據(jù)上傳云端處理，海量敏感數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)，一旦防護(hù)出現(xiàn)漏洞，極易引發(fā)大規(guī)模隱私泄露——這就是我所說(shuō)的 “隱私特洛伊木馬”：看似提升體驗(yàn)的功能，背后藏著不易察覺(jué)的隱私風(fēng)險(xiǎn)。

尤其在歐洲、北美等主流市場(chǎng)，當(dāng)?shù)胤ㄒ?guī)對(duì)用戶隱私的保護(hù)極為嚴(yán)苛。對(duì)此博世的解法是將模型部署在端側(cè)，用戶隱私不上云。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，所有情感識(shí)別、語(yǔ)音交互、神態(tài)感知的數(shù)據(jù)，全部在車載終端本地完成計(jì)算處理，原始敏感數(shù)據(jù)全程留存在車內(nèi)。

最好的隱私保護(hù)，就是讓敏感數(shù)據(jù)從一開(kāi)始就不下車、不上云。智能座艙的人性化體驗(yàn)，絕對(duì)不能以犧牲用戶隱私為代價(jià)，端側(cè)本地化處理，是當(dāng)前最穩(wěn)妥、最落地的隱私安全方案。

端側(cè)大模型的“不可能三角”，靠軟硬協(xié)同就能打破

寰球汽車：行業(yè)都在發(fā)力端側(cè)大模型，大家普遍被“體驗(yàn)、速度、成本”三大要素牽制，也就是業(yè)內(nèi)常說(shuō)的不可能三角。您提出內(nèi)存和算法質(zhì)量被視作關(guān)鍵抓手，請(qǐng)您具體展開(kāi)講講。

吳永橋：很多人覺(jué)得端側(cè)大模型“體驗(yàn)、速度、成本” 不可兼得，但這個(gè)三角矛盾的根源，從來(lái)不是算力不夠，而是數(shù)據(jù)傳輸帶寬拖了后腿。

哪怕車載芯片的算力再?gòu)?qiáng)，如果內(nèi)存帶寬不足，海量的模型數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)無(wú)法快速調(diào)度，算力就只能被閑置，AI交互必然出現(xiàn)延遲、卡頓，弱網(wǎng)環(huán)境下問(wèn)題會(huì)更突出。高帶寬內(nèi)存的上車，正是從底層解決了帶寬這個(gè)核心短板。

硬件補(bǔ)短板，算法提效率，二者形成合力，就能徹底打通端側(cè)大模型的堵點(diǎn)。

首先，充足的帶寬讓端側(cè)大模型可以全速運(yùn)行，交互響應(yīng)速度大幅提升，徹底解決卡頓、延遲問(wèn)題；其次，無(wú)需過(guò)度堆砌頂級(jí)高算力芯片，依托算法優(yōu)化，中端算力芯片也能支撐高性能大模型運(yùn)轉(zhuǎn)，有效控制硬件綜合成本；最后，成本和速度得到保障后，我們就可以放開(kāi)優(yōu)化模型算法、豐富交互場(chǎng)景，全面提升用戶體驗(yàn)。

過(guò)去所謂的“不可能三角”，本質(zhì)是硬件條件尚未成熟。隨著軟硬協(xié)同的持續(xù)進(jìn)化，端側(cè)大模型的能力躍遷才正式拉開(kāi)序幕，體驗(yàn)、速度、成本三者的平衡，正在從不可能變成可能。

單純比拼算力是無(wú)效內(nèi)卷，用戶價(jià)值才是最終標(biāo)尺

寰球汽車：當(dāng)前行業(yè)經(jīng)常宣傳幾百TOPS、上千TOPS的算力。您卻認(rèn)為很多算力競(jìng)賽只是營(yíng)銷噪音，為什么不看好單純的算力比拼？

吳永橋：幾百上千TOPS的算力數(shù)字，本質(zhì)上是給行業(yè)看的營(yíng)銷參數(shù)，不是用戶能感知到的真實(shí)體驗(yàn)。算力只是入場(chǎng)門票，而非決定用戶體驗(yàn)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

普通用戶坐在車內(nèi)，根本感知不到芯片的算力跑分，最直觀的感受只有三點(diǎn)：語(yǔ)音能不能精準(zhǔn)聽(tīng)懂指令、功能調(diào)用夠不夠順手、弱網(wǎng)斷網(wǎng)時(shí)功能還能不能用。

當(dāng)下行業(yè)一味比拼芯片算力數(shù)值，把高算力當(dāng)成營(yíng)銷噱頭，卻忽略了算法優(yōu)化、場(chǎng)景打磨這些真正決定體驗(yàn)的核心工作。云端算力再?gòu)?qiáng)，車輛開(kāi)進(jìn)地下車庫(kù)、偏遠(yuǎn)路段，弱網(wǎng)斷網(wǎng)的瞬間，云端服務(wù)就會(huì)失靈，座艙體驗(yàn)直接斷崖式下滑。脫離真實(shí)用車場(chǎng)景堆算力，本質(zhì)就是無(wú)效內(nèi)卷，就是行業(yè)的營(yíng)銷噪音。

好的車載AI，從來(lái)不是算力堆出來(lái)的，是靠場(chǎng)景磨出來(lái)的。行業(yè)必須停止盲目的算力競(jìng)賽，深耕高頻剛需場(chǎng)景，打磨算法效率：一是優(yōu)先優(yōu)化算法，在現(xiàn)有算力基礎(chǔ)上提升模型壓縮、指令識(shí)別、多任務(wù)協(xié)同的效率，讓每一份算力都用在實(shí)處；二是聚焦用戶日常用車的高頻場(chǎng)景，把基礎(chǔ)功能做到極致穩(wěn)定、流暢好用；三是強(qiáng)化端云協(xié)同架構(gòu)，重點(diǎn)優(yōu)化弱網(wǎng)、離線場(chǎng)景下的端側(cè)獨(dú)立運(yùn)行能力，保證全場(chǎng)景體驗(yàn)的一致性。

汽車是工業(yè)產(chǎn)品，最終要落地到千萬(wàn)用戶的真實(shí)用車場(chǎng)景中，脫離用戶需求的算力內(nèi)卷沒(méi)有任何意義，把技術(shù)聚焦到用戶可感知的體驗(yàn)上，才是產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的方向。

結(jié)語(yǔ)

在中國(guó)車企全面出海的浪潮下，全球各地的法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)規(guī)則與用戶習(xí)慣，正成為檢驗(yàn)座艙產(chǎn)品綜合能力的試金石。想要打造世界級(jí)AI座艙，不僅要深耕國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，更要實(shí)現(xiàn)全球范圍內(nèi)體驗(yàn)、安全、合規(guī)的統(tǒng)一交付。

當(dāng)行業(yè)褪去概念炒作與參數(shù)崇拜的泡沫，回歸安全底線、用戶體驗(yàn)與商業(yè)本質(zhì)，智能汽車才會(huì)真正進(jìn)化為值得用戶信賴的出行伙伴。這場(chǎng)關(guān)乎全球市場(chǎng)的產(chǎn)業(yè)變革，才剛剛拉開(kāi)序幕。