在智能电动汽车领域，自动驾驶技术一直占据着舆论的风口浪尖，而与之相辅相成的智能座舱系统却似乎总站在舞台的边缘。今天，我们就来深入探讨一下，到了2025年初，智能座舱技术究竟发展到了何种程度。
回顾历史，十年前，“互联网+”的热潮席卷中华大地，各行各业纷纷寻求与互联网的融合。十年后，随着DeepSeek的崛起，各行各业开始积极探索大模型的应用，希望通过“大模型+”或“+大模型”的模式，改进业务流程、服务模式、产品形态和功能实现，以期在激烈的市场竞争中脱颖而出，或在新领域里开创出一片新天地。
在众多行业中，汽车行业是真正实践大模型应用的少数几个行业之一，尤其是自动驾驶大模型方面，从视觉语言模型VLM到视觉语言动作模型VLA和世界模型WM，国内车企在智能驾驶大模型的赛道上不断加速前行。
然而，与自动驾驶大模型的迅猛发展相比，智能座舱大模型却显得有些滞后。尽管自动驾驶系统已经在城区场景下的平均接管里程上取得了显著提升，但用户在座舱内的体验并未发生太大变化。头部车企的语音识别和视觉感知能力虽然已有不错表现，但多模态信号的融合效果仍不理想，座舱对用户需求的理解依然停留在浅层次，只能被动响应用户的显性指令。
根据智能座舱的分级标准，目前的座舱仍处于L1感知智能阶段，距离L4全面认知智能还有很长的路要走。不过，值得注意的是，DeepSeek的出现为智能座舱的发展带来了新的契机。DeepSeek具备强大的推理能力，能够显著提升多轮对话和模糊语义识别能力，从而增强智能座舱在知识问答、娱乐助手等方面的表现。
在接入DeepSeek的节奏和策略上，传统车企和头部新势力车企表现出了显著差异。传统车企如吉利、东风、长安等迅速行动，而新势力车企如蔚小理则显得犹豫不决，目前仅有理想同学App官宣接入了DeepSeek。传统车企之所以动作迅速，是因为DeepSeek的免费开源和易部署特性能够在短期内帮助它们迅速提升座舱能力，为弯道超车提供有力技术支撑。
DeepSeek的推理成本相比同类模型大幅下降，意味着车企可以在云端以更低的算力满足更多用户需求，从而大幅降低部署成本。相信在消费者呼吁和成本倒逼下，蔚来和小鹏等车企也会陆续将DeepSeek接入自家车机系统。
然而，要实现智能座舱的“千人千面”个性化体验，还需克服诸多挑战。传统座舱系统的神经网络使用泛化用户数据进行训练，导致个性化不足。同时，当前主流的神经网络在部署后不具备学习能力，无法根据用户交互数据进行实时调整。因此，为了实现个性化服务，必须建立能够分析用户数据、学习用户习惯、实时调整参数的神经网络。
多模感知、逻辑推理、长时记忆是智能座舱最需要的三大能力。DeepSeek已经初步解决了逻辑推理的难题，但多模感知和长时记忆能力仍需车企继续努力。只有座舱大模型像人一样建立起记忆能力，才能在不断交互中读懂用户的真正需求。
