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AI座艙
具備跨汽車電子、AI智能、網聯生態等領域的綜合交付能力
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業務挑戰
同質化嚴重，品牌溢價能力降低
當前智能座艙市場，產品功能呈現趨同趨勢。車企研發多聚焦于硬件參數升級，對用戶個性化需求挖掘不足，使得消費者對品牌認知不足，品牌溢價能力難以提升。同時也導致研發投入與市場回報沒有達到預期，因此亟需通過 AI 技術重構產品邏輯，打造差異化體驗。
交互模式僵化，用戶體驗割裂
目前智能座艙的交互多依賴固定指令和中心化應用，用戶需主動適配系統邏輯，而非系統主動理解需求。同時，不同功能模塊間數據不互通，座艙僅僅是功能的堆砌，用戶在切換場景時需重復操作，體驗碎片化，難以形成 “人車合一” 的沉浸感。
生態協同不足，服務價值受限
目前車企的座艙生態布局存在封閉性，與開發者、第三方服務平臺的合作缺乏標準化接口，導致應用場景單一，難以滿足用戶多元化需求。此外，不同品牌座艙系統的生態壁壘明顯，開發者需為不同車型重復適配，制約了生態的豐富度與創新速度。
方案優勢
靈活適配、延展性強
翌擎AI座艙對硬件依賴度低，可輕松兼容多樣設備環境。同時支持自由選擇大模型，能根據車企需求靈活切換主流模型，滿足從基礎交互到復雜場景的多元需求。
獨立性強、安全性高
不依賴單一模型廠家，通過對多模型的兼容，讓車企始終掌握技術話語權，避免被綁定。在數據安全方面，實現數據隔離脫敏，全面筑牢信息防護屏障。
經濟性高、降本增效
通過輕量化部署減少初期投入，無需更換硬件即可實現 AI 功能上車。同時，端云協同架構進一步優化成本，實現降本增效。
亮點功能
大模型應用APP
車載智能體應用商店：
1）僅調用車內非控制域硬件，以車機APP形式快速實現AI 模型上車。
2）聚合300+預置智能體，覆蓋出行、娛樂、辦公等場景。
3）語音助手+內容平臺為核心，支持多輪對話、情感反饋、場景化服務推薦。
深度融合多場景大模型
1）通過中臺整合車端實時數據、用戶畫像及AI模型，實現精準服務。
2）基于多模態理解引擎與垂直領域知識增強，串聯汽車產品生命周期，豐富服務場景。
3）整合第三方資源，支持移動端&車機端智能體同步，構建 “人 - 車 - 生活” 服務生態。
端云協同大模型
1）更經濟：降低計算占用、通信及模型使用成本，車端算力需求降低60%，云端TCO（總擁有成本）下降40%。
2）更快速：減少延時與提升響應，語音交互端到端延遲<300ms（純云端方案約500ms）。
3）更安全：隱私保護與冗余設計，足GDPR/CCPA，數據泄露風險降低90%。