申报奖项:中国汽车新供应链百强
申报领域:智能座舱
申报技术:AI Agent
创新点:
以AI语音为中枢大脑，串联出行与娱乐两大核心场景，打造了互动播客、AI通话、萌宠壁纸、AI小游戏、停车场记忆等高频应用。
该方案的核心亮点在于其区别于传统的“遥控器模式”:真正听懂人话，而不是让人迁就机器；支持复杂意图的一键编排，无需用户自行拆解任务；座舱具备跨会话记忆，让用户体验不割裂；支持用户自定义专属座舱，并采用端云一体架构，可随算力持续进化。此外，全链路流式处理技术让AI通话体验逼近真人。
对于车企而言，AI Agent 能显著降低自研投入，帮助车企避免同时投入算法团队、训练数据、算力资源和车规适配这四大难题，无需从零开始。同时，它还能缩短技术窗口期，让车企快速跟上大模型迭代节奏，并规避量产交付中的常见风险。
对终端用户来说，这意味着告别功能孤岛与交互断层。中枢大脑可全局协调导航、车控、媒体等多系统，一句话完成多任务联动；全自然语言理解让用户开口即用，无需迁就标准指令；长期用户画像与跨会话记忆，确保上车即延续上次体验；联网 Agent 统一接入，可灵活扩展信息查询能力。
技术描述:
- 混合模型架构。采用多模态大型模型技术框架，构建端到云协同混合推理系统。底层通过车辆总线协议实现精准车辆数据收集及命令执行。中间层完成多模态数据的时空对齐与特征融合。上层依靠云端大模型进行复杂场景推理及长期记忆存储。终端模型将本地响应延迟降至一秒以内，同时确保系统在持续交互中更加智能。
- 多维用户画像。通过整合驾驶者生物特征、行为模式及环境因素(如地理位置)等多维数据，构建动态用户认知模型，创建个性化用户画像。时序分析引擎追踪用户行为演化规律，支持跨场景意图预测。这允许在通勤时段自动推送路线优化建议或智能推荐出行方案。
- 拟人化决策引擎。理解上下文场景和用户意图优先级，以生成拟人化的交互策略。决策引擎与车辆控制系统紧密相连。
覆盖通勤、休闲、工作等核心场景，例如:
- 智能驾驶管家
我们的智能驾驶管家实时监控驾驶员状态，检测疲劳或异常风险。识别到风险时，它会主动响应并建议休息站、播放音乐或调整车内照明，帮助降低危险。从简单的风险预警转变为主动的安全支持，提升了驾驶的安全性与舒适度。
- 自然语言车辆控制
我们的AI智能体利用自然语义分析及跨功能协同能力，精准捕捉用户需求，如改善车内空气质量、自动触发空调与净化系统等硬件设施的协同运作。从单一指令执行跃升为多任务场景式主动管理，提升了驾驶的便利性与安全性。
“金辑奖”由盖世汽车发起，秉承“发现好公司、推广好技术、成就产业人”的使命。2026年，第八届金辑奖以“中国方案向全球”为年度主题，聚焦汽车产业核心技术与创新赛道，寻找在中国市场形成、经过中国汽车产业验证，并具备全球复制价值的技术、产品、工程体系与产业协同能力。围绕真实问题、产业验证、全球适配与长期价值，金辑奖将依托盖世汽车32万家企业供应链数据库及产业研究能力，通过企业申报、产业数据和专家评审等多维度评价，发现具有产业价值与全球潜力的创新成果，并进一步沉淀为面向全球汽车产业的创新案例库。
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