这份白皮书由科大讯飞联合中国汽车工程研究院、重庆大学、同济大学共同推出，核心结论就是智能座舱已经告别比拼屏幕数量、语音单项功能的阶段，全模态座舱不等于把语音、视觉、手势简单叠加在一起，而是依靠大模型搭建端云协同体系，融合人的状态、车辆数据、车内外环境、对话上下文，形成感知、理解、规划、执行、反馈的完整闭环，把座舱从被动接收指令的工具升级成能读懂隐含需求、自主安排任务、拥有记忆、懂得把握交互分寸的出行智能体，同时白皮书还拿出国内第一套完整的全模态座舱测评框架，指明最终朝着 AI‑Car 整车智能体演进的路线，也把隐私授权、跨域协同、记忆治理当成落地过程里必须优先解决的工程难题。现在市面上很多车型虽然同时带上多种交互方式，但各个交互通道互相独立，传感器的数据没法同步对齐，遇到模糊口语、复合需求的时候理解很容易出错；另外行业之前缺少统一的体验标尺，只能测试功能能不能触发，很难评估意图理解、任务编排这类软性体验，加上采集乘员信息带来的数据合规压力，这三点就是当前全模态座舱落地最主要的阻碍，所以白皮书先确定五大核心特质，再配套整套技术架构和测评方法，给车企、零部件厂商和科研机构一套可以参考的落地路径。整套落地推进的思路分成四个主要步骤，第一步先完成多源感知打通，把舱内摄像头、麦克风、车身传感器、环境感知设备的数据做时间和空间对齐，实现上车、行车、驻车全时段感知；第二步部署端云协同架构，把低延迟、隐私敏感的识别和控制留在端侧，复杂长任务推理交给云端，保证断网的时候基础交互还可以正常使用；第三步上线长效记忆和共情交互模块，所有用户习惯记录都需要用户主动授权，同时提供修改、删除、遗忘的入口，让座舱判断什么时候主动说话、什么时候保持安静；第四步接入标准化测评体系，用七大维度加上全旅程场景矩阵持续迭代优化，最后再慢慢打通智驾域、底盘域，走向整车智能。综合来看，这份白皮书最重要的价值，就是给整个行业定下全模态座舱的共识标准，告诉大家未来座舱竞争的重点不在硬件堆砌，而在自然交互、自主任务处理、持续进化能力，后续车型的体验差距，也会集中出现在这些看不见的智能能力上面，而不是屏幕、喇叭这类看得见的硬件。
一、全模态座舱五大核心特质
- 全时全域感知：覆盖上车前、行驶途中、停车驻车完整出行周期，不只盯着座舱内部，同步采集人员、车辆、外部环境信息。
- 自然意图理解：不再只认固定关键词，可以听懂省略表达、随口的模糊诉求，支持多轮对话，读懂话背后真实想法。
- 自主规划与办事：用户只给出最终目标，系统自动拆分一连串操作，联动导航、空调、座椅、影音等多项功能，不用一条一条下达指令。
- 长效记忆与进化：在用户授权前提下保存出行偏好，能够持续更新习惯，同时配套完整记忆管理机制，支持删除或者清空记忆。
- 共情交互与分寸感：识别用户情绪和当下意愿，主动控制交互节奏，不会频繁弹窗、插话打扰驾驶员和乘客。
二、核心技术架构
整套架构是以大模型作为核心的端云协同方案，不同模块分工明确。
| 模块 | 主要职责 |
|---|---|
| 端侧感知决策引擎 | 本地实时感知、多模态识别、快速车控，保障弱网、离线可用，保护敏感隐私数据不上传 |
| 云端智能决策中枢 | 复杂推理、长上下文理解、多任务规划、外部服务调用，负责模型深度优化 |
| 长效记忆进化系统 | 记忆存取、检索、更新、遗忘，区分不同乘员，避免不同用户记忆互相干扰 |
| 共情交互技术 | 识别乘员情绪、注意力状态，自适应调整语音、画面交互方式 |
| 座舱跨域协同机制 | 打通座舱、智能驾驶、车身底盘各个域，把用户需求转化成全车联动动作 |
| 端云协同进化闭环 | 端侧回传脱敏使用反馈，云端更新模型，通过 OTA 下发到车端持续迭代 |
三、七大维度测评框架
白皮书搭建的测评框架一共七个维度，覆盖交互完整链路，同时搭配 “用车场景 × 旅程阶段 × 体验域” 三维测试矩阵，划分基础、进阶、高阶三种任务难度，尽量贴近真实开车环境，而不是实验室理想条件。
- 听清：嘈杂行车环境里唤醒、语音识别准确率
- 看懂：乘员状态、舱内外环境感知识别精度
- 理解：模糊语句、隐含诉求、多轮上下文识别，无效请求拒识能力
- 连接：打通整车控制、第三方服务、IoT、各类智能体
- 执行：多任务完成率、交互步骤精简程度、端到端响应速度
- 表达：语音合成、生成内容质量、视觉交互、人设稳定度
- 进化：记忆新增、更新、遗忘、多用户隔离的能力
四、演进路线
全模态座舱属于过渡阶段，长远目标是 AI‑Car 整车智能体。到这个阶段，智能不再局限座舱内部，整车各个域全部打通，用户只需要提出出行目标，车辆自动统筹路线规划、辅助驾驶、座舱舒适调节、自动泊车、目的地配套服务，全程保留人工接管入口，安全、权限、隐私边界始终可控，汽车从一堆硬件的集合，变成面向完整出行生命周期的移动智能空间。
五、产业现存挑战清单
- 多模态数据融合难度高，不同传感器数据很难做到同步对齐，复杂场景容易误判
- 产业链缺少统一接口标准，跨域打通开发成本很高
- 长效记忆、用户画像带来隐私风险，授权、记忆管理流程设计复杂
- 端云算力分配不好平衡，想要低延迟就要牺牲推理能力，复杂推理又依赖稳定网络
- 测评落地成本偏高，想要大规模批量测试，还需要配套自动化测试工具
【相关 FAQ】
问题 1：这份白皮书里面提到的全模态座舱，和普通多模态智能座舱差别在哪里？
回答 1：全模态座舱的核心不是把语音、视觉、手势等交互方式堆在一起，而是依靠大模型实现多源信息融合，形成完整的感知执行闭环，拥有意图理解、自主任务编排、长效记忆、共情交互能力；市面上常见的多模态座舱大多只是多个独立交互功能简单叠加，各个通道互不联动，只能执行固定指令，达不到白皮书定义的全模态座舱标准。
问题 2：按照这份 2026 智能网联汽车全模态座舱白皮书，全模态座舱未来最终会演化成什么形态？
回答 2：按照白皮书给出的演进路径，全模态座舱只是中间形态，最终会走向 AI‑Car 整车智能体，智能能力不再局限座舱内部，打通智驾、底盘、车身全部域，整车作为统一智能体完成整套出行任务，同时守住安全和隐私权限边界。
问题 3：想要实现白皮书定义的全模态座舱，必须优先解决什么隐私相关问题？
回答 3：白皮书明确要求所有长效记忆、用户偏好记录都建立在用户主动授权基础上，必须配套记忆修改、删除、遗忘功能，做好多用户记忆隔离，严格管控乘员状态、出行数据采集与传输，避免敏感信息泄露。
问题 4：这份白皮书提出的全模态座舱测评框架，和传统座舱测试有什么不一样？
回答 4：传统座舱测试大多只检查单项功能能不能正常触发；这份白皮书的全模态座舱测评框架包含七大维度，同时搭配全旅程场景三维矩阵，重点评估意图理解、多任务编排、交互分寸、持续进化这类软性体验，方便不同车型横向对比体验水平。
【参考资料】
[2026-11-10]（2026 智能网联汽车行业全模态座舱白皮书）电子工程专辑
[2026-11-06]（《智能网联汽车全模态座舱白皮书 2026》正式发布）新浪财经
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