2025年9月11日，在歐亞汽車創新論壇（IAA Mobility 2025官方活動）上，深圳佑駕創新科技股份有限公司副總裁楊一泓指出，當前智能座艙存在功能碎片化、設計理念局限、缺乏情感理解等痛點。大語言模型成為轉折點，其具備多模態融合、主動挖掘需求、支持個性化定制、實現場景化理解與服務、持續進化等優勢，基于此佑駕創新推出新一代座艙大模型智能管家BamBam。

佑駕創新對車載大模型定位為“更貼近人類的交互伙伴”，采取“大模型與小模型協同”策略，讓座艙AI跳出工具屬性，成為會觀察、思考、陪伴的智能管家。座艙AI的未來，不是更復雜的功能，而是更懂人的智能，BamBam以用戶為核心，帶來更值得信賴、更安全、更懂你的沉浸式座艙體驗。

楊一泓｜深圳佑駕創新科技股份有限公司副總裁

以下為演講內容整理：

深圳佑駕創新科技股份有限公司成立于2014年，目前員工規模已超過600人。公司總部位于深圳，在北京、上海等地設有分支機構。自2018年起，我們開始推進商業化進程；2019年，作為業務體系的重要組成部分，智能座艙相關核心業務板塊獨立運營，形成了更具專業性的業務架構。當前我們的核心技術以全棧自研為根基，硬件軟件協同落地，覆蓋從輔助駕駛到高階智駕，再到艙內的全場景需求。

作為國內車載智能領域的供應商，在大規模技術落地應用后，我們發現當前智能座艙存在一些普遍痛點。

首先，現有AI功能多為單點設計，雖然概念豐富，但實際體驗卻因功能碎片化而變得復雜。例如當車內有多人乘坐時，用戶往往難以在充滿信息的觸控菜單中快速找到所需功能，操作流程反而比物理按鍵更繁瑣。

第二，由于汽車行業開發周期限制，許多功能在量產前就已確定，這導致功能可用性更多取決于設計理念而非技術成熟度。比如曾有客戶要求研發吸煙檢測功能，一旦檢測到吸煙就自動降下車窗。這個設計初看合理，但當用戶在雨天駕駛時，就會感到這一功能的局限性。

第三，當前AI技術雖能輸出大量信息，但卻缺乏對人類情感的真實理解。這正是邊緣計算日益重要的原因——，要提升車載體驗，必須從被動響應轉向主動服務。我們認為AI技術需要從感知智能進化到認知智能，不僅要檢測物體和行為，更要理解情緒、分析習慣并提供適時服務。

大語言模型的出現正是轉折點。相比小模型，大模型具備諸多優勢。一是大模型具備多模態融合能力，能讓感知與理解更精準。通過整合視覺、語音、車輛狀態等多維度數據，大模型可以更全面地掌握駕駛員與乘客的行為邏輯，進而提升場景理解能力，更準確地捕捉用戶的潛在需求，分析復雜場景下的用戶意圖。

其次，大模型能主動挖掘用戶需求。很多時候，用戶自己也不清楚AI能為他們帶來什么，甚至不知道自己的真實需求是什么，而大模型可以通過分析多場景下的車輛數據，主動發現并挖掘這些潛在需求。

第三，大模型支持個性化服務定制。以“吸煙行為檢測”這一功能為例，大模型具備動態調整執行邏輯的能力，如果產品經理最初設定的邏輯是“檢測到吸煙就自動降窗”，而用戶反饋“不喜歡這個功能，不要再觸發”，那么下一次系統就能理解用戶意圖，調整執行方式——這正是我們期望的未來座艙體驗。

第四，大模型能實現場景化理解與服務。這一點至關重要，因為我們不希望“單點功能”讓整體體驗變得碎片化、復雜化。我們理想中的服務是“隱形的”，系統在后臺默默理解需求，無需用戶過多操作就能提供支持，而大模型恰好能實現這一點。

此外，大模型具備持續進化的能力。在用戶使用過程中，大模型能不斷學習、優化，為未來更智能的座艙體驗奠定基礎。基于此，我們推出了新一代座艙大模型智能管家BamBam。

我們對車載大模型的定位是“更貼近人類的交互伙伴”，它能觀察場景、理解邊界，既具備情感計算能力和“讀懂情緒”的EQ，又能通過溝通明確需求并執行動作。不過，我們并不認為要完全替代小模型，小模型在特定場景如單一功能快速響應、特定領域精準計算中仍有優勢。因此，我們的策略是“大模型與小模型協同”，結合兩者優勢實現最優性能，同時更注重突出系統的“情感化交互能力”。

我們希望車載大模型能具備更高的推薦精準度，理解每個用戶的獨特性，為不同用戶提供個性化建議；同時，我們堅持端側部署，并結合大模型的持續學習能力。這樣做有三個核心優勢，一是能更好地保護用戶隱私；二是能減少對網絡連接的依賴，避免因等待網絡響應而延遲服務；三是能在端側記錄用戶的使用習慣與偏好，讓每一輛車都能適配用戶，形成獨一無二的座艙體驗。

同時，我們也尊重用戶的個人喜好。一方面，我們會基于單個用戶的使用數據挖掘習慣、提供專屬服務；另一方面，我們也會結合多用戶的共性需求，為企業客戶提供定制化的行業解決方案。