智能座艙的理想樣本為何需要AI雲

智能座艙的進化：當汽車成為「懂你」的移動空間

若說智能座艙是未來汽車差異化的主戰場，那麼定義這一体驗的核心模型，便是品牌的「靈魂」。隨著AI技術深度融入出行領域，汽車正從傳統的交通工具，轉變為具備感知、理解與互動能力的智能移動空間。

回顧百年汽車發展史，從機械時代的馬力競賽，到電氣化時代的續航爭奪，競爭焦點不斷演進。特斯拉以一塊電池改寫遊戲規則後，續航成為新指標；而今AI浪潮席捲而來，智能體驗成為全新賽道。一旦自動駕駛逐步解放人類雙手，汽車將首次真正意義上蛻變為「可移動的生活空間」。

誰能更深刻地理解這個空間中的人，誰就能掌握未來。在這場變革中，那些深諳用戶思維、習慣數據驅動的團隊，展現出天然優勢——他們更懂得如何打造「懂人」的智能座艙。

產品基因的代際傳承：科技思維重塑汽車設計

理想汽車與阿里雲的合作，正是這種「產品基因」在AI時代延續的典範。理想創始人李想被視為中國最早一批頂尖的產品經理之一，其原生的產品思維已深深植入企業文化之中。正如阿里云智能集團AI汽車行業解決方案總經理霍健所言：「智能化的本質是模型與數據，這正是數位產品開發的核心範疇。」

理想空間AI團隊負責人江會星透露，團隊每週舉行AI周會與數據閉環會議，根據用戶反饋快速迭代功能。「這不像一家傳統車企，更像一家科技公司。」這種敏捷開發模式，使理想能在短時間內完成從問題發現到版本更新的全流程。

基於此哲學，理想做出關鍵判斷：「智能駕駛是剛需，真正的差異化在於『空間』——也就是座艙。」

當汽車從「工具」升級為「空間」，核心問題浮現：這應該是一個什麼樣的空間？理想的答案很明確——「家」。對用戶而言，「家」代表的是放鬆與舒適，是一種「鬆弛感」。

然而，實現這種體驗並不容易。霍健觀察到：「背後需要慢工出細活，每個細節都得精心打磨。」這也帶來一個矛盾：既要像互聯網產品般快速迭代，又要如工藝品般細緻雕琢。這看似悖論，卻正是產品驅動理念的精髓所在。

速度、深度與溫度：構建三維智能體驗

以一個簡單場景為例：乘客說「我感覺有點冷」。

傳統車輛只能被動執行調溫指令；而在理想智能座艙中，這句話觸發了複雜的認知過程。其自研車端大模型MindGPT需完成多重任務：識別說話者位置、感知車內環境、結合個人偏好歷史，最終判斷真實意圖——究竟是要調高溫度、開啟座椅加熱，還是調整風向？

這體現了AI的核心價值：從被動響應轉向主動理解。而實現這一跨越，需要「速度、深度、溫度」三者的協同。

速度：低延遲交互創造自然流暢體驗

在智能座艙時代，「快」不僅是性能指標，更是體驗基礎。阿里雲在雲棲大會上發布的通義Qwen3-Omni全模態模型，端到端音頻對話延遲壓縮至211ms，低於人類感知閾值（約300ms），讓對話幾乎無感停頓。

這得益於針對主流座艙芯片的深度優化：精度控制減輕計算負擔、數據壓縮降低傳輸開銷、智能預判提升響應效率。即使在算力受限的車載環境，也能逼近雲端表現。

深度：記憶系統賦予AI「長期人格」

真正決定體驗差異的，是模型是否「懂你」。這背後依賴強大的記憶能力，並採用「端雲協同」架構：車端負責即時感知與快速反應，雲端承擔深度推理與長期記憶。

霍健解釋，在「有點冷」情境中，雲端首先召回用戶過往溫度偏好，再交由車端綜合決策。「端側求快，雲側求準。」

理想建構了認知科學中的三層記憶體系：程序記憶（習慣自動化）、情景記憶（事件記錄）、語義記憶（本質理解）。支撐這套系統的是阿里雲Tair、Lindorm與圖資料庫（GDB）的組合：Tair實現快速向量檢索，Lindorm統一存儲海量日誌，GDB建構知識圖譜，支援類人語義推理。

據披露，該系統召回準確率達99.5%，平均查詢延遲僅2ms。正是這種極致效能，讓理想同學能像家庭成員一樣「記得你的喜好」。

溫度：技術與人性的融合

當速度保障交互流暢，深度確保理解精準，兩者結合才催生出真正的「溫度」。在「我感覺有點冷」的場景中，MindGPT於2ms內調取歷史偏好，系統綜合判斷後執行最貼近習慣的操作——這就是「家」的感受。

這種端雲協同模式，不僅定義了理想的产品體驗，也揭示了AI時代車企與雲服務商之間高效合作的新範式。

「靈魂」與「基座」：品牌自主性與技術底座的共舞

如果座艙體驗是戰場，模型就是品牌的靈魂。2023年3月，ChatGPT爆紅不久，理想便立項自研大模型MindGPT，僅用9個月走完從零到一的全過程。

但更重要的是持續迭代的速度。業界常說「AI一天，人間一年」，阿里通義系列近两年已發布超300個開源模型。垂直場景如何借力基座模型，實現高速進化？

江會星指出，關鍵在於掌握「後訓練」能力，尤其是「強化學習」。獎勵函數必須緊密貼合業務場景——例如停車繳費時輸入的車牌是否正確，或回覆內容是否符合結構化要求。唯有如此，才能告訴模型何謂「好」與「壞」，使其進化為符合品牌調性的智能體（Agent）。

他形象比喻：「我們已建立完整的大模型訓練流水線（pipeline）。一旦基座模型更新，即可快速接入——從數據準備、指令微調、設計獎勵機制，到效果評估，全流程自動化且模組化。」

這意味著新版本模型可在「以週為單位」完成升級、驗證與部署，無縫集成至「理想同學」，實現端到端快速迭代。這種敏捷閉環大幅縮短研發到落地的週期，讓用户体验持續高頻進化。

換言之，當理想掌握「烘焙配方」，基座模型的提升便能放大整體性能；而後訓練能力越強，基座模型的價值也越能充分釋放。這是一種能力的疊加效應，而非簡單替代。

理想擁有原生產品能力，清楚用戶所需體驗；阿里雲提供AI原生基礎設施，支撐技術落地。過去，阿里雲推動應用「天然生長」於雲上；如今，則讓智能成為產品與生俱來的能力。

「理想同學」的「懂你」，本質是一種AI原生的產品思維：AI不再是附加功能，而是體驗的基礎設施。

當智能座艙有了「靈魂」，產品力遇上AI原生底座，我們正在見證一種新型態「移動智能體」的誕生。理想與阿里雲的合作，或許正是這個黃金時代最重要的序章。