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1.1智能座舱多模态Al大模型的概念和背景
1.2多模态Al大模型对于智能座舱的重要性
1.3多模态Al大模型在座舱领域的生态图谱
中国多模态Al大模型在座舱领域的产品现状分析
2.1合作研发类座舱大模型产品上车情况及案例分析
2.2自主研发类座舱大模型产品上车情况及案例分析
2.3智能座舱多模态Al大模型的产品功能梳理
智能座舱Al功能需求优先级及开发性价比评估
3.1智能座舱多模态Al大模型功能的用户需求优先级分析
3.2智能座舱多模态Al大模型功能的开发性价比分析
中国多模态Al大模型在座舱领域的未来趋势洞察
4.1中国多模态Al大模型在座舱领域的技术趋势洞察
4.2中国多模态Al大模型在座舱领域的产业趋势洞察
4.3中国多模态Al大模型在座舱领域的产业规模预测
4.4Deepseek赋能下中国智能座舱Al大模型变化趋势;
中国多模态Al大模型在座舱领域的未来趋势洞察
4.1中国多模态Al大模型在座舱领域的技术趋势洞察
4.2中国多模态Al大模型在座舱领域的产业趋势洞察
4.3中国多模态Al大模型在座舱领域的产业规模预测
4.4Deepseek赋能下中国智能座舱Al大模型变化趋势;;;;;
屏上堆满了各种功能选项,让人眼花缭乱,这不仅提高了用户的使用难度,也阻碍了用户体验的提升。
然而,多模态Al大模型的应用为智能座舱带来了新的解决方案。它通过更简单、流畅的人车交互方式,将多种功能进行统一调度和管理。用户无需逐个操控各个功能,只需与Al简单交互即可满足需求。同时,座舱功能设计也正在做减法,逐步向功能分类简化、操作简化方向发展。
亿欧智库:智能座舱在Al大模型的加持下趋向于功能精简、操控简单;;
中国多模态Al大模型在座舱领域的未来趋势洞察
4.1中国多模态Al大模型在座舱领域的技术趋势洞察
4.2中国多模态Al大模型在座舱领域的产业趋势洞察
4.3中国多模态Al大模型在座舱领域的产业规模预测
4.4Deepseek赋能下中国智能座舱Al大模型变化趋势;
FLOW·源大模型
侧重端云一体化
与多模态交互;;;;
NOMIGPT;
蔚来智能系统升级至「Banyan3」版本,为智能座舱中Al能力的应用注入了强大动力,成功构建了全新的NOMIGPT架构。
在这一架构的赋能下,NOMIGPT的认知中枢大模型能力得到了显著提升,实现了高度拟人化的交互体验。同时,蔚来引入NOMIAgents多智能体框架,重构座舱的认知与任务处理能力,推动座舱体验从单点功能向主动智能进化。
亿欧智库:蔚来MOMIGPT架构与智能座舱Al大模型功能应用;
感知用户信息
声音
手势
图片多模态
视频;;;
中国多模态Al大模型在座舱领域的未来趋势洞察
4.1中国多模态Al大模型在座舱领域的技术趋势洞察
4.2中国多模态Al大模型在座舱领域的产业趋势洞察
4.3中国多模态Al大模型在座舱领域的产业规模预测
4.4Deepseek赋能下中国智能座舱Al大模型变化趋势;
用户未曾预料到的产品功能
如果缺失,用户不会不满意
如果具备,用户满意度会显著增加
用户能够明确提出希望产品具备功能如果缺失,用户会非常不满意
如果具备,用户满意度会增加
用户不在意的功能
无论是否提供,用户满意度都不会变化
用户认为产品必须具备的基本功能如果缺失,用户会非常不满意
如果具备,用户也不会特别满意,只是认为这是理所当然的
用户不希望产品具备的功能
提供这类功能用户满意度会下降不提供功能用户满意度会上升;;;;;
疲劳驾驶监测
危险动作监测
儿童座椅安全监测
Al交通标识识别
健康监测
主驾自适应调节
Al沿途风光识别;
中国多模态Al大模型在座舱领域的产品现状分析
2.1合作研发类座舱大模型产品上车情况及案例分析
2.2自主研发类座舱大模型产品上车情况及案例分析
2.3智能座舱多模态Al大模型的产品功能梳理;;
视频
其他;;;;
技术方法;
在多模态Al大模型快速发展和智能座舱硬件加速迭代的推动下,智能座舱逐渐从感知阶段迈向认知阶段,实现从功能堆叠到少即是多的智能化转变。车企和科技公
司作为智能座舱生态的核心,通过合作研发和自主开发,加速多模态Al大模型的落地。传统车企多与科技公司合作,实现生态互补;而新势力车企则倾向于自主研发,构建数据和产业链闭环。多模态Al大模型通过识别、监测、用车服务和关怀服务等功能提升用户体验。当前,用户对驾驶安全和出行效率的诉求尚未得到