在9月17日举行的聚合智能产业发展大会(2025)全体大会上，斑马智行首席技术官司罗以《智能座舱从端侧智能到范式重构》为题发表主旨演讲，从产业视角剖析了智能座舱的技术架构与发展脉络，提出物理空间AI价值释放的核心路径。
智能汽车正成为Physical AI“压力测试场”
当前，AI成就多局限于网络空间，但物理空间的AI价值潜力更值得挖掘。司罗开篇点明核心判断，智能汽车作为Physical AI的重要载体，正成为具身智能的“压力测试场”。
他指出，智能汽车场景兼具三重核心特征：一是高复杂性，需融合语音、视觉、传感器等多模态输入，同时打通出行、办公、家庭等跨场景需求；二是高安全性，不仅要满足毫秒级响应要求，还需通过ASIL-D等工业强标认证；三是高商业价值，斑马智行已与行业伙伴合作落地800多万辆车，验证了技术规模化应用的可行性。
在司罗看来，智能座舱是智能驾驶之后，智能汽车对接用户体验与互联网AI生态的核心入口，已然成为兼具技术深度与商业价值的黄金赛道。
演讲中，司罗系统拆解了智能座舱的五层融合架构，清晰勾勒出技术落地的底层逻辑：芯片与算力层：以英伟达、高通及崛起的国产化芯片为核心，构成算力支撑基础；系统层：由斑马智行、华为等企业主导，通过操作系统、虚拟化、安全技术等提供高效系统级服务；大模型层：融合通用大模型与车载垂直领域大模型，重点解决车内多模态处理、数据安全与隐私保护问题；智能体层：承担中枢决策功能，精准识别用户需求并调度对应服务模块；平台服务层：基于自然语言交互实现AI原生服务直达，最终完成交互范式升级。
司罗强调，这五层架构并非孤立存在，而是环环相扣的有机整体，共同支撑智能座舱的技术迭代。
端到端+主动感知，智能座舱正经历范式重构
结合产业实践，司罗梳理出智能座舱的技术发展节奏：2024至2025年初为“验证期”，核心解决“大模型能否上车”的基础问题；2025年进入“应用期”，重点推进“智能体体系上车”，通过智能体的组织与规划实现实际服务落地；当前至2026年则迎来“重构期”，行业正从传统“流水线架构”转向“端到端模型”。
“传统流水线架构将声学处理、语音识别等模块拆分，效率低且易流失信息。”司罗解释，端到端模型可实现多模块一体化处理，已在斑马智行的实践中实现5倍人机交互速度提升，这为舱驾融合与多域聚合智能闭环奠定了基础。
更值得关注的是交互体验的升级方向。司罗指出，智能座舱正从“被动响应”转向“主动感知”：过去是用户发号施令，现在通过视觉、听觉传感器，智能助手能主动识别场景需求，从“听话的工具”升级为“贴心的伙伴”。
司罗透露，基于端到端架构与主动感知技术，斑马智行正推动车载智能座舱向万亿级商业市场迈进。未来的智能座舱不仅是出行工具的延伸，更会成为物理空间AI生态的核心枢纽。(中国经济网记者郭涛)
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