从参数竞赛到场景理解，谁在定义智舱AI的下一阶段

当下，智能座舱的竞争正在发生关键转向。大模型上车后，智能座舱已从命令式交互迈入意图理解阶段，用户期待智舱AI能像与人交流一样自然。当智能化成为汽车产业的核心竞争力，一个长期被忽视的问题正在浮出水面：新能源车型的智能体验不断进阶，但燃油车是否还有可能突破智能化的“技术天花板”，却始终存在争议。

近日，上汽发布了旗舰轿跑MG7，这款10万级燃油车全系标配斑马智行元神智舱AI大模型，实现了从“听懂指令”到“理解意图、完成服务”的体验跃迁。这一落地案例，使燃油车首次具备与高阶新能源车型同台比较的智舱AI能力，也为行业提供了一个极具代表性的样本：燃油车智能新高度，究竟如何被实现？

在行业共识中，高阶智能体验往往优先出现在新能源车型上，这并非偶然。

相比新能源平台，燃油车在架构、算力与系统可扩展性上受限，复杂AI能力难以稳定运行；同时，燃油车平台往往经历多代演进，系统结构复杂，难以进行端到端重构，而大模型所依赖的正是系统级协同能力。

从商业判断的层面上，燃油车长期被视为生命周期逐步收敛的产品形态，高强度投入高阶AI并不划算。正因如此，行业中的智舱AI能力，长期集中于高价新能源车型，燃油车则更多停留在“功能够用”的阶段。

在这样的背景下，MG7的智能化路径显得尤为特殊。MG7并非以智能为唯一卖点，而是一款定位清晰、设计与驾控已经相对成熟的中型轿跑。在MG7上引入完整的智舱AI能力，本身就意味着更高的工程复杂度。

换句话说，这并非是一次概念展示，而是一项系统性工程——在算力受限、平台复杂、成本敏感的燃油车架构下，实现可长期运行、可持续进化的智舱AI。

在MG7上，斑马智行元神智舱AI大模型实现了开放式语音、多轮跨域理解和场景联动能力，用户无需精准下达指令，也不必频繁切换界面，即可完成复杂需求。这意味着，智舱AI的体验上限，正在从高价新能源车型中被解绑。

这一智能体验的实现，依靠的并非单点技术突破，而是一套系统能力的协同。拆解斑马智行的能力结构，可以看到三个关键支撑。

首先是底座能力。长期深耕操作系统，使其在算力调度、端云协同上的效率显著高于行业平均水平，这意味着在同样硬件条件下，元神AI可以跑出更复杂、更稳定的AI体验。

其次是模型能力。斑马背靠阿里集团，通义大模型的持续迭代使智舱AI在复杂语义理解、多轮对话和跨域推理上保持领先，这一点在GLUE、MMLU等多个国际通用评测榜单中已得到验证。

更关键的是服务生态。智舱AI不是只会聊天就行，而是要听懂以后能做事。斑马智行首席产品官蔡明用一句话概括了这一体验跃迁的本质——“听话、办事、全系标配”。斑马开放的生态系统，使得其围绕Agent构建了庞大的服务体系，决定了AI是否真的能形成闭环，而不是停留在理解层。

据蔡明介绍，斑马与阿里在MG项目上投入的产研人员达到上千名，资金投入数亿元，联合打造专属的智舱AI。他在采访中谈道，理想的智舱AI应该按照思考、感知、记忆三个维度去发展，最终实现“自然交互、自由服务、自主进化”，指向“No Touch, No APP”的终极体验。

全球权威机构IDC报告显示，从车控、车书、娱乐等7大高频场景评测，斑马在9家主流车企与智能座舱AI技术提供商中综合位列第一。此外，斑马首创的交互智能体系统、融合端到端架构、车载大模型模糊意图理解三大AI黑科技，获得中国汽车工程学会领先科技成果奖，从侧面验证了其在高频场景理解与服务闭环能力上的领先位置。

这些积累，使斑马在面对不同车型约束时，具备持续输出一致体验的能力。这也使其在当前阶段，成为少数能够在不同车型、不同约束条件下，持续交付高阶智舱AI体验的厂商之一。

从燃油车到新能源车，从主流价位到高端平台，斑马已经在不同条件下反复验证，当智能座舱进入以理解力和服务力为核心的阶段，所谓“智舱AI NO.1”，不再是营销口径，而是能力结构的自然结果。