AI在座舱的应用研究：AI服务更全面、更便捷、更精细

佐思汽研发布《2026年AI在座舱的应用研究报告》。

2026年上半年，座舱AI功能完成从被动响应到适时主动、从单点功能到服务闭环、从重云端到重端侧等多个维度的初步升级，随着Agent功能进一步增强，用户对座舱AI能力评价标准也发生变化：不再看谁接入的模型实现了更先进的指标，而是看谁的座舱AI系统能真干活、守隐私、看眼色、懂需求。

用户对实际体验与效果的重视，正倒逼座舱AI沿三条主线同步升级——更全面、更便捷、更精细。

更全面：从"功能"整合成"系统"

2025年，座舱AI定位于“功能”，聚焦不同的垂域场景，能够根据用户指令，完成单次服务。

2026年，主流旗舰车型的座舱AI服务更加“系统化”，支持通过中枢大模型/Agent，统筹调用原本非常零散的非安全类AI应用功能，在影音娱乐、行程辅助、本地生活服务等垂直场景实现服务闭环；部分座舱产品甚至能够依据自主规划，分步完成多个任务，大大拓宽了AI服务的场景范围，提升用户体验，并为座舱AI的迭代升级打下基础。

其中，AI层面的跨域融合是AI服务更"全面"的技术底座，部分车企的布局已经落地：

以吉利的“舱驾融合超级智能体”为例，极氪8X的超级Eva接入以世界行为模型(WAM)为核心的整车AI架构，支持全时全模态感知、深度思考决策、全域调度（协同座舱、驾驶、底盘、动力等）等功能，并能够自我反思进化，越用越顺手。

在场景上，超级Eva不仅打通车内外生态，实现日常琐事“开口即办”（例如在车内通过语音直接帮忙点餐、订酒店、处理工作信息），还能够协同千里浩瀚G-ASD 4.0实现车辆的自动驾驶与领航，从“智慧的副驾”蜕变为“可靠的主驾”，进一步拓展了AI服务场景范围。

以智己的IM ULTRA AGENT 1.0为例，通过IM FUSION NOVA舱驾一体全域融合智能架构，智己座舱AI系统能够跨域联动IM AD ZETA和全线控灵蜥数字底盘，实现途中随意变换目的地等功能，同时落地在影音娱乐、生态互联、个性互动等非安全类场景完成用户指令解析与服务闭环。

更便捷：少说话，多做事

便捷的核心指标是看用户为了得到最终结果需要付出多少操作。

2026年，用户对AI应用效果的感知更为直接：少说一句、少点一下、少等一秒，体验就上一个台阶。因此，2026年的座舱AI，更需要压缩用户获得服务的"摩擦力"——交互方式更直接、交互步骤更少、响应速度更快，通过借助更精准的语音ASR技术、更智能的AI算法规划与更人性化的工作流设计，做到“少操作，少跳转”，实现“一句话完成多个指令”。

以“接孩子并导航回家的路”这个场景为例：

过去：先捋清楚接孩子的地点A→对话"打开导航" → "您要去哪里？" → "A地点XX路" → "已为您规划路线"，三句话办一件事。

现在：直接说"接孩子"，AI根据记忆库的数据，自动补全目的地并规划路径，一句模糊指令可以办三件事。

场景示例：单句综合指令的执行功能

来源：佐思汽研

以东软OneCoreGo 7.0全球车载智能出行解决方案为例，该方案通过“多合一”的子方案设计，更加全面、便捷地提供AI服务，不同应用场景功能的多步操作均可由单一指令通过跨智能体协同技术进行落地。

实现座舱AI便捷性的关键之一是落地多Agent协同标准协议与统一调度框架，同时配套端云协同的部署环境，通过统一的Agent通信、编排、执行协议，解决跨域Agent的互操作问题。

以弋途科技的MCP-Agent框架为例，该方案将续航检测、商户筛选、路径规划、支付等拆成独立智能体，不同智能体通过MCP标准化协议相互协同——如用户说"点杯减脂咖啡"，系统可以在几分钟内跑通从选品到下单到导航全链路。

MCP Agent 借助上下文窗口优化技术与记忆模块，可连贯承接用户多轮需求变更（如点咖啡时从选品到修改杯型、调整取餐地址），无需重复解释背景信息；依托标准化协议实现跨服务协同，像 “还有半小时到公司，帮我找几款减肥的咖啡” 这类复杂需求，能自动联动续航检测、低卡商户筛选、路径规划等服务，一句话即可完成，避免传统需切换多 APP 操作的繁琐，大大提升用户使用AI服务的便捷程度。

弋途科技的MCP-Agent框架的价值与特点

来源：弋途科技

相比之下，东软配套的NAGIC.AI方案也内置不同场景的子Agents，但多 Agent 协同完整机制由 Router、HCP 混合大模型中枢、Memory 记忆模块、Function Call 工具链等模块相互协同完成，包括由 Router 解析用户模糊意图、分配对应场景 Agent；由Memory 记忆模块共享记忆池、实现跨 Agent 意图补全；再由 Function Call 配合每个 Agent 调用底层车机硬件能力（导航、ADAS、座舱 IVI、多媒体等）。

此外，东软NAGIC.AI采用“分布式+集中式”双轨并行方案，基于标准化接口与统一的Inference Framework，实现不同算力平台（高算力芯片/中端平台）、不同系统（Linux/QNX/AutoSAR）的分层适配，同时内置HCP（异构计算平台）、AI Plugin Service Layer，为功能模块提供了标准化接入与扩展能力。

东软 NAGIC.AI 软件产品架构