2026成都车展主流车载AI智能体评价报告-facecar

2026成都车展主流车载AI智能体评价分析报告01/车载AI智能体市场发展04/主流车载AI智能体总体对比与分析06/2026成都车展/AlAgent盘点车载AI智能体市场发展商、座舱方案商及大模型服务商的全产业链综合能力评AIAI>¥3000亿2030年市场规模预测值>¥3000亿2030年市场规模预测值预计年均复合增长率(CAGR)达21.9%,¥1290亿2024年国内智能座舱市场规模较2020年(442亿元)实现近3倍增长，市场体量稳步扩容，成为汽车智能化最大的细分市场之一。核心观点：车载核心观点：车载AI智能体并非独立赛道，而是深度依附于智能座舱生¥66.1-75亿2030年多模态Al大模型座舱市场规模预测作为座舱智能化的高阶形态，AI智能体将成为市场价值增长的关键细分领域，预计渗透率将随算座舱域控制器装配率(1-10月)AlAl大模型装配率(爬坡期)截至2025年6月数据，预计年底突破20%,智能化体验进入从“可用”到“好基础座舱前装标配率(2025E)中国乘用车市场数据，智能化配置已成车型基础门槛，消费者接受度极高。随着座舱硬件与系统底座的规模化铺开，行业的核心矛盾已发生根本性转移。竞争焦点从过去题。未来的竞争将不再仅仅是硬件参数的比拼，而是聚焦于大模型的场景理解力、多模态交互的自然度以及智能体的主动服务能力，用户体验将成为车企智能化差异化竞争的关键分水岭。Source:综合企业财报、行业研报及公开数据整理，2025-2026核心洞察：车载AI智能体市场已突破单一车企的竞争范畴，演变为车企自研、Tier1供应商、Al大模型厂商、座舱OS/AIBox方案商及科技巨头共同参与的全产业链生态竞争格局。核心落地产品样本其中可进入核心横评池的已有量产或明确落地产品约14个，包括核心落地产品样本其中可进入核心横评池的已有量产或明确落地产品约14个，包括百度Apollo、腾讯智慧出行、阿里斑马等科技企业以技术赋能者身份深度参核心洞察：智能座舱供应链已形成显著的国产主导格局，语音交互、座舱域控、底层OS及Al计算平台等关键环节的市场份额持续向头部企业集中，产业集中度进一步提升，强者恒强的马太效应凸显。ADAYO华阳通用·2025年市场份额·装机量达429万套，紧随其后·2025年市场份额行业·2025年市场份额·装机量达818万套，稳居第一·装机量46万套，稳步增长J.D.PowerJ.D.Power2025中国汽车智能化体验研究显示：中国汽车智能化创新指数升至588分，较2024年增加38分；市场深度指数升至275分，增加80分。但科技配置质量抱怨量大幅上升，智能化功能的可靠性与用户体验成为新痛点。2025华舆奖智能座舱车型平均2025华舆奖智能座舱车型平均得分622/1000,优秀车型接近700分。用”占比升至36%,交互设计与用户认知存在明显鸿沟。腾讯已服务超过100家车企及出行科技公司；腾讯智能座舱解决方案累计搭载车辆超过1800万辆；与40多家火山引擎700万+辆700万+辆搭载豆包大模型的智能汽车数量突破700万辆，实现了模型能力与车载场景的规模化深度融合落地。截至2025年底合作车企超30家，覆盖截至2025年底合作车企超30家，覆盖车型达188款，累计出货量近550万Source:综合企业财报、行业研报及公开数据整理，2025-2026核心洞察：尽管行业对车载AI智能体的宣传口径高度趋同，但终端用户的真实体验却呈现显著分化。当前用户的核心痛现实痛点：基础薄弱识别准确率受环境干扰大，对复杂指令、口语化表达的理解能力有限，且现实痛点：基础薄弱识别准确率受环境干扰大，对复杂指令、口语化表达的理解能力有限，且缺乏上下文记忆，导致高频场景下的交互体验依然生硬割裂。行业趋势：实用至上行业趋势：实用至上“功能好不好用”,回归到解决用户真实用车场景中的高频需求，而非简单用户认知：价值回归据J.D.Power研判，智能化进入第二转而聚焦系统的流畅度与功能实用性。体验优化取代配置堆砌，成为车企赢得市场的关键抓手。政策指引先行(2025)《2025年汽车标准化工作要点》提出：推进智能座舱功能评价、交互安全、生物滞留监测等标准研制，并开展车用人工智能标准预研。体系痛点洞察(2026)2026年发布的汽车智能座舱团体标准体系研究指出，行业存在标准滞后、标准分散割裂，多模态交互、座舱大模型、数据安全、场景测评等核心标分级标准落地(国标发布)《人工智能终端智能化分级第7部分：汽车座舱》GB/Z177.7-2026已发布，为汽车座舱AI智能化分级提供标配装配率¥7亿+2025年多模态33个核心观点：车载AI智能体的评价重心，需从单纯考核「功能数量」,转向全链路的「真实任务体验」与「场景价值交0102场景覆盖与服务价值能力从单点功能向「人-车-场」一体化延伸，深度绑定出行全场景，创造超越代步的生活服务价值。多模态感知与认知能力融合视觉、语音、触控等多维输入，精准识别用户情绪与环境变化，实现对用户意图的深层理解。具备自主规划与分步执行能力，能够动态应对突发状况，确保复杂用车任务的完整闭环与结果交付。千面的专属用车记忆。打破机械指令式交互，实现类人际的自然对话与情感共鸣，构建平等、信任的协作式人机关系。千面的专属用车记忆。打破机械指令式交互，实现类人际的自然对话与情感共鸣，构建平等、信任的协作式人机关系。生态融合与持续进化能力使用时间持续增值。06打通车内外服务壁垒，支持OTA模型迭代与能力升级，让智能体验随使用时间持续增值。稳定性是当前用户体验的最大短板。功能表现指数预警稳定性是当前用户体验的最大短板。功能表现指数预警四年以来的首次下降，揭示了“重堆砌、轻体验”的行业模式已触及天花板。48%658分技术应用持续丰富，但用户体验的“质”并48%全场景覆盖度全场景覆盖度覆盖导航、泊车、娱乐、补能及生活服务等核心用车场景，构建无死角的服务生态闭环。复杂需求理解复杂需求理解具备对连续任务、多模态指令及复杂场景的深层语义理解，打破传统单一指令的交互局限。服务价值创新服务价值创新超越指令执行，主动预判用户潜在需求，创造个性化、情感化的增值服务与体验惊喜。基于MoLA2.0架构与千亿级参数多模态大模型，定义为“全场景跨域交互的座舱智能体”。它不仅能理解复杂指令，更能用自然聊天方式串联出行规划、娱乐、点餐等需求，实现从被动响应到主动服务的质变。多模态输入融合多模态输入融合突破单一语音交互，深度融合视觉识别、手势感知与语义理解，构建全方位突破单一语音交互，深度融合视觉识别、手势感知与语义理解，构建全方位的人机交互感知网，消除信息盲区。车境状态协同车境状态协同关联车辆实时数据(车速、能耗、故障)与外部环境(天气、路况、POI),为用户需求提供场景化的决策支撑。场景化认知推理场景化认知推理基于长程上下文记忆与复杂语义解析，实现从被动响应到主动服务的跨越。小鹏G7配置表显示，其AI天玑系统支持VLM,包含“全场景智能体、全场景自由对话、个性化主动服务、OMS全舱视觉感知”;同时支持四音区识别、声源定位、本地对话、连续对话和并行指令。复杂任务拆解复杂任务拆解将包含多目标、多约束的用户需求，自动解析并拆解为逻辑连贯的子任务序列，明确执行优先级与依赖关系。基于车辆状态、环境信息与实时数据，动态选择最优执行路径与方法，而非仅执行预设指令。跨域资源协同跨域资源协同打破车机功能、第三方应用与云端服务等多模块的协同调度与资源整合。主动感知与预测主动感知与预测基于环境与用户状态，主动触发提醒或服务建议，超越被动响应模式。持续存储并更新用户偏好、行为模式与场景习惯，构建可进化的用户画像。动态策略适配动态策略适配根据实时情境与记忆数据，动态调整服务优先级，实现服务的场景化适配。基于超375万辆车的真实运行数据，构建端侧多模态感知、记忆协同与情感表达三大核心引擎。实现端侧响应<1.6秒、车内目标识别准确率超95%,并能精准记忆用户出行习惯与餐饮偏好，记忆召回准确率同样超95%,实现从“车适应人”到核心定义：本维度聚焦智能体在人机交互中的自然度、反馈质量，以及建立用户信任与情感连接的深层能力，是衡量智能体模拟人类语言习惯，保持上实现类人化的流畅沟通。多模态交互体验融合语音、视觉、触控等多感官输入输出，打破单一指令交互，实现沉浸式体验。反馈透明可理解清晰解释决策逻辑与执行依用户对智能体的信任感。情感化陪伴体验具备情绪感知与表达能力，从被动响应转向主动关怀，形成长期的情感联结。作为车载智能体的标杆，NOMI历经超130次版本迭代与2000余项功能优化。GPT版本上线3个月内即实现超1500万次你、陪伴你”的移动伙伴的转变，极大地提升了人车交互的情感深度。核心定义：评价智能体连接车端、云端和第三方生态，并通过模型升级持续扩展能力边界的潜力，是衡量其能否突破单一功能限制、构建全域服务生态的核心标尺。全维连接能力持续迭代升级基于用户行为反馈与模型优化，实现功能的OTA快速迭代与服务能力的动态扩展。跨域协同服务移动终端的服务无缝流转，提供一致的用户体验。宝搜索、微信支付、空间智能等核心能力，提供智能体编排、扩展与运营工具箱，降低车企开发成本。规模化落地验证：宝搜索、微信支付、空间智能等核心能力，提供智能体编排、扩展与运营工具箱，降低车企开发成本。核心观点：车载AI智能体的体验评价应回归真实用车场景，以能否高效解决实际出行任务为标尺，而非陷入模型参数、技术名词或功能堆叠的误区。01场景覆盖：定义服务边界超越单一指令响应，覆盖从出行规划、途中服务到目的地联动的全链路用车场景，衡量服务的广度与完整性。04主动个性化：沉淀长期价值02多模态感知：理解用户与环境05人机关系：构建信任与陪伴从冰冷的工具属性转向有温度的伙伴属性，通过自然交互与情感化反馈，建立用户对智能体的长期信任与情感联结。03智能决策：实现任务闭环不仅理解需求，更能自主规划执行路径、协调车辆功能，独立完成复杂的出行任务，而非仅提供信息检索与建议。06生态融合：释放扩展潜力打破车机孤岛，实现与手机、智能家居、生活服务生理想同学在理想i8上正式从智能语音助手升级为“智能体”,核心能力包括自主使用工具、完成复杂任务、专属记忆理解。理想已将车内几乎全部功能进行工具化改造，形成500+可调用功能；同时通过美团、支付宝等生态，实现点餐、停车缴费等数字服务闭环。深度覆盖行车、驻车及生活服务全场景，将车机能力深度覆盖行车、驻车及生活服务全场景，将车机能力转化为高频刚需的实际服务价值，实用性强。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强具备长期记忆基础，能够记住用户及家庭成员、地址别名、历史偏好，并根据不同乘员自动调整座椅与环02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强依托MindGPT,并结合FaceID、声纹/家庭账号和车外摄像头等信息理解用户及环境；能够识别用户身份、家庭关系和场景上下文。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强强调口语化表达和上下文理解，用户无需学习标准车控指令；“桌面大师”还可通过AI代码生成，根据一句话直接生成个性化功能卡片。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强500+功能工具化，并可自主调用美团完成点餐、导航到店取餐；还能调用摄像头识别停车场缴费二维码，根据记忆填写车牌、选择优惠券并完成支付。已打通美团、支付宝，并实现车机与理想App之间的记忆流转；Agent能力从车内工具进一步延伸至数字生活服务。趋势洞察：理想同学目前是“工具调用型Age2.NOMIGPT/NOMIIntelligence:情感化人机关系最具代表性的路线通过记忆、学习与用户长期陪伴，能发展出契合用户的性格人设。它用有温度的对话与01场景覆盖与服务价值01场景覆盖与服务价值评级：强覆盖车控、导航、媒体、电话、知识问答、用车服务、Al场景生成等高频场景，并从单一语音控制扩展至跨域服务组织。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强NOMIGPT建立多模态感知和认知中枢，可综合舱内环境、用户状态和对话上下文判断需求，而非仅依赖语音关键词。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强持续学习用户习惯，并结合用户身份和历史状态提供提醒、日程与场景化服务，是其从语音助手转向长期伙伴的重要能力。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强这是NOMI最鲜明的竞争优势：实体化NOMI形象、情感引擎、自然语言与情绪表达共同构建人格化体验，NOMI的核心壁垒不是单一任务能力，而是格化、情感化、陪伴式关系发展的路线；下一阶段的竞争点在于如何进一步把这种关系优势转化为更强的外部服务执行能力。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强其认知中枢包含任务调度、跨域继承和多Agent仲裁，可调用车辆控制、媒体、导航、电话等不同系统完成任务。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：较强NOMI内部跨车辆功能和蔚来服务体系整合较深，迭代频率高；但与腾讯、阿里等开放平台型方案相比，目前对大规模第三方Agent生态开放的相对较少。多模态感知与主动服务正在成为核心能力2026款小鹏G7的AI座舱搭载一颗有效算力750TOPS的图灵AI芯片及高通SA8295P,并配备OMS舱内摄像头。Al小P已支持四音区识别、声源定位、本地对话、连续对话、并行指令以及车端VLM大模型。除导航、车控、娱乐外，已形成冥想、睡眠、宠物、除导航、车控、娱乐外，已形成冥想、睡眠、宠物、露营、洗车、充电、小憩等大量场景模式，座舱服务明显由单功能向情境化组织发展。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强“小P管家”明确提供全天候主动服务，包括上车问候、导航推荐、环境调节、媒体推荐、充电推荐，并提供X_ID个人配置云同步。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强车端VLM+OMS摄像头+四音区声源定位构成核心05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强支持离线本地对话、连续对话、并行指令、四音区识别、自由对话，并保留“小P”长期形成的人格化IP。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：较强支持并行指令、自然语义车控和多场景联动，但目前类似理想、美团或智己阿里生态的复杂第三方交易闭环案例相对较少。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：较强支持HUAWEIHiCar、ICCOACarlink以及第三方App地址流转和整车OTA,但目前更偏设备互联与座舱生态，开放Agent生态能力不是其最突出卖点。4.Eva:从情感智能体进一步走向“整车智能中枢”造。2025年版本已具备自主判断、规划和执行能力；2026年全域AI2.0进一步通过“1+2+N”多智能体协同和WAM世界行为模型，将Eva升级为整车级感知一决策一执行中枢。01场景覆盖与服务价值从座舱交互进一步向整车跨域任务发展，并强调“人02多模态感知与认知拥有端侧多模态模型，并通过全域感知引擎统一调用不同车辆域的信息，认知边界已超出传统座舱。互扩展至整车全域协同。这不仅是技术的升级，更是对智能汽车核心价值与未来竞争格03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强WAM上层进行宏观任务规划，下层通过ActionExpert与世界模型进行推演和决策；Eva可处理复杂、模糊的出行需求并完成完整执行链。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强“流动记忆/动态记忆”结合OneID,使用户偏好能够跨吉利、领克、极氪、银河等品牌和车型持续流转。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强端到端语音、拟人级情感计算和超拟人交互人格共同构成核心差异化，强调像家庭成员一样主动关怀。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强采用统一AIOS、统一Agent、统一ID,并将整车SOA服务MCP化，同时构建AlAgent生态与智能体广场。比亚迪于2026年发布超级智能体“迪迪虾”,深度赋能DiLinkAl智能座舱。其核心可概括为“聊得来、搞得定、玩得转”,旨在打破传统指令式交互，实现自然对话、任务自主执行与全场景主动服务，构建开放的智能体生态体系。覆盖导航、补能、停车、酒店、餐饮、娱乐等场景，覆盖导航、补能、停车、酒店、餐饮、娱乐等场景，强调把多个单点功能组合成完整出行服务。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强官方明确提出由“被动响应”转向“全场景主动服务”;相关公开演示也包含结合乘员状态主动调整座舱环境的方向。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：较强具备整车AI环境与全舱智能基础，但现阶段对智能体视觉输入、识别准确率等具体多模态指标少于小鹏、广汽、红旗。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强“聊得来”突出自然语言与陪伴属性，同时加入可定制、可进化的数字形象，提高智能体人格感。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强用户一次提出“去机场一找最近停车场一途中补能一后续去酒店”等多个需求，迪迪虾可自动拆解并完成路线和充电规划。采用AIOS+超级智能体引擎+Agent开放平台，第三方服务不是单独App,而由智能体统一调度。趋势洞察：迪迪虾代表传统大车企开始正式进入“Agent原生座舱”阶段。相比单纯升级语音模型，比亚迪更值得关注的是Agent开放平台和整车能力调度；后续需要通过实车横评验证其复杂任务稳定性和多模态能力。奇瑞于2026Al之夜推出的超级AI智能体，核心在于“新一代AI架构+类人记忆+情感交互”的三位一体设计。通过与火山引擎的深度合作，成功融合豆包大模型能力，使其具备持续学习与情感感知的潜力，旨在打造超越传统车机的智能伙伴。面向智能座舱和用户日常服务，并向联网搜索、内容面向智能座舱和用户日常服务，并向联网搜索、内容服务等扩展；但目前具体复杂场景数量和闭环案例相对有限。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强类人记忆是其核心差异点，强调“记忆不断档、常用02多模态感知与认知评级目前宣传重点集中在自然语义、记忆和情感，对视觉感知、环境融合等多模态Agent能力缺少。05交互体验与人机关系强调自然语义理解、主动需求预判和情感化交互，产03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：较强定位“需求直达服务”,具备Al架构和Agent能力，但尚缺少类似理想点餐缴费、长安购票导航这样的复杂跨应用任务演示。接入豆包，并在灵犀智舱联网搜索中打通抖音、今日头条内容生态；且合作方案将适配奇瑞现有及未来车广汽于2026年发布该架构，构建了多模态感知、基于记忆的多智能体协同及情感表达三大核心能力。其开发基于超过375万辆真实运行数据，实现了从感知、认知到决策的全链路智能化，是智能体技术在汽车场景的深度实践。覆盖导航、餐饮、停车、出行、安全提醒等场景，从覆盖导航、餐饮、停车、出行、安全提醒等场景，从信息查询进一步进入生活服务协同。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强长期记忆用户出行习惯和消费偏好，并结合实时环境进行主动服务。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强端侧多模态感知引擎响应延时<1.6秒，车内目标识别准确率>95%,可支持遗留物提醒、下车安全提醒等主动场景。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强多模态情感引擎结合用户表情、声音及行为状态调整03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强通过基于记忆的多智能体协同，将路线规划、餐厅服务、停车等多个Agent组织为连续任务链。采用端云协同和多Agent架构，可持续增加垂域能力，并与外部AI模型及生活服务生态结合。8.OneAgent:以AppAgent打通“04主动智能与个性化评级：较强04主动智能与个性化评级：较强长安整体定位为“贴心、懂你的AI数智汽车”,逐步提供AI出行、AI补能等主动服务，但长期记忆机制相对有限。长安天枢智能座舱深度融合AI大模型与05交互体验与人机关系评级：较强自然语言可直接触发服务，无需逐层进入App;7250万次语音响应说明其已有较大规模真实用户使用基01场景覆盖与服务价值从基础车控延伸到出行、生活、娱乐等服务，目标由02多模态感知与认知天枢体系具备多源感知与AI大模型底座，但针对OneAgent本身的视觉/多模态识别指标不多。已经清晰展示出Agent相对传统语音助手的服务增量，也是评价任务闭环能力时很有代表性的样本。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强03智能决策与任务执行评级：强AppAgentAppAgent的核心正是把第三方应用能力转化为Agent可执行服务；同时长安计划开放软件接口与SDK,推动开发者生态。主完成影院选择→在线购票→导航设置，形成明显的跨服务闭环。红旗灵犀座舱深度融合九章大模型，打通“视、听、嗅、触、知”五觉感知体系，将座舱内上百类传感器与执行器能力原子化。2026年将接入千问智能体作为云端决策中枢，实现从“被动响应”到“主动规划”的质变，构建起端云协同的下一代智能座舱架构。覆盖日常通勤、停车休息和娱乐，覆盖日常通勤、停车休息和娱乐，可把座舱切换为咖啡馆、午睡间、KTV等场景。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强九章大模型能够自动判断用户场景和需求，“无感触发”一系列服务；Dock栏也会根据当前任务动态预测并调整。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强五觉体系+上百类传感器与执行器构成明显的多模态优势，并结合时间、天气、音乐、充电状态进行环境理解。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强语音助手支持约30dB“悄悄话”唤醒；官方资料显示，典型导航对话可从约15秒缩短至5秒。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强接入千问后，可识别多模糊意图、拆解任务链，并调用高德出行Agent。例如一句话包含“去北大一沿途找烤鸭—17点前到T3”三个意图，系统可完成组合规划。九章承担自主座舱智能底座，同时接入千问、高德等外部Agent,形成“云端决策一端侧执行”的协同模核心洞察：核心洞察：红旗的差异化在于“物理座舱感知+云端Agent规划”。。五觉感知提供真实环境输入，千问/高德补充外部世界知识和任务执行，体现车实现跨终端、多Agent协同机的功能孤岛，实现从单点智能到全场景协元境的突出特点是“车不再是Agent唯一终和家居纳入同一任务体系，代表车载智能体01场景覆盖与服务价值01场景覆盖与服务价值评级：强智能体横跨智舱、智驾、手机、穿戴设备和智能家电，服务边界明显超出传统车内场景。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：较强系统可综合用户意图、情绪、状态以及环境提供服务，同时通过舱驾共享模型获得车辆运行上下文。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强1个中枢大模型负责语义理解及任务拆解，再由N个垂域Agent执行，实现从一句自然语言到多个智能体合04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强元境被定义为持续成长的“情境引擎”,结合用户习惯、意图和当前环境从“被动执行”转向“主动理解”。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：较强强调情绪理解、伴聊和暖心服务；但在对话延迟、连续对话等具体HMI指标上仍然有限。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强开放平台已接入豆包、电信星辰、DeepSeek等模型，并连接手机、穿戴、家电等多终端生态。文生图、全场景可见即可说、方言识别、声纹识别和儿童对话；零跑官方进一步定义其能够理解方言并执行复杂任务。覆盖导航、车控、娱乐、儿童交互及基础AI内容服务，但复杂生活服务闭环相对较少。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：中等声纹和儿童模式能够形成身份差异化，但长期记忆、主动预测等能力目前相对有限。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强明确支持多模态识别、可见即可说、声纹和方言识别，在同价格带具有明显配置优势。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强方言、声纹、儿童智能对话和“可见即可说”降低学习成本，重点突出自然、普惠式AI交互。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强官方明确提出可执行复杂任务，但尚缺少公开的多通过通义千问获得模型能力，同时支持HUAWEI核心洞察：超级小零的意义更多在于“AI智能体平权”。当多模态大模型进入6万一9万元车型，车载Agent开始从高端智能车卖点转向大众市场基础体验；但其长期记忆与复杂服务执行能力仍与头部高阶Agent存在差距。12.CoffeeGPT:强交互型智能座舱向Agent过渡01场景覆盖与服务价值01场景覆盖与服务价值评级：较强覆盖车控、娱乐、影音、多屏空间和基础知识服务，覆盖车控、娱乐、影音、多屏空间和基础知识服务，但现有仍更偏“智慧空间”,复杂生活服务Agent闭环有限。OS3由2146人团队、历时612天开发，CPU02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强除语音外，引入基于IR红外传感器的CoffeeAirTouch空间手势交互，通过捏合、拖拽、抓握等动作操作功能。CoffeeCoffeeGPT更像“强交互智能座舱→Agent”的过渡型产品。它在人机交互、多屏、手势和个性化方面基础扎实，但按照当前Agent标准，其复杂任务自主规划与外部03智能决策与任务执行评级：中等CoffeeGPT具有大模型问答和用户理解能力，但相比理想、智己、长安，其公开资料对多Agent任务拆解及跨应用自动执行较少。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：较强官方明确提出CoffeeGPT能够根据用户使用习惯和偏好学习和进化，并结合高度可定制桌面提供个性化体验。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强支持语音“无限说”、空间手势、多屏共享/传送，并通过CoffeeGPT将智能助手定位为可持续学习的“智慧伙伴”。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：较强CoffeeLink覆盖市面绝大多数国产手机品牌，并提供较丰富App生态；持续学习和OTA构成进化基础。AI智能体介绍负责车控、智谱负责车辆手册、豆包用于新闻天气百科等，由云脑统一协调。覆盖车控、导航、娱乐、点餐、票务、本地生活覆盖车控、导航、娱乐、点餐、票务、本地生活和移04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强历史订单、实时位置和行程状态共同参与决策，体现02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：较强元神Al具备多模型融合、多模态交互和场景感知，但缺少类似广汽95%识别率的小颗粒度感知数据。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强“点一份昨天的果汁”可调取历史订单、实时路况和商家出餐时间，使用户、车辆和餐品同步到达；购票则可完成选座、支付、路线规划全链路。阿里生态首次以Agent形式深度进入车机，点餐、票务、支付、导航等服务可被元神AI统一调度，是该产品最明显的竞争优势。2026年华为将新一代鸿蒙座舱小艺定义为“全场景跨域交互的座舱智能体”。小艺升级MoLA2.0架构，并采用千亿级参数多模态大模型提升理解、决策和执行能力。01场景覆盖与服务价值可通过聊天完成出行、导航、娱乐、点餐等需求，从车控助手逐步扩展至完整移动生活服务。02多模态感知与认知千亿级多模态模型叠加鸿蒙座舱新一代感知体系，使小艺能够综合语义和真实座舱环境理解需求。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强鸿蒙座舱具备场景化服务和用户个性化基础。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强由命令式语音转向“全场景聊天型AI助理”,降低用户表达门槛，并依托鸿蒙多屏、多音区和座舱硬件形成完整交互体验。小艺的核心优势是“平台级生态能力”。MoLA2.0解决智能体的大脑问题，鸿蒙解决设备与系统连接问题，Agent生态进一步解决服务扩展问题，因此其竞争逻辑已经由“车机03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强MoLA2.0直接针对理解、决策、执行三阶段升级，并由Agent生态提供实际工具和服务接口。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强华为同时开放智能座舱AlAgent生态，并依靠鸿蒙的车机、手机及其他智能终端能力，具备天然的跨设备生态优势。15.百度Apollo:小度车载智慧助手01场景覆盖与服务价值评级：01场景覆盖与服务价值评级：较强小度覆盖用车顾问、AI问答、出行助手、内容生成和拟人化座舱服务。04主动智能与个性化评级：较强小度车载强调记忆能力和拟人化助手服务，具备用户偏好理解基础。但长期记忆如何沉淀、如何主动触发02多模态感知与认知评级：较强05交互体验与人机关系02多模态感知与认知评级：较强05交互体验与人机关系评级：强百度长期积累车载语音、语义理解和小度助手品牌认知，产品定位也明确从“语音助手”升级为“智慧助手”,未来可承接动态对话、场景满足和情感陪伴。06生态融合与持续进化评级：较强依托百度Apollo、文心大模型、DeepSeek融合和地图/搜索能力，小度具备持续迭代基础。百度强调理解、生成、推理、记忆是大模型时代座舱语音智能化的核心能力，并通过Apollo智舱大模型与文心模型提升语义理解。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：较强Apollo智舱大模型和出行智能体已完成DeepSeek融合，说明其具备向任务规划和出行执行发展的基础。互、知识增强和百度出行能力；短板是公开资料中复杂任务闭环和第三方生态执行案例16.科大讯飞：星火汽车智能体平台iFLYTEK星火汽车智能体平台的核心不是单一助手，而是帮助车企快速开发垂类Agent,iFLYTEK星火汽车智能体平台不是只做车控问答，而是围绕车内内容消费和出行生活服务构建垂类Agent。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：较强讯飞在语音识别、语义理解、多语种和声学算法上积累深，星火座舱也已进入端侧多模态方向。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：较强平台能够快速生成垂类智能体，并把内容推荐与导航等服务串联起来，例如美食推荐后一键导航。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：较强赛事、影视、美食等智能体天然依赖用户偏好和兴趣画像，具备个性化推荐空间。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强讯飞长期占据车载语音核心供应商位置，星火汽车智能体平台可继承其自然语音、声音合成、车载音响和智慧声场能力。星火已覆盖多家主流车企和16款量产车型，具备规模化交付基础；同时“平台”形态意味着车企可继续叠加新的垂类Agent和内容服务。01场景覆盖与服务价值评级：强平台面向通勤、长途、本地生活、娱乐、车主服务和01场景覆盖与服务价值评级：强平台面向通勤、长途、本地生活、娱乐、车主服务和导航等全出行链路，不再把汽车视为单一交通工具，而是把车内空间连接到现实服务网络中。02多模态感知与认知评级：强腾讯升级端云协同座舱大模型架构，并使用端侧轻量化VLM和座舱世界模型增强车内环境理解。腾讯开放平台代表“互联网生态服务进入车载Agent”路线。它的评价重点不是某一次对话是否拟人，而是能否把真实生活服务转化为车内可执行任务闭环。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强平台能力层提供智能体编排、扩展和运营工具箱，可把用户意图拆解后调度不同场景Agent执行。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强腾讯可结合用户偏好、实时行程、位置、ETA和服务状态进行主动推荐。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：较强腾讯方案强调服务效率和生态能力，并非强人格化助手。它的交互价值主要体现在“少操作、少跳转、少打断”。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强微信支付、内容生态、位置服务、元宝搜索和空间智能都可成为座舱Agent工具；同时腾讯已有大规模座舱装车基础，具备持续运营和扩展新Agent的能力。18.腾讯智慧出行：7个座舱智能体01场景覆盖与服务价值评级：强7类01场景覆盖与服务价值评级：强7类Agent覆盖的是用户在真实出行中最容易产生断裂的环节：路上想点餐、到达前想取餐、本地游想找目的地、车机手机需要互连、补能与车主服务需要联动。02多模态感知与认知评级：较强这些Agent依赖车辆位置、ETA、用户偏好、服务状态和车机/手机信息协同。随行向导、随行逛逛、随行互连、车载娱乐生活、车主服务、导航场景智能体，覆盖通勤、长途、本地游、手机车机联动、娱乐消腾讯7个座舱智能体的启发在于：未来车载Agent不一定是“一个万能人格助手”,也可能是多个围绕真实出行任务的专用Agent矩阵。这种路线更适合做规模化服务闭环。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强随行点单是最典型案例：系统不仅推荐门店，还要结合预计到达时间反推餐品制作时间，实现选品、下单、取餐闭环。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强随行向导、随行逛逛、车主服务等Agent都依赖主动推荐逻辑。系统需要判断用户当前行程、时间、兴趣和附近服务，并在合适时机给出建议，避免变成“打扰式推荐”。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：较强腾讯7个Agent更偏“场景工具型”,人格化不强，但体验价值在于服务顺滑度：用户无需在多个App之间切换，也不需要在车机屏幕上反复点击。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强7个Agent背后连接腾讯支付、内容、本地生活、地图、手机互联和车主服务生态。它们可以随着腾讯生态和车企合作持续扩展。19.面壁智能：小钢炮超级助手/SuperMate基于MiniCPM驱动的纯端侧智能座舱助手，它打破了传统车机的被动响应模式，具备视觉感知、语音交互、GUI操控、融合感知及意图自主决策能力。作为车规级智能体，其核心优势在于无需依赖云端即可完成复杂的座舱任务处理。01场景覆盖与服务价值01场景覆盖与服务价值评级：较强小钢炮覆盖车机操作、座舱问答、视觉理解、事故处小钢炮覆盖车机操作、座舱问答、视觉理解、事故处理与理赔指引等场景。它不是腾讯/阿里式大生态入口，而是更强调把AI嵌入车端设备和关键事件场景。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：较强事故处理Agent可以根据事故状态主动介入，提供理赔02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强这是其最核心优势。MiniCPM路线强调端侧VLA/多模态能力，可边看、边听、边理解车机界面和环境信05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强MiniCPM-04.5具备全双工交互能力，能够边听、边看、边回应，支持更自然的实时人机沟通。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：较强GUIAgent使小钢炮具备“看屏幕一理解控件一执行操作”的潜力，可在既有车机界面上完成任务。0606生态融合与持续进化评级：较强其生态路线不是大生活服务平台，而是与车企、保险、手机助手等场景合作。核心洞察：核心洞察：小钢炮/SuperMate适合作为端侧Agent和GUIAgent路线的代表。它的价值不是生态广度，而是在弱网、隐私、安全事件和已有车机界面兼容上的潜力。20.火山引擎：Al座舱套件火山引擎于2026年发布基于AgenticAl架构的新一代汽车AI解决方案，其AI座舱套件是对已量产落地的豆包大模型智能座舱方案的置上车，兼顾技术先进性与量产落地的可行AI座舱套件代表“技术服务商提供统一汽车AI大脑”的路线。它的优势是装车规模和工程交付能力；横评时需要额外考察不同车企集成后体验是否一致。01场景覆盖与服务价值01场景覆盖与服务价值评级：强AI座舱套件覆盖车控、导航、智驾、内容和生态服务。火山强调用统—AI大脑深度联动整车，减少不同功能域之间的割裂。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：较强方案依托豆包大模型、端侧大模型和端云一体能力。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强火山将对话推理引擎、目标驱动引擎、学习成长引擎融入统—“汽车大脑”,强调目标驱动、自主推进任务和执行结果复盘。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强学习成长引擎意味着系统可以沉淀用户行为、根据反馈持续优化，并围绕目标主动推进任务。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：较强套件本身偏技术底座，终端体验取决于车企如何集成HMI、语音形象和座舱交互。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强火山可按车企需求输出底层模型、三大引擎、交互工具、生态Agent和运营平台，具备强B端适配能力。21.火山引擎/豆包：豆包座舱助手01场景覆盖与服务价值评级：较01场景覆盖与服务价值评级：较强豆包座舱助手覆盖语音交互、车控、导航、内容、出行服务等场景。02多模态感知与认知豆包具备强模型基础，但车端多模态感知能力取决于车型硬件和车企集成。交付方案，实现与手机端豆包App的账号互迭代与车规级软硬协同，该方案计划于2026豆包具备强模型基础，但车端多模态感知能力取决于车型硬件和车企集成。豆包座舱助手代表“手机AI助手范式进入车机”。它的潜力在用户熟悉度、全双工交互和跨端延续；但能否成为强Agent,取决于后续车端工具调用和第三方服务闭环深度。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：较强豆包座舱助手可把模糊自然语言拆解为对应指令并执04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：较强与豆包App互联互通意味着用户偏好、内容能力和助手能力可以在手机与车机之间延续，具备个性化潜05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强豆包座舱助手强调从过去一问一答的指令式语音，转向对模糊自然语言的理解；同时公开资料提到全双工对话、实时交流、随时打断和免唤醒，这些都是车载语音体验升级的关键。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强豆包App与车机互通、能力共同进化，是其相对一般车载助手的优势。22.千问智能座舱方案千问智能体作为云端决策中枢，可理解自然语义、拆解意图、规划任务链路，并调度高德出行Agent作为专业执行工具。阿里官方也将智能座舱列为千问垂直场景，集成出行助手、智能规划、智能推荐和长期记忆能力。千问座舱不仅服务问答，还面向出行规划、千问座舱不仅服务问答，还面向出行规划、POI推荐、导航、未来生活服务和阿里生态服务。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：较强阿里官方提到智能座舱集成长期记忆、智能推荐等能力，未来可结合阿里账号、地图、生活服务和用户偏好形成个性化服务。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强千问方案端侧核心是Qwen-Omni全模态模型，面向座舱天然的语音、图像、音频、视频和导航画面等多模态输入。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：较强千问更偏“云端决策中枢”,不是强人格化伙伴。其体验优势在复杂语义理解和任务链规划，而不是情感陪伴或虚拟形象。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强千问可识别三种意图，并结合天气、实时地理数据、POI内容和时空计算进行路径规划，再通过车端呈千问具备阿里云、Qwen模型族、高德出行Agent、阿里生活服务生态的组合优势。核心洞察：核心洞察：千问智能座舱代表“大模型云端大脑+专业垂域Agent+车端执行”路线。它的强项是复杂路径规划和阿里生态协同，适合评价为平台型智能座舱方案，而不是单一语音助手。23.商汤绝影：SageBox/绝影全场景智能体矩阵商汤绝影是端侧智能体路线的代表，SageBox试图解决车载Agent的三大痛点：云端成本、低延迟响应和复杂任务执行。01场景覆盖与服务价值01场景覆盖与服务价值评级：强商汤做全场景智能体矩阵。情感搭子负责上车迎宾和情绪关怀，安全卫士负责风险识别和车辆安全，交互达人负责多模态车控，出行伴侣负责寻车、缴费和路径服务。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强SageBox以端云一体多模态大模型、多维度感知算法和Always-on多模态感知为底座。商汤绝影代表“端侧大模型+原生智能体+多智能体矩阵”路线。它的核心价值是把升响应速度；后续横评应重点验证其端侧复03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强模糊意图导航、多人指令同步识别与执行，并可跨人、车、家、办公场景协同。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强商汤方案强调主动关怀而非被动响应。情感搭子能够根据用户状态主动问候，安全卫士可主动识别风险并提醒，出行伴侣可记录停车楼层和车位信息并辅助离场缴费。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强SageBox主打0.5秒极速响应和Always-on待命，06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强商汤绝影截至2025年底已与30+车企合作，覆盖188款车型，累计出货近550万辆。SageBox端侧模型部署在英伟达OrinX平台，目标是以端侧模型降低Token成本。AI智能体介绍滴水AIOS2.1锚定“AlasOS”技术路线，AquaClaw并非传统单一语音助手，而是具备通用智能体能力的汽车智能体操作系统底座，为整车智能化提供底层算力与架构支撑。从座舱从座舱AI扩展到舱驾融合、车控、安全与跨应用服务，不是单点语音助手，而是面向整车Al原生架构的操作系统能力。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强通过用户专属知识图谱构建长期记忆，支持跨场景、02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强AquaClaw强调融合用户状态、车辆工况和周边环境，实现主动感知，适合支撑复杂座舱场景理解。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：较强体验最终取决于车企HMI集成；中科创达更强在底座和工具链，而非单一人格化助手。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强基于用户意图自动生成执行计划，并支持跨应用协同完成复杂任务，是典型Agent能力。BaseOS+AquaClaw+KanziHMI+AIBOX方案形成从系统、交互到算力的完整工程交付能力。安全调用能力的整车智能体。25.ADAYO华阳通用：AIBOX全场景AI座舱ADAYO华阳通用作为前装高性能AI计算平台，华阳AIBOX采用独立Box形态，可与座舱域控制器、整车系统深度协同，为端侧大模型的本地化部署提供关键的算力支撑，是车企实现“软硬解01场景覆盖与服务价值01场景覆盖与服务价值评级：较强定位全场景AI座舱，可支撑车控、语音、娱乐、场景服务和端侧智能体能力，但公开案例更偏平台能力，终端场景样例有限。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：较强AIBOX提供端侧AI算力，可支持7B级大模型部署、多模型并行处理和实时响应。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：较强其价值在于为车企提供本地推理和智能体执行的算力底座，但任务规划能力依赖车企或合作模型集成。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：中等可支撑个性化服务，但公开资料对长期记忆、主动预测等策略不足。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：中等AIBOX不是终端人格助手，最终交互体验取决于车企语音、HMI和应用层设计。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强独立Box方案适合过渡期EE架构，可在不完全重构整车中央计算的情况下快速部署端侧大模型。26.德赛西威：端云一体AI座舱解决方案AIAI智能体介绍依托Tier1全链路工程基因，构建从算力底座、系统中间层到AI智能体应用的端云协同架构，为车企提供全链条技术赋能，实现座舱智能化的深度集成与高效量产落地。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强03智能决策与任务执行评级：较强01场景覆盖与服务价值评级：较强可为AIAgent提供算力、系统和应用链路，但具体多可为AIAgent提供算力、系统和应用链路，但具体多Agent调度、跨应用执行的公开案例有限。德赛西威重点布局端侧大模型和端云协同，解决云端方案在成本、网络依赖和数据隐私上的问题。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：中等06生态融合与持续进化评级：强04主动智能与个性化评级：较强端云协同可支撑用户画像和场景化服务，但长期记忆作为Tier端云协同可支撑用户画像和场景化服务，但长期记忆HMI和品牌人格设定。德赛西威具备中央计算平台、SOA开发工具和端云一体座舱方案组合能力，适合服务多家车企规模化落地。以“Al大模型+生成式HMI+专属Agent”为技术内核，打破传统指令式交互，通过具备记忆与情感的智能体重构车内人机关系，实01场景覆盖与服务价值01场景覆盖与服务价值评级：较强覆盖智能座舱、生成式HMI、舱驾融合和车内AI交互，但具体生活服务闭环较少。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强AutoGPT与ECARXperience强调多模态交互和上下文感知，适合支撑从固定HMI到生成式界面的转变。HMI形态绑定起来。未来车载Al竞争不只是03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：较强AutoGPT已接入DeepSeek-R1,并实现从云端到端侧的能力迁移，提升复杂意图和逻辑推理的本地响应能力。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强专属Agent强调记忆能力、情感化交互和上下文理解，适合从被动响应转向主动感知。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强生成式车载HMI是其亮点：不是只优化语音，而是让界面本身根据用户、场景和任务动态生成。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：较强亿咖通具备智能座舱平台和软硬件集成能力，但外部生活服务生态广度不如腾讯、阿里型平台。AI智能体介绍Mobile-Agent实现了“视觉理解车机屏幕+自动操作App”的端到端闭环，无需依赖底层API适配，让AI像人一样直接操控座舱界面。可操作淘宝、微博、票务、外卖等生态App,实现04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：较强具备复杂任务处理潜力，但当前案例多为用户主动触发，长期记忆和主动预测案例较少。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强采用全视觉方案，通过屏幕视觉识别理解车机UI,不依赖每个App单独适配，具备较强泛化潜力。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：较强用户通过一句话即可操作复杂App,显著降低车机App使用负担；但其人格化和陪伴属性不是重点。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强Mobile-Agent可完成复杂任务规划、自我反思和决策，通过模拟点击车机屏幕完成跨App任务。阿里云计划与NVIDIA合作，将千问模型适配NVIDIADRIVEThor;这意味着Mobile-Agent可与下一代中央计算平台结合。核心洞察：Mobile-Agent最大的价值是“绕过App接口碎片化”。它让AI像人一样看屏幕、点屏幕、完成任务，是车载Agent从API调用走向GUI操作的重要路线。29.光庭信息：智枢AI座舱2026年推出的智枢Al座舱，是光庭信息面向未来的核心战略产品。它基于UnrealEngine5深度适配，并深度融合Al大模型能力，定位为全场景AlAgent解决方案，标志着传统汽车软件企业向智能化方案商的关键转型。短板是目前公开任务闭环和装车规模证据不01场景覆盖与服务价值01场景覆盖与服务价值评级：较强座舱服务等方向，但具体量产车型和用户侧案例较02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：较强UE5+AI大模型路线适合做3D场景化座舱和空间化交互，但公开资料对感知指标、端侧模型规格有限。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：较强具备AlAgent解决方案定位，但尚缺少复杂跨应用任务拆解、自动执行的详细案例。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：较强光庭强调用户画像和主动服务，但仍需更多量产案例验证主动推荐的准确度和可用性。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强UE5可支持高沉浸、3D化、空间化座舱界面，这是智枢Al座舱区别于传统语音方案的重要亮点。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：较强光庭具备汽车软件工程、量产适配和生态合作能力，但Agent生态开放程度仍需进一步展示。30.航盛电子：墨鸢AIOS墨鸢AIOS是面向未来的整车级Al操作系统，以“中央计算+生成式HMI+主动服务智能体”为三大支柱，重构人车交互与服务体覆盖座舱、智驾、网联、车控和端侧覆盖座舱、智驾、网联、车控和端侧AI五大域，服务范围超过传统座舱助手。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强主动服务智能体是产品核心之一，可基于端云融合模型提供场景化服务，即使断网也能依托端侧算力实现02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强AlHMI动态生成融合车辆、环境与服务的3D数字世界，说明其将车内外状态、环境和服务信息纳入统一认知界面。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：强生成式3DHMI改变固定界面逻辑，所有屏幕可实时03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强HSClaw作为“认知大脑”,可理解用户意图、拆解任务、提供行动建议，并自主调度车辆功能与生态服墨子3.0五域融合平台为墨鸢AIOS提供统一算力和跨域调度基础，适合未来持续扩展Agent能力。核心洞察：核心洞察：墨鸢AIOS的价值在于把AIAgent嵌入整车中央计算和生成式HM,而不是只做语音升级。它代表座舱Al向整车AIOS演进。31.联想车计算：OneAI智能体平台+AutoAlBox01场景覆盖与服务价值评级：01场景覆盖与服务价值评级：强覆盖座舱智能体、办公、居家、多端互联，不局限于车内功能控制。02多模态感知与认知能体协同中枢，打造跨设备、跨场景的个人AutoAlBox可实时处理语音、视觉、触控等多模态输入，并将交互延迟从秒级降至毫秒级。值不只是车机AI,而是把车、PC、手机、办03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强OneAl形成感知、理解、记忆、规划到执行的完整闭环，并支持多智能体协同调度。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强基于联想“一体多端”个人智能体框架，可实现统一账号、统一记忆、多端互联和主动服务。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：较强算力和多端记忆基础强，但终端人格、HMI体验取决于车企和联想方案如何集成。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强AutoAlBox可作为即插即用扩展方案叠加到现有座舱系统，无需改动现有EE架构，降低车企导入门槛。32.高德地图：小高老师/AMAP-AlInside高德地图2025推出“小高老师”,定位专精出行生活的AI智能体，可基于视觉、音频、文本输入等多模态方式交互，并调用高德内部近百量级工具生成回答、规划和地图交互动作。高德地图覆盖导航、自驾游、沿途服务、餐饮、酒店、机场权益、本地生活等出行场景，天然适配车载Agent。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：强高德可基于用户动态行为、静态位置、历史行为和实02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：强高德空间智能结合视觉、音频、文本、定位、实时路况、天气和周边时空感知理解用户需求。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：较强强项是任务规划和空间服务，不是强人格化陪伴；用户可以通过自然对话规划多天跨城自驾游。03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强小高老师可进行多轮推理、规划、执行和反思，并通过MCP协同调用子智能体和工具。高德明确提出AMAP-AlInside,希望将空间智能输出到智能汽车、智能眼镜、具身智能和低空飞行等领它并非直接面向用户的交互终端，而是作为体协同、全生命周期的模型与算力管理，以及高效的开发工具链。该框架专注于辅助驾驶与智能座舱场景，是车企构建、部署和管01场景覆盖与服务价值01场景覆盖与服务价值评级：较强它本身不直接面向终端用户，而是支撑车企在座舱、智驾、车控和跨终端生态中构建Agent。02多模态感知与认知02多模态感知与认知评级：较强通过统一封装算力、数据和模型资源，为多模态AI应用开发提供底座，但具体感知效果取决于上层模型与传感器配置。手，但对行业很关键：未来车企能否快速构建多个车内Agent,很大程度取决于这类中间03智能决策与任务执行03智能决策与任务执行评级：强多智能体开发框架可根据用户指令决定指定Agent的调用与运行，使Agent具备感知、决策和协同能力。04主动智能与个性化04主动智能与个性化评级：较强支持跨应用、跨层、跨平台Agent能力构建，可直接调用底层SOA服务，并联动手机、智慧家居等终端形成主动式场景。05交互体验与人机关系05交互体验与人机关系评级：中等作为开发框架，不直接决定用户感知到的人格、语音和反馈体验，需由车企上层应用实现。06生态融合与持续进化06生态融合与持续进化评级：强NeuSAR提供图形化、拖拽式Agent开发方式，并配套AI工具链，降低开发复杂度、缩短迭代周期。AIAI本部分基于前文中国市场33个主流车载AI智能体的六维能力评价进行综合横向分析。●中等/公开证据有限=3分●六维满分=30分AIAI核心观点：当前中国车载AI智能体已形成明显梯队，但尚未出现“全能型”绝对领跑者。行业竞争焦点已从单一的大模型参数与对话能力，全面转向场景覆盖广度、多模态感知精度、主动智能规划与跨域生态融合的系统级综合实力较量。六维能力平均总分30分·第一梯队(7款)29分·第二梯队(7款)品在感知与决策维度的成熟度显著高队在主动智能与生态融合上具备标杆数据来源：基于车企官方技术白皮书、量产车型实测数据、第三方行业研究报告及公开技术专利综合评估，评分反映当前阶段的公开能力成熟度与市场竞争力。场景覆盖能力的核心不再是支持多少功能，而是能否在驾驶、补能、停车、娱乐和生活服务等连续任务中形成完整服务闭环，实现从 01理想同学Agent(5分)聚合500+工具化能力，打通车控、点餐、停车缴费与出行服务，构建无缝任务闭环。06高德小高老师(5分)以空间智能为核心，串联导航、本地生活、旅游及沿途服务，实现场景化推02小艺智能体(5分)依托HarmonyOS分布式能力，实现车机、手机、智能家居的跨场景协同与服务03IMAIOS元神Al(5分)主打“NoTouch&NoApp”,深度融合阿里生态，覆盖本地生活与出行服务全链路。04迪迪虾(5分)围绕机场接送、补能、停车、酒店预订打造连续出行任务链，提升行程效率。05腾讯7个座舱智能体(5分)按真实场景拆分专业Agent,覆盖点餐、向导、逛逛、娱乐及车主服务等细分领07元境智能(5分)突破车机边界，将智能服务延伸至手机、穿戴设备与家庭场景，实现生态联08EVA(5分)从座舱AI向整车级场景智能演进，深度适配用户习惯，主动预判并响应场景需驾驶、补能、出行、家庭与情感陪伴场景融合。导航、餐饮、停车、安全等多Agent场景协同。行业洞察：行业洞察：下一阶段的场景能力评价体系将完成从“功能有无”到“价值创造”的升级，核心聚焦三大指标：场景颗粒度的精细度、连续任务的执行长度，以及真实服务的闭环率，这将成为定义智能座舱竞争力的新标尺。视觉、语音、车辆状态与用户行为的深度融合，是车载Agent从被动交互迈向主动智能阶段的核心前提，也是实现“环境智能体”的技01.ADiGOIntelligence(5分)端侧响应<1.6秒，车内目标识别准确率超95%,实现毫秒级感知与决策。Always-on多模态感知，融合情绪、穿着、天气与环境信息，主动预判需求。构建“视、听、嗅、触、知”五觉座舱体系，打造沉浸式全感官交互体验。融合VLM+OMS舱内视觉+四音区声源定位，精准感知座舱内人与物的动态。05.EVA智能体(5分)端侧多模态模型与整车全域感知协同，打通车内外感知数据闭环。06.小艺智能体(5分)千亿级多模态大模型赋能鸿蒙座舱，实现跨设备的感知与交互深度协同。07.腾讯开放平台(5分)端侧VLM结合座舱世界模型，还原真实座舱场景的时空感知与记忆能力。直接通过视觉理解车机GUI并执行操作，打破传统人机交互的屏幕壁垒。09.联想OneAl(5分)支持语音、视觉、触控等多模态输入融合，打造全感官自然交互入口。10.NOMIGPT(5分)多模态感知与情感计算深度结合，实现有温度的拟人化智能交互体验。语音识别→多轮语义理解→视觉场景理解→用户状态感知→环境与任务综合认知不仅精准理解用户自然语言需求，更具备自主拆解任务、智能调度工具、跨应用闭环执行及异常自愈的全链路能力，这是其与传统Al助手的本质分水岭。核心能力全景概览01理想同学Agent(5分)整合500+车控与生态工具，实现点餐、支付、停车缴费等高频场景的自主闭环执行。06腾讯7大智能体(5分)基于ETA(预计到达时间)智能反推最佳下单时机，自动完成点餐与取餐时效规02IMAIOS元神AI(5分)深度联动历史订单、实时路况与商家状态，打通“点餐-支付-导航”的全流程协07Mobile-Agent(5分)具备视觉GUI理解能力，可像人一样自主点击、输入并操作各类第三方App界03迪迪虾(5分)08AquaClaw(5分)支持长周期、多步骤的复杂任务规划，实现跨应用、跨服务的深度协同与执行。打破应用壁垒，完成影院选座、购票支付与路线导航的跨应用无缝闭环。05千问智能座舱(5分)云端决策中枢负责复杂意图拆解，智能调度高德Agent等第三方工具协同完成任09商汤SageBox(5分)集成100+实用工具调用能力，为车载场景提供强大的自主决策与任务落地支10高德小高老师(5分)构建“规划-执行-反思”的闭环机制，支持多工具动态调用与执行路径的实时优核核心结论：是否能够真正完成任务”正在成为车载Agent最关键的价值判断标准。长期记忆召回准确率超95%,构建高精度用户认知底座，实现意图精准识别。依托HarmonyOS分布式能力，实现车机、手机、智能家居的跨场景协同与服务流转。03理想同学Agent(5分)全维记忆家庭成员身份、地址别名及个性化偏好，实现多乘员的场景化主动响04EVA(5分)OneID打通跨品牌与车型的记忆数据，保障用户体验的一致性与服务连续性。05元境智能(5分)基于用户生理状态、情绪感知与环境数据，生成动态化的主动情境服务建议。06商汤SageBox(5分)融合天气、日程、穿搭等多维感知，主动提供车内环境调节与出行建议。07AI小P智能助手(5分)覆盖上车问候、路线规划、充电提醒及座舱环境调节的全链路主动关怀。联动位置ETA与生态服务，主动组织出行、娱乐与生活服务的一站式推荐。09小奇同学(5分)构建类人化长短期记忆机制