核心观点
- 智能座舱正加速迈向认知座舱阶段，实现从功能堆叠向“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，通过合作研发与自主开发推动多模态AI大模型的广泛应用。
- 多模态AI大模型主要通过识别类、监测类、用车服务类和关怀服务类功能增强用户的使用体验。
- 用户在自动驾驶技术尚未完全成熟时期，更加看重智能座舱AI功能的工具属性，更关注监测类功能和用车服务类功能。
- 一线城市年轻男性用户对于座舱AI功能的态度相对更加积极乐观。
- 当前用车服务类和监测类功能具有较高开发性价比。
- 未来，智能座舱将更注重用户体验，AI功能开发需在安全和效率基础上更注重服务优化。
- 多模态数据融合将增强AI的推理能力，使其以被动响应向主动服务进化。
- 多模态AI大模型将与车控系统深度融合，实现智能化协同控制。
- 数据安全需求将推动厂商加密和政府立法。
- 预计2025-2027年，中国多模态AI大模型将大规模上车，市场规模快速增长，2030年中国汽车座舱多模态AI大模型市场规模有望超75亿元。
关键数据
- 智能座舱发展阶段：L0-L4五级，其中L0-L1是感知阶段，L2-L4是认知阶段。
- 智能座舱SoC芯片性能：CPU算力正朝着400kDMIPS迈进，GPU算力向300OGFLOPS及以上发展。
- 用户需求优先级：识别类功能、监测类功能、用车服务类功能、关怀服务类功能。
- 座舱AI大模型功能开发性价比矩阵：用车服务类功能和监测类功能具有较高开发性价比。
- 中国汽车座舱多模态AI大模型市场规模：2025年超过7亿元，2030年中性情况下达到66.1亿元，乐观情况下超过75亿元。
研究结论
- 多模态AI大模型是智能座舱从感知阶段向认知阶段发展的关键。
- AI大模型加持下智能座舱功能分类简化、用户使用难度降低。
- 具有AI大模型研发能力的科技公司和主机厂是智能座舱多模态AI大模型生态的核心。
- 产业迎来加速拐点，2025-2027年多模态AI大模型将大规模上车，市场规模快速增长。
- DeepSeek大模型对智能座舱AI大模型产生长期影响，推动大模型加速迭代，智能座舱开发将迎来成本重构。
