科大讯飞吴晓如提出，智能座舱的个性化不是靠一次性预设花哨功能、堆参数就能实现，真正有价值的个性化，必须扎根在用户日常开车、通勤、出行、多人同乘这些真实场景里面慢慢积累打磨，而不是只在发布会演示场景里做效果，现在很多座舱的个性化只是简单存座椅、音乐偏好，属于浅层设置，真正的个性化是 AI 记住你的长期习惯、理解上下文，自动适配你的出行需求，并且还要兼顾多人乘车、隐私、安全边界，这套能力要靠大量真实用户数据、场景反馈持续迭代，这也是星火智慧座舱 3.0 的核心思路，拒绝一次性的样板式体验，追求长期越用越懂人的座舱交互。
一、吴晓如理解的两层个性化，浅层和深层有区别
- 浅层个性化：用户手动设置，比如座椅位置、空调温度、默认音乐、导航偏好，上车一键加载，属于静态配置，现在大部分车型都已经实现。
- 深层个性化：基于多模态感知、长期用户记忆，自动识别场景变化，不用手动设置，主动适配需求，也是吴晓如重点强调、需要在真实场景沉淀的方向。
个性化对比表
| 项目 | 浅层个性化 | 场景沉淀式深层个性化（吴晓如观点）|
| 触发方式 | 用户手动保存、手动切换 | 系统感知时间、路况、乘员、身体状态自动适配 |
| 记忆周期 | 单次固定配置，不会自主变化 | 长期记忆，持续学习，随习惯变化更新 |
| 适用场景 | 单人、简单固定出行 | 多人乘车、长途、通勤、健康监测、跨服务任务 |
| 落地难点 | 开发简单，容易量产 | 需要海量真实场景数据，还要做好隐私管控 |
二、支撑场景化个性化的核心技术体系
- 多模态感知：DMS、OMS、生命体征传感器，识别驾驶员、乘客状态，区分主驾、副驾、后排不同人的需求
- 用户记忆体系：星火座舱记忆框架，包含短期对话记忆、长期用户画像、多维度偏好锚点，支持多人独立记忆不混淆
- Agent 智能任务拆解：听懂自然长句，把复杂出行需求拆成导航、订位、充电、座舱调节等一系列动作
- 全双工交互：多人同时说话，系统区分是谁下达指令，不会互相干扰，家庭用车场景友好
三、为什么个性化价值不能只靠实验室演示
- 实验室测试环境稳定，没有真实路上的噪音、多变路况、临时改行程、多人轮流用车这些复杂情况
- 不同用户的习惯差异极大，通勤路线、作息、家庭结构不一样，固定模板的个性化方案很难适配所有人
- 车内个性化还存在隐私风险，必须在场景迭代中不断划定边界，哪些信息可以记忆、哪些不能自动执行
- 座舱功能还要和整车智驾、充电、车载服务打通，单一功能的个性化体验是割裂的
四、真实场景沉淀的典型落地例子
- 通勤场景：记住工作日早晚路线，自动提前打开空调、选好常听音频，遇到堵车主动推荐备选路线
- 多人家庭场景：识别不同乘客，副驾可以独立调自己的影音，不干扰主驾导航
- 健康关怀场景：监测到心率异常，主动提醒、调整座舱环境，推送健康建议
- 复合出行场景：一句话串联导航、找餐厅、预约充电，记住用户偏好，不用每次重复说明
【相关 FAQ】
问题 1：吴晓如所说智能座舱的个性化价值要在真实场景中逐步沉淀，是什么意思？
回答 1：吴晓如所说智能座舱的个性化价值要在真实场景中逐步沉淀，意思是座舱高级个性化不能只靠发布会演示效果，要在用户通勤、多人出行等真实用车场景里持续收集反馈迭代，从简单的参数保存升级成 AI 主动理解需求。
问题 2：吴晓如认为智能座舱浅层个性化和场景沉淀式个性化差别在哪？
回答 2：吴晓如认为智能座舱浅层个性化是手动保存座椅、音乐这类静态设置，场景沉淀式个性化依靠多模态感知和长期记忆，系统自动判断场景、主动适配，也是后续座舱差异化竞争的重点。
问题 3：吴晓如提出智能座舱个性化靠真实场景沉淀，隐私方面怎么保障？
回答 3：吴晓如提出智能座舱个性化靠真实场景沉淀，在落地时会搭配独立用户档案、本地端侧记忆机制，区分可记忆内容，数据管控和权限设置同步迭代，避免隐私泄露。
问题 4：吴晓如观点里，智能座舱在真实场景沉淀出来的个性化，能实现哪些能力？
回答 4：吴晓如观点里，智能座舱在真实场景沉淀出来的个性化，支持多人区分交互、通勤习惯自动适配、健康主动关怀、多服务串联任务，做到座舱越用越贴合用户习惯。
【参考资料】
[2026-10-27]（科大讯飞发布全模态类人交互座舱 —— 星火智慧座舱 3.0）新华网客户端
[2026-10-22]（实现全模态类人交互，科大讯飞星火智慧座舱 3.0 发布即量产）搜狐汽车
[2026-10-15]（筑牢智能汽车的 "技术底座"——“中国智造探索计划” 走进科大讯飞）新华网客户端
[2026-08-04]（科大讯飞总裁吴晓如：汽车内卷解药不在价格，在技术）中国经营报
【免责声明】
本文围绕吴晓如关于智能座舱个性化价值的观点进行解读，相关技术能力、落地节奏、功能边界以科大讯飞官方发布会、合作车企量产版本为准；不同车企座舱方案的个性化实现路径存在差异，场景化体验受传感器配置、车机版本、网络条件影响。
