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。