2025年9月11日，在欧亚汽车创新论坛上，深圳佑驾创新科技股份有限公司副总裁杨一泓指出，当前智能座舱存在功能碎片化、设计理念局限、缺乏情感理解等痛点。大语言模型成为转折点，其具备多模态融合、主动挖掘需求、支持个性化定制、实现场景化理解与服务、持续进化等优势，基于此佑驾创新推出新一代座舱大模型智能管家BamBam。
佑驾创新对车载大模型定位为“更贴近人类的交互伙伴”，采取“大模型与小模型协同”策略，让座舱AI跳出工具属性，成为会观察、思考、陪伴的智能管家。座舱AI的未来，不是更复杂的功能，而是更懂人的智能，BamBam以用户为核心，带来更值得信赖、更安全、更懂你的沉浸式座舱体验。
杨一泓｜深圳佑驾创新科技股份有限公司副总裁
以下为演讲内容整理:
深圳佑驾创新科技股份有限公司成立于2014年，目前员工规模已超过600人。公司总部位于深圳，在北京、上海等地设有分支机构。自2018年起，我们开始推进商业化进程；2019年，作为业务体系的重要组成部分，智能座舱相关核心业务板块独立运营，形成了更具专业性的业务架构。当前我们的核心技术以全栈自研为根基，硬件软件协同落地，覆盖从辅助驾驶到高阶智驾，再到舱内的全场景需求。
作为国内车载智能领域的供应商，在大规模技术落地应用后，我们发现当前智能座舱存在一些普遍痛点。
首先，现有AI功能多为单点设计，虽然概念丰富，但实际体验却因功能碎片化而变得复杂。例如当车内有多人乘坐时，用户往往难以在充满信息的触控菜单中快速找到所需功能，操作流程反而比物理按键更繁琐。
第二，由于汽车行业开发周期限制，许多功能在量产前就已确定，这导致功能可用性更多取决于设计理念而非技术成熟度。比如曾有客户要求研发吸烟检测功能，一旦检测到吸烟就自动降下车窗。这个设计初看合理，但当用户在雨天驾驶时，就会感到这一功能的局限性。
第三，当前AI技术虽能输出大量信息，但却缺乏对人类情感的真实理解。这正是边缘计算日益重要的原因——，要提升车载体验，必须从被动响应转向主动服务。我们认为AI技术需要从感知智能进化到认知智能，不仅要检测物体和行为，更要理解情绪、分析习惯并提供适时服务。
大语言模型的出现正是转折点。相比小模型，大模型具备诸多优势。一是大模型具备多模态融合能力，能让感知与理解更精准。通过整合视觉、语音、车辆状态等多维度数据，大模型可以更全面地掌握驾驶员与乘客的行为逻辑，进而提升场景理解能力，更准确地捕捉用户的潜在需求，分析复杂场景下的用户意图。
其次，大模型能主动挖掘用户需求。很多时候，用户自己也不清楚AI能为他们带来什么，甚至不知道自己的真实需求是什么，而大模型可以通过分析多场景下的车辆数据，主动发现并挖掘这些潜在需求。
第三，大模型支持个性化服务定制。以“吸烟行为检测”这一功能为例，大模型具备动态调整执行逻辑的能力，如果产品经理最初设定的逻辑是“检测到吸烟就自动降窗”，而用户反馈“不喜欢这个功能，不要再触发”，那么下一次系统就能理解用户意图，调整执行方式——这正是我们期望的未来座舱体验。
第四，大模型能实现场景化理解与服务。这一点至关重要，因为我们不希望“单点功能”让整体体验变得碎片化、复杂化。我们理想中的服务是“隐形的”，系统在后台默默理解需求，无需用户过多操作就能提供支持，而大模型恰好能实现这一点。
此外，大模型具备持续进化的能力。在用户使用过程中，大模型能不断学习、优化，为未来更智能的座舱体验奠定基础。基于此，我们推出了新一代座舱大模型智能管家BamBam。
我们对车载大模型的定位是“更贴近人类的交互伙伴”，它能观察场景、理解边界，既具备情感计算能力和“读懂情绪”的EQ，又能通过沟通明确需求并执行动作。不过，我们并不认为要完全替代小模型，小模型在特定场景如单一功能快速响应、特定领域精准计算中仍有优势。因此，我们的策略是“大模型与小模型协同”，结合两者优势实现最优性能，同时更注重突出系统的“情感化交互能力”。
我们希望车载大模型能具备更高的推荐精准度，理解每个用户的独特性，为不同用户提供个性化建议；同时，我们坚持端侧部署，并结合大模型的持续学习能力。这样做有三个核心优势，一是能更好地保护用户隐私；二是能减少对网络连接的依赖，避免因等待网络响应而延迟服务；三是能在端侧记录用户的使用习惯与偏好，让每一辆车都能适配用户，形成独一无二的座舱体验。
同时，我们也尊重用户的个人喜好。一方面，我们会基于单个用户的使用数据挖掘习惯、提供专属服务；另一方面，我们也会结合多用户的共性需求，为企业客户提供定制化的行业解决方案。
发表的《以人为本的座舱智能:通过AI交互构建信任与安全》主题演讲。)
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