在商汤看来，多模态大模型的座舱落地，突破了空间的限制，实现舱内用户与更广阔的物理和数字世界的联接，助推智能汽车向超级智能体进化，本质上，是一个生态的集成。

火山引擎汽车行业总经理杨立伟也表达了类似观点，大模型天生就跨终端，能够生态打通，将来大模型在座舱最大的价值，就是帮助座舱集成好生态，再打通各个终端，有足够的想象空间。

无论是文本、语音、图像还是视频，都是我们表达和传递信息、同时也是感知信息的方式。而每一种信息的来源或者形式，都可以称之为“模态”（Modality）。

人类通过视觉、听觉、触觉等感官来接收和理解外部信息，也可以通过文字、语音、图像、视频等模态来表达、传递和交流信息。更广义来说，两种不同的语言，比如中文和英文，也是两种不同的模态。

图像、语音、视频等单一模态训练，能在特定的专业领域表现亮眼、取得很多成就，包括围棋领域的AlphaGo、蛋白质结构预测的AlphaFold，但这些单一模态模型仍旧存在一些局限性。

具体来看，原生多模态就是指从训练阶段开始，模型就利用大量不同模态的数据进行预训练，技术上实现紧密的耦合，不仅可以在输入和输出端实现多模态，而且还具备强大的多模态推理能力以及跨模态迁移能力。

它和之前的多模态模型最核心的区别，在于模型训练过程中，是否同时处理所有模态的数据，还是分别针对不同目标进行优化，是不同模态之间的相互串联、桥接与转化。

前两月，商汤绝影率先实现原生多模态大模型的车端部署，官宣了搭载在200 TOPS 平台上的8B模型(即80亿参数)车端部署方案。相较于有几秒钟延迟的云上部署方案，商汤绝影车载端侧8B多模态模型可实现首包延迟可低至300毫秒以内，推理速度40Tokens/秒。

神州数码汽车业务集团CTO刘黎告诉《/C次元》，人类数字化历史上出现过两个超级生态，第一个是微软和英特尔的PC生态，第二个是苹果和安卓的手机生态，目前业界正期待第三个超级生态的到来——

英伟达主导的CUDA有其影响力，但还没有像前两个超级生态那样，出现杀手级的应用。智能车具有大量的传感器，远多于手机，还是移动的隐私空间，极有可能成为下一个超级生态的突破口。

不过，很多车企的座舱设计，只是把手机的卡片式交互移植到了车上，屏幕比较大，堆积了音乐、导航等，本质上还是卡片式交互。想要从根本上解决交互属性，多模态是一个切入点，可以最大程度发挥智能座舱的自有优势。

科大讯飞智能汽车事业部智能座舱业务总经理吕思南看来，多模态大模型加速“上车”，座舱深入融合越来越多，算法的需求也越来越强，对于算力也有极大的压力。

最近一两年，座舱大模型如火如荼，但从最终呈现的产品体验来看，很多座舱应用成了消费者眼中的“鸡肋”。在智驾领域，端到端等新趋势可以提高性能和技术的天花板，但座舱大模型孵化的诸多新应用，却遭遇了“食之无肉、弃之有味”的尴尬。

火山引擎座舱大模型负责人张航强调，最近几年，座舱内的用户需求没有太大变化，它的本质是跟车的交互。所以，智能座舱当前的重心，不该急于产品创新，而是回归原点，改变车内场景的交互效率。

百度智舱业务部总经理李涛也表达了类似的观点，如果一个功能频繁被用户使用，一方面说明该功能非常实用，用户对它产生了依赖；但另一方面，也体现了整体车辆设计的智能化程度比较低，无法理解用户当前所需。

“根据帕累托定律，整体软件应用也符合八二原则。这意味着，80%甚至更高比例的应用不会被使用，这样一来，不只应用端产生浪费，主机厂也需要大量投入，无形中造成了整个社会的浪费。”

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