汽车作为'第三空间'的概念，正在从科幻电影中的想象变为现实。2025年10月，搭载华为乾崑智驾的车型单月销量突破10万台，更令人瞩目的是，其'月活'使用率高达95.2%。这一数据不仅印证了汽车行业智能电动化转型的加速，更揭示了科技公司从'智能化供应商'向'体验塑造者'的角色转变。
曾经，智能座舱的进化路径似乎简单明了：更大的屏幕、更流畅的语音交互、更强大的问答能力。然而，当这些基础能力逐渐成为行业标配时，真正的差异化竞争才刚刚开始。本文将探讨智能座舱如何从简单的'冰箱彩电大沙发'形态，进化为具备六种类人能力的L3级'专业助理'，以及这种转变如何重塑汽车行业的未来格局。
智能座舱的进化：从硬件堆砌到能力重构
近年来，智能座舱的发展呈现出明显的'积极探索，疯狂堆料，但尚未达成共识'的行业状态。车企们普遍采取的'标准操作'包括：将屏幕尺寸不断增大，让语音助手变得更加'健谈'，接入大模型以回答更多问题。这些改进固然提升了部分用户体验，但更多是在现有框架内的优化，而非系统层面的智能提升。
正如人工智能和自动驾驶需要分级标准来界定能力边界，智能座舱领域同样需要一套清晰的进化框架，帮助行业和消费者准确判断当前的智能化水平。华为在2023年11月20日乾崑生态大会上首次推出的座舱智能化L1-L5五级分级标准，正是对这一行业需求的回应。
与传统的L0-L4分级标准不同，华为的这套创新标准跳出了'数硬件'的评价维度，转而根据人车关系的演进，将不同等级的座舱分为指令助手、任务助手、专业助理、专属助理和数字超人五个等级。这种分类方式更贴近用户体验的本质，也揭示了智能座舱发展的真正方向。
华为鸿蒙座舱团队认为，要实现这种代际跃升，新一代智能座舱必须具备感知、记忆、理解、决断、交互和执行等六种类人能力。基于这一理念，华为在新一代鸿蒙座舱HarmonySpace 5中提出了全新的MoLA智能化架构，即Mixture of LM Agent（混合大模型Agent）。
MoLA架构：L3级智能座舱的技术基石
要理解MoLA架构的革命性意义，我们需要回顾AI领域近年来的发展脉络。L2阶段的模型可以接受指令并被动调用工具、输出结果，但每次都需要相对清晰的指令，且前后记忆有限；而L3级别的模型则实现了自主Agent的核心能力——它可以自主拆解任务、规划执行步骤，并最终交付结果。
L2和L3的最大变化在于，模型的'记忆'能力和'规划'能力有了质的飞跃。MoLA架构正是基于这一理念，在运行逻辑上进行了彻底重构。
在MoLA架构中，系统的所有输入会优先进入第一级的System Agent，由它负责任务的分流与分配。对于简单、清晰的任务，System Agent会直接将其分配给对应的导航、车控、多媒体等垂域Agent，输出响应结果。这部分虽然在交互和内容交付上有所优化，但基本逻辑与当前的座舱体系类似。
然而，MoLA架构更核心的提升在于：面对复杂或模糊的指令时，System Agent可以深度调用通用大模型以及用户个人知识库的能力，从而交付更类似'专业助理'的最终结果。
以实际场景为例，当用户在车内简单说出'今晚还去上周日那家餐馆吃饭'时，坐在驾驶位的家人或朋友可以轻松理解意图——即便没有'唤醒'动作，也没有餐厅名称这一'清晰'的指令。但在当前的L2级智能座舱下，受限于模型'上下文长度'（记忆力）的限制，系统很难理解这种模糊指令。而MoLA架构将'记忆力'和'理解力'深度融合，将任务交由对应的导航Agent输出导航结果，最终用户可以在中控屏或HUD抬头显示上直接看到对应餐厅的导航路线，真正实现'能听懂'和'能办到'。
L3级座舱：从'能听懂'到'能办到'的体验跃升
站在用户体验的角度，全新HarmonySpace 5最核心的提升，并不在于它接入了一个多么强大的通用大模型，而是它终于实现了对用户的系统性认知升级。这种'专业助理'的能力，正是MoLA架构下System Agent所带来的决断与执行力的外显。
沟通层面：察言观色的理解能力
L3级座舱的认知起点是多维数据的采集。系统可以调用车内外多个传感器，采集包括语音、手势、面部表情、车辆状态、外部环境等多维感知数据，这构成了System Agent'察言观色'的基础。
例如，系统可以调用车内摄像头和压力传感器，发现夜间后排正在休息的乘客。这位L3'专业助理'会启动复合决断：调用相关垂域Agent，自动关闭氛围灯，调低后排出风口的风速和温度。这种'像助理和家人一样'的无需主动表达、便能得到系统级最优解的体验，体现了L3感知力、理解力和决断力的系统协同。
执行层面：闭环交付的服务能力
在输出端，全新的HarmonySpace 5不仅可以调配车内各种硬件（如座椅、空调、灯光等）以及座舱外设的能力，更可以通过鸿蒙系统强大的联接力和生态能力，无缝使用各种第三方应用。
这种执行能力的最高体现，就是'结果交付'。在发布会上展示的几个代表性场景中，小女孩让小艺提醒父亲加件衣服，点咖啡送到公司。在这些简单一句话指令的背后，都需要AI能够分解相应的任务并调用内外部的工具去完成动作的闭环。
例如，在'帮我订一杯意式浓缩，送到公司'这一指令中，L3级别的Agent可以自主完成选品、下单、支付和订单跟踪等一系列动作。在这个过程中，L3级Agent可以交付出L2时代无法完成的'服务闭环'：不仅能给出高情商建议，更关键的是，它作为System Agent，自主完成了任务链条的拆解与编排，打通了位置信息、第三方应用、支付系统等跨应用软件，完成了最终的购买动作。
当智能座舱系统把传统需要用户执行的一个个孤立交互动作，合并成一个无需用户干预的最终交付结果时，我们才能感受到智能座舱真正具有了'第三空间'的能力，实现了从'功能'到'服务'的本质飞跃。
汽车行业：进入'超级供应商'时代
如果说，L2阶段的智能座舱要比拼谁的屏幕更大、谁的语音识别率更高、谁能一次性执行更多的指令，那么在L3阶段，智能座舱甚至整车产品的差异化，都将逐渐体现在和个性化有关的'智能底座'差异上。
这个底座需要具备长期记忆力、自主决断力以及跨域联接力，才能将零散的感知、理解、执行能力整合起来，提供连贯、主动、专业的服务。这也意味着，汽车行业下个阶段的发展，对智能化合作伙伴的需要将继续扩大。
在汽车工业的前100年间，消费者更多关注的是'品牌'本身，它代表着身份，也是用户品味的重要呈现。在未来，智能化能力，甚至在传统意义看来作为车企'供应商'角色的科技公司，也会逐渐走到台前。这些新一代'科技供应商'代表的智能化能力，将在未来汽车消费过程中，扮演越来越重要的角色。
这些'供应商'提供的不再只是单一的硬件，甚至不只是一套系统。它们要做的，是交付一个和整车体验紧密相关的智能助理。而这样的科技公司，正在成为汽车行业全新的'超级供应商'。
'鸿蒙座舱'也许会成为未来吸引消费者选购新车的一块全新招牌，因为它代表着一种全新的用户体验标准。一个强大的智能底座并非终局，L3级别的'专业助理'要实现价值闭环，还需要满足两个至关重要的条件：
首先，要有完整的生态。这本质上和智能手机发展是一样的，有了丰富的应用和软件，才能好用。当座舱的能力从'听懂指令'升级到'交付结果'时，它必须能无缝调用导航、支付、社交、娱乐等各种应用。鸿蒙座舱L3的突破，正是通过其联接力和开放的生态能力，为复杂的服务闭环提供了必要的基础设施。
更重要的是，还需要有强大的辅助驾驶能力支持。华为近期再次提出，高速L3有望在2026年迈入商用。届时，座舱L3与智驾L3的'双L3协同'，将带来体验的质的提升：智驾L3将驾驶员从高强度任务中解放出来，为座舱L3提供了更多可用的时间窗口和场景，从而解锁更多'专业助理'可以主动服务的复杂需求。
L3级智能底座的出现，标志着汽车行业正式进入了'平台决定体验上限'的新竞争周期。而一个能够提供系统级认知能力、完整开放生态和智驾协同能力的超级供应商，正在尝试定义未来汽车的智能化底座新标准。
结语：智能座舱的未来展望
智能座舱的进化之路，本质上是人与车关系重塑的过程。从最初的交通工具，到移动的生活空间，再到如今的'专业助理'，汽车正在成为人类最亲密的智能伙伴之一。L3级智能座舱的出现，不仅改变了我们与汽车的交互方式，更重新定义了汽车行业的价值链和竞争格局。
未来，随着技术的不断进步和生态的日益完善，我们有望看到L4、L5级别的智能座舱出现，它们将具备更强的自主决策能力和更丰富的服务场景。但无论技术如何演进，以用户为中心的设计理念，以及'能听懂、能办到'的服务本质，将始终是智能座舱发展的核心方向。
在这个变革的时代，能够率先实现L3级智能座舱落地的企业，无疑将在未来的汽车市场中占据先发优势。而对于消费者而言，真正的'第三空间'体验，已经不再是遥不可及的梦想，而是触手可及的现实。
