2026中国汽车论坛【论坛16】丨穆向禹：智能座舱技术演进与OpenClaw架构价值报告

2026年7月21日-23日，2026中国汽车论坛在上海嘉定举办。本届论坛由中国汽车工业协会主办，以“新开局，新机遇，新征程——共绘汽车产业高质量发展新蓝图”为主题，由“1场闭门峰会、1个大会论坛、1场技术领袖峰会、13个主题专题论坛、N场行业发布”等16场会议和若干配套活动构成，各场会议围绕汽车行业热点重点话题，探索方向，引领未来。其中，在7月23日上午举办的“【主题论坛】智能网联技术创新与标准法规，双向赋能产业高质量发展”上，镁佳科技座舱智能副总裁穆向禹发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：

大家上午好，我是镁佳科技的穆向禹。今天，我代表镁佳科技做一个关于智能座舱演进的报告。我的报告大概分成这么四个方面，来给大家介绍目前最新座舱智能化的发展。

其实在年初的时候，我们的“OpenClaw” 非常火，就是 “小龙虾” 这个概念。从工业界、学术界到个人、家庭，都有非常大的触及。虽然现阶段它的热度有所回落，但是依托 OpenClaw 框架积累的技术，在很多车上已经拥有良好的发展势头。

我们来看智能座舱交互，近十年之间行业发生了很大变化。最早智能座舱内的语音交互是从后装逐步演变到前装。传统语音交互只能帮助人执行一些简单指令，指令范围十分受限，人们日常自然的表达方式，它很难支持和执行。同时，它不存在上下文关联信息，大部分信息都只是单一维度的输入。

到现在，我们认为行业进入第二个阶段，也就是基于AI 智能体的 1.0 阶段。在这个阶段，依托大模型能力，用户语义理解从原先固定模板匹配，升级到大参数模型理解。它的响应模式也从传统单一、无上下文感知，转变为能够带入用户近期上下文信息，在一定程度上更好理解用户的各类诉求与需求。继续往前演进，有一个十分关键的方向，叫作 GUI agent。

GUI agent 这个概念并不算特别新颖，大概去年国内部分车企就已经在这个方向开展尝试。它本质上就是从需求层面打破车载 APP 带来的限制。我们使用 APP归根结底是为了满足自身需求，通过人类需求，让模型和智能体从界面层面理解 APP 如何操作。不需要人们手动依照流程一步步操作，这是座舱进化非常关键的一点。再往后发展，我们能够看到座舱域整体算力持续提升，可以逐步把云端部分大模型能力迁移到车机端，让整体响应与理解更加顺畅。

与此同时，交互的情感化程度也会大幅提升。人和座舱之间的沟通，会从传统下达指令的模式，演变为伙伴式的关系。在这里我引用一份资料，2023年中汽协联合业内部分专家、机构发布了一项标准。这份标准参考智能驾驶的分级思路，同样把座舱划分成五个阶段。

坦白来讲，目前市场上大部分车辆还处在第一阶段，能够响应用户简单指令，实现单轮交互。去年，一些主流高配车型已经逐步接入大模型能力。

我们认为这类车型进入任务助手L2 阶段，能够处理相对复杂的指令，比如一句话同时执行多项车控操作，去年很多车辆已经可以实现这类功能。随着智能体大模型持续迭代，尤其是 OpenClaw 架构不断夯实落地。

今年市场上很多车辆，我们判断进入L3 阶段，实现从助手向助理的跨越。今年 4 月末北京车展上，不少主机厂都推出了相关概念，近期也有头部车企完成相关功能落地。我们预期明年到后年，行业将完成从助理向管家阶段的跃升。实现跃升的前提是对车主、车辆高频使用者以及车辆状态形成更深层次理解，能够协助处理更多事务。最后的 L5 阶段距离当下相对较远，理想杨总此前也分享过具身汽车的概念，我们认为具身理念同样适用于座舱场景。

由此能够看出，L3 是十分重要的分水岭。我们预期从当下开始，整套座舱交互将会迎来巨大演变与跃升。我查阅了近期多家主流车企的发布会，挑选了几个有代表性的车型案例，当然并不代表全部市场。可以看到，理想、上汽智己、比亚迪等企业，都已经将智能体、小龙虾相关概念从概念层面落地到实车。不过目前各家重点布局的大多还是出行核心场景。相关数据能够反映出，在车主完整出行周期当中。

出行导航类场景需求占比大约20%～30%，但是传统交互大多只支持发起 POI 导航搜索。面对更加复杂的意图，比如前往位置模糊的地点、行程中规划多个途经点，市面上很多车辆暂时无法实现或完成效果较差。我们选取的这几个案例都在出行场景方案上投入大量资源，核心重点就是解决出行规划相关问题。预期今年下半年，会有更多车企推出搭载智能体系统的车型。当前上市相关车型主要聚焦几个方向。

首先，出行离不开衣食住行，各家围绕POI 搜索与推荐完成大量技术升级。当然技术升级对于底层硬件能力存在较高要求，在推进技术迭代的同时，更需要做好完整车型规划。不必强求车企在全系车型上线全部先进智能化能力。所以车辆高、中、低配会采取差异化布局。高配车型搭载更前沿技术，依托更强算力承载相关功能；中配车型维持现有成熟能力；入门车型优先保障基础功能稳定。这种差异化竞争模式，预计在未来一段时间成为行业主流。

另外一方面是架构落地。当前市场车辆，无论采用云端方案还是本地方案，大模型语义理解都是基础底座。同时，打通车控底层信号同样至关重要，我们希望依靠语音或者其他多模态控制手段，实现对整车除安全相关之外更多控制功能的覆盖。当然，无论座舱智能化如何升级，都必须保障车辆行驶安全，满足各项车规要求。开年小龙虾概念爆火之后，行业内不少认知观念发生重要转变。

token 这个概念相信大家都不陌生，今年以及往后一段时间，它都会是行业核心议题。过去我们谈论流量，现在我们谈论 token，启用 OpenClaw架构之后，调用云端产生的token 消耗量会大幅增长。

因为输入信息更加丰富，需要处理的信息维度持续拓宽，除语音、文本之外，还会纳入视觉信息以及其他多模态信息。叠加智能体能力之后，单一任务可能需要多次拆解、反复调用大模型，进而产生巨大的token 消耗。

传统车辆更多考量一次性购车成本，但token消耗有一点类似手机不同流量套餐。想要获得更优质的服务必然会带来更高的 token 消耗。这部分成本是未来智能化发展过程中无法回避、十分关键的问题。

第二点，座舱L1、L2 阶段基本不存在成熟的记忆相关设计，但是智能化离不开记忆。大家都能够理解短期、中期、长期记忆的概念，传统框架很难在车上落地这套机制。依托 OpenClaw 架构，这项能力已经能够在系统内稳步落地。同时，复杂逻辑执行不稳定这一难题，OpenClaw 框架也提供了很好的参考范本。我们多次尝试依托 ReAct 机制，做好任务失败规避，目前在这套框架内已经实现了良好效果。第三点，开发大模型、搭建 OpenClaw 架构，有一个重要概念叫作 MCP。

简单来说，依托大模型与整体系统能力，调用更多外部资源，获取更优质信源，向车主提供更高质量信息与反馈。我们认为OpenClaw 整体架构存在四层关键分层设计，其中记忆模块是所有人无法绕开的一环。关于记忆，车辆持续使用过程中，会产生当日交互记忆、车主行驶习惯、偏好、轨迹，还有用户主动要求车辆记录的内容，以及视觉探测获取的各类信息。我们将信息划分短期、中期、长期。

信息持续沉淀之后，可以更好地支撑主动、被动交互以及各类推荐。架构内第二个重要模块叫作skill。在小龙虾架构当中，skill 能够把各类功能点精细拆解。部分功能依据车企、一级供应商规划设计。

相关开放能力开放给终端车主，用户拥有更强编排能力，完成个性化体验设定。智能体决策层，目前多数架构都设置中心大脑负责任务拆解，搭配各个垂直领域子智能体，完成任务细化与执行。

这套架构同时具备端侧、云端双重能力，因此必须充分考量数据安全。架构内配备网关，区分各类数据是否需要上传云端，规范云端数据使用方式，最大限度保障用户隐私安全；大量端侧数据直接本地处理，无需上传云端。

我们针对记忆机制，和传统方案做了简单对比。传统模式使用大模型时，经常一次性推送全部信息，直接造成token 消耗急剧上涨。我们开展过相关简易测试，单次输入大量用户历史信息。

token 消耗量可以达到上万，持续交互之后，整体数据体量十分庞大。OpenClaw 设计方案将用户短期、中期、长期记忆划分为热记忆、温记忆、冷记忆，针对不同记忆类型采用差异化技术完成加载、查询与存储。

以此将token 消耗控制在合理区间。传统座舱大模型方案的 token 消耗，借助这套机制能够压缩至原先的五分之一，甚至十分之一。简单对比传统架构与 OpenClaw 架构，差异体现在 token 消耗、生态覆盖等多个维度。

依托OpenClaw 架构，借助 MCP 能够更加便捷地接入更多生态资源信息。举个例子，还是以出行POI地点搜索举例，除高德能力之外，还可以接入美团能力，依靠个性化搜索获取目标结果，不必单独安装对应APP。

只要启用MCP 相关能力，就能够在这套架构内获取优质信息源。整套推理响应速度，和原先纯大模型方案对比，同样得到大幅提升。另外我前面提到，座舱领域一大趋势是端侧具备一定模型承载能力。

云端负责复杂度更高的推理任务以及生态相关能力。依靠智能体能力，可以把复杂任务拆分为多个简单可执行模块，大幅提升任务拆解与执行效率。结合以上内容做一个总结。

今年座舱整体发展，正在从传统助手模式向伙伴能力演进，在交互层面大家能够直观感受到变化。新一代座舱语音交互、语音合成效果高度拟人、自然。人和车辆逐步趋向对等关系，不再只是单向下发指令、车端执行的逻辑。

同时，端到端链路、多模态技术实现巨大跨越。传统座舱交互输入大多只有人类语音。依托OpenClaw 架构，除语音之外，车内视觉信息、整车状态信息，都可以融合作为多模态输入底座。

开展实时交互的时候，系统能够掌握完整车辆状态、车控信息、车内全部乘员信息，甚至交互人员个人偏好，以此实现更多个性化回复。未来一大发展方向就是持续打磨、挖掘关键场景，实现主动交互、关怀式交互，让整车具备更强的具身智能能力。

第三、第四点我前面也提到，未来一定会打破车载APP 单一功能属性。车载交互核心目标是满足车主与车内乘员的需求。乘员表达需求之后，依靠智能体拆解任务。调用单一 APP 功能或是跨 APP 联动能力，这一能力落地离不开 GUI agent 的发展。也就是依靠大模型，理解 GUI 页面当中各个 APP 的操作逻辑。情感化、个性化体验，也是这个演进过程当中衍生出的成果。

七八年前，车载交互的语音输出大多单调、机械，给人一种和机器人对话的感受。现在大家经常使用豆包能够直观感受到，豆包语音高度贴近真人。这项能力我们已经逐步落地到车辆当中。如今车载语音可以切换多种音色，拥有丰富方案，车内语音甚至能够唱歌，情感化能力实现巨大跃升。

下面我对以上内容进行总结。

参照2023 年中汽协发布车载座舱分级标准，今年是座舱迈向 L3 十分关键的一年。实现跨越的基础，依托大模型以及智能体操作系统发展。第二，今年 GUI agent大模型基础能力持续发展，原先处理效率低、结果不准确、延迟偏高的痛点，今年出现明显改善，我们拥有很好的机会把相关能力落地实车。达到用户能够接受的水准。第三，完整记忆机制搭配token 优化方案，把成本降低到车主、整车厂商可以承受的范围。第四，端云协同架构十分关键，既强化端侧响应能力，节约 token 消耗。

同时保障车辆在无网、断网环境下运行相对稳定。我们针对各个发展阶段初步梳理时间推演，仅作为大致参考。基础搭建阶段，我们相信今年很多车企主流新车发布，基本完成底层基础搭建。

后续重点打磨方向，就是依托这套架构打造完整生态闭环。举个场景例子，行车途中时间紧张，依靠车机交互，直接在途经点位订餐，抵达之后取餐，全程不需要任何手动操作。

未来，我们需要依托这套框架持续挖掘更多场景，打造能够给车主、车内驾乘人员带来价值的功能。所以当下，即便很多车型不会对外强调OpenClaw，智能体理念一定会融入下一代座舱，覆盖各家企业每一款车型。

我们追求两大目标，一是体验持续升级，二是提升整体性价比，更好地发挥大模型与智能体的价值。最后，我用两分钟简单介绍镁佳科技。镁佳科技成立于2018年，是一家创新驱动的领先汽车AI公司，致力于重塑未来出行体验。公司专注于为主机厂提供AI驱动的智能汽车域控解决方案，打造覆盖智能座舱、智能辅助泊车、智能辅助驾驶及车联网等场景的集成式智能化平台。以自研MegaClaw智能座舱交互系统为核心，镁佳构建了涵盖AI语音交互、DMS/OMS视觉感知、智能哨兵、自研音效、端到端智能泊车及端到端高速NOA等能力的全栈智能化产品体系，并通过域控平台实现多功能融合与规模化量产，帮助主机厂提升系统效率、优化成本结构。

目前，镁佳已与奇瑞、东风、长安等超10 家国内主流车企深度合作，量产交付车型规模达数百万台。

我们同时也是高通车端AI Claw生态计划的首批合作伙伴。

2019 年起，我们启动车载域控制器座舱平台规划，早期搭载 MTK 平台，当前主力采用高通平台，从 8155、8295，到最新至尊版 8797，我们针对全系列高通芯片持续布局。依托芯片推动各类 AI 能力上车，同时我们也开展整车域控制器以及操作系统相关研发。

借助一页资料简单说明，镁佳创立近十年，在语音领域完成了大量技术积累，能够实现整车从原始音频采集，到全链路云端交互完整自研。同时，我们参与多项车辆交互相关赛事，在国际赛事当中取得不错成绩。

以上就是我今天全部的分享内容，感谢大家的聆听。

（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）