AI 大模型正在改写智能座舱的终极形态 —— 不用迁就车机指令，一句 “有点热 + 找咖啡店” 就能秒懂多需求，还能记住你的温度偏好、娱乐口味，甚至感知情绪给出回应。

从蔚来 NOMI 的情感陪伴到华为鸿蒙的跨设备互联，从被动执行到主动懂你，座舱早已不是冰冷工具。

本期播客就拆解大模型如何让汽车进化成贴身伙伴，揭秘技术底层、标杆案例与未来趋势，带你看透智能座舱的核心竞争力！

00:23 车机为何能秒懂我们的需求？

01:56 听得懂、记得住，完全不用动手

04:14 庞大的产业网络，紧密合作

06:43 智能座舱标杆案例

10:23 算力挑战、隐私风险、场景短板

12:07 未来换车就像“给老朋友换新身体”

【本期提到的名词】

• 理想Mind GPT、蔚来NOMI GPT、小鹏天玑系统、华为鸿蒙座舱MoLA混合大模型

• 英伟达Orin Y芯片的AI Box

• 差分隐私：differential privacy（DP），是隐私保护数据发布与计算的核心范式之一，它像一把“噪声滤镜”：在结果里轻轻混入一点随机扰动，就能让单条记录的信息被彻底淹没，却仍能保留整体趋势。无需对谁可能窃密做任何假设，它就能在数据收集、发布和使用的每一步给出可量化、可审计的安全承诺。

• 联邦学习：在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，利用各个节点掌握的数据实现共同建模，提升AI模型的效果。联邦学习最早在 2016 年由谷歌提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题。目前广泛用于人工智能研究方向。