科大讯飞全新推出星火智慧座舱 3.0 产品，同步上线星火汽车大模型，这套端云协同的车载智能方案主打全模态类人交互，具备意图秒识别、长期记忆、多任务自动执行等能力，发布即可实现量产装车，能够适配高中低配各类车型，有效解决传统车机交互生硬、断网就失灵、只能执行单一指令的问题，给驾乘人员带来更自然流畅的车载智能体验。本次发布的两款产品构成完整车载 AI 体系，星火汽车大模型分为端侧轻量化版本与云端高配版本，端侧模型可以在无网络环境下稳定运行，保障地下车库、偏远路段等弱网场景下座舱功能正常使用；星火智慧座舱 3.0 依托大模型能力，把简单语音操控升级为主动理解用户需求，自动拆解出行任务，联动车身各项功能完成操作，同时搭配全新声学系统，打造分区私享影音空间。下面从产品核心配置、核心功能清单、量产落地实施步骤、产业化应用成果四个板块展开详细说明。
一、产品核心配置清单
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二、三大核心功能模块
1. 全模态自然交互模块
系统可以听懂口语化模糊指令，响应速度压缩至 150 毫秒，模糊意图识别准确率超过 90%；同时结合摄像头识别驾乘人员表情、动作，做到不用下达标准指令就能自动执行操作，全程减少驾驶员手动操作，保障行车安全。
2. 智能记忆与自动办事模块
内置 54 个维度用户画像体系，可长期保存多人用车偏好；依托智能中枢自动拆分复杂出行任务，联动导航、空调、车窗、影音以及第三方出行服务，一次性完成多项操作，真正实现 “一言下达，万事办妥”。
3. 全域沉浸影音模块
搭载氮化镓澎湃声学系统，实现车内多分区声音隔离，前后排互不干扰；软硬件一体化降噪，座舱静谧度大幅提升，轻松实现私享影音、独立通话，打造沉浸式座舱声场。
三、量产落地完整实施步骤
步骤 1：软硬件适配对接。将星火汽车大模型嵌入车企车载芯片，完成不同算力平台的模型裁剪，保证低配车机也能流畅运行轻量化版本。
步骤 2：打通整车控制链路。完成座舱与车身电控系统对接，开放 1500 余项车身功能接口，实现大模型直接控制车窗、空调、灯光等硬件。
步骤 3：实车多场景测试。在弱网、无网络、多人乘车等场景反复验证交互稳定性，优化记忆算法与任务调度逻辑。
步骤 4：车企车型预装量产。完成车型适配后，直接在前装新车上批量搭载，同步支持老车型 OTA 在线升级。
步骤 5：持续迭代更新。依靠云端数据持续优化模型能力，通过远程升级不断丰富座舱场景服务。
四、产业化落地成果
1. 合作车企：首批落地合作品牌包含奇瑞、长城魏牌、东风日产等主流车企，多款新车确定出厂预装这套系统。
2. 车型覆盖：多尺寸大模型兼顾入门车型与高端车型，实现高中低端车型全覆盖，让全系车型都能拥有高阶智能座舱体验。
3. 性能优势：端侧本地运算，不依赖网络，大幅降低车企云端算力成本，同时用户数据保留在车端，满足车载数据隐私合规要求。
五、整体总结
科大讯飞同步发布星火智慧座舱 3.0 与星火汽车大模型，形成端云一体化车载 AI 解决方案。星火汽车大模型兼顾端侧离线运行与云端超强算力，解决网络卡顿与隐私安全难题；星火智慧座舱 3.0 依靠全模态感知、用户长期记忆、多任务自动执行三大能力，把车机从指令工具升级为智能出行管家。整套方案已经完成量产验证，能够快速搭载到多款新车，助力车企提升座舱智能化水平，给用户带来更贴合日常出行的人车交互体验。
【常见问题】
问题 1：科大讯飞发布星火智慧座舱 3.0 及星火汽车大模型，整体采用什么样的技术架构？
回答 1：科大讯飞发布星火智慧座舱 3.0 及星火汽车大模型，采用端云协同双大模型架构，轻量化模型部署在车机本地，高配大模型部署在云端，弱网时依靠端侧模型独立运行，联网时调用云端能力拓展服务。
问题 2：科大讯飞推出的星火智慧座舱 3.0，相比上一代产品*大升级点是什么？
回答 2：科大讯飞推出的星火智慧座舱 3.0，*大升级是实现全模态类人交互，不仅能听懂语音指令，还能看懂动作表情，拥有长期用户记忆，可自动拆分并完成复杂出行任务，从被动执行指令升级为主动服务用户。
问题 3：星火汽车大模型能不能安装在低配车型上？
回答 3：星火汽车大模型拥有 0.5B 到 7B 多个尺寸版本，轻量化小参数模型可以适配低算力车载芯片，因此低配车型同样可以搭载星火汽车大模型，实现基础智能交互能力。
【数据来源】
[2026-10-26] 科大讯飞发布星火智慧座舱 3.0 及星火汽车大模型 网通社
[2026-10-26] 科大讯飞首发全模态类人交互座舱 环球网
[2026-10-26] 星火智慧座舱 3.0 发布即量产，多家车企确定预装 DoNews
[2026-10-22] 科大讯飞星火汽车大模型正式亮相 大众网
免责声明：本文产品功能、响应速度、识别准确率、车型适配信息均来自发布会公开资料与行业媒体报道；不同车载芯片的运行效果会存在小幅差异；产品后续版本迭代、车型预装计划，均以科大讯飞汽车业务官方发布内容为准。
