近期，facecar“AI HMI上海车展线上分享会”圆满举办，车企嘉宾们深度分享了智能座舱AI HMI话题。

facecar智能座舱创新总监也分享了facecar项目团队带来的众多3D HMI设计创新成果，贯穿技术原理、交互逻辑、白模草创、材质贴图到动效植入的3D HMI全流程实践，今天我们要分享的就是车载智能AI——AI时空。

AI时空：3D HMI实践流程

朱佳明先生介绍到，在车载智能AI——AI时空案例的制作中，facecar团队经历了从主题创新、风格探索、2D设计、3D场景搭建包括3D美术效果及动效的实现，再到3D引擎中技美的还原及3D引擎开发的全流程开发。在整个3D制作过程中，进行了草模到精模的制作渲染以及材质贴图效果的还原。

在整个项目中，3D设计覆盖了路面、隧道、室外的天地变化等多种场景。同时，结合驾驶中的不同场景，VPA形象会对用户进行精准个性化智能推送和互动。

AI在智能座舱信息交互输出逻辑

当下，汽车AI座舱的感知能力能深入了解座舱内外环境，掌握用户的基础信息和驾驶偏好。依据Human in the loop（人在环路）技术原理将座舱智能化提升至全新高度。它并非单纯依赖机器算法，而是强调人机协同，控制权分配共享，实现更精准、更具人性化的交互。

朱佳明先生分享了AI智能座舱交互设计以“人在环路”（Human-in-the-loop）为核心，依托AI大模型构建的动态决策机制，通过分层响应逻辑平衡安全需求与用户体验。在紧急场景（如车道偏离、碰撞风险）中，系统实时融合车辆、道路及驾驶员状态数据，经AI分析生成功能执行建议（如主动刹车、车道保持），并通过执行度评估算法判定风险等级：若评估为高风险且可执行度高，则自动触发操作；反之则以界面提示、语音警示、震动反馈等多模态交互引导用户手动介入，同时记录操作数据以优化后续决策模型。非紧急场景下（如温度调节、导航选择），AI结合环境数据（天气、路况）与用户指令生成可协商方案（如语音提问“是否调高温度2℃？”），通过多轮交互达成共识，并基于历史行为数据逐步实现个性化预判服务。系统采用三级AI介入策略——完全自主（紧急避障等极端情况）、建议性交互（提供2-3项优化选项）及强制确认（紧急制动前需用户响应），既确保行车安全，又保留用户控制权。

数据驱动机制贯穿始终：系统持续学习用户操作结果与环境关联信息，构建个性化行为画像，使决策逻辑动态适配习惯偏好，最终达成“越用越智能”的主动服务能力，在安全底线之上实现人机共驾的高效协同。

多场景AI意图识别延伸

在车载智能AI交互系统中，AI意图识别已不再局限于简单的指令执行，而是进化成一种跨越物理空间与心理诉求的“场景翻译器”。通过多维数据透视用户真实需求，在HMI交互中构建出真正的“无感化服务”。

* 从参数匹配到情感共振的升维

传统车载系统的场景模式切换（如“雪地模式”）依赖GPS定位与传感器数据，本质是物理参数的机械适配；而引入AI意图识别后，系统可同步分析用户语音、表情、操作节奏等信号，实现 “场景+心理”的双层解构 。如：雪天行车时，系统不仅能根据轮胎打滑数据建议降低车速，还会通过车内摄像头捕捉用户皱眉、握紧方向盘的微动作，结合语音指令中的焦虑情绪词（如“路好滑”），判断其情绪压力层级。在与用户的情感化交互中，VPA主动将车内氛围灯调为暖色，并通过语音安抚用户情绪。

* 内外场景联动打破感知壁垒

真正的智能座舱需要打破车内外的感知壁垒。以本次分享会facecar发布的汽车AI座舱——AI时空3D HMI案例中的“篝火场景联调”为例，通过座舱内VPA形象判断行驶的雪天场景，通过意图延伸推理，当语音助手捕捉到用户说“想休息下”、“外面环境很美”等，结合当下环境数据（温度等），预判其潜意识需求，主动进行“点燃篝火”的AI智能推送，并开启座椅加热。

当前技术的最大挑战不在于算力本身，而在于将冷数据流翻译成有温度的场景语言——正如篝火模式的算法逻辑：火焰的跳动频率随车速而变化，既确保安全警示（高频闪烁对应突发路况），又维持心理抚慰（低频波动匹配舒缓音乐）。当技术开始理解用户未被言说的孤独感时，机器与人类的对话才能真正跨越次元壁。

虚拟与未来

汽车AI座舱正推动“工具属性”向“伙伴关系”转型：通过多模态交互实现免触控精准控制，借助深度学习提供场景化服务预测，情感计算引擎赋予着VPA形象“察言观色”的能力。AI隐形于空间，却让冷硬件成为有温度的情感载体，重构人车关系新范式。

【广告】免责声明：本内容为广告，相关素材由广告主提供，广告主对本广告内容的真实性负责。本网发布目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责，广告内容仅供读者参考。