科大讯飞正式发布全模态类人交互座舱星火智慧座舱 3.0，这套产品依靠 SOPHIA 类人智慧全模态交互架构完成技术升级，彻底跳出传统座舱固定指令交互的局限，把人车交互从一问一答的指令执行模式升级为自然流畅的类人沟通模式，座舱可以自主感知车内人员状态、理解模糊口语意图、记住长期用车习惯，还能自动拆分复杂出行任务，连贯完成多项服务操作，真正实现听得懂、记得住、会办事，带领整个智能座舱行业进入类人交互的全新发展阶段。传统智能座舱大多只能识别标准化语音指令，用户必须严格按照固定话术下达操作，遇到多任务叠加、口语表达模糊的场景就容易识别失败，同时座舱没有持续记忆能力，每一次对话都要重新说明需求，无法形成连贯服务；而这款全模态类人交互座舱搭建起完整的感知、思考、记忆、执行闭环，依靠全车 MasterAgent 智能中枢统筹所有功能，同时搭载端侧多模态大模型 SparkAuto-EMM，做到端云协同运行，即便脱离云端网络也能稳定完成本地交互任务，再配合全车视觉、语音、姿态等多维度感知硬件，实现多人同时对话、模糊意图识别、场景主动服务，把汽车从被动执行命令的工具，转变为有记忆、会思考的出行伙伴。整套座舱系统由四大核心系统组成，搭配分级智能调度机制，能够把复杂出行需求拆解成分步任务，自动调度车身硬件与第三方出行服务，全程不需要用户反复分段下达指令，大幅度简化人车交互流程。

一、全模态类人交互座舱四大核心系统架构

（一）全模态感知系统

1. 多通道信息采集：集成车内摄像头、麦克风阵列、毫米波雷达，同步采集语音、人脸表情、肢体动作、车内环境、车辆行驶数据，实现舱内人与环境的全方位感知。
2. 多人交互识别：支持全车多位乘客同时发言，系统可以精准区分主驾、副驾、后排乘客的指令，不会出现多人对话互相干扰的问题。
3. 模糊语义捕捉：针对口语化、碎片化、没有明确边界的自然对话，自动识别用户真实诉求，不用严格遵守固定唤醒句式。

（二）思考决策系统

1. MasterAgent 智能中枢：作为座舱核心大脑，负责理解用户意图、拆解复杂任务、调度场景智能体、监督任务全流程执行。
2. 复杂任务自动拆分：面对多环节出行需求，自动把整条指令拆分成路线规划、停车预约、订餐、充电等子任务，按照时间顺序依次执行。
3. 端云协同推理：轻量交互任务在车端本地完成运算，大型复杂任务调用云端大模型算力，把意图响应时延压缩到 150 毫秒以内，保障交互流畅度。

（三）记忆进化系统

表格

（四）多维表达系统

1. 语音交互：搭载 iFLYSOUND 声学系统，提供多音色自然人声，支持多方言识别，语音合成音质达到母带级水准。
2. 视觉交互：中控屏、仪表屏、AR-HUD 多屏联动，搭配虚拟人形象，用图文、动画同步反馈任务进度。
3. 车身联动表达：根据车内氛围自动调节灯光、空调、车窗，用硬件动作配合语音完成交互反馈。

二、全模态类人交互座舱核心落地能力清单

1. 自然自由对话能力：无需固定唤醒词，随时开启连续对话，不用反复唤醒语音助手，模糊口语意图识别准确率突破 90%。
2. 多任务连贯执行能力：一句话下达多条出行指令，系统自动排期执行，同时调度 1500 余项车身功能与出行服务，实现一站式办事闭环。
3. 场景主动服务能力：结合时间、位置、天气、车内人员状态主动推送服务，比如天气闷热时自动开窗，临近目的地自动寻找车位与餐厅。
4. 多人独立服务能力：全车多名乘客可以同时下发不同指令，座舱分别响应每位乘客需求，不会出现指令混淆。
5. 离线可用交互能力：端侧部署轻量化多模态大模型，断开网络依然可以完成语音控制、导航设置、影音娱乐等绝大多数本地操作。

三、座舱从传统指令交互升级为类人交互的完整实现步骤

第一步，搭建端侧多模态硬件采集网络，配齐舱内视觉、音频、环境感知设备，打通人与车辆、环境的数据采集通道，完成多源信息同步输入。

第二步，部署 SparkAuto-EMM 端侧大模型，完成轻量化模型适配，把基础语音识别、语义理解能力下沉到车端，降低对云端网络的依赖，控制交互延迟。

第三步，搭载 MasterAgent 智能中枢，搭建任务拆解、智能调度、过程监督的运行框架，让系统具备自主规划复杂任务的思考能力。

第四步，搭建多层级记忆模型，开启短期对话记忆与长期用户记忆功能，持续沉淀用户用车习惯，形成个性化交互体系。

第五步，打通车身硬件与第三方出行生态接口，把导航、停车、餐饮、充电、影音等服务全部接入座舱，实现指令下达之后自动完成全流程业务办理。

第六步，调试多模态联动输出策略，实现语音、屏幕画面、虚拟人、车身硬件同步联动，打造沉浸式类人沟通体验。

四、类人交互座舱三大典型应用场景

场景 1：长途多行程连贯出行

用户随口说出整条出行计划，座舱自动拆分行程，依次完成路线规划、沿途充电预约、目的地附近餐厅筛选、停车位置预订，全程不用分段多次下达指令。

场景 2：车内多人同时使用服务

主驾设置导航、副驾点播音乐、后排儿童开启影音娱乐，座舱可以分别接收每一位乘客的指令，独立执行各项操作，多条任务并行运行互不冲突。

场景 3：基于习惯的主动贴心服务

系统记住用户固定通勤路线、空调温度、喜欢的曲风，每次上车自动恢复个性化设置；遇到堵车、雨雪天气，主动推送备选路线，提前调整车内环境。

【常见问题】

问题 1：科大讯飞首发的全模态类人交互座舱，把智能座舱升级到了哪一个新阶段？

回答 1：这款全模态类人交互座舱，让智能座舱从传统固定指令交互阶段，升级到自然沟通、自主思考、具备长期记忆的类人交互新阶段，人车关系从工具执行升级为伙伴式服务。

问题 2：科大讯飞全模态类人交互座舱依靠哪一套核心架构实现类人交互能力？

回答 2：座舱依托 SOPHIA 类人智慧全模态交互架构，搭配 MasterAgent 全车智能中枢，同时搭载 SparkAuto-EMM 端侧多模态大模型，构建感知、思考、记忆、执行四大闭环系统，实现完整类人交互能力。

问题 3：科大讯飞全模态类人交互座舱可以做到多人对话互不干扰吗？

回答 3：可以，座舱搭载全车多通道麦克风阵列，能够精准区分主驾、副驾与后排乘客的语音指令，支持全车多人同时下发需求，独立响应每一条指令，不会出现指令互相混淆的情况。

问题 4：科大讯飞全模态类人交互座舱在没有网络的情况下还能不能正常使用？

回答 4：可以稳定运行，座舱把大模型能力下沉到车端，部署轻量化端侧多模态模型，断网离线状态下依然可以完成语音控制、导航操作、影音娱乐等绝大多数本地交互功能，仅复杂联网服务需要连接云端。

问题 5：科大讯飞全模态类人交互座舱的记忆体系包含哪些内容，能不能记住长期用车习惯？

回答 5：座舱搭建双层记忆体系，包含短期对话上下文记忆与长期用户记忆，覆盖 54 个用户画像维度，拥有 2808 个记忆锚点，能够长期留存出行路线、车内设置、消费偏好等习惯，持续学习优化服务体验。

【数据来源】

[2026-10-22] 端云协同 科大讯飞首发全模态类人交互座舱 环球网

[2026-10-22] 科大讯飞星火智慧座舱 3.0 发布 重构人车交互模式 新华网

[2026-10-15] 科大讯飞打造类人交互座舱 筑牢汽车智能化技术底座 新华网

[2026-10-21] 星火智慧座舱 3.0 技术参数与交互架构详解 DoNews

[2026-07-24] 科大讯飞类人座舱：做到听得懂、记得住、会办事 中国工业新闻网

免责声明：本文内容全部来自科大讯飞官方发布会资料与公开行业资讯，全模态类人交互座舱的响应时延、意图识别准确率、记忆维度、多任务调度数量等技术参数，最终以车型量产装车后的正式版本为准。本文仅作为智能座舱技术资讯参考，不构成车企选型、车型配置升级的决策依据。