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。