润芯微：AI技术在智能座舱产品工程化中的实践及思考

    智能座舱前装搭载率已达76%，对应市场规模约1500亿元，但真正“懂用户”的AI座舱产品尚未大规模落地。在2026年9月17日举行的第四届AI定义汽车论坛上，润芯微智能科技股份有限公司产品总监任毅指出，AI技术已深度融入智能座舱研发、交付与运维全生命周期，行业竞争正从屏幕数量、芯片算力等硬件指标，转向AI交互、多模态服务与多模态理解方向。润芯微正由传统软硬件一体化Tier1向智能座舱AI解决方案提供商转型，其核心并非接入大模型接口的数量，而是实现产品全维度升级与可量产落地。

    2026第四届AI定义汽车论坛演讲现场

    润芯微的转型路径建立在既有业务基础之上。该企业成立于2020年，2023年完成首套产品量产交付，截至目前出货量已达百万台级别。在此基础上，润芯微搭建了三大核心能力底座：知芯硬件算力底座解决AI能力在低算力、低成本车机硬件上的运行问题；知微AIOS系统承担边缘端AI与整车车机系统联动及云端协同；知润端侧多模态模型负责对用户语音、图像信息进行深度理解与推理运算。三者配合形成从硬件感知、系统接入、模型理解、工具调用到任务执行的完整业务闭环，将AI从对话聊天能力转化为车端可执行的实际业务能力。

    在交互模式上，传统座舱以语音、实体按键和触屏菜单交互为主，下一代座舱依托自然语言多模态理解与工具调用能力实现主动服务式交互。传统语音助手依靠单点指令执行任务，不同指令互相独立，缺少上下文关联。润芯微通过实验将语音助手升级为座舱智能体，依托智能体操作系统识别用户完整意图、拆解任务，调用各类车控工具连贯完成整套任务。例如用户依次下达打开空调、调高音量、打开导航三条指令，智能体可将其作为完整意图统一处理，而非分开执行。

    在AI工程化落地实践中，润芯微投入五名工作人员，搭配AI开发环境，两个月内完成智能体操作系统相关功能开发。项目模块数量由最初两个拓展至58个，源代码规模从计划的3.5万行提升至14万行，从零搭建完整测试体系，产出150个测试文件，接入25类引擎，覆盖150项车内使用场景，沉淀30项核心算法与对应业务状态。该项目验证了AI编码可以支撑真实量产级别的工程项目落地，但润芯微强调，AI带来的开发提速必须建立在汽车工程规则约束之下，不能追求无限制的开发速度。

    整套开发流程设置多重约束保障工程安全可靠。系统划定代码修改边界，AI不可修改关键代码节点，同时依靠迭代式重构开展测试，保证重构前后系统安全稳定。项目最终审核阶段引入多模型、多AI服务交叉审核，规避单一模型输出风险。润芯微的AI编码体系内部划分开发、审核、验证三类AI角色，代码修改配套分级评审机制，针对高风险架构调整、客户核心价值、合规相关内容均设置人工终审环节，实现责任可追溯。

    成本管控是AI座舱量产落地的现实课题。润芯微区分业务场景分配算力，高频使用业务优先运行端侧模型，复杂、强上下文依赖的业务场景调用云端能力。统计数据显示，单台座舱引入端侧模型带来的成本占整体产品成本比例为1%至5%，复杂云端场景为5%至8%。润芯微设置业务红线，面向外部交付产品，AI引入带来的整体成本提升不能超过产品总成本10%，以此保障AI座舱业务具备商业化可持续运营基础。

    任毅判断，AI能力已不属于锦上添花的附加配置，座舱产品必须具备智能体相关能力，如果缺失该能力，企业将会在下一轮行业竞争当中失去入场资格。润芯微的业务模式并非单纯调用单点AI能力，而是打造端侧模型、智能体操作系统、芯片硬件以及量产能力共同构成的业务闭环。其企业定位是具备端侧AI能力的下一代座舱供应商，作为AI原生Tier1，同时也是AI智能基座提供商，最终目标是推动智能座舱由传统功能控制系统，迭代升级为真正意义上的车载智能系统。