中国汽车工程学会：汽车智能座舱分类指南 2026

这份由中国汽车工程学会联合大众汽车（中国）等单位编写的《汽车智能座舱功能分类指南》，聚焦汽车智能化发展趋势，填补了行业内智能座舱功能统一分类标准的空白，系统梳理了智能座舱的功能体系、技术支撑、市场现状及发展方向，核心总结如下：

编制背景与意义

汽车电动化、智能化与网联化推动智能座舱成为行业研发和消费核心亮点，但国内外缺乏权威统一的功能分类标准，导致行业分析、产品研发和消费者选择缺乏统一维度。本指南遵循全面覆盖、科学分类、方便扩展、利于执行原则，为行业产品研发、数据分析、规则制定提供参考，也为消费者提供选品依据，适用于乘用车智能座舱相关研究与应用。

核心分类体系

构建四级功能架构，一级功能从原有 5 类扩充至 7 类，新增 AI 类、系统类（数字底座），二级、三级功能也相应扩充，整体以人 - 机 - 环座舱组成要素为基础，按关键技术、业务逻辑逐层拆分，7 大类一级功能及核心内涵为：

安全类：围绕驾乘、信息安全，含环境感知、状态感知、身份识别、信息网络安全四大二级功能，如 360 影像、驾驶员疲劳监测、人脸识别、数据加密等；

交互类：覆盖用车全场景交互模态，含图形界面、语音、手势、声音交互，如中控屏车控、方言语音识别、手势调音量、碰撞预警音等；

部件类：指舱内外可调控实体部件，分车身、驾舱内部件，如智能座椅、氛围灯、AR-HUD、智能表面等；

服务类：座舱软件服务，含车载应用生态、场景化、云端服务，如车载 KTV、露营模式、OTA 升级、X-Call 道路救援等；

互联类：实现座舱与外部互联互通，含 V2X、手机车机互联，如远程控车、智能家居联动、CarPlay 投屏、无线充电等；

AI 类：赋能座舱智能升级，含娱乐服务、座舱交互、智能驾驶、算法与模型、车辆控制，如情感化交互、泊车辅助、大模型联动、个性化驾驶设置等；

系统类（数字底座）：智能座舱核心技术支撑，含操作系统、电子电气架构、软件架构，如整车全域操作系统、中央计算架构、SOA 面向服务架构等。

整车数字底座（SDV）核心分析

软件定义汽车（SDV）是智能座舱发展核心支撑，核心理念为硬件平台化、软件服务化，推动汽车行业实现功能持续进化（OTA 迭代）、开发成本降低、商业模式创新（软件订阅制）三大变革。其关键技术涵盖域集中 / 中央计算架构、高带宽以太网、车载通信协议兼容、SOA 软件架构、5G 网联与 OTA 等，同时面临软硬件解耦难度大、前期投入高、产业生态协同难等挑战，未来将推动汽车价值链向 “硬件 + 软件 + 服务” 转型，打通人 - 车 - 生活全场景闭环。

行业应用与市场现状

基于分类标准对 2022-2024 年市场数据的分析，呈现出三大核心趋势：

OTA 功能迭代：部件类 OTA 占比逐年下降，ADAS 功能占比持续上升，服务、交互类占比波动调整，反映车企研发重心向驾驶辅助倾斜；

功能搭载率特征：360 影像、远程控制等基础功能已成标配，搭载率高但增长放缓；OMS 乘客监测、AR-HUD、声纹识别等交互 / 安全类功能搭载率增幅高，潜力巨大；智能家居联动、宠物模式等创新功能搭载率和增幅均低，有待市场验证；

消费者需求与测评差异：驾驶员疲劳监测、AR-HUD 等功能用户重视度高但搭载率低，存在差异化竞争机会；智能外灯、社交通讯 APP 等搭载率高但重视度低，或需优化功能实用性；部分高搭载率功能（如车机无缝流转、外后视镜）行业测评满意度低，需针对性优化用户体验；

AI 应用落地：国内已有 36 个品牌实现 AI 功能上车，新势力品牌领先，传统车企加速追赶，AI 主要应用于座舱交互（44%）和智能驾驶（28%），语音识别、驾驶员注意力监测准确率已达较高水平，但驾乘人员情感、意图识别仍处于起步阶段。

总结与展望

本指南的四级分类体系实现了对乘用车智能座舱用户可感知功能的全面覆盖，暂未纳入智能驾驶与座舱无直接关联的子功能，未来将结合舱驾融合技术发展，补充智能驾驶与座舱融合相关功能。随着政策、技术的持续发展和消费需求升级，智能座舱将进一步向多域融合、沉浸式体验、全场景互联发展，中国市场将持续引领全球智能网联汽车的发展趋势与标准制定，规范化的功能分类将成为行业创新与发展的重要基础。

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