极氪汽车：XR AI智能座舱设计的范式革命

2025-12-23 17:36:39 新闻资讯

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随着汽车智能化进程加速，座舱功能复杂度呈指数级增长，传统研发模式面临周期长、成本高、创新试错难度大等挑战。如何突破现有范式瓶颈，成为行业亟待解决的问题。2025年12月17日，极氪汽车XR数字孪生体验创新总工徐洪赞在第七届AI智能座舱与显示技术大会上指出，通过XR与AI技术的深度融合，构建高保真数字座舱宇宙，可实现智能座舱设计的范式革命，推动研发效率与用户体验的跨越式提升。

他介绍了极氪打造的国内首个AI XR整车场景交互创新平台，通过数字孪生底座整合五大核心模块，已在产品定义、开发及上市阶段实现应用，例如灯光设计的全流程数字化验证。徐洪赞提到未来将分三阶段推进：先构建物理孪生与体验数据量化，最终实现AI自主评估决策，从而颠覆现有2D文档式需求流程，形成3D可视化敏捷开发模式。极氪汽车表示，未来将通过自进化智能空间系统，实现从需求分析到体验优化的闭环，使产品定义阶段即达到高成熟度的用户体验。

徐洪赞 | 极氪汽车XR数字孪生体验创新总工

以下为演讲内容整理：

旧范式的天花板：复杂度与成本的双重挤压

当前智能座舱开发面临的核心矛盾，源于座舱内屏幕数量与尺寸、主控芯片算力、人机交互模式以及内容服务生态等功能需求的爆发式、非线性增长，与研发所依赖的人力、时间及硬件成本等资源只能线性递增之间，形成了日益扩大的“剪刀差”。旧范式里还有一纬度就是市场要求的整车开发迭代周期越来越短，从一开始的36个月以上到如今20多个月甚至十几月。传统开发流程严重依赖物理台架的搭建来实现座舱功能验证，而实体台架的制造必须等待整车数据发布、零部件方案冻结以及供应链供货，导致验证活动只能在开发中后期启动，使得问题反馈周期严重滞后，且任何设计变更都可能引发高昂的硬件改造成本。具体到交互体验验证，例如HMI交互逻辑的测试，常因真实的仪表板、车门饰板、氛围灯带或实体按键等周边部件未能就位，而只能依赖一个孤立的平板电脑或简易屏幕进行模拟，这种脱离真实座舱空间布局、光影环境与操作体感的验证方式，使得体验反馈严重失真。

更为严峻的情况在于，由于前期验证不充分，大量遗留问题堆积至产品上市前夕，迫使企业不得不组建跨部门的“攻坚团队”进行集中救火式排查与修复，这种极限压力下的工作模式不仅进一步拉长了开发周期，更推高了人力与协调成本。与此同时，在整个开发过程中，对于用户体验优劣的评估长期缺乏客观、统一的量化标准，决策高度依赖专家或用户的主观定性评价，这使得创新方向的试错成本极高且效率低下。综上所述，这种以前期二维文档定义需求、后期进行实体验证、各阶段顺序进行的瀑布式开发旧范式，其固有的迟滞与高成本特性，已难以适应智能座舱需要快速迭代、持续进化并满足用户高度个性化体验需求的行业发展新趋势。

图源：演讲嘉宾素材

破局之道：构建高保真数字座舱宇宙

面对传统开发范式在时间滞后、成本高昂及体验数据难以量化等方面的核心痛点，极氪汽车提出以构建高保真“数字座舱宇宙”作为破局之道，通过深度融合扩展现实与人工智能技术，重塑智能座舱的设计与验证流程。该方案以XR技术为核心实现体验的数字孪生，要求达到模型保真、交互逻辑保真以及用户体验保真三个关键层面，确保虚拟环境中的材质光影、车门开合动态、环境融合度等细节均高度逼近实车状态。

同时，AI技术则贯穿全链路，致力于实现孪生模型的智能化处理、场景的语义化自动生成以及用户体验数据的智能化评估与报告输出。为支撑这一体系，必须建立用户体验数据的系统化量化采集能力，并深化人因工程分析的应用。整个实施路径规划为三个阶段有序推进：首先完成物理孪生体的构建，其次实现体验数据的有效量化，最终达成基于AI的评估与自主决策。这一体系的建成将推动开发模式从依赖二维文档、阶段割裂的瀑布式流程，彻底转向三维可视化、可实时迭代的敏捷式开发，从而为智能座舱的创新提供高效、精准且可持续的支撑平台。

图源：演讲嘉宾素材

技术落地：从实验室到全场景应用

基于数字座舱宇宙的理论框架，极氪已将这一理念转化为具体的工程实践。自2022年起，企业着手构建数字孪生实验室，该平台整合了数字孪生整车建模、智能空间体验、AI场景设计引擎、智能用户体验评价及多模交互生成系统五大核心模块，实现了从整车本体设计、物理模型搭建，到外部环境模拟如全天候气候与动态交通流，再到可视化集成与人因系统分析的全链条覆盖。其应用已贯穿产品定义、开发验证及上市营销全周期。典型例证是灯光系统的数字化进程：在概念定义阶段，可利用平台进行灯效的预先模拟与方案比选；在开发阶段，则通过物理孪生精准验证氛围灯的色彩、亮度、动态逻辑及其与音乐、HMI主题的联动效果，并可开展定量化用户调研；至上市阶段，数字展车形态能快速生成营销物料，支持门店互动。此外，平台在HMI体验验证、人机工程校核、空间舒适性评价、竞品分析乃至售后培训等多个具体场景均已实现实质性应用，并已联动七所高校共建产学研生态。然而，面向下车体功能以及与真实气候环境联动的性能级孪生等更深层次的模拟，目前仍是行业面临的共性技术挑战，有待持续攻关突破。

图源：演讲嘉宾素材

未来展望：自进化智能空间与范式重构

在现有技术落地的基础上，极氪展望的未来终局是构建一个具备“自进化”能力的智能空间系统。该体系的核心在于形成从需求智能输入、产品虚拟实现到AI体验评价并最终迭代优化的完整闭环。具体而言，未来将通过产品定义智能体对接需求输入，利用内建的竞品库、用户库及场景库进行自动化需求分析与决策；随后在虚拟环境中自动调用功能原子库，实现如座椅多自由度组合、灯光氛围联动等复杂功能的智能标定与逻辑构建；在评价环节，AI整车体验评价系统将对静态与动态场景进行智能化评估，涵盖智能性、人机舒适性及情感化交互等多维度。这一闭环将彻底重构传统需求流，使车辆在产品定义阶段就达到高度的体验成熟度，仅剩极端环境下的性能验证需依赖物理测试。随着天气系统、街景库、动感模拟反馈等环境构建技术的持续完善，智能座舱最终将迈向虚实互控、情感化与自适配的新阶段，实现研发范式的根本性变革与用户体验的质的飞跃。