本报北京6月23日电（记者时斓娜 莫荞菲 魏思琪）“前排车窗打开”“关闭大灯”“退出”……在一辆智能汽车车舱中，一个由“嘴”发出语音指令，用“眼睛”观察指令执行效果的机器人“站”在驾驶位上，以几秒一句的频率发号施令，反复测试汽车智能座舱是否足够“聪明”。这是第四届中国国际供应链促进博览会（以下简称链博会）上国家智能语音创新中心带来的智能座舱人机交互效果评测机器人VIAS。

一句简单的需求、一段行车路上的噪声、一阵空调吹出的风声，在AI对智能汽车全产业链的深度赋能下，已经不仅仅是简单的数据，也能帮助汽车“大脑”持续进化。

“汽车作为智能终端越来越能理解人的心意，背后离不开研发人员成千上万次的训练和测试。”国家智能语音创新中心市场经理陈百川介绍，VIAS不同于传统测试时的人工喊话，而是“以机器人测试机器人”，利用前期收集到的环境数据和语料数据，模拟车内真实环境，不知疲倦地对车机下达指令，并且通过视频、图文和语音等多种方式收集智能座舱的交互情况数据。

“收集到的数据再由大模型进行分析，通过多模态断言算法可以自动判断车机反应是否正确，并自动输出带原因分析的诊断报告。”陈百川说。

测试中发现的问题为技术改进升级提供了方向，实实在在提升了效率。实测数据显示，仅2天～3天，VIAS便能完成原本需要数周的测试，效率提升10倍，能够有效帮助企业降低研发试错成本，缩短研发周期。

VIAS照见了本届链博会上AI企业参与供应链建设的方向——不再只停留在提供单项技术，而是深入产业流程，与上下游伙伴共同解决真实问题。

在这一过程中，数据不仅是让智能汽车更聪明的“原料”，也是AI时代下必须守护的底线。

如何在提升驾乘体验的同时保护个人数据安全？在今年的“链博首发站”，英特尔联合长安汽车发布的AI座舱解决方案给出了答案：为汽车装上一个强大且可靠的本地AI大脑。

英特尔（中国）有限公司工程师张小林介绍，随着用户对交互体验和隐私防护要求提升，“算力本地化”已成为行业共识。通过在端侧部署硬件算力底座AI Box，可以将通话记录、行车影像、个人行程等敏感数据保留在本地处理，既解决了地下车库、隧道等信号较弱环境下的交互响应迟缓问题，也避免了不必要的数据上传云端，显著降低了隐私泄露风险。

从单点算法攻坚到全产业链协同，本届链博会勾勒出AI赋能智能汽车供应链的转型路径：以数据为纽带，将大模型能力、端侧智能与整机制造紧密串联，让“聪明”的算法真正落地为“可靠”的产业交付。