近年来，随着人工智能、芯片技术的发展，带动汽车行业新革新——智能汽车越来越受欢迎。智能汽车由车联网、智能座舱、自动驾驶三部分组成。智能座舱配备了智能化和网联化的车载软件，可以与人、路、车进行智能交互，是人车关系从工具向伙伴演进的重要纽带和关键节点。

智能驾舱将人们从枯燥的驾驶操作中解脱出来，通过语音对话就可以完成对汽车功能的操作，从而减少双手脱离方向盘引发的安全问题，使得智能座舱成为人们驾驶、休息、娱乐、工作的地方。

语音交互则是智能驾驶舱中最核心的功能之一。经亿欧智库测算，2021年中国语音交互车端应用的市场规模为22.2亿元，2022年预计可以到达25.1亿元，2019年-2022年复合增长率达到 20.8%。在2021年中国新发布乘用车当中，语音交互功能在座舱内的渗透率已经位于第 4 位，高达 86% 。显然，语音交互功能已经成为中国乘用汽车座舱内的标配功能。

数据来源：亿欧智库《2022中国汽车智能化功能模块系列研究-语音交互篇》

「智能座舱面临的识别挑战」

但是由于智能座舱的特殊应用场景，往往会导致语音识别不准确。具体来说，在车载场景复杂的声学环境中，语音助手面临着噪声干扰、混响严重、多人语音混叠、车外各种风声、雨声、其他车辆噪声干扰的诸多挑战。这对语音的准确识别、语音质量的增强、高质量的语音交互等功能点都充满了挑战。

在如此复杂多变的交互过程中，常常会遇到汽车语音助手无法理解操作人的表达方式，而无法给出相应的反馈动作。这种现象一旦发生，不仅仅会降低用户的好感度，甚至会带来危险。此外，由于目前用于车载AI语音训练的数据积累不足，针对驾驶场景中的语义理解和验证仍不够准确。虽然智能音箱、机器人等场景的交互数据能够给车内场景提供一定的数据支撑，但并不能完整代替车内场景交互的数据。

如何打造卓越的智能座舱

一个优秀的人机交互智能座舱，应该能够对常用的表达方式充分理解，同时可以做出个性化的反馈应答，既可以保证安全性，还可以提高服务粘性。

作为智能座舱交互的产品设计者，产品经理一直在面对诸多问题。为了帮助产品经理更好更快的优化智能座舱的交互体验，Magic Data作为全球领先的AI数据解决方案公司，率先探索出一套覆盖面广，且丰富多样的智能座舱功能点泛化数据集。通过该数据集，产品经理能够快速让智能座舱理解各种不同的表达方式，并完成相应的交互指令。

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该数据集目前拥有几百个舱内功能点，包含了车内外常用部件的关闭与打开等意图。如车窗、座椅、方向盘、车灯等等，共有语料5万＋条。同步持续更新，确保时效性。

同时，常见部件功能覆盖率较高，如座椅加热、座椅通风、座椅按摩、座椅前后、座椅上下、座椅自动回位等。句式多样性丰富，在语句结构上充分考虑了动词、句式及其组合，同时对功能点的多样性表达进行泛化，如车身稳定系统=ESP，延时摄像=缩时录像。这些泛化的命令文本具有较强的适用性，对传统车企及新势力车企的部件功能均兼容。

此外，Magic Data围绕座舱交互体验，在深耕语音交互的同时，也持续挖掘视觉交互如DMS、OMS等场景，通过Magic Data自研的Annotator 智能标注系统，为产品设计持续打造更具时代意义的功能！