当汽车开始装上AI大模型，人车交互正在经历一场革命。极越01搭载的SIMO语音助手，凭借背后强大的AI大模型能力，刷新了人们对车载语音助手的认知。这款语音助手究竟能理解多复杂的指令？它和传统车载语音有何本质不同？

从“机械对话”到“自然交流”的跨越

传统车载语音助手大多基于预设指令库，用户必须说出特定关键词才能触发功能。这种交互方式局限性明显——当你忘记准确指令时，系统就无法理解你的意图。

极越01的SIMO语音助手从根本上改变了这一模式。它搭载的车载AI大模型使其具备了真正的语义理解能力。用户不再需要背诵固定指令，可以用日常语言与车辆交流。比如，“我有点冷”会自动调高空调温度，“看不清楚后视镜”会启动后视镜加热并调节角度。

复杂指令理解能力实测

SIMO在处理复杂指令方面表现出色。它能同时理解并执行包含多个动作的复合指令。例如，当用户说“打开车窗25%、调低空调温度、播放轻音乐并导航到最近加油站”，系统能瞬间分解出四个子任务并逐一完成。

更令人惊讶的是，SIMO能理解上下文相关的连续指令。你可以先说“帮我找一家能带宠物的餐厅”，待系统显示结果后，再补充“要评价4.5星以上的”，它会基于前一个指令进一步筛选，无需重复完整指令。

对于模糊指令，SIMO也展现出一定的推理能力。当用户说“我想看星星”，它会自动调暗车内灯光并打开天窗遮阳板；而“车里有异味”则会启动空气净化系统并稍微降低车窗。

技术背后的支撑：大模型能力

这种理解能力源于SIMO集成的百度文心一言AI大模型技术。该模型拥有数千亿参数的训练规模，使其具备强大的自然语言理解和多轮对话能力。

与传统语音系统不同，SIMO的整个语音识别、语义理解到功能执行过程都在本地完成。这种端侧部署不仅响应速度更快，在网络不佳的环境下也能正常工作，同时避免了隐私数据上传云端的风险。

实际应用场景展示

在实际测试中，SIMO展现出了处理复杂场景的能力：

在导航场景中，用户可以说：“避开高速，找一条红绿灯少的路线，途中经过一家工商银行。”系统需要同时满足三个条件：规避高速、选择红绿灯少的路径、途中经过指定银行。

在娱乐控制系统，指令如“把这首歌分享给微信好友李明的第一个联系人，同时收藏该专辑”也能被准确执行。

车辆控制方面，甚至能理解“副驾车窗打开一半，主驾座椅通风开到三档，后视镜角度往下调一点”这样的复杂调节指令。

仍有提升空间

尽管SIMO在语音交互上取得了突破，但仍存在局限。极端嘈杂环境下识别准确率会下降，部分过于地方化的方言理解也有困难。同时，对于高度专业性的术语或极其生僻的词汇，系统可能无法准确响应。

工程师表示，随着用户使用频次增加，系统会通过持续学习不断优化，理解能力还将逐步提升。

重新定义人车交互

SIMO语音助手的表现，标志着车载交互从“触控时代”向“自然交互时代”的演进。用户不再需要分心寻找按钮或菜单，用最自然的语言就能控制车辆各项功能，大大提升了驾驶安全性。

随着AI大模型技术在汽车领域的深入应用，未来的人车关系将更加智能化、个性化。汽车不再只是交通工具，而是能够真正理解驾驶员意图的智能伙伴。

车载AI的发展刚刚开始，SIMO展示的能力只是第一步。随着技术迭代，更加自然、高效、智能的车内交互体验值得期待。