鴻蒙座艙進入L3時代：MoLA架構加持，得座艙者得天下

當我們把目光從智能駕駛的喧囂中稍稍移開，會發現智能座艙正在經歷一場更為深刻的革命。

11月20日，華為在廣州舉辦的乾崑生態大會上，介紹了鴻蒙座艙核心架構——MoLA混合大模型Agent架構，以及智能座艙L1至L5五級分級標準，并宣布鴻蒙座艙邁入L3“專業助理”階段，推動行業從“功能驅動”邁向“體驗驅動”。

鴻蒙座艙，打通從生態應用＋智能算法＋座艙硬件的完整鏈路，為用戶打造極致的座艙體驗，其意義早已超越單一技術的成功

截至2025年10月，鴻蒙座艙用戶數已突破130萬，搭載鴻蒙座艙的問界車型，在2025年1—10月的平均凈推薦值（NPS）達到驚人的93.6%。它不僅是一個產品的成功，更揭示了中國智能汽車產業未來十年的發展路徑。

——誰能定義人車交互的下一代范式，誰就能掌握通往未來的鑰匙。

▌座艙分級：從無序到規范

華為在充分吸收行業經驗與通用AI分級理念的基礎上，結合自身在智能座艙領域的長期實踐，并融合對用戶需求與技術趨勢的前瞻判斷，提出了關于座艙五級智能化分級的標準。在這套標準中，智能座艙被劃分為五個等級：

L1 指令助手：具備基本的語音識別和觸控操作，各系統相互獨立。

L2 任務助手：實現多模態交互，系統間初步聯動。

L3 專業助理：具備場景感知能力，能夠主動提供服務——這是從“工具”邁向“伙伴”的關鍵分水嶺。

L4專屬管家：實現情感識別與共情，成為出行伙伴。

L5數字超人：具備自我學習和進化能力。

在傳統認知中，智能座艙無非就是“大屏+語音助手”。但L3級別的座艙，已經完全超越了這種認知。

相較于前兩級，L3階段具備長期記憶、模糊意圖理解等核心能力，可主動提供服務。依托感知力、記憶力等六大類人能力，座艙能記住用戶通勤習慣并主動創建場景，能夠調用車輛內外資源，主動提供服務閉環。

這套標準之所以能受到行業關注，在于它精準地定義了L3級座艙的三個關鍵能力指標：

場景感知力：能否通過多模態融合感知，理解“人－車－環境”構成的復雜場景。

意圖理解力：能否理解用戶的模糊意圖和潛臺詞，而不僅僅是執行精確指令。

服務閉環力：能否自主調用生態資源，完成從感知到決策再到執行的完整任務鏈。

比如，用戶要喝咖啡，只需說“想喝杯咖啡”，鴻蒙座艙就能理解這一模糊表達，自主聯動外部應用完成咖啡館篩選、口味選擇、在線預訂支付的全流程，實現駕駛與生活場景的無縫銜接。

座艙作為用戶接觸時間最長、感知最強烈的空間，其體驗好壞直接決定了品牌的市場地位。

長期以來，智能座艙缺乏統一評價標準，部分車企將屏幕數量多、尺寸大、功能多等同于“智能”，但實際上很多功能華而不實，操作邏輯復雜，用戶學習成本高，在駕駛場景中反而增加了分心和操作負擔。

華為智能座艙分級體系的推出，不僅為消費者提供選擇依據，更有助于推動行業從“無序競爭”向“規范發展”轉型，讓智能化回歸體驗本質，加速汽車從“交通工具”到“沉浸、自然、有溫度的移動生活空間”的轉型。

▌架構革命

在智能座艙的競爭中，各家廠商都在堆砌硬件參數，但真正的分野在于架構設計。

從HarmonySpace 5開始，華為鴻蒙座艙就開始采用MoLA架構，將多模態感知、通用大模型、垂域智能體進行有機融合，構建起從用戶意圖理解到車輛硬件執行的完整鏈路。

要理解MoLA的價值，我們需要先看清傳統智能座艙的困境。

當前車內座艙普遍面臨“三個孤島”問題：感知孤島（各傳感器數據不通）、能力孤島（各系統功能割裂）、生態孤島（應用與服務離散）。用戶不得不扮演“CEO總裁”的角色，在不同功能間手動切換。

MoLA架構的突破性在于，它用“混合大模型Agent架構”的思路重構了座艙的運作范式，核心在于不依賴于單一的全能模型，而是通過一個“大腦”（核心Agent）協調多個專業“小腦”（專用模型或工具） 來完成任務。

這個架構包含三個核心層次：

頂層是“超級大腦”。基于通用大模型。它不滿足于簡單的語義理解，而是構建了包含出行常識、場景邏輯、用戶習慣的深度認知圖譜。

當用戶說“我想看海”，它理解這不僅是導航需求，還包含著情緒放松、視覺享受、可能需要停車拍照等復合意圖。

中層是“混合智能體”。五個高度專業化的智能體分工協作：導航Agent精通路況與路徑規劃；車控Agent掌管全車硬件狀態；多媒體Agent負責內容推薦與體驗優化；百科Agent提供實時知識服務；新聞Agent篩選個性化資訊。每個智能體都在特定領域達到“專家級”水平。

底層是“執行網絡”。通過標準化的設備抽象層，將座艙內的各類硬件（從空調、座椅到香氛、音響）轉化為可統一調度的資源池。

MoLA架構的技術先進性體現在三個關鍵環節：

全感官體驗上，結合適用于智能系統的“感知－決策－執行”三段論，全感官體驗對應感知能力、執行能力的升級。

對應過來，座艙想要更好地滿足用戶需求，除了要提高獲取信息的能力，還要提升智能座艙的“表達能力”，通過觸覺、聽覺、視覺、嗅覺在內的多模態感知等塑造出一個沉浸式、個性化、充滿關懷的移動空間。

基于此，鴻蒙北向生態發布HUAWEI SOUND空間音專區和HUAWEI SOUND影院專區，拉高了人們對基于多模態協同表達的娛樂休閑體驗的期待和想象力。

自然交互上，MoLA架構支持全域免喚醒功能，徹底打破了傳統語音交互的“指令束縛”。用戶一句“車里有點暗”即可自動開啟閱讀燈，“想放松一下”便能聯動座椅按摩、氛圍燈與音樂打造休閑場景，模糊語義理解成功率高達85%。

更關鍵的是連續傾聽與靈活糾錯機制——導航途中隨口調整目的地、聊天時穿插車控指令，系統均能精準識別，真正實現“口語化控車”。

這一體驗升級的核心，是多模態感知與通用大模型的協同賦能：座艙視覺傳感器實時捕捉環境亮度、用戶姿態，聽覺模塊精準分離人聲與噪音，再通過大模型快速解析模糊意圖，讓交互從“指令匹配”升級為“場景預判”。

主動服務上，智能體間的協作機制確保了任務閉環。比如后排乘客睡著了，傳統車機沒有得到“指令”前就不會做什么，但是MoLA架構可以像一個智能管家一樣，協調各傳感器，各垂直智能體，完成對乘客的貼心關懷：后排攝像頭對乘客閉眼休息的動作進行識別，來實現主動睡眠關懷，調低音量，并且可以根據畫面色彩自動調節車內氛圍燈——整個過程在秒級內自動完成。

MoLA架構的突破性意義在于打破了智能座艙“感知－決策－執行”的割裂鏈路。通過多模態感知、通用大模型與垂域智能體的深度融合，它構建起“縱向貫通硬件－車機－應用，橫向覆蓋出行－娛樂－生活”的全域智能體系，讓座艙徹底擺脫“工具屬性”，進化為懂用戶、會預判的“主動服務伙伴”。

從助手化身為助理，從工具進階到伙伴，MoLA架構加持下的鴻蒙座艙正徹底改變我們的汽車生活。

▌ 寫在最后

華為推出座艙的L1-L5分級體系，明確了從指令助手（L1）到數字超人（L5）的進階路徑，其核心依據正是智能座艙未來發展的三大核心方向：全感官體驗、自然交互、主動服務。

而MoLA架構的意義不僅帶來了智能座艙體驗的顛覆，更為智能汽車的下半場競爭劃定了全新的規則，未來的差異化優勢，不再源于硬件參數的簡單堆砌，而源于底層架構的貫通能力。

這讓人不禁想起《鋼鐵俠（參數丨圖片）》中的賈維斯。賈維斯不僅是執行指令的工具，更是理解鋼鐵俠意圖、預判需求的伙伴，那種默契的配合，恰是智能座艙進化的終極方向。

今天的鴻蒙座艙，正在這條道路上快速奔跑......