在汽车智能化浪潮席卷的当下，车载大模型成为行业焦点，被视为开启汽车智能交互新纪元的关键。2024年堪称车载大模型元年，众多车企纷纷布局。蔚来NOMI GPT与理想Mind GPT作为其中的代表，它们的语音交互功能究竟表现如何，我们通过实测来一探究竟。
日常指令响应测试
基础功能指令
在日常驾驶中，车主经常会发出一些基础功能指令，比如调节车内温度、打开车窗等。当我们向蔚来NOMI GPT发出“把温度调到23度”的指令时，它迅速做出反应，空调系统很快将车内温度调整到了设定值，并且还会贴心地回复“温度已调整到23度，希望您感觉舒适”。理想Mind GPT在面对同样的指令时，反应速度也毫不逊色，几乎在指令下达的瞬间就开始调节温度，同时给出“温度正在调整至23度，很快就好啦”的反馈。在打开车窗的指令测试中，两款大模型都能准确识别指令，快速控制车窗升降，并且回复清晰明了，让车主能够及时了解操作状态。
多媒体控制指令
对于车载娱乐系统，语音控制是提升驾驶体验的重要方式。当要求蔚来NOMI GPT播放周杰伦的歌曲时，它迅速在音乐库中搜索并开始播放，还会询问是否需要调整音量。如果中途想切换歌曲，只需说出“下一首”，它就能立即执行。理想Mind GPT在多媒体控制方面同样表现出色，不仅能精准播放指定歌手的歌曲，还能根据车主的喜好推荐相似风格的音乐。在播放视频时，它也能快速响应暂停、播放、快进等指令，操作流畅自然。
复杂语义理解测试
模糊指令理解
在实际使用中，车主的指令可能并不总是清晰明确。比如，当说出“我有点冷，想暖和点”这样的模糊指令时，蔚来NOMI GPT能够理解车主的意图，自动将温度调高，并询问“温度调高2度可以吗”，展现出较强的语义理解能力。理想Mind GPT在面对类似模糊指令时，也能做出合理反应，它会先询问车主希望将温度调到多少度，或者是否需要打开座椅加热等功能，进一步体现了对复杂语义的精准把握。
多轮对话交互
多轮对话是考验车载大模型智能程度的重要指标。当我们先问蔚来NOMI GPT“今天天气怎么样”，它准确回答了当地的天气情况后，我们接着问“明天呢”，它能迅速调取第二天的天气信息并告知。在整个对话过程中，它能够记住上下文信息，理解对话的连贯性。理想Mind GPT在多轮对话方面同样表现出色，例如在讨论旅游目的地时，我们可以先问“北京有哪些好玩的景点”，得到回答后，再问“这些景点哪个最适合带孩子去”，它能根据前面的对话内容，给出针对性的建议。
个性化服务测试
用户习惯学习
车载大模型如果能够学习用户的习惯，将提供更加个性化的服务。蔚来NOMI GPT会记录车主常用的导航目的地、音乐偏好等信息。比如，如果车主经常在上班时间段导航到公司，下次在相似时间段发出导航指令时，它会直接询问是否要去公司。理想Mind GPT也具备类似功能，它会根据车主的驾驶习惯调整座椅位置、后视镜角度等，并且在音乐播放时，优先推荐车主喜欢的类型。
情感交互能力
除了功能性的交互，情感交互也是提升用户体验的重要方面。当车主说“今天工作好累”时，蔚来NOMI GPT会安慰车主“辛苦啦，希望接下来的路程能让您放松一下”，还会播放一些舒缓的音乐。理想Mind GPT则会用更活泼的语气回应“工作累了就好好休息一下，我陪您聊聊天”，让车主感受到温暖和关怀。
特殊场景应对测试
嘈杂环境下的识别
在车辆行驶过程中，可能会遇到嘈杂的环境，如高速行驶时的风噪、车内乘客的交谈声等。在模拟高速行驶的嘈杂环境下，我们向蔚来NOMI GPT和理想Mind GPT发出指令，它们都能准确识别指令内容并做出响应。这得益于它们先进的语音识别技术，能够有效过滤背景噪音，提高语音识别的准确性。
紧急情况处理
在紧急情况下，语音交互的及时性和准确性至关重要。当我们模拟遇到紧急情况，说出“救命，车辆失控”时，蔚来NOMI GPT立即启动紧急救援程序，询问车主的具体位置和情况，并通知相关救援部门。理想Mind GPT也迅速做出反应，除了询问情况外，还会尝试自动调整车辆状态，如开启双闪等，为救援争取时间。
测试总结与展望
通过这次实测，蔚来NOMI GPT与理想Mind GPT在语音交互方面都展现出了较高的水平。它们在基础指令响应、复杂语义理解、个性化服务以及特殊场景应对等方面都有不错的表现，能够为车主提供便捷、智能的驾驶体验。
然而，它们也并非完美无缺。例如，在一些极端嘈杂的环境下，语音识别的准确率还有提升空间；在处理一些非常规的复杂指令时，可能会出现理解偏差。未来，随着技术的不断进步，相信这两款车载大模型会不断优化升级。它们可能会进一步提升语音识别的精度和速度，拓展更多的功能和服务，与其他车载系统实现更深度的融合，为车主带来更加智能、人性化的出行体验，推动车载大模型技术不断向前发展。
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