语音命令技术已经成为现代驾驶体验不可或缺的一部分，它允许驾驶员在视线不离开道路的情况下控制各种车辆功能，从而实现解放双手的便利性并提高安全性。
然而，这项技术的实际应用在不同车型之间差异巨大。一些汽车制造商已经开发出语音识别系统，能够以近乎完美的准确度响应自然语音模式，从而实现驾驶员与车辆之间的无缝互动。
不幸的是，其他公司提供的系统总是误解命令，导致驾驶员感到沮丧，而且讽刺的是，与驾驶员仅使用手动控制相比，这会导致驾驶员更加分心。
语音命令功能的差异不仅关乎便利性，还直接影响驾驶员的安全。美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 报告称，仅在 2023 年，分心驾驶就夺走了 3522 人的生命。
有效的语音命令系统可以减少与信息娱乐系统的手动交互，从而降低事故风险。相反，如果系统反复无法识别命令，可能会导致驾驶员在尝试多次查询或最终诉诸手动控制时越来越分心。
在本次全面分析中，我们探索了五款掌握语音识别技术的车辆，它们提供了直观、响应迅速的系统，真正提升了驾驶体验。
我们还将研究五种车型，尽管制造商做出了承诺，但它们在基本的语音命令功能方面仍然存在困难，这常常导致驾驶员沮丧和潜在的安全问题。
从自然语言处理到情境感知，我们将分析导致某些系统成功而其他系统在汽车技术这一日益重要的方面失败的原因。
5款支持语音控制的汽车
这些令人印象深刻的车辆配备了语音识别系统，可以始终理解自然语音模式，而无需机器人措辞或无休止地重复命令。
他们的响应技术即使在有背景噪音、地方口音或随意的对话语言的情况下也能准确地解释请求，从而创造出真正的免提体验。
从导航输入到气候控制调整，这些智能系统可以快速准确地处理命令，让驾驶员能够专心驾驶，双手放在方向盘上。
1. 搭载 MBUX 的梅赛德斯-奔驰 S 级
梅赛德斯-奔驰 S 级轿车通过其梅赛德斯-奔驰用户体验 (MBUX) 系统成为语音命令集成的黄金标准。
最新款 S 级轿车上的 MBUX 于 2018 年推出，并不断完善，体现了语音识别在豪华汽车中的功能。
该系统的突出特点是其自然语言处理能力，它允许驾驶员以对话的方式发出命令，而不是遵循严格的预定短语。
通过说“嘿，梅赛德斯”，MBUX 系统可以区分不同乘客的声音，主要响应驾驶员，同时仍能满足其他人的请求。
这种情境感知能力可以延伸到理解复杂的查询，例如“我感觉冷”（这会促使系统调高温度）或“在距离我的目的地十分钟的范围内找到至少四星级的意大利餐厅”。系统以惊人的准确度处理这些请求，很少需要重复。
梅赛德斯工程师为 MBUX 配备了人工智能，可以从用户交互中学习，逐步适应个人的语音模式、口音和偏好。
在实际测试中，S-Class 表现出了 95% 的命令识别率，即使在高速公路行驶且环境噪音很大的恶劣条件下也是如此。
该系统的麦克风阵列采用波束成形技术，将语音与背景噪音隔离，进一步提高了准确性。除了基本功能外，S级轿车的语音指令几乎可以控制车辆环境的方方面面，从调节氛围灯（“让车内照明更令人放松”）到激活按摩座椅（“开启热石按摩”）。
该系统的主动功能也令人印象深刻；它可能会在检测到寒冷天气时建议启用座椅加热，或者在燃料不足时推荐附近的加油站。
也许最令人印象深刻的是，梅赛德斯设计的 MBUX 无需互联网连接即可执行基本命令，这意味着即使在蜂窝信号覆盖较差的地区，核心语音功能也能正常工作。
对于经常因过度依赖云处理而受到批评的技术，这种离线功能代表了语音命令领域的重大进步。
2. 配备智能个人助理的宝马 iX
宝马的语音命令发展随着全电动 iX SUV达到了新的高度，该车配备了最新一代的宝马智能个人助理。
以前的宝马语音系统给人感觉机械且命令驱动，而 iX 通过对话界面超越了这些限制，该界面可以理解自然语音模式并在整个交互过程中保持情境感知。
该系统可以通过“嘿，宝马”或驾驶员选择的可定制唤醒词来激活，这是一种个性化功能，可以立即将其与竞争对手区分开来。
一旦启动，该助手就能对各种口音和语音模式表现出令人印象深刻的命令识别能力，宝马内部测试显示，对北美、欧洲和亚洲英语变体的成功率高达 92%。
宝马系统真正与众不同之处在于其情境记忆功能。例如，驾驶员可以询问“我还能行驶多远才需要充电？”，然后继续询问“显示该范围内的充电站”，而无需重复车辆当前的续航里程。
这种对话式流程消除了许多竞争系统每次交互都需要完整指令的机械感。智能个人助理与 iX 的众多系统深度集成，支持语音控制空调设置、导航、媒体、车辆功能，甚至第三方应用程序。
特别值得注意的是该系统与充电基础设施的集成，驾驶员可以询问充电站的可用性、这些位置的便利设施以及根据车辆当前电池状态估算的充电时间。
宝马还融入了主动智能系统，能够预测驾驶员的需求。该系统可能会在长途驾驶时建议激活按摩功能，或者在接近驾驶员经常驾驶的蜿蜒山路时建议启用运动模式。
这些建议与语音提示一起出现在增强现实平视显示器中，从而创建了最大限度减少干扰的多模式交互。
iX 中的声音处理技术值得特别提及，因为宝马工程师实施了先进的噪音消除算法，可以过滤道路噪音、乘客谈话和媒体播放，以隔离驾驶员命令。
这使得语音识别即使在高速公路上也能可靠地进行，而播放音乐时许多竞争系统都会发生严重故障。
3. 搭载 Lucid UX 的 Lucid Air
作为汽车领域的新手，Lucid Motors 的优势在于可以从头开始构建其语音命令系统，而不受传统技术的限制。
Lucid Air 豪华电动轿车利用其 Lucid UX 界面实现了这一全新开端，该界面是当今任何车辆中响应最快、最准确的语音识别系统之一。
Lucid 的方法侧重于最大限度地减少视觉干扰，将语音作为复杂功能的主要界面。虽然许多制造商将语音命令视为补充功能，但 Lucid 的整个用户体验都围绕着语音交互进行设计。
这一理念体现在独立测试中，其指令识别率高达 97%，在本次分析的所有车辆中名列前茅。该系统的突出特点在于其前所未有的处理速度。
大多数语音系统在指令和执行之间会存在明显的延迟，而 Lucid UX 几乎可以即时响应，通常在驾驶员说完话之前就完成操作。这种响应速度创造了一种自然的交互节奏，能够快速建立驾驶员对系统的信心。
Lucid 实现了所谓的“连续对话”功能，允许驾驶员无需重复唤醒词即可发出多个相关命令。典型的交互流程可能是：“将温度设置为 72 度……提高风扇转速……仅将风吹向脚部。”
系统在整个命令序列中保持上下文，从而创建真正的对话体验，而不是一系列离散的交互。
Air 的语音控制系统也与车辆独特的硬件功能深度融合。驾驶员可以控制 34 英寸曲面显示屏、电致变色玻璃车顶（可通过语音调节透明度）以及配备空间音频定位功能的 21 扬声器 Surreal Sound 音响系统。例如，说“将声音移向后排座椅”即可相应地调整音频平衡。
该系统的导航能力尤其令人印象深刻，它可以理解复杂的位置描述，而不需要精确的地址。
诸如“带我去市中心那家新的意大利餐厅”或“导航到莎拉家”（从联系人中提取）等命令展示了该系统的情境理解以及与车辆更广泛的智能系统的集成。
Lucid 还在 Air 上率先采用了语音生物识别技术，将语音模式作为其驾驶员档案系统的一部分。汽车可以识别说话者，并根据其偏好自动调整设置，从座椅位置到空调控制再到音乐选择，无需用户明确选择个人资料。
4. Rivian R1S 配备 Rivian Speech
Rivian 凭借其 R1S 电动SUV在语音命令领域脱颖而出，专注于创建专门针对户外探险和越野使用情况优化的系统。
与主要强调控制舒适功能的豪华型竞争对手不同，Rivian Speech 专注于与探索和积极生活方式相关的命令。
该系统最令人印象深刻的特点是其卓越的麦克风技术和噪音消除算法，即使在恶劣的条件下也能保持语音识别的准确性。
无论是在大雨中行驶、在土路上摇下车窗还是拆除车顶面板，在大多数竞争对手的系统基本上无法使用的情况下，Rivian Speech 仍能以超过 90% 的准确率运行。
Rivian 的语音指令专长在其以探险为重点的功能中得到了充分体现。驾驶员可以使用自然语言获取越野信息（“前方水深多少？”），控制车辆特定功能（“启动越野模式并升起悬架”），甚至可以与 Rivian 的集成式换挡杆通道和露营厨房进行交互（“打开露营厨房电源”）。
这种与 Rivian 独特硬件功能的深度集成体现了深思熟虑的实现，而不是通用的语音技术。
该系统的情境感知功能已扩展至基于位置的智能。当处于离网状态时，Rivian Speech 会自动优先执行可在本地处理的命令，而无需云端连接。
这种架构确保即使在没有蜂窝覆盖的偏远地区也能通过语音访问关键功能，这对于专为荒野探险设计的车辆来说是一个至关重要的考虑因素。
导航命令在 R1S 中显示出特别的复杂性，可以理解特定于冒险的请求，例如“在我的电池范围内找到分散的露营区域”或“导航到太平洋屋脊步道的起点”。
该系统与户外休闲数据库集成，提供标准导航系统中通常无法获取的信息。Rivian 还实现了所谓的“上下文延续”功能，即能够理解参考先前交互的后续命令。
例如，在询问附近的徒步路线后，驾驶员可以问“难度等级是多少？”，而无需具体说明具体是哪条路线。这种自然的对话流程可以减轻驾驶时的认知负荷。
或许最值得一提的是，Rivian Speech 包含一个专用的“冒险记录”功能，可通过语音激活。“记住此位置”或“开始记录本次驾驶”等指令，可使系统捕捉 GPS 坐标、车辆遥测数据，甚至与车辆外部摄像头协同工作，记录旅途中的难忘时刻。
5. 内置谷歌的沃尔沃EX90
沃尔沃与谷歌的合作创造了汽车行业最有效的语音命令实现之一，并在全电动 EX90 SUV中得到展示。
沃尔沃并未开发专有语音技术，而是将 Google Assistant 直接集成到车辆的核心系统中，在谷歌业界领先的语音识别技术与沃尔沃的车辆功能之间建立了无缝桥梁。
这种方法最显著的优势是，已经熟悉手机上 Google Assistant 的驾驶员可以在车辆中找到相同的自然语言功能，从而消除了与专有系统相关的学习曲线。
这种转变是无缝的，熟悉的“Hey Google”唤醒词激活了与 Google 消费设备相同的语音处理功能。
此次集成提供了对 Google 大规模语言处理能力的访问，使 EX90 能够以惊人的准确度理解复杂的查询、各种口音和自然的语音模式。
在受控测试中，该系统对多种英语方言的命令识别率达到 94%，远远优于大多数汽车制造商开发的解决方案。
沃尔沃的实施突出之处在于，它与 Google Assistant 的深度集成，使其与车辆特定功能完美契合。与一些制造商将第三方助手限制在信息娱乐控制范围内不同，EX90 允许 Google 管理空调设置、驾驶辅助功能，甚至沃尔沃专属的安全系统。
“开启驾驶辅助”或“启动单踏板驾驶”等指令的可靠性与媒体或导航指令一样。该系统最强大的功能或许在于其与谷歌知识图谱相结合的情境感知能力。
例如，在使用导航时询问“我还能开多远？”，系统会自动将计划路线的海拔变化和交通状况作为计算剩余行驶里程的因素。
类似地，请求“在目的地附近找到一家我的孩子会喜欢的餐厅”既使用了谷歌庞大的商业数据库，也使用了对车辆占用情况的了解（通过座椅传感器检测儿童乘客）。
EX90 的语音生物识别功能尤其令人印象深刻，它允许系统识别不同的乘客并根据他们的特定偏好和访问级别做出相应反应。
青少年驾驶员可能会被限制使用某些车辆功能，而成年乘客可以完全使用其所在区域的气候和媒体控制功能。
该系统还展现出卓越的语境记忆能力。驾驶员可以在后续问题中引用先前的提问，而无需重复主题。
例如，在询问即将建成的充电站后，系统可以完全理解简单的问题“哪个充电站附近有餐馆？”，并且能够保持对当前对话主题的认知。
5 款经常听错的汽车
尽管声称技术先进，但这些令人沮丧的车辆却不断误解甚至清晰的口头指令，将简单的要求变成令人沮丧的练习。
司机报告说，他们反复喊出相同的短语，而他们的车辆却固执地执行错误的动作，或者在常规命令中以数字方式回应“我不明白”。
这些系统的性能令人失望，迫使驾驶员甚至需要手动输入才能完成基本功能，从而违背了语音识别技术的安全目的和便利性承诺。
1. 搭载丰田语音助手的丰田 bZ4X
不幸的是，丰田凭借 bZ4X进入专用电动汽车市场，延续了多年来困扰该汽车制造商信息娱乐系统的许多语音识别限制。
尽管丰田在机械可靠性方面享有盛誉，但其 bZ4X 中的语音命令系统却显示出该公司在数字用户体验方面已经远远落后。
丰田语音助手的根本问题在于其僵化的指令结构。与能够理解自然语音模式的现代系统不同，bZ4X 需要精确的、预先设定好的语句才能执行功能。
驾驶员必须记住特定的命令格式，例如“导航到（确切地址）”，而不是使用“带我去最近的杂货店”之类的对话请求。这种命令的特殊性导致其在实际测试中的识别率仅为 62%，在所有受评车辆中排名最低。
响应延迟加剧了这些问题，即使成功识别的命令，系统通常也需要3-5秒才能处理。这种延迟扰乱了自然的交互流程，并经常导致驾驶员重复输入命令，导致系统最终响应初始请求时出现混乱的重叠。
丰田工程师承认，这种延迟源于系统架构，该系统通过云服务器路由许多命令，而不是在本地处理。
bZ4X 的语音系统在处理环境噪音方面也存在很大问题。即使是中等程度的背景噪音，例如高速公路行驶时的道路噪音、乘客的交谈声或低音量的媒体播放声，都会显著降低识别准确率。
测试表明，在典型的高速公路驾驶条件下，识别率下降到 40% 以下，导致该功能在最需要的时候基本上无法使用。
情境感知是高端语音系统的标准功能，但在 bZ4X 中却明显缺失。每个命令都作为独立的交互存在，不具备先前请求的记忆。
例如，在询问附近的充电站后，驾驶员无法理解后续问题“哪一个充电站的充电器最快？”，必须重新开始使用指定充电站的全新命令。
该系统与车辆功能的集成度有限，进一步限制了其实用性。虽然导航和基本媒体控制可以响应语音指令（尽管不太可靠），但空调控制、车辆设置以及充电管理等电动汽车专属功能仍然无法通过语音访问。
这种限制在电动汽车中尤其成问题，因为续航里程和充电信息是驾驶员经常关注的问题。或许最令人沮丧的是系统行为的不一致。
在看似相同的条件下，今天完美运行的命令明天可能就会失效，从而产生不可预测的用户体验，削弱驾驶员的信心。
在处理非美式口音或语音模式时，这种不一致性显得尤为明显，这表明丰田的语言处理算法存在根本的局限性。
2.配备日产语音控制的日产Ariya
日产Ariya 电动跨界车作为该品牌的技术旗舰车型备受期待，但其语音命令系统却存在重大缺陷，破坏了该车原本具有前瞻性的设计。
尽管日产的营销强调了 Ariya 的“智能集成”，但与行业领先者相比，其语音控制实现感觉明显过时。
该系统的主要弱点在于词汇量和指令集极其有限。竞争对手能够识别数千个自然语言短语，而 Ariya 的系统只能理解大约 200 个特定指令，其中大部分与导航和基本媒体功能相关。
这种受限的命令集迫使驾驶员学习和记住精确的措辞，而不是自然地说话，从而产生了认知负担，违背了免提控制的目的。
Ariya 的命令处理遵循令人沮丧的两步模式，这会带来不必要的麻烦。按下语音按钮或说出唤醒词后，系统会回复“请说出命令”，要求驾驶员随后发出请求。
与更具对话性的实现相比，这一额外的步骤会延长交互时间并产生尴尬的停顿，使系统显得机械且不直观。
Ariya 的语音识别准确率会因环境因素而发生显著变化。在理想条件下，例如车辆静止、无背景噪音、美式英语口音，系统识别率约为 75%。
然而，任何复杂因素都会使这种性能迅速下降。高速公路速度、背景对话或非美式口音都可能使准确率降至 50% 以下，带来令人沮丧的体验。
尤其棘手的是该系统与电动汽车特定功能的集成度不佳。尽管语音控制在电动汽车中尤为重要（因为经常需要获取续航里程、效率和充电信息），但 Ariya 的语音系统却无法访问关键的电动汽车数据。
诸如“我还剩多少续航里程？”或“显示附近的充电站”之类的命令无法被识别，迫使驾驶员浏览多个触摸屏菜单来获取本应易于获取的信息。
语音系统还表现出一种令人担忧的趋势，即在混淆时完全“锁定”，在重置之前长达 30 秒内无响应。
这种行为通常发生在系统遇到超出其识别范围的命令或快速连续尝试多个命令时。在这些锁定期间，不仅语音控制，有时其他信息娱乐功能也会暂时无法访问。
最令人担忧的是日产的无线更新方案，它偶尔会降低语音功能，而不是提升语音功能。多位 Ariya 车主反映，软件更新后命令识别率有所下降，这表明日产的语音识别系统缺乏在软件迭代过程中保持一致性能所需的强大测试基础设施。
3. 大众ID.4语音控制
大众 ID.4 代表了这家德国汽车制造商进军电动汽车市场的重大举措，但其语音命令系统显示出大众的技术抱负与执行力之间存在巨大差距。
尽管该系统是专门为大众电动车系列开发的，但却存在诸多缺陷，削弱了这款原本先进的汽车的性能。
大众汽车在宣传ID.4语音系统时，打出了“只需自然地与它对话”的口号，但现实却与这一承诺相去甚远。该系统采用了大众所谓的“自然语言处理”技术，但测试表明，它主要依赖于关键词识别，而非对对话语音的真正理解。
尽管市场营销人员声称并非如此，但命令必须包含特定序列的特定触发词才能被识别。该系统的唤醒词功能（通过说“Hello ID”即可激活）存在误报和误报问题。
在评估过程中，系统在朗读唤醒语句时约有 30% 的概率无法激活，但在包含相似语音模式的无关对话中偶尔会激活。这种不可预测性导致了人们对该技术的根本信任问题。
处理速度是另一个令人失望的地方。ID.4 将所有语音命令都发送到大众的云服务器，而不是在本地处理简单的请求。
这种架构会导致指令和响应之间持续存在 2-4 秒的延迟，即使是车载电脑可以处理的基本功能也是如此。在网络连接较差的地区，这种延迟可能会超过 10 秒，甚至导致车辆无法响应。
该系统在基于位置的指令方面尤其薄弱。通过语音输入地址非常不可靠，系统经常会误解街道名称或门牌号。
测试显示，输入具体地址时的成功率仅为55%，输入非英文街道名称时成功率进一步下降。这种限制对于电动汽车来说尤其成问题，因为精确导航到充电站至关重要。
大众的实现也缺乏跨交互的情境感知。每个命令都是孤立存在的，没有先前请求的记忆。
例如，在询问了沿途的充电站之后，如果不明确重申充电站的整个背景，那么后续问题如“哪个站点的充电器最快？”就无法被理解。
或许最令人沮丧的是该系统在控制基本车辆功能时表现不一致。像“升高温度”这样的空调指令运行可靠，而像“将驾驶员温度设置为72华氏度（22摄氏度）”这样稍微复杂的指令却经常失败。
这种不一致性会造成令人困惑的用户体验，驾驶员无法预测哪些命令会起作用，最终导致他们放弃语音控制，转而采用物理控制或触摸屏交互。
4. 配备 Uconnect 5 的 Jeep Grand Cherokee 4xe
吉普大切诺基 4xe 插电式混合动力车配备了 Stellantis 最新的 Uconnect 5 信息娱乐系统，承诺通过该公司所谓的“先进的自然语言处理”显著改善语音识别。
然而，实际使用体验表明，该语音指令系统远不及竞争对手，基本功能也难以实现。大切诺基语音系统最直接的问题在于其唤醒词的可靠性。
该系统通过“嘿，吉普”来激活，但测试表明，大约 40% 的清晰口语唤醒词无法识别，需要反复尝试，这会让驾驶员感到沮丧和分心。
相反，该系统偶尔会在包含相似语音模式的对话中激活，造成令人困惑的干扰。命令结构是另一个重大限制。
尽管市场宣传其拥有自然语言能力，但该系统主要识别的是僵硬的、预先设定好的短语。驾驶员必须学习特定的命令格式，例如“致电[确切联系人姓名]”，而不是使用诸如“给我妻子打电话”或“打电话回家”之类的对话式请求。
这种指令僵化导致实际测试中首次指令的成功率仅为58%。大切诺基的语音系统在处理非标准名称和地点时尤其脆弱。
非英语来源的联系人姓名经常被误解，拼写不常见的企业名称或兴趣点也经常被误解。这种局限性大大降低了在多元化大都市地区以及拥有多元文化联系人列表的司机的实用性。
系统响应速度带来了额外的挫败感，命令需要 3-6 秒来处理，比行业领先者要长得多。
这种延迟会中断驾驶员互动的自然流程，并经常导致重复的命令，从而在系统最终响应初始请求时造成混乱。
简单和复杂命令的延迟似乎一致，这表明架构限制而非处理复杂性。与车辆特定功能的集成显示出令人担忧的差距。
虽然基本的空调和媒体控制功能可以响应语音指令（尽管不太可靠），但许多Jeep独有的功能仍然无法通过语音操作。越野模式、行驶高度调节或 4xe 混合动力系统功能相关的指令均无法识别，因此在极具挑战性的驾驶条件下，当解放双手控制最有价值时，却需要手动操作。
最棘手的是，该系统的准确率在典型的驾驶条件下会急剧下降。大切诺基车厢内的背景噪音略大（与豪华竞争对手相比），这严重影响了识别率。
高速公路上行驶且道路噪音最小时，成功率会降低至约 45%，而吉普车的专长——越野驾驶条件会导致系统几乎无法使用，成功率低于 30%。
5. 搭载 SYNC 4A 系统的福特野马 Mach-E
福特野马Mach-E是福特汽车的旗舰电动车型，配备了最新的SYNC 4A信息娱乐系统。然而，尽管福特在数字用户体验方面投入了大量资金，Mach-E的语音控制系统却暴露出一些令人惊讶的局限性，既达不到消费者的预期，也达不到竞争对手的水平。
SYNC 4A 语音实现的根本问题在于其碎片化的架构。该系统并没有提供统一的语音体验，而是实际上包含了两个独立的语音系统：福特原生的 SYNC 语音命令和亚马逊 Alexa 集成。
这种双重方法容易造成混淆，因为某些功能只能在一个系统上运行，而在另一个系统上则不行。例如，空调控制可以可靠地响应 SYNC 命令，但无法响应 Alexa，而某些媒体功能通过 Alexa 运行效果更佳。
这种碎片化迫使驾驶员记住哪个系统控制哪些功能，从而破坏了语音控制应提供的直观性。
测试表明，驾驶员经常尝试使用错误的系统发出命令，尽管两个系统在特定领域运行良好，但成功率却只有 64%。
SYNC 原生语音系统的自然语言处理能力尤其糟糕。指令必须遵循特定的结构，几乎不允许有任何变化，这让人想起十年前的语音技术，而非当代的系统。
虽然说“将温度设置为 70 度”总是有效的，但更多的对话请求，如“我感觉冷”或“让这里暖和一点”却无法识别，迫使驾驶员学习和记住命令语法。
Alexa 集成虽然提供了更好的自然语言理解能力，但也带来了一些问题。该系统的大多数功能都需要互联网连接才能实现，这意味着在蜂窝信号覆盖较差的地区，语音命令可能会失效。
这种依赖性会造成不可预测的用户体验，对于经常在连接质量参差不齐的城市地区之间行驶的电动汽车来说尤其成问题。
两种系统在嘈杂环境中都表现出令人担忧的不一致性。在高速公路上行驶且道路噪音适中的情况下，识别率会降低约 30%，而与乘客交谈或以中等音量播放媒体时，识别率则会降至 50% 以下。
尽管福特声称其拥有先进的降噪麦克风技术，但性能仍会下降。Mach-E 的语音系统与电动汽车特定功能的集成也有限。
诸如详细的续航里程预测、能耗分析或充电站筛选（按充电速度或便利设施）等关键的电动汽车信息仍然无法通过语音指令获取。这些限制对于电动汽车来说尤其令人沮丧，因为在行驶过程中，人们经常需要这些信息。
最严重的问题是，在其他系统操作期间发出语音命令时，尤其是在路线计算或接听电话时，SYNC 4A 偶尔会出现系统完全崩溃的情况。
这些碰撞需要屏幕重置，这不仅会暂时禁用语音控制，还会暂时禁用所有信息娱乐功能，从而造成潜在的危险分心情况，从而破坏语音控制应提供的安全优势。
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