1 方案背景與目標

（1）方案背景

現階段，具身智能商業化應用剛起步，但已在多領域初顯成果，全球主要經濟體紛紛布局，呈現差異化發展格局：美國依托DARPA等機構強化基礎研究，2024年新版“國家機器人路線圖”重點部署具身智能通用平臺；日本推行“社會5.0”戰略，構建人機共融社會基礎設施；我國則通過《機器人+應用行動實施方案》等政策，將具身智能列為新質生產力培育重點。產業層面，頭部企業加速技術融合，華為推出“盤古大模型+Atlas機器人”協同系統，宇樹科技H1仿人機器人實現動態雙足行走，特斯拉Optimus完成工廠分揀任務。具身智能有望成為邁向通用人工智能的重要驅動力。

根據國際汽車制造商協會（OICA）數據，2023年中國汽車產量占據全球份額的32%，穩居世界第一，遠高于位居第二位的美國(11.34%)，成為我國經濟核心支柱產業?。作為智能汽車的核心，智慧座艙的新車滲透率達到70.2%，標志著智能化已成為汽車座艙“標配”。智慧座艙在給用戶帶來極大便捷性的同時，也放大了智能座艙對生產生活的影響。

在工業領域，具身智能的應用基礎研究較早，主要通過仿真和預設規則化任務來實現智能。早期的汽車測試及仿真工具有Tesla Dojo虛擬驗證體系、Vector CANoe自動化協議棧、dSpace ASM功能安全測試平臺、華為MDC智能駕駛平臺、百度Apollo“昆侖”測試云和德賽西威自動化工具等。

近年來，隨著汽車智能化發展，智慧座艙扮演著至關重要的角色，傳統座艙測試方式已難以滿足高效、精準、全面的測試要求。智慧座艙智能化測試越來越被產業界重視，AI人工智能、智能體、多模態交互等概念和技術相繼被業界提出并推廣，希望借助智能化技術，實現智慧座艙測試從“自動化”向“智能化”躍遷。

利用具身智能構建用戶需求與智慧座艙實時鏡像，可增強座艙測試智能化，搭建具身智能平臺以快速應對多樣性車型、復雜功能及測試流程優化等挑戰。將其應用于智慧座艙測試，借生成式大模型等，對多車型和多版本迭代實現柔性測試，平臺還能為智慧座艙協同交互測試提供更高效精準全面的服務保障。

（2）方案目標

① 項目主要目標：

· 建立全方位、立體式的新一代解決智能座艙穩定性、安全性和用戶交互體驗問題的輕量化具身智能協同交互管理平臺；

· 建設基于多模態大模型的智能算法中樞引擎；

· 構建一整套智能座艙測試量化評價及決策體系。

② 實現的成果：

該項目形成了整車測試大模型平臺、基于人工智能的智數平臺、Howso@LINK機器視覺識別軟件、華蘇科技瓊觀算法中樞平臺等產品，相關產品在優化升級過程中，及時對迭代版本，針對重點功能模塊（檢測、分析、評估、預警、規劃、優化等）進行了計算機軟件著作權登記，并通過了中國軟件評測中心檢測。

2 方案詳細介紹

該項目是華蘇科技自主研發的基于具身智能技術適用于針對汽車智慧座艙的功能和流程，進行全方位、立體式的新一代解決智能座艙穩定性、安全性和用戶交互體驗問題的輕量化具身智能協同交互管理平臺。該系統最底層融合AI大模型平臺、自動化測試云平臺、流媒體服務平臺和云邊協同平臺技術，打造華蘇數字技術基座。中間層搭建基于人工智能的智能算法中樞引擎，建立生成式大模型算法、多模態感知算法以及認知計算和決策算法等一系列引擎智能體，為上層應用提供場景化的智能模型。上層是智慧座艙應用生態場景解決方案，如基于具身智能的人機交互界面HMI測試系統、基于具身智能的信息娛樂系統IVI測試系統、智能車載終端T-BOX測試系統和智能駕駛輔助ADAS測試等場景化測試產品及解決方案。該系統使得用戶可以針對車書、行業規范、設計、需求和相關測試數據，根據智慧座艙的開發場景快速搭建測試方案。提升智慧座艙系統的安全性、合規性和用戶感知體驗的同時，該系統可直接嵌入業務系統為客戶提供基于具身智能的感知、理解、決策、控制、反饋的量化支持服務，填補了國內空白，技術處于國內領先、國際一流水平。

圖 1 華蘇數字平臺架構圖

基于具身智能的智慧座艙協同交互系統實現“1+N”的平臺架構體系。“1”為一個基礎的高性能輕量化智能體，即華蘇數字平臺底座；智能算法中樞引擎為中間層，建立一系列生成式大模型、多模態感知、認知和決策等算法，為上層應用提供場景化智能算法模型；“N”為基于具身智能的人機交互界面HMI測試系統、基于具身智能的信息娛樂系統IVI測試系統、智能車載終端T-BOX測試系統和智能駕駛輔助ADAS測試等場景化測試產品及解決方案，有效提高智能座艙穩定性、安全性和用戶交互體驗的智能化能力。

3 代表性及推廣價值

（1）代表性

該解決方案的代表性體現在國家戰略契合、產業升級引領、企業轉型標桿三個核心維度，兼具政策適配性、行業普適性與實踐示范性，具體如下：

① 契合國家未來產業戰略導向，引領技術發展方向

作為響應國家具身智能產業戰略的典型實踐，精準契合2025年政府工作報告中培育壯大具身智能等未來產業的要求，順應中國從“數字技術賦能”向“智能+實體”融合的戰略轉型趨勢。其成功落地可推動國內具身智能在智慧座艙協同交互驗證測試領域實現從“自動化”到“智能化”的關鍵性躍遷，助力提升區域產業競爭力，為全國范圍內具身智能技術與汽車場景的融合應用提供可復制的發展路徑，具備鮮明的政策導向性與行業引領價值。

② 聚焦智能汽車產業共性痛點，助力產業結構優化

針對當前智能汽車產業中智能座艙測試效率低、研發成本高、迭代速度慢等共性難題，通過創新具身智能及大模型相關算法模型，提供了覆蓋測試效率提升、系統可靠性強化、用戶體驗優化、安全保障升級的全鏈條解決方案。其技術與方案具備廣泛適配性，可幫助各類車企降本增效、加速產品迭代，有效推動智能汽車產業向高質量、智能化方向轉型，是破解產業發展瓶頸的代表性技術方案。

③ 樹立企業戰略轉型標桿，示范業務升級路徑

作為華蘇科技深耕汽車領域十年后，推進“兩個相當X”2.0戰略轉型的首發攻堅項目，其重構智能座艙協同交互測試產品與服務模式的實踐，為同類深耕垂直行業的科技企業提供了前沿技術落地與業務模式升級的示范樣本。項目成功可助力企業確立行業領先地位，其“前沿技術研發+行業需求深挖”的轉型路徑，對科技企業布局未來產業、提升核心競爭力具有重要的借鑒意義。

（2）推廣價值

本項目的研發不僅對智能座艙質量保障管理有著顯著優勢，基于本項目逐步實現“一腦多形”并在其他領域，諸如：通信、電力、智慧城市管理、智慧交通、企業智能化升級和安全生產等領域都有著廣泛應用，助力具身智能應用普及，推動具身智能朝著更加健康、可持續的方向大步邁進，真正融入人類社會發展的每一個細微之處，成為我們生活、工作、探索未知不可或缺的親密伙伴。

具體應用方向包括以下幾個方面?：

圖 2 主要應用方向

通信運維

通信運維場景作為典型的高危復雜作業場景，環境惡劣、設備密集、空間狹小，操作精度要求嚴苛。基于本項目的多模態協同交互和具身執行可突破復雜環境下的移動與操作難題，高效完成通信設備的巡檢和操作任務。例如：在通信機房，設備出現故障時具身智能可以通過集成的傳感器立即獲取設備的狀態數據，迅速判斷是否需要修復，不僅節省人工成本，也提高了問題處理的速度,減少了因設備故障帶來的服務中斷。

工業分揀裝配

工業生產場景中存在大量無序、散亂堆疊等復雜的料框揀選工況，基于視覺定位系統可通過對工件的快速掃描、結合點云處理及AI技術，獲取工件最佳抓取位置的空間坐標，引導機器人合理規劃抓取路徑，高效完成分揀。同時通過視覺定位技術，可對工件對位放置、螺栓鎖付等內容重復性強、勞動強度大、工藝完成質量高等裝配工作進行智能化改造，提高品控管理。

自動充電機器人

在車輛自動化充電場景中，通過多模態感知與定位及多源數據的融合處理，實現汽車充電口高精準定位，并自動完成充電槍與車輛充電接口的無縫連接，車主無需下車，也無需手動插槍充電，只需坐在車內等待即可完成整個充電過程。自動充電機器人可極大地方便車主，提升充電便利性。該應用場景涵蓋城市公共充電站、高速公路服務區、商業中心、寫字樓停車場、物流園區、公交場站等多種充電場所。

用戶終端測試

隨著用戶終端軟件系統變得越來越復雜，傳統的人工操作測試方法已經難以滿足需求。基于具身認知的圖像識別、NLP和ASR等感知技術，可以有效解決界面圖片屬性、理解測試腳本指令和反饋，提高測試的效率、準確性和靈活性。通過用戶行為分析和歷史數據來預測測試結果，從而提前發現潛在的問題并進行修正。不僅可以提高測試效率，還可增強測試的全面性和深度。本項目在用戶終端軟件測試領域的應用也具有巨大的潛力。