“我有点冷。”它把空调降了两度，然后就没有然后了。

“上周不是说别走那条路吗？”导航照旧把你塞进那个堵了半小时的路口。

“附近有什么好吃的？”它给你一串列表，然后你继续自己翻App、比评分、打 电   话。

过去这些年，似乎我们对智能座舱的期待被训练得很低：能听懂，就算合格。但真正的差别不在“听懂”，而在“记得”。

传统大模型的对话有个天生的毛病：每一次开口都像第一次见面。对话一断，记忆清零，你昨天说过的偏好，今天还得再说一遍。所谓“智能”，常常就卡在这一步上。

ADiGO Intelligence端云一体架构端侧多模态感知引擎

在2026年的广汽科技日上，广汽集团智能座舱产品线总裁朱太平带来星河智舱ADiGO Intelligence端云一体架构。他的判断相当直接：这场竞争的本质，已不再是单纯的硬件、算法和算力比拼，而是数据之争，更是对用户深度"理解"的比拼。

据悉，广汽集团的大数据底座已接入超过375万辆联网车辆、超10.4亿次语音唤醒、超10万个用户自定义场景。这三个数字翻译成人话就是：你的车不是从零开始认识你，它是在375万辆车、10亿次对话的经验之上，再叠加你自己的习惯。

ADiGO Intelligence端云一体架构结合记忆的多智能体协同引擎

ADiGO Intelligence的三大核心引擎分工也很清楚：端侧多模态感知负责“看懂”，结合记忆的多智能体协同负责“记住并办事”，多模态情感表达负责“照顾情绪”。下面先说第二个，因为它最直接地改变了一个动作——你说话的方式。

承载记忆的是“结合记忆的多智能体协同引擎”，它搭了四层技术架构：记忆、规划、调度、执行。记忆层联动多模态感知引擎，可长时记住用户的出行习惯、餐饮偏好，记忆召回准确率超95%；规划层由云端200B参数大模型提供智力支撑，复杂、多轮指令能拆解，藏在话里的潜在需求也能提前预判；调度层可高效协同多达15个skill，把一件事拆给不同的能力模块同时开工——15个skill意味着导航、车控、内容、服务这些能力可以同时被调用，而不是排队等你一句一句下指令。

ADiGO Intelligence端云一体架构多模态情感表达引擎

记忆落到日常是什么样？它可能记得你周三晚上固定要去球场，于是那个时段的路线会提前算好；记得你从不吃辣，推荐餐厅时就不会再把川菜排在第一位。

以前一句话对应一个动作，现在一句话可以是一串动作。你说“我困了”，它可能同时做三件事：把风量调柔、把氛围灯换成暖色、把歌单切到不吵的那一档。你说“去接孩子”，它算的不是一条最短路径，而是你常停的那个门口、那个点最不堵的一条路。你不需要把需求翻译成指令，它替你把指令想完。

再往上一层是服务生态。座舱深度融合阿里千问大模型，用户可以直接用语音使用高德地图导航、用淘宝购物、用飞猪订票等阿里系服务。找餐厅、订酒店、查快递，一句话就能轻松搞定。对用户来说，这意味着车里少了一串“打开App—搜索—比价—下单”的手指动作；对车企来说，这意味着座舱从“车载功能的集合”，变成了“生活服务的入口”。

而这一切的前提，是它得先知道你。数据基座越厚，记忆越准；记忆越准，预判才敢做；预判越准，人就越回不去那个“每次上车重新自我介绍”的年代。

朱太平发布星河智舱ADiGO Intelligence端云一体架构

朱太平把这套变化概括为：让汽车从执行指令的工具进化为懂你的贴心伙伴。这话听着像宣传语，落到日常却很具体——少说几句话，少点几次屏幕，少绕几段冤枉路。

从执行指令到懂你所需，中间隔着的其实不是算力，是记忆。算力决定它能做多快，记忆决定它能不能做对。

好的智能，是你几乎感觉不到它在工作。它只是刚好在你开口之前，把事办了。