随着智能化、电动化浪潮席卷汽车行业，座舱内的听觉体验正从“功能配置”升级为“核心卖点”，车内音响如何适应这一潮流？

在智能汽车进入L3自动驾驶阶段后，如何让车内音响更好地服务多场景的移动空间？

日前全球领先的半导体设计与供应商——旭化成微电子（AKM）在2025进博会上展示了最新一代车载声学空间解决方案。

旭化成是音频芯片的重量级玩家，自1980年至今累计出货超35亿颗芯片，服务企业客户逾2500家，应用于好莱坞录音棚等全球顶尖娱乐制作现场，在2023年推出了专为车内空间打造的高端音频产品品牌VELVET SOUND for Cars,在车内追求“原音重现”，毫无保留的呈现所有声音细节，意图在汽车座舱内打造“宛如，身临其境”的声音世界。

它针对车内复杂环境导致的音质劣化问题，运用高精度数字信号处理技术，对车内声学特性进行系统性矫正与补偿，重点优化频响、声像定位及空间感还原三大维度，构建了自然、舒适且高度还原的车内声学环境，进一步提升了车内的听觉体验。

今年在进博会上，AKM推出的这新一代车载声学空间解决方案是一套“芯片+音频算法+专业调音服务”的一体化集成方案，相较于分散采购的模式，在综合成本优化、技术支持力度及问题响应效率等方面，均有较大优势。

目前AKM已与国内多家主流车企建立合作，并有众多车型实装该方案。

而为了应对汽车产业的智能化、电动化转型，AKM已在日本、上海与深圳三地建立专业声学实验室与汽车实验室网络，专注于车载声学技术的自主研发，预判并储备下一代技术方案。

在进博会期间，旭化成电子科技市场开拓部高级经理姚俭伟先生向智驾网表示，未来车载音频技术可能向两大方向演进：

其一：与AI的深度集成。

AI算力是关键的推动引擎。它不仅能实现音源高精度分离、将立体声智能重构为全景声，还能自动适配不同车型的扬声器布局，带来真正的个性化沉浸体验。值得一提的是，车载音频领域目前并不存在算力过剩，更强的算力将持续催生新功能落地与体验升级，例如通过OTA实现高端音效、K歌模式、多场景自适应等创新应用，均需更强算力支撑。

其二：与自动驾驶协同的智能声场。

当L3及以上自动驾驶普及时，车内布局将变得灵活。未来的音频系统需要与更多的传感器联动，比如实时感知乘员位置和状态，实现“声随人动”等自适应声场。目前，AKM正积极投入上述前沿技术的研发，相关的DEMO也在开发中。

对下为智驾网与对话旭化成姚俭伟先生对话全文，有删减——

Q1、现在沉浸式音乐用户越来越多，如何能把车载音响的品质提升到电影院的水准？

姚俭伟：车载音响与影院级音响的差距体现在两个层面：

首先是扬声器硬件本身，车载单元受限于安装空间、结构尺寸、耐久性要求及成本制约，其物理素质与影院专业设备存在显著差异；

其次是声学环境，影院具备开阔空间与专业声学设计，而车内空间结构非对称，且存在内饰遮挡、玻璃反射等多重声学干扰，导致声音传播劣化。

针对上述差异点，AKM提供基于硬件、软件及调音服务的一体化方案进行系统性优化。

硬件层面采用高性能音频处理芯片及高品质模拟器件；算法层面开发出专项补偿机制，通过参数化修正弥补扬声器物理局限，并运用相位校准等技术降低舱内反射干扰；同时由专业调音师团队依据实车状态进行精细化调校，最大程度弥补硬件与环境的不足，从而缩小车载音响与影院水准的差距。

Q2、车载娱乐的核心功能应该是什么？会有哪些发展瓶颈？

姚俭伟：核心就是让乘坐者感到愉悦舒适，甚至是享受，从最早的收音机，到大家现在已经熟悉的大屏娱乐系统，都是在为了这个主旨而服务。

瓶颈之一是算力，刚才也提到的AI需要大量的算力，目前的车载芯片的算力处理AI应用还是有些捉襟见肘，需要更小，精度也更好的AI模型。另外，车内布局也同样限制了声学表现，未来自动驾驶普及后，车内布局会发生根本性改变，到那个时候车内音响系统的上限有望得到极大的提升。

Q3、运算能力是提升声音品质的一个关键选项吗？AKM的产品会融入AI功能吗？

姚俭伟：运算能力，特别是AI算力的跃升，是改善声音品质与优化听音体验的核心要素之一。算力的增强及其单位成本的持续下降，已使得20万至30万元级、甚至10万元级车型搭载20乃至30个以上扬声器的复杂声学系统成为可能，并有力推动了主动降噪等高端功能的普及，这为更精细化的音频算法部署奠定了基础。

未来，AI音频功能将成为行业主流趋势。

例如通过深度学习，实现音源的高精度分离，将立体声信号智能重构为适配车内环境的全景声场，并依据不同车型的扬声器配置进行自动优化匹配，从而营造更具沉浸感与个性化的听音体验。AKM已在该领域展开深度技术研发，相关成果将应用于后续方案中，持续推动AI与车载音频的融合创新。

Q4、目前是否存在算力过剩的情况？

姚俭伟：在车载音频领域，其实不存在算力过剩的情况。尽管当前产品算力已达到较高水平，但客户需求与技术迭代是持续演进的。算力的提升将直接催生新功能落地与体验升级，例如通过OTA实现高端音效、K歌模式、多场景自适应等创新应用，均需更强算力支撑。因此，算力需求始终处于动态增长状态。

Q5：随着AI与算法的深度应用，车载音响的整体成本趋势是上升还是下降？

姚俭伟：从硬件成本维度看，AI技术的普及将推动整体成本下行。原因在于，AI功能逐步集成至芯片内部，随着规模化应用与用户基数扩大，相关技术成本将被摊薄，进而带动硬件成本的结构性优化与下降。

Q6：音频是否存在数据安全问题？

姚俭伟：在声纹识别等邻域可能会涉及用户隐私保护。AKM作为系统供应商，主要处理端侧信号的采集与解析，后续上传及云端处理由客户端主导。

针对数据安全诉求，我们可在方案中集成加密机制，实现端侧加密，也可与客户协同，共同完善客户端的数据安全机制。就当前市场实践而言，尚未出现针对声纹数据必须本地化处理、禁止云端部署的强制性需求。

Q7：车载音响系统与语音识别系统未来会整合为单系统，还是继续保持双系统架构？

姚俭伟：目前阶段，两者仍维持独立系统架构。语音识别系统主要服务于云端交互、通话及车控指令等场景，其核心诉求在于指令识别准确率，对音质保真度容忍度较高，即便经降噪处理后产生一定音质损失亦可接受。

娱乐音响系统则面向音乐播放等高品质听音需求，追求音色韵味、细节解析度及空间表现力，主观听感体验要求严苛。两类系统在算法设计、算力部署及优化目标上存在本质差异。

Q8：AKM的音频芯片除车载场景外，是否也应用于消费电子类音响产品？两类芯片是通用还是独立开发？

姚俭伟：两类芯片在底层架构上具备技术复用性，但需严格区分应用场景标准。车载芯片须满足车规级严苛要求，如15年工作寿命等可靠性指标，导致设计规范与成本结构显著高于消费级产品；而家用HiFi等消费类芯片则按常规电子标准设计，无需承载同等耐久性压力。

因此，我们采取差异化产品策略：部分产品线（如纯HiFi芯片）专供消费市场；而DSP等处理类芯片则存在跨场景应用可能——若车载DSP的成本水平可被消费端接受，其算法能力与性能指标同样适用于蓝牙音箱等便携设备。

Q9：我们注意到AKM在官方资料中展现了在车载领域的资源投入，是否可以理解为AKM已战略性地将品牌重心全面转向汽车娱乐领域？

姚俭伟：事实上，车载业务始终是AKM的核心板块之一，此前主要聚焦于车规级芯片供应。近年来，随着整车市场对声学体验需求显著升级——包括扬声器数量激增、全景声技术普及等趋势——我们意识到可充分复用公司在消费类音频领域长达数十年的深厚积淀，特别是调音资源（业界所称"金耳朵"团队）与声学设计经验。因此，我们是在延续芯片供应商角色的基础上，将消费级音频领域成熟的算法能力与专业调音服务延伸至车载场景。

Q10、现在中国智能汽车都是拼音响配置，对于消费者来说，有没有什么直观的方法来测试一家汽车的音频技术更为优秀，比如中国消费者常用蔡琴的音乐来测试，咱们一般用什么音乐？

姚俭伟：目前行业虽已有相关协会着手制定评价标准，但尚未形成成熟、客观的整车音响系统性评估体系。对于普通消费者而言，最直接的评判方式仍是基于实际听感进行多维对比——建议选取自身熟悉的同一曲目进行聆听。

关于测试曲目的选择，乐曲仅是评价载体，核心在于明确其原始声学特征，如低频下潜深度、人声厚度质感及乐器声像定位等要素，以此判断系统能否忠实还原录音原貌。蔡琴作品在调音领域被高频采用，正是因为其录音品质卓越且行业认知度高，形成了共通的参考基准。

AKM的专业实践可为消费者提供借鉴：我们在汽车实验室均配置标准试听室，在调音过程中始终以试听室的高保真回放为基准参照，再将该标准移植至车内环境进行精准调校。

Q11、如何评价目前国内本土的车载音频品牌？

姚俭伟：目前国内车载音频品牌发展态势良好。

此前市场主要由哈曼等国际厂商主导，现阶段本土企业正快速崛起，在扬声器、音频系统架构等领域逐步形成自主能力。

以华为为代表的头部新势力车企已着手自研音频系统并建立自有品牌，不完全依赖第三方供应商；传统车企亦在积极跟进，未来整车厂主导音频品牌开发或将成为行业主流趋势。

这一趋势与AKM形成互补而非竞争关系。

作为半导体方案提供商，我们聚焦高性能音频芯片研发，同时可提供算法与调音服务。若车企具备自有算法能力，我们则提供底层芯片支持，双方协同开发，既保障品牌自主性，又确保技术性能。

在芯片制程层面，当前主力产品为22纳米工艺，未来将根据性能需求向16纳米，或者16纳米以下等更先进制程演进。