【技术文章】智慧车灯个性化实践： AI驱动的场景引擎与动态氛围生成

报告人：贾书曼（华域视觉科技〔上海〕有限公司）

简介：这是GIVC第五届汽车智能座舱技术峰会——汽车照明智能交互创新技术论坛中的报告。在智能驾驶和智能座舱快速发展的背景下，汽车正在从“驾驶工具”转变为具备感知、决策、执行和情感交互能力的移动智能体。车灯作为车辆外部最直观、最可感知的表达界面，不再只承担照明和基础警示功能，而是逐渐成为车辆向驾驶员、乘员、行人、后车以及周围交通参与者传递意图和情绪的重要媒介。

报告提出，智慧车灯的核心不只是硬件升级，而是由“终端层—感知层—决策层—执行层”共同构成的系统化能力。AI语音识别、智慧车灯APP、AI感知算法服务、场景管理引擎和车灯控制服务协同工作，使DLP数字投影大灯、SIDP动态交互投影灯、ISC智能交互屏和全彩显示屏能够根据用户需求、车辆状态和环境信息动态生成内容，实现“所说即所得”“所想即所见”的个性化光表达。

从应用场景看，智慧车灯已经开始覆盖个性化迎宾、后车交流、车后行人交流、节日庆祝、临时停车提示、投地游戏、投墙游戏等多类场景。它既可以服务交通安全，也可以延展座舱娱乐和品牌体验。总体来看，AI驱动的智慧车灯正在打开汽车照明的新边界：未来的车灯不仅要让人“看见光”，更要让人“读懂光”。

主题关键词：智慧车灯；AI；场景引擎；动态氛围生成；DLP；SIDP；AIGC；车外交互

编译：复旦大学林燕丹课题组 孙宇轩

指导：林燕丹

过去，汽车车灯的核心任务主要是“照明”和“信号”：前照灯帮助驾驶员看清道路，尾灯、制动灯和转向灯帮助其他交通参与者识别车辆状态。随着智能网联汽车、自动驾驶和智能座舱的发展，这一定位正在发生变化。车灯开始从单一功能件转变为车辆智能系统的外部表达端口。

首先从AI发展历程切入：2012年深度学习崛起，AI时代正式拉开序幕；2016年AlphaGo战胜李世石，展示了深度学习与强化学习处理复杂决策任务的潜力；2022年生成式AI进入公众视野，AI开始从“感知和理解世界”迈向“生成和创造世界”；到2025年前后，自主智能体（Agent）进一步推动AI从“回答问题”走向“动手干活”。这种能力演进为车灯智能化提供了新的技术基础。

与此同时，自动驾驶和车载AI也在重塑车辆与外界的关系。端到端模型让车辆具备更强的“感知—决策—规划”一体化能力，但对车外行人和其他车辆而言，车辆内部的决策过程往往仍是一个“黑箱”。当驾驶员的眼神、手势、鸣笛等传统沟通信号逐渐弱化，车灯就有机会成为自动驾驶决策的可视化接口，将车辆的意图以图形、颜色、动画或投影方式表达出来。

图1  车载AI现状与车灯新定位：车灯由照明部件转向“决策可视化”界面

如果说自动驾驶推动了车灯的“安全表达”功能，那么智能座舱则推动了车灯的“情绪表达”和“个性化服务”功能。报告指出，汽车正在从“驾驶空间”向“第三生活空间”转变。在这一过程中，去驾驶化、情感化和具身智能成为三个关键方向：车辆不仅要能够自动接管驾驶任务，还要理解人的情绪、偏好和模糊指令，并主动提供服务。

在智能座舱中，用户可能希望车辆理解“我有点冷”这样的模糊表达，也可能期待纪念日惊喜、专属迎宾、节日祝福和主动氛围调节。车灯因此不再只是外部灯具，而是连接座舱体验与外部世界的表达媒介。它可以通过迎宾图案、动态光影、个性化文字和场景皮肤，把用户的情绪和车辆状态转化为可见的光语言。

这种定位变化意味着，智慧车灯的竞争重点将不只在亮度、寿命和造型，更在于其内容生成能力、场景理解能力和交互闭环能力。未来的车灯既要满足法规和安全边界，也要具备面向用户的可定制、可更新和可持续运营能力。

图2  智能座舱现状与车灯新定位：车灯成为个性化表达与氛围营造载体

智慧车灯的落地不能只依靠单个灯具硬件，而需要完整的软件、感知、算法和执行架构支撑。报告给出的智慧车灯系统架构可以概括为四层：终端层、感知层、决策层和执行层。四层之间通过数据传递与灯效指令完成闭环。

第一是终端层。终端层主要面向用户输入和个性化配置，包括智能终端、智慧车灯APP和AI Agent控制类应用。用户可以通过语音、APP或车机界面提出需求，例如生成迎宾图案、切换节日主题、进行后车提示或启动投影游戏。终端层的价值在于降低使用门槛，让车灯从“工程师预设”转变为“用户可参与”。

第二是感知层。感知层可以接入摄像头、传感器、环境识别、用户状态和车辆状态等信息，为场景判断提供上下文。例如，车辆是否处于迎宾、泊车、充电、临停、低速通行或后方行人靠近等状态，都会影响车灯应该生成怎样的内容。

第三是决策层。决策层的核心是场景管理引擎。它需要根据车身状态、用户意图、环境信息和安全约束，选择合适的场景策略，并将其转化为可执行的灯效方案。对于AIGC类功能，场景管理引擎还需要调用生成服务，完成文字、图案、动画或视频内容的生成与筛选。

第四是执行层。执行层由各类智慧车灯硬件和控制服务构成，包括DLP数字投影大灯、SIDP动态交互投影灯、ISC智能交互屏、全彩显示屏等。执行层将上游生成的内容映射到具体灯具和显示单元上，并处理亮度、颜色、时序、刷新、上屏延迟和安全策略等问题。

图3  智慧车灯系统架构：终端层、感知层、决策层与执行层构成闭环

从产品形态看，报告将智慧车灯能力拆分为硬件系列和软件系列两部分。硬件侧包括DLP数字投影大灯、SIDP动态交互投影灯、ISC智能交互屏、全彩显示屏、交互式图形信号灯以及电子后视镜等；软件侧包括智慧车灯APP、AI感知算法服务、场景管理引擎和车灯控制服务。

这种“硬件平台+软件服务”的组织方式非常关键。传统车灯通常以整灯或模组为主要产品形态，功能在设计阶段基本固化。而智慧车灯强调内容、场景和算法的持续迭代：同一套硬件可以通过软件更新获得新的迎宾主题、新的节日皮肤、新的投影游戏，甚至新的交通交互方式。

因此，未来智慧车灯的价值不只来自硬件本身，还来自后续的软件运营与场景生态。车企、供应链企业和内容服务方之间可能形成新的协作关系：车企提供品牌体验入口，车灯企业提供光学与控制平台，AI服务提供内容生成和场景理解能力，最终共同形成可持续迭代的智能光交互系统。

图4  智慧车灯系列产品：硬件平台与软件服务共同支撑个性化场景

ISC智能交互灯主要面向车辆外部显示与短文本交互。报告给出的方案由AI语音识别、智慧车灯APP、场景管理引擎和车灯控制服务共同支撑，硬件载体则包括ISC智能交互屏和全彩显示屏。用户通过语音或APP输入内容后，系统可以快速生成并上屏显示。

这一场景的核心价值是交互体验升级。过去，车外显示内容往往是固定预设，用户只能在有限模板中选择。引入AI和场景管理引擎后，车灯可以根据用户话语、具体场景和交互对象生成更贴切的表达内容。报告中特别强调低延迟体验，即内容生成后能够以小于500 ms的响应速度上屏，从而保证交互的即时性。

ISC智能交互灯适合应用在个性化迎宾、与后车交流、与车后行人交流等场景。例如，车辆临时停车时，可以通过尾部显示屏向后车提示“临停片刻”；接送亲友时，可以显示欢迎语；倒车或低速通行时，也可以通过文字或符号提醒后方行人保持距离。

图5  动态氛围生成场景：ISC智能交互灯支持个性化迎宾、后车交流和车后行人交流

SIDP动态交互投影灯则进一步拓展了车灯的内容表达能力。报告中，SIDP视频生成方案由AI语音识别、智慧车灯APP、场景管理引擎中的AIGC服务以及车灯控制服务组成，硬件载体包括SIDP动态交互投影灯和DLP数字投影灯。与ISC更偏向文字和屏幕显示不同，SIDP强调图像、视频和动态投影内容的生成。

这一方案的场景价值可以概括为“千灯千面，所想即所见，日日新鲜”。用户不再局限于选择车企预置的有限灯效，而可以通过自然语言描述生成个性化视频或图案。例如，在生日、节日、纪念日、露营、聚会、临时停车等场景中，车灯可以生成不同主题的动态投影，让外部光影成为车辆个性化体验的一部分。

从更深层看，SIDP视频生成说明车灯正在从“灯具控制”走向“内容生成”。当AI可以理解用户意图并生成对应光影内容时，车灯就不再只是执行预设脚本，而是开始具备一定的内容创造能力。这也是“AI让车灯懂我，成为贴心伙伴”的重要体现。

图6  SIDP视频生成：AIGC服务赋能动态交互投影，支持节日庆祝、临时停车和个性化交互

迎宾灯是车灯个性化最容易被用户感知的场景之一。传统迎宾灯多为静态图案，内容单调，仪式感有限。报告提出的DLP个性化迎宾方案，将智慧车灯APP、感知融合、AIGC服务、场景管理引擎和车灯控制服务结合起来，通过DLP数字投影灯实现大画幅、彩色化、个性化迎宾效果。

在这一场景中，AI可以根据用户身份、日期、节日、纪念日、出行目的或商务接待需求生成图案和文字。例如“步步生花”可以强化日常通勤中的温度感，“藏头诗迎宾”则能够把文字内容与用户姓名、祝福语或品牌调性结合起来。相比传统迎宾灯，AI生成内容让每一次开门、上车和出行都具备新的情绪价值。

DLP个性化迎宾的意义不只是“好看”。它实际上将车辆从冷冰冰的机器变成了能够回应用户的智能体。车辆可以通过光影主动问候用户，也可以通过颜色、图案和动画表达不同情绪。对于高端品牌和新势力车型而言，这类可感知的仪式感往往会成为用户体验差异化的重要组成部分。

除了迎宾和交互，智慧车灯还可以拓展到娱乐场景。报告展示了DLP游戏方案：系统由智慧车灯APP、AI感知服务、场景管理引擎中的游戏服务或AIGC服务，以及车灯控制服务构成；硬件则以DLP数字投影灯为主。其核心思路是把车灯变成可以投影到地面或墙面的“游戏机”。

在这一场景中，用户不一定需要手柄或复杂外设，而是可以通过脚步、肢体动作或空间位置参与互动。报告将其概括为“无需手柄，抬脚即玩，人车游戏化共生”。例如，停车充电、等人接送、露营休息等原本容易产生焦虑或无聊感的时间，可以转变为轻量化的娱乐体验。

这一方向也显示出智慧车灯与智能座舱娱乐生态的融合趋势。过去，座舱娱乐主要集中在中控屏、后排屏、音响和游戏手柄上，外部车灯很少参与其中。DLP游戏则把娱乐空间从车内扩展到车外，让车辆周围的地面、墙面和环境成为可交互界面。这种外部化娱乐体验，有可能成为未来露营、亲子、户外社交和充电等待场景中的新卖点。

从产业落地角度看，AI智慧车灯并不是简单地把AIGC内容投到车外。它必须同时面对安全、法规、交互理解、内容审核、响应延迟、硬件可靠性和用户体验一致性等多重约束。特别是车外显示和投影场景，一旦表达不清、亮度过强、颜色误导或动画过于复杂，就可能影响交通参与者判断。

因此，智慧车灯需要建立清晰的场景边界。安全相关场景应优先保证语义明确、识别快速和误解风险低；娱乐和个性化场景则应限制在停车、低速、迎宾、充电、露营等相对安全的条件下使用。对于面向行人和后车的交互内容，还应避免过度娱乐化，确保信息简洁、稳定、符合交通直觉。

此外，AIGC内容进入车灯系统后，还需要有内容治理机制。个性化不等于完全无约束生成，系统需要对文字、图案、颜色、频闪和投影区域进行审核与限制，避免出现违规、不适宜或干扰交通安全的内容。换句话说，智慧车灯的最终能力并不取决于“能生成多少内容”，而取决于“能否在正确场景下生成安全、清晰、合适的内容”。

报告最后用“光的未来，不止于所见”概括智慧车灯的发展方向。智慧车灯的价值可以从三个层面理解：第一是安全进化，即通过光赋能的安全新生态，把车辆意图、自动驾驶状态和环境风险更清晰地传递给外界；第二是娱乐革新，即让车灯参与到人车共生的娱乐空间中，拓展汽车作为“第三生活空间”的体验边界；第三是无限可能，即随着AI、感知、投影和显示技术持续发展，车灯将不断探索新的外部交互形式。

未来，智慧车灯很可能成为智能汽车差异化竞争的重要入口。一方面，它能够承担更清晰的交通沟通职责，让自动驾驶车辆的行为更容易被外界理解；另一方面，它也能够承载品牌表达、用户情绪、场景服务和内容运营，让车辆拥有更强的“人格化”体验。

总体来看，AI驱动的场景引擎与动态氛围生成，正在把车灯从传统的硬件零部件推向软硬件融合的智能交互系统。过去的车灯解决“能否看见”的问题，今天的智慧车灯开始解决“如何表达”的问题。随着DLP、SIDP、ISC、全彩显示屏、AI感知算法和AIGC服务不断融合，未来的每一束光都可能成为车辆理解人、回应人、连接人的语言。

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