一、场景覆盖广度：从舱内到舱外的能力边界
分级框架：中国汽车工程学会《汽车智能座舱分级与综合评价白皮书》将座舱划分为L0-L4级，其中场景拓展维度按任务执行范围分为舱内场景、舱外跨场景等层级，等级越高代表执行场景越广。
七大实测场景：IDC评测覆盖车控、车书、出行、娱乐、商务、生活、社交七大场景，当前车控、车书和生活场景完成度最高，而商务、社交等场景受限于生态建设仍处早期。
跨域联动能力：当前评测关注座舱任务能否跨舱内外部分场景执行，以及座舱能否主动感知驾乘人员需求并部分主动执行任务。
二、交互感知精度：主观体验与客观数据的平衡
主客观结合：座舱评测既依赖仪器采集的客观数据，也离不开专业评价人员的主观判断，设计测试与结果分析需依靠经验积累。
AI交互能力：大模型时代重点考察语音助手的多意图理解、模糊指令识别与情绪感知能力，能否通过一句话完成多个连贯操作是筛选关键。
主动服务感知：评测是否具备“具身智能”特征，即车辆能否感知物理环境、理解乘员需求（如识别乘客身份自动调节座椅），成为新一代评价维度。
三、娱乐内容与生态服务：体验连续性的支撑
内容生态匹配度：娱乐场景体验依赖音乐、视频、游戏等应用的API标准化程度，接口开放度越高，大模型能力落地越顺畅。
第三方服务接入：本地生活服务、社交应用的车载供给仍存在缺口，能否完成从调用到任务闭环的全链路服务成评测点。
健康与安全融合：部分机构从安全、健康、智能、娱乐四大维度评估座舱，健康监测（心率、血氧等）正成为娱乐体验之外的新兴辅助指标。