“隨著智能化的加速普及，越來越多的消費者開始關注汽車的智能化。智能化的水平已經成為眾多消費者購車的參考因素，也成了車企競爭的主賽道。”電子科技大學教授羅蕾在中國電動汽車百人會論壇（2024）的分論壇——智能汽車生態論壇上表示。
羅蕾認為，汽車智能化競爭的關鍵，不只是技術和產品，還需要生態的競爭。如何構建深度協同、面向用戶的基礎軟硬件的生態和多元化的融合價值原生的應用生態，是決定汽車智能化是否健康發展的關鍵。
來源：攝圖網
構建深度協同、面向用戶的基礎軟硬件生態
操作系統和芯片一直以來都是推動汽車智能化發展的兩個非常重要的底層推力，二者是相互協同的。中科創達高級副總裁兼智能汽車事業群總裁常衡生談到影響操作系統比較大的因素時認為：
一是人機交互方式。在IT發展的歷史上，每次人機交互方式的改變都會讓操作系統產生巨大的變革，從大型機時代的鍵盤誕生，到PC時代的鼠標，再到移動互聯網的觸摸屏。由于大模型的快速發展，目前，人和機器之間已經可以做到真正的自然對話。像如今車上大量的物理按鍵和觸摸屏，可能接下來使用的場景會越來越少，甚至將來應該會逐步消失。以后大部分情況下會使用傳感器，以事件驅動的方式產生，以語音對話的方式來控制汽車將變得更加普遍。截至目前，操作系統所有的交互邏輯都是基于手工操作沉浸式的交互方式，未來，這方面操作系統一定會有巨大的變化。 二是芯片和電子電氣架構。芯片和電子電氣架構一直是逐步相互影響，由于高算力芯片的發展，同時，由于大模型上車帶來更多應用場景，對于端側的算力要求會越來越高，大算力的控制器會加速落地。大算力控制器上車之后，一定會逐步把周邊的低算力控制器逐步集成和兼并，加速中央計算的到來。電子電氣架構在走向中央計算的時候，相應的操作系統如現在獨立的座艙操作系統、自動駕駛的操作系統一定會加速整合，從而推動整車操作系統的誕生。
常衡生還提到，操作系統要取得成功，已經不是技術的演進，生態的支持也極其關鍵。任何一個操作系統的成功不是一家企業做成的，需要行業里面上下游各個合作伙伴一起來參與。
斑馬智行副總裁袁博也發表了類似的看法，“斑馬智行跟行業伙伴一起開放協同，打造能夠支持AI更好落地的應用創新平臺。面向未來，希望和主機廠、行業伙伴重塑一些東西。除了芯片、操作系統和AI等核心技術之外，還有跨生態領域的合作，打造面向汽車新場景和服務新模式新體驗的新生態，希望以此加速汽車智能化的發展。”
應該如何建立生態？中國科學院軟件研究所集成創新中心副主任、國科礎石總裁薛云志建議：
第一，建立智能汽車操作系統的根社區和開源基線版本。基于根社區可以去統籌、規劃汽車操作系統的開源發展，開源基線版本可以幫助大家有一個共同可以參考的基線版本。 第二，發展一整套完整的工具，支撐汽車操作系統生態的建立。對于基礎的操作系統，過去，大家已經有共識，像編譯器、調試器等相對比較成熟，但是對于智能網聯汽車而言，還有很多相關的工具，如CP/AP轉化，車規級框架建立，有必要利用這樣一些工具推動整車操作系統的建立工作。 第三，國產芯片和國產OS適配缺乏公共支撐，一直在重復投入，造成產業的整體成本高昂。 第四，共建公共軟件工程平臺。芯片和OS廠商、主機廠以及政府資源能夠聯合起來，用一個公共平臺減少芯片和OS重復適配，也減少芯片廠商開發軟件的高昂成本。
構建多元融合、價值原生的應用生態
“風起于青萍之末，浪成于微瀾之間。實際上，在科技界已經充分共識——AI大模型已然成為一股颶風巨浪。汽車行業是否正在面臨從軟件定義汽車到AI定義汽車這樣一個巨大的拐點？”長城汽車產品智能化副總裁吳會肖發出了這樣的疑問。
談到AI大模型和智能駕駛的結合，在吳會肖看來，“長城汽車從底層的邏輯上思考了AI大模型對于智能駕駛的影響，以及如何去布局下一代的智能駕駛。實際上，以往的智能駕駛的理念都是教‘機器’怎么開車。一般情況下，都是把復雜的駕駛任務拆解成感知、規劃、預測、決策、執行等機器可以理解的單一的任務。長城汽車在這個基礎上做了大量的探索和迭代升級，才有了今天的Transformer+BEV、3D占用網格預測和最新的端到端算法架構。當這一輪AI大模型爆發之后，長城汽車發現是不是可以從另外一個維度理解這個世界，比如，已經有了一個對世界知識有完整認知的通用大模型，這種情況下怎么做自動駕駛？即教‘AI’怎么開車，未來的情況下是否是這樣基于大模型的智能駕駛的算法路徑。”吳會肖認為，當前還處于學術和研究的階段，但有理由相信這是未來的研發方向。
吳會肖表示，基于數據驅動，長城汽車圍繞空間的獨立性和組合性，在空間感知、空間認知和生成式交互等三個領域做了一些探索。
在空間感知領域，長城汽車構建多模態空間感知算法，將視覺、語音、按鍵等單一場景、單一模態、單一任務的座艙用戶感知，升級成為基于連續時空信息的智能空間感知，從而實現連續多維信息輸入到多任務輸出的算法架構升級。
在空間認知領域，長城汽車從基于用車場景的預測類算法研發，基于座艙應用的預測及推薦類算法，基于用戶的交互行為預測，向大模型的通識場景認知模型發展，通過大模型認知能力實現用車場景的通用+專識認知能力。
在空間交互領域，長城汽車通過大模型對語音架構進行升級，實現從指令式對話向自然對話的轉變；通過文生圖、圖生圖的大模型能力實現基于場景和用戶提示的壁紙生成；通過大模型+用車手冊的RAG檢索增強架構，實現用戶專屬的用車助手。
展望車手互動加持下的汽車智能化，蔚來智能硬件副總裁白劍總結了座艙智能化的趨勢和亟待解決的問題，“首先是座艙需求兩極化，一類是娛樂相關需求，要求能夠快速迭代、性能非常好；另一類是安全、法規相關需求，要求高可靠性，在這種情況下如何設計智能硬件就是一個問題。第二個趨勢是大模型應用將大規模落地，AI趨勢越來越明顯，如何去滿足座艙面臨的新需求。第三個趨勢是車手互動會帶來更多新型體驗，打通車機和手機跨端協同，問題則是如何打造新型的智能化體驗。”
(審核編輯: 智匯lucy)
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