AI定义座舱:方向既明,知难不难

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划重点

01高通与谷歌达成技术合作,搭建借助于生成式AI开发座舱解决方案的标准化参考平台,推动汽车座舱智能化发展。

02AI技术与汽车座舱融合加速,智能座舱将实现全感融合,提供个性化服务。

03目前,国内AI智能座舱已进入无人区,部分产品领先国外产品一到两代。

04然而,智能座舱面临数据安全和隐私保护、算力和成本平衡以及智能化与安全、准确、稳定性的协调等挑战。

05为应对挑战,行业需共建产业链生态,打破行业壁垒,实现优势互补。

以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考

10月23日,高通宣布与谷歌在系统和软件层面达成一系列技术合作,围绕骁龙数字底盘、安卓汽车OS和谷歌云服务,搭建借助于生成式AI开发座舱解决方案的标准化参考平台。

生成式AI和汽车座舱同时出现,又与高通、谷歌这样两家行业巨头企业关联,足以吸引眼球和凸显趋势。近年来,人工智能(AI)与汽车的融合不断加速,“AI定义座舱”异军突起,已然成为行业新共识。步入AI时代,汽车智能座舱将如何迎接质的飞跃?

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AI将为座舱的全新智能化赋能    


随着汽车从“移动出行工具”向“第三生活空间”演变,座舱的机械化属性也在不断减弱,逐渐被智能化所取代。据行业人士介绍,汽车座舱的演进大致可分为3个阶段。2000年以前,汽车座舱服务主要依托机械式仪表盘,是纯机械产物;2000~2010年,随着汽车电子化的发展,液晶仪表、触屏操作等设备开始出现,GPS导航等车载功能兴起;2015年开始,汽车座舱变得高度集成化,娱乐系统逐渐丰富,交互方式也更加多元。

近两年,得益于ChatGPT、Sora的“出圈”,AI大模型风起云涌,又将智能座舱的发展推向新的高度。中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟认为,以大算力、大数据、大模型为主要代表的AI技术正与汽车进行深度融合,使得传统的汽车智能化转向AI驱动的全新智能化,即AI化。

“目前行业比较公认的是,AI智舱能够实现全感融合,基于大模型的理解、记忆、逻辑生成能力进行全局规划,全方位驱动各种应用进行深度协同执行,最终达到高度自动化、主动化。”百度Apollo智能座舱业务总经理李涛在接受记者采访时表示,AI智舱的终极形态将是一个具备理解认知、学习能力,并能自动化为用户提供情景感知和服务的类机器人式的车端智能体。支付宝副总裁、数字出行酒旅事业部总经理王敏王敏同样认为,与传统的汽车智能座舱不同,AI智舱不仅要“懂人”,还要能“帮人办事”、“办得丝滑”。

李涛表示,由于大模型具备深度语义理解能力,又能与实时信源、实时数据进行标准化对接,具备实时知识搜索的能力,将极大提升用户的交互体验,让原先机械式、规则式的语音交互变得更加自由、自然。传统的“触控为主、对话为辅”人机交互方式将由此向语音、视频、文本、图像等更多维的人机交互方式转变,为用户带来更加直观的信息表达。“AI加持下的智能汽车,最理想的交互状态是‘一个眼神就懂了’,即具备较高的交互效率。”火山引擎座舱大模型负责人张航称。

在此基础上,智能座舱可以为用户提供更加个性化的服务,真正实现“千人千面”的个性化定制。根据中国电动汽车百人会发布的《AI汽车发展报告(2024)——AI定义座舱》(以下简称《报告》),AI汽车可以借助大模型强大的理解能力,理解人类需求、串联汽车内部堆叠的功能模块,并根据使用场景提供个性化编排式服务。通过“功能原子化+个性化编排”的方式,AI智舱将在兼顾不同用户群体需求的同时,充分考虑用户驾驶习惯、偏好设置、情绪变化,并不断学习和适应用户的变化,以保持服务的准确性和时效性。

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多方势力入局卡位发展先机    


“汽车座舱一定是汽车AI化最快落地的场景。”在李涛看来,汽车“三电”技术有愈加趋同的势头,智能驾驶技术发展路线则逐渐明晰,因此AI智能座舱将成为车企打造产品差异化竞争力的最佳切入点。近年来,无论车企还是供应商,抑或跨界企业,都在以大模型为抓手,加速AI智能座舱布局。

其中,汽车座舱领域的各家传统供应商不断加快转型步伐。华阳集团推出了新一代域控平台——AI智能座舱域控平台。据悉,该域控平台采用生成式AI架构,采用高端算力平台与大模型驱动技术,实现多模态感知融合与智能决策。航盛电子此前也与高通达成合作,计划利用基于最新骁龙座舱平台的AI引擎和创新生态资源,进行新一代智能座舱平台的开发。

车企方面,理想汽车在2023年自研Mind GPT,具备覆盖111个领域、超1000种以上的专属能力,集用车助手、娱乐助手、出行助手、百科老师于一身。今年4月,蔚来NOMI GPT端云多模态大模型正式上线,赋予NO‐MI与用户进行开放式问答的交互能力。5月,小鹏汽车推出行业首个全域大语言模型,可实现车辆主动感知并推理需求。近日,小鹏发布AI天玑5.4.0版本,对AI座舱进行升级,新增时空光影显示、大小屏灵动分配、宝贝护航等功能,并支持华为、小米OPPO、vivo等多款手机与汽车互联。此外,极氪汽车也通过自研的Kr AI大模型,实现座舱全场景的主动智能服务,车辆不仅能更加精准地理解用户需求,还可通过端到端AI决策引擎提供最佳解决方案。

“从智能手机,到各种可穿戴设备,以及AI的兴起,都是从半导体技术与性能的提升来推动的。”黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣介绍道,随着智能化程度不断提升,汽车对芯片的CPU、GPU性能要求越来越高,不少芯片企业开始布局智舱产品。高通不久前便推出新型车载平台——骁龙座舱至尊版,新平台的CPU速度较前代产品提升3倍,AI性能最高可提升12倍。10月,联发科发布3nm天玑汽车平台旗舰级芯片C-X1,最大CPU算力为260K DMIPS、GPU算力达3000GFLOPS、NPU算力超过46TOPS,可支持端侧130亿参数大模型,并可在车内运行多种主流的大语言模型(LLMs)和AI绘图功能(Stable Diffusion),提供基于3D图形界面的车载语音助手、丰富的多屏互动与显示技术、驾驶警觉性监测等先进的AI安全和娱乐应用。

此外,作为人工智能公司,中科创达、商汤科技、科大讯飞等企业在AI智能座舱上也已取得较大进展。其中,商汤绝影已实现多模态大模型的车端部署,可实现语音、文字、视频等模态一同输入,进行高效且深度融合,提供更加丰富且自然的人机交互体验。基于讯飞星火大模型,科大讯飞的星火座舱过去1年来完成多次迭代,具备复杂语义理解、内外部信源打通、多模态交互等能力,日均人车交互次数增长至18次,讯飞汽车语音产品全年交互次数突破127亿次。日前,科大讯飞发布讯飞星火汽车端侧大模型,其对复杂问题的响应时间缩减至1.3秒,更加接近自然交互体验。

以华为、百度为代表的科技企业同样进展颇丰。其中,百度依托文心一言大模型打造了Apollo超级座舱,可实现自动理解、构建,并生成相应场景,调度全车能力,理解用户需求,并主动执行最优全局解决方案。华为新一代鸿蒙座舱HarmonySpace则在专属于用车场景的融合感知决策千悟大模型助力下,实现多模态信息的融合感知和综合决策,同时可调用鸿蒙系统的各类开放接口,与鸿蒙设备及应用生态相结合。

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厘清和认识问题才能更好发展    


产业链上下游企业同时涌入AI智能座舱赛道,使得这一细分市场迎来超预期发展。“在2020年之前,国内汽车座舱产品基本落后国外一到两代,而从去年开始,基本领先一到两代。”清华大学智能绿色车辆与交通全国重点实验室教授曹东璞表示,目前国内AI智能座舱的发展已经进入“无人区”,部分产品处于部分认知智能座舱阶段(L2级),领先国外产品一到两代。

根据J.D.Power的数据,截至目前,国内平均每辆汽车安装的智能配置(功能)装配数约为13个。不过,“给得太多”有时候反倒并非好事。这项市场调查指出,消费者可感知到的智能配置(功能)仅不足5个。对此,李涛坦言,当前车内大屏、车机软件等智能化产品交互方式仍然相对机械和独立,导致尽管智能化功能不断增加,但消费者可感知、可长期使用的功能仅是少数。“现在部分车型的座舱语音日均交互次数超过了60次。这一定就是好事吗?用户在1天内与汽车对话100次,有可能是车机好用,也有可能是车机不够智能的原因,它无法很准确、很迅速地理解用户需求。”他说道。

另外,李涛认为,汽车座舱的Pad化趋势值得深究和反思。目前,很多车型的座舱依然通过在中控大屏内堆砌非常多的应用程序来实现功能的。“根据帕累托分布,80%的功能实际上很少有人使用。企业搭进去这么多的研发成本、社会成本,却没有人因此获益。这是整个汽车智舱领域接下来要重点解决的问题。”他称,这种功能的简单嫁接不仅不会带来便利,过多的程序反而会给用户增加理解和认知上的负担,车机内存资源也被过度占用。

除了还不够智能、功能过于繁杂,博泰车联网云端研发中心总经理熊正桥表示,AI智能座舱还面临以下三大挑战。第一,数据安全和隐私保护。智能化程度的提升意味着车内传感器的增加,这将产生大量的用户隐私数据,如何在采集、使用、留存数据的过程中,保护用户隐私和数据安全是一项严峻的挑战。第二,算力和成本的平衡。他认为,目前端侧算力成本昂贵,要尽快实现端云一体化,降低单车成本。第三,智能化与安全、准确、稳定性的协调。越来越多的软件代码、算法出现,必须要保证软件的稳定性,才能让智能不会变成“智障”,让AI智能座舱成为便利而非麻烦。

此外,在盈利模式上,李涛表示,未来依托AI智能座舱,将产生例如定制开发、IP授权、车内外及云上的计算资源利用等一系列费用,在汽车使用过程中也将出现众多增值服务。因此,行业还需进一步挖掘AI智能座舱的利润空间。

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共建共享生态成为一种必然    


根据汽车之家研究院的数据,目前国内汽车市场上App远程控制、大尺寸中控屏、语音识别、车联网等多项智能座舱配置渗透率已达90%,基本实现标配化。随着AI技术的深入应用,预计到2027年,AI智能座舱有望演进到高阶认知(L3级)智能座舱形态,2030年全面认知(L4级)智能座舱形态将出现。不过,在解决技术、成本痛点之外,AI智能座舱的落地还需共建产业链生态,打破行业壁垒。

火山引擎汽车行业总经理杨立伟表示,大模型在汽车座舱领域的落地,最重要的就是生态。以豆包大模型为例,基于该大模型打造的豆包App目前日活量已突破1000万,各终端下载量突破1亿次。利用大模型应用平台,火山引擎吸引了上千个第三方插件,积累了丰富的生态资源。通过将积累的C端生态与豆包大模型打通,火山引擎实现了座舱大模型的快速落地,与国内10余家品牌达成量产合作。“对于车企而言,很难建立起丰富的生态资源。我们就可以发挥平台的作用,为车企整合海量的生态资源,最终利用这些资源实现个性化服务的依然是车企和用户。”杨立伟介绍道。

熊正桥也称,用户对于AI智能座舱的需求多种多样,想要依靠某几家车企或供应商将所有场景囊括其中非常困难。因此,行业上下要打造开放生态,建立联合共建共赢的合作模式。“随着行业集中度提升,可以形成集群式的发展,即围绕车企诉求,形成某几个生态体系集成,与车企联合共创。这样不仅能够促进技术和应用的深度融合,还能优化资源配置,降低风险和成本。”他说道。

在2024国际汽车智能座舱大会(ICIC 2024)上,中国汽车工程学会副理事长兼秘书长侯福深同样提及开放合作的重要性。他指出,由于重点企业积极向上下游产业拓展,我国已形成较为完整的智能座舱产业链体系。尤其是在人机交互体验、AI驱动的个性化和情感化设计、软件平台、网联技术、先进显示技术等方面,形成较为明显的领先优势。不过,当前产业发展仍处于塑形期,必须在加强底层关键技术突破、深化人工智能技术融合的同时,着力构建开放合作生态,推动产业协同发展。

无论智能座舱还是智能驾驶,汽车智能化的发展已然超脱于传统汽车产业,成为跨界融合的典型代表。《报告》指出,车企过去以整车产品为主,缺乏AI技术和软件开发能力,在用户运营、数据分析、软件及增值服务等方面积累不足,难以独立完成。而AI企业在软件开发、模型优化能力上颇具优势,平板电脑、智能手机等智能终端企业则具备较强的软硬件协同开发能力、丰富接口定义能力。因此,AI智能座舱的发展还需充分整合AI、ICT产业跨界企业资源,实现优势互补,共同丰富汽车AI化生态。

文:张奕雯 编辑:庞国霞 版式:赵方婷