时间: 2024-12-11 09:30:04 作者: 智能驾驶域产品
等为代表的车企们,正致力于打造更类人的智能座舱功能,赋能新车更强的产品竞争力,同时争夺更多的市场份额。
而车企们从智能卷到AI,也在驱动智能座舱软硬件供应链带来新一轮的变革,包括汽车电子、芯片、域控制器等细分赛道,亦展开了新的竞争态势。
以芯片为例,由“一芯多屏”的座舱域控制器系统级芯片提供算力,支持大模型、多模态感知融合等上车,手势交互、视觉交互、场景虚实结合等多样化的座舱车机功能有望实现更多智能化的服务,智能座舱加速迈入4.0时代。
另外,上述应用趋势下,整车电子电气架构加速向跨域融合演进,基于已实现规模化放量的智能座舱芯片业务,不少座舱芯片玩家尝试铺开支持舱驾一体的单芯片方案。
”专场中,来自极氪汽车、芯驰科技、蜂巢电子、富赛汽车电子、美行科技、车凌科技的行业专家们,围绕AI智能座舱的应用趋势、技术支撑、现存挑战等,发表了精彩演讲。
结合视觉、听觉、触觉等多种感知方式,多模交互可实现更加直观和自然的使用者真实的体验,比如偏头语音车控、凝视免唤醒、音随人动、注视调节后视镜等。极氪语音助手EVA融合多模交互和大模型,进化为
,从智能安全、功能便捷、舒适健康、多元娱乐、情感关怀等方面,做了自主决策的探索,突破了被动智能必须接受指令才可响应需求的滞后弊端,先人一步洞悉客户的真实需求、调用座舱原子化能力,为用户更好的提供包括问询、提醒、推荐或执行的主动服务。
展望未来的AI OS,和现在相比,一定有两个不同的特征:主动和个性化。要做到这两点,最关键的技术是大模型离线部署,即大模型作为座舱的逻辑大脑,依赖离线部署,实时感知、实时推理、自主决策、主动交互等,这也要求车端算力足够高。
整车电子电气架构的发展推动着智能座舱不断向前演进。与此同时,近两年非常火爆AI大模型也给智能座舱的发展带来了更多可能性和想象空间。作为本土座舱芯片的引领企业,芯驰在AI座舱产品上也有完善的布局。
可以实现AI算法的本地部署和加速,支持车内多模态感知和云端大模型交互。基于X9SP的AI座舱可以流畅实现车内用户情绪识别、手势交互、智能导航、主动推荐、自动生成通话摘要等功能。目前,该款产品已经量产上车。
正在开发阶段,除了集成信息和自然交互以外,将以更高效、更经济的方式实现更高的性能,为用户所带来更安全、更加个性化的AI座舱体验。
从座舱域架构的集成化演进来看,当前业界已实现一芯多屏多系统,域控制器通过高速信号链路,实现仪表、中控等部件的融合,支持更多显示屏及各种人机交互方式。
随着座舱域架构的集成化演进,单功能ECU演变为域控制器内的软件模块,软件架构已由单操作系统转向基于虚拟机的多操作系统,域控制器本身的软件复杂度及开发工作量激增,域控制器的单机成本和平台开发费用呈现递增趋势。
。其中,IN9.1座舱域控制器,基于高通8295平台,硬件均采用平台化设计,支持舱泊一体化设计,最高支持同时11个显示画面渲染和输出,最高支持10路摄像头(360全景,DMS,OMS x 3, TOF等),内置支持最高8通道音频输出,泊车辅助方面支持2个APA/UPA雷达。
架构量产将可能耗时3-5年。每次融合都标志着算力、技术、开发效率的重大突破。
然而,为了更高效、优质、快捷驾乘体验,产业链各环节正齐心协力推动架构的持续演进。
富赛公司在多域融合方面的实践,首先,富赛基于独立座舱、独立智驾量产项目打造了
。智能驾驶的Base为高通SA8620P打造的极致性价比行泊一体解决方案,智能座舱的Base为基于高通SA8295顶级芯片打造智能座舱,双方融合方案将成为当前行业最具性价比的舱驾融合方案。
,该方案集成L2.5行车、泊车、座舱、车身控制及网关功能于一体,关键外设器件国产化率达到70%以上,成本优势很明显,且支持12路超高清屏幕并行显示,以及拥有丰富的外设接口设计等。
富赛秉承软硬分离,软软分离等多种的合作模式,诚邀生态圈内的各位卓越合作伙伴携手并进,共同打造一款引领市场潮流的国产化标杆级产品。共同加速国芯上车,助力中国汽车产业腾飞。
在其看来,对多数小白用户来说,仅仅靠堆叠更多的驾驶模式,默认用户会获得最好驾驶体验的命题,实际上具备较高的门槛,很难精准、动态的判断工况场景及其对应的驾驶个性。
美行科技近十几年聚焦导航地图、车联网等传统技术能力打包,再把驾驶体验维度带到智能座舱里,融合座舱、车联网、智能底盘,打造的一款创新应用,关注的是用户驾驶体验的提升,为汽车增加差异化的卖点。
,即主动识别前方道路类型、交通情况,自动切换成最佳驾驶模式,提升驾驶舒适感;还可以
,通过实时监控车主驾驶行为与风格变化,动态调整车辆驾驶模式,迎合车主驾驶偏好。
随着AI技术的发展,基于智能网联的大数据服务体系要走向端到端,高质量的数据和平台对提升使用者真实的体验逐渐重要,传统的“云管端”智能网联大数据服务体系难以满足日渐增长的数据需求。
,是面向AI时代的车云一体基础设施和数据平台,专注于提供灵活的车云协同方案,能够支持高兼容性的数据接入,确保实时、精准地处理车辆数据并实现远程管理。
,即车端和云端的结构化部署,凌云平台能轻松实现双端能力的统一治理、发现和订阅。其中在
通过能力抽象,将车端能力进行模块化、组件化分层,以此来实现座舱域、智驾域和车身域的数据独立管理;在
,通过内容孪生能力,将数据、内容和服务进行场景化分布,以此来实现新场景的快速迭代能力。