在讨论智能驾驶舱为我们大家带来更好使用者真实的体验的同时，我们不仅要了解哪些新技术将被大范围的应用到汽车内部，更重要的是清楚智能驾驶舱的和软件体系架构该如何演化，并且随着智能化技术的发展，智能驾驶舱和车内驾驶员、乘客的交互关系悄然改变，技术要找到更好的陪伴方式。

  DLP驾驶安全认证。通过DLP技术能实现驾驶人员的面部3D扫描和授权使用。面部3D扫描通过采集、记录、泛化、融合和优化五个步骤完成，记录的信息包括了空间位置、质地、反射率、透射率和颜色等，为后期的授权提供了精确的信息保障。基于DLP技术，一方面能够监视驾驶人员是否处于疲劳驾驶状态等，另一方面能对车的驾驶使用做授权认证。随着共享出行慢慢的变普及，DLP驾驶安全认证技术将成为智能驾驶舱的标准配置之一。

  指纹识别。做为比DLP 3D扫描更简单和易于实施的技术，指纹识别将在智能驾驶舱中有广泛应用的机会。通过指纹识别的方式，实现对车各种操作的授权使用，能加强系统使用的安全性。

  智能安全同步。同步需要同时考虑智能和安全，智能就是如何把手机的内容无缝地扩展到智能驾驶舱中。现在的一些手机投射技术已部分地实现了这项功能，比如Apple的CarPlay、Google的AndroidAuto以及Miracast等。相对于汽车本身，手机系统更加脆弱，如果手机应用特别是车联网应用被恶意攻击，黑客能够最终靠破解通信过程去攻击汽车，从而控制转向、刹车等操作，产生没办法想象的灾难性后后果，因此手机同步过程中的安全性非常关键。

  智能感知和检测通知。尽管智能驾驶舱的体系架构正在向多个域的方式演变，ECU的管理结构上会有一些变化，但不会改变ECU本身对组件的控制和读写。智能驾驶舱通过MCU与ECU进行通信，获取汽车各个关键组件的实时信息，并通过人机交互以更直观的方式通告给驾乘人员。随着大数据分析和人工智能技术的应用，智能驾驶舱能提供的信息和反馈将越来越实时和高效。

  AR HUD。AR HUD通过内部特殊设计的光学系统将图像信息精确地结合于实际交通路况中,从而扩展或者增强驾驶人员对于实际驾驶环境的感知。AR HUD的本质是实景和电脑显示的智能融合，覆盖的技术点包括投射、前挡特种玻璃（折射率、反射率的考虑）、高精度地图、图像渲染以及ADAS和智能驾驶信息的结合等。

  360度全景。360度全景可被用于辅助或者全自动泊车系统，它的原理是将前后左右四颗广角摄像头的视频输入，通过特定算法，计算产生俯视的视频画面，如何计算生成更精确、无畸变的视频图像，对摄像头的位置调校和处理算法都有很高的要求。

  智能汽车有三大发展趋势：智能驾驶舱，车联网和无人驾驶，这三个领域正随各项技术的发展相互融合、相互渗透、互为补充。下一代智能驾驶舱的软硬件架构正往一体化聚合的方向发展，与车联网的关系也变得更紧密；只有让智能驾驶舱的人机交互与云端的车联网服务结合起来，才能带来更好的用户体验。

  随着车载芯片处理计算能力的慢慢地加强，我们的汽车将会有具备超级计算能力的“大脑”，概念类似通信领域常见的19英寸机架式设备，由CPU主线卡和各类IO线卡、计算处理子线卡组成。

  我们的汽车“大脑”也可以由类似的结构组成，包括一块支持各种车内总线架构的通用背板加上模块化的主处理器卡，能支持各种摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器的IO卡，专门用在所有场景AI机器学习的计算板卡。这样的模块化架构让每个部分的升级和维护变得很简单，考虑到一辆车近20年的工作生命周期，一定要采用与手机等消费电子设备不一样的可升级硬件架构。

  目前我们的智能驾驶舱由分离的虚拟仪表、中控娱乐信息系统、T-box、HUD等设备组成，相互之间通信开销较大，而且由于每个设备有单独的硬件，总体成本较高。

  而在聚合的一体化车载硬件上，我们不需要每个功能实体由真实的硬件承载，只需要在车载主芯片上进行虚拟化的软件配置，形成多个虚拟机，在每个虚拟机上运行相应的软件实例，就可以实现仪表、中控、T-Box、HUD等各种功能实体，从某一种意义上就是实现了软件定义汽车。

  这样的硬件聚合加软件虚拟化的架构可以大幅度降低汽车零配件供应厂商协同设计的成本，也会减少各个设备之间相互通信的开销。软硬件的一体化聚合慢慢的变成了下一代智能驾驶舱的发展趋势。

  当然，在往一体化聚合硬件发展的道路上也会面临一些问题，比如目前智能网联最重要的设备是T-box，由于通信的要求需要一直在线，因此一定要保证持续供电。对于一体化的智能驾驶舱，T-box变成了软件功能实体，如何继续保持单点供电？是我们设计时需要仔细考虑的问题。若无法保证整体智能驾驶舱的功耗，必须把类似T-box这样的功能变成子卡模式，有独立的MCU和单独供电模块。

  谈完了基础设施建设，就要谈谈OTA（Over-the-AiTechnology，在线升级）。智能驾驶舱的固件和软件智能升级，常常要OTA技术来实现。

  OTA分为两类，第一类是像T-BOX映像和ECU固件的刷写，我们叫做FOTA，比如能够最终靠对发动机ECU的刷写进行参数的调校，从而改变发动机的性能。过去这类的操作需要到4S店由专业服务人员连接专用的刷写工具完成，而今后将可以在电脑客户端甚至手机上直接完成。

  为防止ECU等的固件被非授权修改，OTA过程必须要有相应的加密和鉴权机制，才可能正真的保证无论是客户自己升级还是厂家远端推送升级，OTA使用的映像都是安全可靠的。

  第二类是像中控、虚拟仪表和HUD这类映像占用空间较大的系统升级，通常称为SOTA，由于升级涉及的内容较多，差分升级变得很关键。所谓差分升级就是只升级与原映像内容不同的部分，即生成差分包进行升级。这里差分包生成的算法和相应的鉴权机制同样是需要考虑的核心要素。

  第一，现有的智能驾驶舱与手机的互联模式是不是真的解决了我们的问题？如果一种模式只把某个厂家的软件和应用生态连接到车里是有局限性的，互联模式的接口和通信标准必须是开放的，不能依附某个厂商，才能有效地将手机内容和服务扩展到智能驾驶舱中去。

  第二，传统的呼叫中心是否仍然有效？答案是肯定的。只有当人工智能发展到可以完全替代人类进行信息类交互，才能放弃呼叫中心，因此在相当长的时间内，智能驾驶舱提供的车联网服务仍然是由AI加传统的呼叫中心服务组合而成。

  第三，智能驾驶舱中的语音服务该怎么样发展？未来，启发式的主动车联网语音服务会成为发展趋势。目前的车联网语音服务都是被动式的，比如需要唤醒词激活，缺乏活跃的交互式体验，因此必须在模式上有所改变。比如，当我们启动车辆时，启发式的主动车联网服务就会询问车主想去哪儿，在得到车主信息反馈后自动规划路线，并且在行驶的过程中实时监控车的行驶状态，假如发现刹车片磨损严重，就会主动提醒驾驶人员去附近的4S店进行配件更换。另外，能够准确的通过驾驶员的驾驶行为及场景的不同，提供各种启发式的语音车联网服务。只有这样融入了人工智能技术的车联网服务才能真正把智能驾驶舱变成我们的生活伴侣。

  和自动驾驶相比，智能驾驶舱的有关技术距离落地要更近一些，并且因为更靠近用户端体验，成为了智能汽车的发展进程中非常关注的领域。但在耳目一新的交互体验背后，掌握现有最新技术并不是占领这块高地的全部，面向未来的架构设计，以及保证与时俱进的更新方式，都将是每一个玩家不可或缺的技能。

  提供帮助，并且为后期整车OTA升级提供统一的平台接口，形成产业化合作。为顺应

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