2025年3月18日，在第六屆軟件定義汽車論壇暨AUTOSAR中國日上，中科創(chuàng)達智能汽車副總裁、滴水智行副總經(jīng)理宋洋介紹了AI原生的智能操作系統(tǒng)，強調(diào)了從傳統(tǒng)汽車到軟件定義汽車的快速演變，以及進入AI定義時代的趨勢。他指出，隨著技術(shù)發(fā)展，端云結(jié)合的智能管家和一站式服務(wù)的進程已經(jīng)到來，未來將朝著全域融合的汽車大腦發(fā)展，使汽車成為最懂用戶的智能伙伴。此外，隨著芯片技術(shù)的進步，中央計算成為趨勢，帶來了更高的算力和融合能力。然而，這樣的行業(yè)變革也帶來了諸多挑戰(zhàn)。

為應(yīng)對挑戰(zhàn)，滴水OS作為AI原生系統(tǒng)應(yīng)運而生。滴水OS核心特點有:面向中央計算，實現(xiàn)座艙與駕駛功能的跨域融合。模塊化架構(gòu)，提供靈活的軟硬件解耦方案，便于定制化開發(fā)。AI原生設(shè)計，將OS升級為AI原生系統(tǒng)，支持多模態(tài)交互與大模型部署?？蓱?yīng)用于多個實用場景，包括多模態(tài)推薦，根據(jù)用戶穿著、性別、情緒等信息提供個性化服務(wù)。旅程規(guī)劃，通過AI生成一站式的行程安排，結(jié)合導(dǎo)航系統(tǒng)優(yōu)化用戶體驗。增強哨兵模式，通過意圖識別判斷是否記錄車輛周邊活動，提升智能化水平。車控與多模態(tài)融合，引入視覺識別等技術(shù)，擴展單一聲音識別的功能范圍。

中科創(chuàng)達智能汽車副總裁、滴水智行副總經(jīng)理

以下為演講內(nèi)容整理:

在整個汽車行業(yè)的發(fā)展歷程中，近年來汽車領(lǐng)域的進步尤為顯著。從傳統(tǒng)的汽車制造模式到軟件定義汽車的新理念，這一轉(zhuǎn)變令人矚目。自去年起，業(yè)界普遍開始探討AI定義汽車的未來趨勢。

圖源:演講嘉賓素材

AI定義汽車的演進路徑究竟如何？我們認(rèn)為，AI在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用也呈現(xiàn)出其獨特的發(fā)展階段。起初，AI主要作為云端的輔助工具，為用戶提供諸如智能說明書等基礎(chǔ)指導(dǎo)服務(wù)。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的拓展，在過去一年多的時間里，我們觀察到端云結(jié)合的智能管理架構(gòu)正逐漸成為主流，這種架構(gòu)能夠為用戶提供一站式服務(wù)，標(biāo)志著AI在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用已進入了一個新的發(fā)展階段。

因此，在各種智能場景不斷涌現(xiàn)的當(dāng)下，從明年起，汽車將步入全域融合的智能大腦階段。這將是一個真正的智能化產(chǎn)品，使汽車成為用戶身邊最理解用戶、與用戶心靈相通的智能伙伴。在這一階段，AI將主導(dǎo)車輛的整體控制，從座艙到駕駛系統(tǒng)，全面覆蓋并優(yōu)化車輛的各項邏輯功能。

之所以說是從明年開始，是因為隨著技術(shù)的積累和市場的成熟，明年或?qū)⒊蔀檫@一轉(zhuǎn)型的重要起點。當(dāng)然，這一預(yù)測基于當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展趨勢和市場動態(tài)，具體實現(xiàn)還需依賴行業(yè)內(nèi)外各方面的共同努力和持續(xù)創(chuàng)新。

芯片方面，在傳統(tǒng)架構(gòu)下，每個智能駕駛座艙應(yīng)用往往采用不同芯片，分屬不同域進行處理。然而，在AI定義汽車的背景下，我們認(rèn)為這種分散式芯片配置可能會導(dǎo)致資源浪費，未來將逐漸趨向于采用AI計算機作為核心處理單元。特別是今年及明年即將發(fā)布的幾款重磅芯片，已經(jīng)呈現(xiàn)出這一趨勢。這些芯片的共同特點是，至少具備200TOPS以上的AI算力，并具備艙駕融合乃至MCU融合的基礎(chǔ)概念。高通、NVIDIA等知名企業(yè)均在發(fā)布此類芯片，這表明AIDV正推動整個中央計算架構(gòu)向更集成、更高效的方向發(fā)展。

因此，從軟件和硬件兩個維度來看，AI定義汽車的時代即將到來，未來無疑將是中央計算架構(gòu)主導(dǎo)的時代。面對汽車行業(yè)這一重大變革，我們面臨諸多挑戰(zhàn)，特別是中央計算架構(gòu)所帶來的不確定性、資源分配問題、電源管理、通訊管理難題，以及AI技術(shù)本身帶來的新挑戰(zhàn)。如何協(xié)調(diào)不同系統(tǒng)之間的運作，如何在中央計算架構(gòu)下確保信息安全與功能安全，均顯得尤為關(guān)鍵。

圖源:演講嘉賓素材

與此同時，中國汽車乃至全球汽車行業(yè)正朝向全球化、國際化的方向發(fā)展。面對這些挑戰(zhàn)與機遇，我們推出了名為“滴水OS”的操作系統(tǒng)產(chǎn)品。

它展現(xiàn)出幾大顯著趨勢。首先，面向中央計算架構(gòu)，我們有基于高通8175芯片的全球最早量產(chǎn)車型、最早的演示車型以及最早的演示臺架。我們實現(xiàn)了一個芯片上座艙與駕駛系統(tǒng)的完全運行。其次，面對AI技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)，我們將操作系統(tǒng)升級為AI原生操作系統(tǒng)，具備真正的融合場景能力，并提供豐富的應(yīng)用。

圖源:演講嘉賓素材

基于AI算力底座和合作的模型廠商，我們打造了端云一體化的產(chǎn)品應(yīng)用。其中，我們自主研發(fā)了AI運行時的中間件以及端云平臺。我們將各類內(nèi)容，包括聲音、各種生態(tài)元素，都整合進統(tǒng)一的中間件中，為用戶提供一站式交互體驗。我們的整個界面已盡量減少APP的概念，希望最終為用戶提供不同的微件卡片，讓用戶在體驗中真正實現(xiàn)融合。

我們在高通8175、8255、8295以及英特爾等芯片平臺上，部署了相關(guān)的多模態(tài)與大語言模型。在此方面，我們首要關(guān)注的是響應(yīng)速度與意圖理解的廣度與深度。我們的域適應(yīng)能力尤為出色，準(zhǔn)確率高達95%以上，這一數(shù)據(jù)充分證明了我們處于業(yè)界前沿地位。我們已在下一代芯片上廣泛部署了這些大模型及中間件。

我們致力于通過一站式服務(wù)，助力車企及Tier1廠商快速應(yīng)用AI建模的能力。同時，多模態(tài)作為我們未來發(fā)展的關(guān)鍵趨勢，已不能滿足于簡單的意圖理解。我們在此方向上部署了眾多多模態(tài)模型，從零點幾B到13B不等，根據(jù)芯片的不同算力進行適配，為用戶提供豐富的應(yīng)用場景。我們在今年的CES上推出了多模態(tài)推薦功能，并成功獲得了主機廠的量產(chǎn)項目，該功能能夠根據(jù)乘車人的穿著、性別及歷史記錄，提供個性化的情緒化服務(wù)。

第二個功能是在拉斯維加斯推出的旅行規(guī)劃Agent。我們?yōu)榭蛻籼峁┮徽臼降穆贸桃?guī)劃體驗，該服務(wù)聯(lián)動HERE導(dǎo)航系統(tǒng)，結(jié)合我們的AIAgent，為用戶提供全面的出行解決方案。

第三個功能是在上海車展發(fā)布的AI增強哨兵。傳統(tǒng)的哨兵模式是在有人靠近車輛時進行感應(yīng)并記錄，而AI哨兵則進一步升級，能夠深刻理解人的意圖，判斷其是否對車輛構(gòu)成潛在威脅或傷害，若判斷為無害意圖，則不進行記錄。這體現(xiàn)了我們對智能化技術(shù)的深入理解與應(yīng)用，最終服務(wù)于車輛的安全控制。

除此之外，我們還在進行一系列的功能開發(fā)，包括地圖輔助判斷、停車計費、界面識別等。我們期望從單一的語音識別擴展到視覺識別，甚至未來引入更多內(nèi)容，通過多模態(tài)服務(wù)，為用戶提供整體的一站式體驗。

我們已部署多種大模型，為客戶提供更多應(yīng)用場景的選擇。這些豐富的應(yīng)用場景旨在為各主機廠和Tier 1帶來差異化的內(nèi)容與服務(wù)。同時，我們一直在與行業(yè)探討AI OS的定義。以手機拍照為例，傳統(tǒng)方式需要打開攝像頭拍照，再打開修圖軟件進行美化，而AI原生的出現(xiàn)，則意味著這些操作可以直接在原生應(yīng)用中完成。

在座艙內(nèi)，我們致力于消除所有傳統(tǒng)的APP應(yīng)用，通過AI原生技術(shù)實現(xiàn)非點對點的復(fù)雜交互，從而為用戶提供更加豐富多樣的應(yīng)用體驗。為此，我們推出了一系列升級后的UI卡片和內(nèi)容，力求最大程度地減少APP的使用。

我們還融入了記憶功能，旨在全面記錄并理解車主的偏好與習(xí)慣。這也是我們推薦端側(cè)智能的原因之一，我們不希望用戶的隱私數(shù)據(jù)全部上傳至云端。相反，我們希望在端側(cè)就能完成記憶功能，促進用戶與車輛之間的有效溝通。

此外，我們期望通過多模態(tài)技術(shù)來替代傳統(tǒng)的OMS、BMS等功能。除了基本的車輛控制外，我們更希望利用車內(nèi)的大模型來更深入地理解用戶的需求與意圖。