甲子光年|第一颗搭上量产车型的中国AI芯｜甲子光年1.智能化“后浪”2.两年，智能座舱抽枝发芽3.多模算法，从备胎到转正5.汽车智能化的新生意，终于来了( 三 )
地平线智能座舱产品线总经理志鸿告诉「甲子光年」 ， 也许很快主打智能座舱的第二款、第三款车型也将面世 。 回头看 ， 今年很有可能是智能座舱从概念走向落地的关键性时间节点 。
2.两年 ， 智能座舱抽枝发芽在今天 ， 智能座舱从需求、产品功能到技术架构上都在逐渐走向成形 。
在需求和产品功能上 ， 如前文所述 ， 汽车未来的发展方向是移动的"第三生活空间” ， 与之相应的智能座舱形态则需要供丰富的信息、内容和智能化的人机交互 。
在产品架构上 ， 智能座舱平台包含硬件和软件两大部分：硬件部分主要是指域控制器和各种芯片等组成的硬件平台；软件部分主要是指由操作系统、Hypervisor（虚拟器监视器）、中间件、支撑工具等组成的软件平台 。
而回到UNI-T车型上马研发的2018年 ， 智能座舱还处于概念阶段 ， 标准尚不清晰——作为需求方的整车厂设想模糊 ， 提方案的供应商的看法也不尽相同：
搞纯算法的说“场景你尽管出 ， 算法我全供”；搞互联网的说“车机接入互联网才可以给用户服务”；搞硬件的又说“有了硬件这个基础随便开发”……
众说纷纭下 ， 各供应商都拿出了自己擅长的东西 ， 但从车型本身出发的智能座舱设计却相对匮乏 。
某整车厂产品经理告诉「甲子光年」 ， 分歧往往主要是合作双方没有足够的换位思考意识：“大家立场不一样 ， 比如在场景需求上 ， 车厂觉着AI公司做个新算法没难度 ， AI公司却往往觉着很麻烦 。 ”
怎么让立场与思考方式有差异的双方真正在智能座舱上走到一起？长安和地平线的前装量产合作之路给汽车产业链的参与者们提供了一个极具参考意义的典型案例 。
双方的接触始于2018年7月 ， 这家喊出来再次创业的车企想为年轻人打造一款炫酷的车 ， 希望让汽车拥有AI能力 ， 提升用户体验 。 但AI能解决什么问题 ， 怎么解决 ， 行业内一开始并没想清楚 。
唯一明确的大方向是 ， 长安当时已意识到汽车智能化并非顺着自动驾驶等级沿途下蛋 ， 而是从车内到车外的全方位智能化 ， 所以在选择供应商时 ， 长安不仅会考虑技术硬实力 ， 还希望能通过与技术供应商的长期合作建立起对AI应用的共识 ， 从而在供应链环节抓住机遇 ， 完成自主可控的体系工作 。
此后的8月到10月 ， 双方开始了持续两个多月的需求碰撞 ， 功能清单从100多行缩减到了20行、10行 ， 每一项功能都经过了长安汽车、地平线以及集成商的三方论证 。
这个过程之所以焦灼 ， 是因为车内的复杂环境对算法可靠性提出了极高的要求 ， 论证过程不仅要考虑用户需求 ， 也要考虑实现难度 。 “仅车内视线追踪一项功能就够论证十顿重庆火锅的时间了 。 ”地平线多模交互产品经理浚凯开玩笑说 。
经过这一轮碰撞 ， 长安汽车与地平线的共识是 ， 双方要一起朝解决用户核心需求而努力 ， 用浚凯的话来说 ， 他们“产生了革命战友的友谊” 。
地平线也改变了最初只希望做芯片和算法提供商的想法 ， 转而与长安联合开发完整的解决方案 ， 以保证项目能够更好地交付量产 。
在这一轮AI、数据智能等新一代信息技术落地各行业的过程中 ， 这种科技公司与客户之间的甲乙方关系被淡化 ， 共建关系被凸显的合作模式已成为常态 。
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长安UNI-T团队与地平线产品人员探讨智能座舱需求
不过合作敲定和方向共识还只是千难万险第一关 ， 真正开始共同研发不久后 ， 双方便在算法选择上遇到了分歧 。
3.多模算法 ， 从备胎到转正分歧首先出现在智能座舱系统的一个核心环节——语音交互上 。
语音、语言是人类输出信息最自然且高效的方式之一 ， 用语音对机器下指令 ， 是智能座舱系统不可缺少的部分 。
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