主持人：谢谢丰浩。下面有请深圳航盛电子股份有限公司技术副总裁朱新军演讲，他演讲的主题是：智能驾舱下AI智能技术的3.0。

朱新军：

首先感谢主办方能够给我们这次机会，跟各位嘉宾和各位同行，分享航盛对整个车联网在智能3.0驾舱上面的理解。

这次主要分三个部分，第一部分是数字生活和智慧出行对整个驾舱产品车联网的影响，在驾舱下面AI交互和场景这一块融合，还有对智慧驾舱的理解。

随着汽车工业的发展，从机械时代到信息互联网大数据时代，也催生了现在智能时代的到来，整个驾舱电子产品在发生着巨大的变化，我感觉到我们这一代人是非常幸运的，以前科幻电影亮丽的产品都逐步来到了我们生活当中。这是我们对传统驾舱电子产品的理解，HUD解决了人抬头去看，AR的部分对直接信息的交互，可穿戴设备把人的数据和驾舱、移动场景到驾驶场景进行融合，本身驾舱中控系统产品也是从传统信息娱乐功能展现更多驾舱系统交互部分，在很多产品数字系统交互和数据交互在这里产生。

驾舱产品形态，在未来会做一些概念车，大屏互动，颠覆传统的驾舱形态，在不同的模式下面产生更多的场景和私属性。更多把驾舱作为一个分解，分解为几大功能，第一个功能是在线车联网，更多的内容，云端数据运算，大屏人机交互，整个系统交互入口，人体工学的操作，智能的辅助，移动出行场景融合，手机设备端，数字终端助手的衔接。未来的汽车V2X通讯连接，再到现在仪表，车子本身所作为工具的能力，在驾乘当中提供了更好更舒适的体验。

在我们的理解，驾舱这个词第一个来源于飞机的驾舱，驾舱不单单是具体的产品形态，或者电子产品的连接，具备驾舱概念性的定义，比如舒适性，驾舱里面的归属感，驾舱里面智能体验，安全和私密，包括连接世界，连接万物。本身对驾舱的部分，我们认为产品的形态是多变的，更多看到一些展示，HUD，增强现实，仪表，多设备之间的互联，智能后视镜，娱乐，在系统里面会增加眼睛，比如高清摄像输入，增加耳朵，麦克风，还有增加触觉。在系统架构上更多看到，在将来驾舱里面多系统对于驾驶者，对于车子数据领域功能的划分。我们整个服务架构对于数据，对于云端的计算和穿戴设备，移动设备的关联，这样的系统框架是不变的。

基于这个不变的框架，加上现在安全的解决方案，从云到数据的通道一直到端，车身数据的安全。驾舱的系统架构加安全的解决方案，在智能网联时代下，持续的升级，快速的迭代就需要OTA支撑。这是驾舱里面航盛的基本理解。这个是不是完整的理解，我觉得还没有到，我们要解决驾舱刚才定义的一些属性，舒适、归属、智能、安全、隐私、连接世界等等，从驾舱升级，一定从整个出行场景，从找车一直到离开车，我们要考虑的是，智能驾舱驾乘者角色的改变，数字生活对他的消费习惯，行为习惯的影响。

在整个生活当中穿戴设备数据给整个驾舱带来什么？智能驾舱里面定义，一个智能驾驶一定会连接智能的交通，智慧的城市和智慧的生活，和现在智能家居，智能整个交通和城市到城市生活是密不可分的，这才是在驾舱里面能够体验到一些智能。一个复杂的系统，一个复杂的设计最终会回归简单，这是对智能又一个定义，从用户需求角度出发，从用户行为习惯和数字生活对他的影响，从潜在的需求和对人需求优先级变化，实际上归结于人对它的认知，最简单还是直接易懂的交互，流畅，给我带来更加便捷的功能，这是对用户需求的排列，未来人们对于一个智能系统最简单的期待，给他带来的是什么。

在驾舱里面车联网3.0，是智能的系统，互联互通的技术，从移动的设备到智慧的城市，智慧的生活，智能的交互，从现在多模传感器，还有肢体的交互，再加上提供的智能服务，这就是我们定义的智能驾舱完整的概念。

所谓的智能，从互联网大数据时代驱动到现在智能时代，对于本身数据来驱动未来智能，对一些车辆的数据，环境的数据，包括用户使用的数据，CPSP服务内容数据，交通数据等等，这些大数据驱动了对智能驾舱AI的思考，对驾驶者这一块的意图，分析，对驾驶者感知的能力，从视觉、触觉、听觉甚至到情感上面的体验，给驾乘者提供一个更贴心的驾乘体验。

整个智慧驾舱车联网3.0里面，支撑AI的落地，所以我们提出了几个概念，需要用什么样的数据来驱动未来AI智能。一套交互系统，一个AI数字助手，一个云端解决方案，一个帐号系统，一个开放的生态，从系统里面看，我们在贡献着数据，互联网和主机厂产生高度细分，从虚拟化到安全的系统解决方案，从云端部分整合更多的开放的生态资源。在生态资源AI里面提供本地系统数据，包括多模、交互的数据，具体功能体现在里面，比如现在AI语音识别交互，车身诊断，位置的服务，还有轨迹安全和分级管理。

我们也定义了AI交互系统，从直接视觉来讲，这里面也带来了三个部分，把最复杂的设计给用户带来最简单的体验和操作，利用现在的多窗体的应用技术架构，能够符合把用户从移动设备端使用习惯，让整个使用习惯能够连接起来。不要强迫用户习惯的改变，但是也带来一些车载的安全特性。我们设立了三个模式，一个是极简的模式，有智能的排序和推送，对于一些信息，对于一些两个场景之间功能的交互和体验，可以进行直接的交互。第二个在一个单场景下的模式进行融合，在一个音乐播放下面，经典在线的推送，收藏甚至使用音效模式，都可以实现。

另外一个模式，在未来规划里面，今年在北京发布的时候，未来整个交互里面会把现在3D部分带入到人机交互里面，也带入1.5交互理念，用户的功能操作和指导在两步以内能够全部实现。多模交互，举一个例子，用户情绪、身份在多干扰情况下各自定位等等，为用户提供更准确的，更体贴的服务和体验。

基于这样的应用框架，我们有一个云端的解决方案，在这个架构里面只是简单描述了现在通过本地SI和云端AI cloud用数据来驱动的深度学习方案，并产生智能的推荐。这个是云端的解决方案和第三方像主机厂架构怎么提供AI智能的数据服务。有这部分数据和支撑，一定知道身份，提供一个帐号体系，在这个帐号体系用开放的平台运作整个商务模式并存，挖掘更多的场景和模式的创新。开放的生态，利用公有云、私有云，本身终端系统部分平台服务达到开放的生态系统。

做车联网的时候，未来整个车联网面临最直接的问题就是同质化。同质化并不是绝对的问题，有两个方面，第一个方面同质化代表一些基本的功能，一些基本的需求，共通的一些需求，另外一个如何把车载同质化东西通过场景创新，持续做迭代和服务。如何让我们在移动设备端社交包括沉浸式交互，积极反馈用户的黏性，把车联网在驾舱里面对把驶者黏性带入生活中，带入数字智能助手中去，这是在串联整个云端解决方案和帐号系统，和基础对服务产生AI的助手，在具体展现端部分会以拟人的形象跟人做更多的交互。基本的结构构成，通过听、看、信息交互、思考，引用现在一些深度学习架构，产生主动交互的引擎，形成一个自适应的驾驶员行为分类器，包括场景的进化器，给整个智能驾驶提供真正AI自我学习和进化的能力。

我们从几个方面来看将来APP和车内氛围、空调、座椅，行驶的模式，内容CP、SP的服务，给我们来来什么。数字驾舱从入门级到中级，到高级，我们基本的定义入门级就是互联互通，像一个数字驾舱的概念，中级驾舱带入更多用户行为分析，在高级驾舱里面就可以带入功能辅助，整个驾舱走下去从现在预控制器，在电器架构的定位，对系统虚拟化解决方案的部分。第一个量产的产品双系统虚拟化产品在明年9月份，在后面产生多系统的，面对未来V2X的部分，实时多系统部分，再继续做这一块的演变，在2020年会有产品面市量产。

未来汽车电气架构的改变，从以前一个单元到现在域控制器，到将来边缘计算，我们对它的思考，驾舱域控制器到自动驾驶的域控制器，如何让现在这里面听觉、视觉人的部分，把车子听觉、视觉，包括辅助驾驶控制部分关联起来，让我们真正走向智能网联系统方案的产品落地。

以上是我的报告，谢谢！

主持人：感谢朱总，他给我们分享智能驾舱技术发展的趋势。