谈及智能座舱的发展历程,2023年12月13日,在2023第五届智能座舱与用户体验大会上,华人运通智能座舱产品及AI交互负责人吴晓敏表示,座舱的发展主要分为三个阶段:初始阶段,我们视智能座舱为一个工具,旨在解决驾驶者在行车过程中的问题。随后,随着近十年来技术的飞速发展,智能座舱进入了“场景服务”的阶段。第三个阶段是AI引领的以智能化为中心的阶段。在AI与智能座舱的结合中,大模型技术为我们带来了巨大机会。
机遇与挑战并存。大模型的出现让我们不得不深入思考:智能座舱的产品形态将会发生根本性的变化?有了大模型,我们是否还需要屏幕?应该沿用传统的产品开发模式,还是应该大胆创新,打破常规?在面对大模型的诸多问题时,我们应该坚持传统的分工方式,还是应该以全新的场景为导向进行分工?
面对现阶段开发智能座舱的诸多问题与挑战,吴晓敏表示:“尽管面临诸多问题,但我对于大模型的发展仍然充满信心。这些问题都是新技术发展过程中必然会遇到的挑战。就像第一代互联网汽车出现时,人们也曾质疑车联网的价值和产品的分工方式。”
华人运通智能座舱产品及AI交互负责人
以下为演讲内容整理:
座舱的三大发展阶段
智能座舱的发展历程主要分为三个阶段:初始阶段,我们视智能座舱为一个工具,旨在解决驾驶者在行车过程中的问题。随后,随着近十年来技术的飞速发展,智能座舱进入了“场景服务”的阶段。第三个阶段是AI引领的以智能化为中心的阶段。
图源:演讲嘉宾素材
在智能座舱发展的初期,各项功能主要依赖于技术的驱动。例如,随着FM和AM技术的出现,我们有了收音机的功能;随着视频显示技术的发展,我们有了导航功能;而随着GPS和北斗定位技术的进步,地图导航功能也得以实现。这些功能的发展,都是以技术为核心驱动力。
随着技术的进步,我们进入了“场景服务”阶段。在这个阶段,“用户体验”成为核心驱动力。我们将各种技术结合在一起,为用户提供更加便利的场景服务。在这个阶段,移动互联网、DNN深度集成、SOA化的EE架构等技术得到了长足的发展,推动智能座舱向前演进。
2016年,阿里与上汽合作发布了第一款RX5车型,这标志着互联网汽车时代的到来。随后,小鹏P7将所有功能与语音技术相结合,实现了全场景语音控制。华人运通也不甘示弱,将SOA架构与用户体验完美结合,推出了场景智能产品。这款产品将车上的500多个传感器和300+执行器整合在一起,形成了强大的架构。这个架构不仅带来了更多的场景可能性,我们还将其能力开放给产品经理,让他们能够设计出更多具有核心体验的产品。为了更好地实现这一目标,我们还开发了一个完整的开发平台。在这个平台上,用户、车主都可以根据自己的需求开发出不同的场景。
通过VCR展示,我们可以看到用户在平台上通过拖拽的方式,轻松完成理想中的场景开发。不仅如此,许多产品经理也自发梳理出了一些场景,并分享到我们的平台上。这些由用户自行开发的场景,不仅让车主们共享了更多功能,也让我们看到了智能座舱未来的无限可能。
现阶段,开发智能座舱的瓶颈
在智能座舱的发展历程中,我们遇到了一个瓶颈。尽管我们推出了全场景语音、场景智能、移动互联网接入在线服务等,甚至在自动驾驶技术下实现了人机共驾交互,但最终我们发现,用户的活跃度仍然偏低。这说明我们的产品并未完全满足用户对智能化的期望。同时,当功能变得单一,数据也变得单一,我们很难激发用户的更多参与。
图源:演讲嘉宾素材
在不断追求创新的过程中,我们试图增加更多的亮点,但突然发现,用户对产品的期待已经超越了当前技术的能力范围。随着投资回报率逐渐降低,我们在开发1.0、2.0、3.0等系列产品时,所面临的挑战也日益增大。在1.0时代,我们满怀激情;在2.0时代,我们努力前行;但在3.0时代,我们开始质疑:这些细枝末节的功能真的能促进销售吗?用户会为这些功能买单吗?
在这个阶段,我们面临许多困惑。华人运通也不例外,尽管我们在数字世界和机甲世界中取得了一些成就。在数字世界中,我们将移动互联网的吃穿住行等各类服务接入车辆,为用户提供便利。在机甲世界中,我们为车辆增添了许多机械构件,使所有门和车辆SOA达到的构件都实现了自动化。
然而,问题在于,我们已经为车辆提供了强健的“身体”,像人一样,虽然身体被塑造得很好,甚至获得了很多“书籍”,但真正的“大脑”还没有达到理想的状态。用户使用机械构件仅仅是为了完成某个动作,只是训练出一个强壮的“身体”。但在这个过程中,“灵魂”的进化并没有得到平滑的实现。
图源:演讲嘉宾素材
身体是灵魂的圣殿,如果把车比喻成一个有生命的个体,那么现在圣殿已经就位,且发展得相当完善。我们已经拥有了一个强壮的身体,但灵魂尚没有跟上。为此,华人运通开发了一款“灵魂伙伴”实体产品。我们将屏幕打造成一个能在多个方位移动的机器人角色。尽管业内已有许多机器人产品,无论是纯软件还是带有硬件的产品,但这些产品的“灵魂”并不足够。
大数据模型赋能座舱发展
经过AI领域的发展,业界已经明确了大模型的方向。在大数据模型这一技术出现之前,我个人对AI的发展持有较为悲观的看法。在过去的模式下,AI的发展很大程度上依赖于人工的介入,即通过产品经理制定规则和逻辑。这就导致了AI能力的局限性,它只能在人为设定的框架内运作,难以实现真正的智能化。
然而,大数据模型的出现为AI带来了革命性的变化。它极大地扩展了AI的应用边界,使其能够处理更为复杂、多样的任务。大数据模型具备三大核心能力:
海量的知识库:无论用户提出何种问题,大数据模型都能给出准确的回答,无需产品经理进行定义或预设。
超强的逻辑推理能力:与传统的AI不同,大数据模型的逻辑推理是内在的,它能够在各种场景下都能展现出强大的推理能力。
超越人类的创造力:大数据模型具备无限的生成和创作能力,业内称之为AIGC,这是对大数据模型能力的进一步延伸。
大数据模型技术的发展,整个业界和从业者都为之振奋。它被视为AI突破现有模式的一次大胆尝试。如果成功,我们有望为AI赋予真正的“灵魂”,使其真正融入我们的生活和工作。
华人运通在这一领域也进行了一些有益的尝试。我们利用大数据模型的强大生成能力,结合车外摄像头的数据,开发出了POC功能。通过这一功能,我们可以根据用户的提示词生成与外部场景完美融合的氛围效果。从实际效果来看,这种氛围的生成效果甚至比传统方式更加贴合场景,更加自然。
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大数据模型的出现为我们带来了无限的可能性。那么,它究竟能为我们做什么?业内的讨论很多,也有不少智能座舱产品已经应用了这一技术。我认为,大数据模型的核心价值在于提高效率。无论是市场营销、产品定义,还是开发、测试、生产等环节,大数据模型都能发挥巨大的作用。
然而,随着技术的发展,人们开始担心AI是否会取代人类的工作。历史上,每当新技术出现时,都会引发类似的担忧。例如,马车出现时人们担心搬运工的工作会消失;火车出现时,马车夫们忧虑自己的生计。然而,历史证明,这些技术的发展并没有导致大规模失业,反而推动了社会的进步和人类福祉的提升。
因此,面对AI的发展,我们不应感到焦虑或恐慌。相反,我们应该拥抱这一变革,积极参与其中,以适应这个时代的发展需求。毕竟,历史已经证明,技术的发展总是为人类带来更多的机会和可能性。
在AI与智能座舱的结合中,大模型技术为我们带来了巨大的机会。通过大模型,我们能够显著提升原有功能的用户体验。例如,音乐推荐和地图导航的准确性得到了显著提高,触控组件的使用也变得更加便捷。
然而,仅仅是对原有功能的优化还远远不够。大模型的出现,是否意味着智能座舱的产品形态将会发生根本性的变化?有了大模型,我们是否还需要屏幕?自动驾驶的发展又会达到什么阶段?这些都是值得深入思考的问题。
更为关键的是,我们需要明确车主真正需要的AI是什么。是仅仅帮助完成任务的助手,还是能够自主决策、自主驾驶的Agent?这是我们在设计下一代产品时必须认真考虑的核心问题。
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在这个过程中,我们面临着一系列挑战。应该沿用传统的产品开发模式,还是应该大胆创新,打破常规?在面对大模型的诸多问题时,我们应该坚持传统的分工方式,还是应该以全新的场景为导向进行分工?
同时,我们也必须考虑到高昂的开发成本。训练一个大模型的成本非常高昂。那么,我们是否有合理的商业业态来支撑这样的技术投入?如果一开始用户并不买单,我们应该如何应对?
尽管面临诸多问题,但我对于大模型的发展仍然充满信心。这些问题都是新技术发展过程中必然会遇到的挑战。就像第一代互联网汽车出现时,人们也曾质疑车联网的价值和产品的分工方式。
图源:演讲嘉宾素材
对于华人运通来说,我们将结合自身的优势和下一代产品的发展趋势,将车辆的机甲能力、座舱体验、开放的H-SOA架构以及专业汽车知识等元素与大模型技术进行有机的融合,打造出下一代的产品。
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