10月30-31日，2024汽车技术与装备发展论坛在苏州召开，政府领导，院士专家，装备、汽车及产业链企业高层齐聚，围绕“共筑汽车产业新质生产力”年度主题，聚焦新技术、新装备、新生态展开深入研讨，探索装备制造与汽车产业的融合发展路径。论坛由1场闭门会、1场开幕大会、2场特色活动和4场分论坛构成，搭建起国内首个聚焦“汽车技术与装备发展”领域的高端对接平台。其中，在2024汽车技术与装备发展论坛之IVISTA智能网联汽车论坛上，博泰车联网科技股份有限公司研发总监熊正桥发表了演讲。以下内容为现场发言实录:
各位产业界的同仁，大家好！我是来自博泰车联网的熊正桥，今天我给大家分享的题目是“AI如何驱动共创智能汽车新生态”。结合今天上午各位产业界同仁的分享，我们发现大家在中国的产业链上已经思考的比较前沿，包括说我们在整个汽车智能化的法规、装备、测试以及说很多智能化的条件。
我是一个做智能网联，包括整个智能座舱和云服务是非常欣慰的，说明这条路我们在往前端的应用，在向前奔的同时，我们也有很多基础的建设，其实建设也是非常快的。
从中国汽车的产业链发展，其实已经经过了多年的电动化，完成了我们上半场的发展，并且取得了卓越的一个成绩，已经领先了很多时代的一些浪潮，包括说我们某一些的产业链已经形成了国际性的一些优势。
汽车智能化作为整个行业的一个下半场，目前都在智能化这条道路上去飞速的发展。
但是我也看到了很多的阻力，包括说目前国际形势对我们的新能源以及智能化等等的一些限制，包括说高算力芯片的一些限制。
但是，这条路我们结合我们底层在电动化取得的优势，以及在电动化上层的智能化应用上的一些优势，已经取得了不错的领先的位势和态势，也希望产业界的同仁能坚定信心共同推进中国汽车产业智能化的发展。
中国汽车智能化的核心，有一些具体的表现和形式，我们认为是传统零部件升级为智能零部件的一个表现。
大家都知道做软件的同行，在汽车这个赛道里面越来越看不到软件本身的一个价值。在以工业化的机械化结构到现在的整车零部件的智能零部件，软件作为灵魂载体，但是他看不见摸不着，它的整个价值的分析也很难地定义和定价。
所以在智能零部件将软件灵魂注入之后，那么以一个更实体、跟大家可接受和观看的态度，去看这件事情，包括说我们的激光雷达，倒车雷达以及和域控制器、中央控制器等等。以智能零部件为核心也给我们带来了很多的一些产业化机遇。
智能汽车的基础。目前都看到的大家都在转高算力，包括我们博泰基于之前的一些算力平台，两条路，一个是基于高通的6225、8155、8295以及后面的8397，到新的目前另外一个是国产化的替代，我们也在坚持往这个方向走。
包括目前我们在国产的高算力芯片也取得了一些重大的突破。那么在下一代的智能座舱，以及说中央计算平台，都打下了一个高算力的基础。
另外，我们认为汽车智能化的催化剂，大家也看到了比较多的人工智能，他已经逐渐深入到我们的千行百业，大模型上车也推动了我们整个智能化升级的发展。
对于，人工智能上车这件事情，包括推进智能化这件事情，我们认为他有三个阶段:
第一，应用级的AI，现在看得比较多，可能大家手上比较多的应用一些大模型的工具，可以比较简单通过对话的方式得到一些信息。但是在车上这个还相对比较简单，通过接入整个工程化都比较简单，接入也比较快速。但是它的缺点也是非常明显的。它的整个场景化打通是不流畅。
整个在端侧交互的延时也是比较大的，包括目前的成本，算力的体验都是比较差的。
大家意识到之后，目前已经有很多主机厂在进行端云结合的改造。那么我们在高算力芯片到来之后，将高算力充分进行挖掘，在端侧部署一个小模型。但是目前还是相对比较初级的阶段。我们通过平台化的优势，发挥平台化的优势，结合各个应用场景的特点把我们智能化的应用下沉到这个平台提供统一的能力，来集约或者是优化我们的能力。
但是他也有比较明显的缺点，无法进行底层的运营化交互。其实我们大家可能都会有一个想法，为什么智能汽车不能变成我们的一个生活助理，我可以任意说任何事情，他只提供给我服务就可以，我不需要关注车上那么多交互方式，那么多的对话或者等等的一些处理。我们可能需要知道的是，我需要一个服务甚至于说没有很多外设等等，我可能通过语音或者他自动感知我的一些感情，自动给我服务就可以。
那么这个时候就是我们的系统级AI的阶段。随着大模型技术的演进，包括说SOA整车零部件的能力，其实做了很多的平台化的处理，以及标准化的接口，与其说在产业界同仁，各零部件形成统一标准之后，那么在零部件底层的标准化能力，其实已经构建了有基础。
结合大模型在软件上层应用通过训练之后，我们可以呼出很多通过大模型的方式进行我们目前的软件的辅助编码，包括整个视频流或者音频流或者其他的一些构建。
通过调用底层算力和底层能力以及智能交互和其他零部件的能力得到充分的释放。通过大模型的方式，感知之后进行一个灵活的组合。整个车是个机器人，让他的服务可以直接提供给我，而不需要更多的展现和交互。
这是AI驱动智能座舱的一个整体的愿景，是IOS。也就是刚才我们所讲到地随着智能零部件接口的标准化，以及原子化生态的释放。
在整个上层应用的布局和交互的布局，也可以通过我们目前的大模型进行一个快速的应用的服务生成。再结合我们很多的传感器的生态，包括多模态的梳理，摄像头，包括说一些健康的压力传感器，或者是光传感器，通过这些底层能力，以及上层应用的自动化生成和传感器对人的应用服务感知，我们可以比较快速用AI方式生成我们的应用，生成我们的交互界面，最后给我们用户提供一个更具有交互操作，更贴近人性化的智能服务座椅。
下面是几个核心的点，我们认为AI驱动智能座舱的核心点，有一个具体表现方式。
第一，最直观是我们的生成式HMI。在应用开发的时候，其中一大块现在每个品牌都在卷的，每个品牌的一些应用服务的调性，可能每个品牌的车型。在整个智能交互界面上，HMI交互界面对于每一个品牌和应用，都是比较多的。在我们整个开发的成本结构里面，这也是一个比较大的块，很难做到平台化和统一化。
通过大模型的驱动，可以结合用户需要以及屏幕尺寸等内容，通过界面化自然语音交互，通过AI生成整个交互界面。
整个智能座舱的主题，以及页面布局，以及应用的弹出，可能没有那么多的AI或者是我们叫APP，可能是一个整体交互界面。呼出之后，通过一个小窗方式更智能或者更理解你的方式，呼出你所关注的用户核心服务点。
另外，一个核心的点是生成式应用服务。在智能座舱里面，不同的人群、不同的地块或者是环境，都有自己的诉求。我们以前卷的很多智能座舱叫CPSP内容生态做多少，最后都是不够的。但是，信息流包括搜索引擎，包括自己的应用生态其实是非常广泛的。
那么，借助大模型的能力，结合我们市场以及APP，整个市场的能力，可以把这些能力通过模型或者数据的方式去进行统一收集和呈现。
整个在智能座舱里，通过一些固化应用和其他生态应用，就可以通过大模型、通过语音搜索引擎、通过底层内容知识结构可以快速呼出来进行重组和编辑，最后呈现出来。
这里面包含我们内置APP界面服务，包括第三方APP服务，以及车家互联IOT的生态服务都可以实现。
另外，我们核心的关注点，这些交互、应用其实最终需要一个智能化的服务助理。以前通过规则去弹出，后面希望能借助这些传感器，能懂我，提供一些情绪价值。通过这些传感器能识别到我的状态，自动给我进行服务。
通过感知、记忆、决策和执行，打通整个链条，将我们以前基于规则的应用引擎变成一个基于大模型的智能化场景服务引擎。
简单来说，我们可以通过车内传感器进行多模交互，识别我当前的状态。通过记忆的算法，通过数据采集和交互的一些形态，可以建立一个个人在出行领域的个人云，可以存储我在出行生活中的历史情况，结合这些数据，结合我们的小模型计算，能知道在不同的情况下，每个人的个性化的服务诉求。
然后，通过感知和这个人记忆的历史数据情况，可以做一些分析和智能化的决策。最后，呼出我们需要的服务、信息和智能化的服务执行。
再一个核心点，我们的情绪感知。人是一个情感的动物，大家在做的时候越来越多，特别是我们Z世代的人，更多关注个人情绪价值的满足。
未来的大模型，不仅是基于智商IQ很多知识点或者是内容的化身，还将发展出更多情绪和共情的能力，成为兼具情商和智能化综合的载体。基础构建多模态的情绪识别，包括现在手势、表情、身体健康指标，当前的一些生理状态，其实都可以比较好地识别出来。精准度还有待整个传感器跟这些指标的进一步发展。
另外，识别之后，结合舱内交互形态，个性化进行情感反馈和一些对话引导。
第三，结合这些引导和对话之后，结合底层用户数据进行一些主动式情感的干预和环境优化。包括说你在行车过程中遇到了一些事故，或者是经常路口等待，或者其他的等待，可以结合当前焦虑的心态或者愉悦的心态给出不一样的服务，及时调整你的状态和行车安全，和个人出行过程中的身心愉悦。
刚才说主动式服务，这里面包含自动化的应用说话服务，通过传感器知道，通过你的情绪感知可以直接呼出来。另外，可以加强行车的安全，以及驾驶员的一些安全。
刚才讲到不管是整车智能零部件升级，以及在很多智能座舱，下一代智能交互的核心点，给我们带来了很多机遇，包括感知交互的重塑，带动了所有这些智能零部件传感器的企业。包括我们智能决策分析，这里有很多的算法，包括和应用结合、数据结合，包括执行处理的一些重塑，包括零部件的处理执行，包括执行器等等，整体带动市场需求的快速增长。
当然，也给我们提出了很多挑战。这也是刚才产业界同仁都看到的，一个是数据安全和隐私保护。
第二，算力和成本。我们在算力整个结构成本下降，还需要长远的发展。
另外，智能化安全和安全性，以及准确性、稳定性上，有待提高。
另外，技术和市场壁垒的问题，也是亟需我们打破的。
刚刚看到了这么多问题，我们也希望构建一个开放的智能座舱AI生态体系。为什么提出这个想法？首先，数据驱动智能化发展，不管模型训练还是后面一些智能化应用，都依赖于数据。
如果说按照目前的形势去发展，每个主机厂掌握自己的数据，带动整个产业链非常不利的。我们也希望能不能打破一些技术壁垒，把这些数据流动起来，形成资产化，形成一些给企业带来价值，给产业界同仁带来数据底层应用的能力，给我们算法公司提供一些数据支撑创造更多的价值。
另外，算力和算法的支撑，以及我们在场景和应用创新的需求。
结合这些希望进行一些技术和创新的融合，可以看到智能汽车越来越多的一些传感器技术，包括人工智能的技术，包括网络通信和信息安全等等技术，不是单一的公司就能全部做掉的。像以前可能是端到端，现在需要更多的技术融合和创新，来共同发展、共同开发出一个比较好的应用场景的服务。
另外，希望开放合作。其实，比较多的是目前行业大家都比较卷，每个公司对于成本的考虑也越来越严格。在投入、成本跟最后产出，也希望形成一个整体平衡。这些也希望围绕主机厂，在领导我们的方向，这里面打破相应的供应链上下游壁垒，形成联合共建模式，共享收益。
政策法规的引导和支持，讲得比较多，不再赘述。
刚才说了这么多技术和应用的融合，包括资源优化配置和降低风险以及成本的考虑，希望不管是座舱的企业，还是底层芯片还是很多算力算法公司，既然已经参与到这个行业共同推进智能化发展，也希望能共享这个红利。
我们怎么去做？我们希望提出一个新的构建模式。大家都知道，行业比较卷，可能在大模型推出应用的时候，更多市场是锦上添花的形态。智能化确实能够带来更多的、更丰富的、更智能化的应用，确实有一个诉求。怎么去平衡这个场景和成本的一些压力，我们也希望能不能跟主机厂或者说这些行业经过大浪淘沙之后，围绕着核心主机厂深度绑定，做一些POC，所有参与到这里面的零部件企业，也可以共享后面规模化量产之后的收益。包括说我们明确合作目标和愿景，选择合作伙伴，建立灵活合作机制，强化沟通与协作，建立利益共享和风险共担的机制。
下面简单介绍一下博泰车联网上海科技公司是一个中国智能座舱和智能网联解决方案提供商，我们的核心产品矩阵有几大块:
1、擎智中央计算平台。
集舱驾一体、车身域一体整车中央计算控制器大家解决方案。
2、全球化车联网云控平台解决方案。
包括我们比较多的TSP、数字钥匙、远程控制、远程诊断等等。
3、智能座舱和全域智控。
包括座舱域控制器、卫星通信解决方案、星闪产品等。
4、域控产品精益化生产。
包括丰富车载的产品量产的一些经验，包括目前的几个工厂，也是可以给大家提供生产以及代工和整个供应链的处理。
这是博泰在先进算力平台智能化场景的一些应用和创新。
第一，实时3D场景的渲染和开发，包括整车以及光影互动，随着天气环境的互动，整个交互界面可以随着互动。
第二，全场景智能交互。包括目前会发声的车，结合移动音箱，全新的交互形态。
第三，智能健康舱。整车结合目前的摄像头、光芯片等其他传感器，可以实时跟踪人在行车生活中的健康状态，以及对行驶安全，以及对车主越来越关注的健康一个服务。包括说你的健康状态，以及和我们后端咨询服务体系，包括医疗服务体系打通。
第四，大模型重塑的定义智能化方向。我们在整个交互形态、交互界面，以及整个智能化处理，端云一体化小模型跟大模型的结合。
这是3D渲染场景，包括壁纸、主题和车内，以及正在研究结合大模型服务的可以结合用户需求的HMI，以及智能化交互、智能健康舱、监测和随着人的心情调整，而进行车内的调整。
这是我们大模型重新定义智能化助理我们的方式，下面建立一个合作，包括各大品牌一个大模型公司，以及说算法的一些公司。
另外，通过数字人建立一些合作，核心产品包括上面的一些交互和智能座舱里面的场景化交互，场景引擎，最终输出给车厂是定制化的、可落地的数据接入结合大模型交互的智能座舱。
我今天的演讲到此结束，谢谢大家！也欢迎大家如果感兴趣，可以跟我们联系，展开下一轮的合作，谢谢！
