长城汽车:Coffee·AI系统打造全场景的智能空间座舱系统

发布时间:2024-01-03  

智能座舱的发展趋势与整车的演变息息相关。随着时代的发展,传统燃油车已发生巨大变化,其中最为显著的是由化学燃料与机械电子的完美结合转变为汽车电动化和智能化。


2023年12月13日,在2023第五届智能座舱与用户体验大会上,长城汽车智能座舱研发总监颉毅表示,智能座舱在未来一定会与整车发生深度融合,分为三个方向:一是要树立用户使用智能驾驶的信心;二是智能座舱和智能手机深度融合;三是要结合AI赋能,通过语音或视觉提升主动服务的能力。 


颉毅介绍,长城汽车打造了整车的智能化技术品牌Coffee · AI,包括座舱、驾驶、云平台、电子电气架构,基础是AI大模型,人工智能为其赋能,实现了新功能和新场景。


长城汽车:Coffee·AI系统打造全场景的智能空间座舱系统


颉毅 | 长城汽车智能座舱研发总监


以下为演讲内容整理:


智能座舱的发展趋势与整车的演变息息相关。随着时代的发展,传统燃油车已发生巨大变化,其中最为显著的是由化学燃料与机械电子的完美结合转变为汽车电动化和智能化。这导致传统的汽车三大件——发动机、变速箱和底盘被新型的“三大件”所取代,即三电系统以及智能驾驶和智能座舱。在用户买车时,除了传统的驾驶乐趣和舒适性考量,消费者现在更加关注汽车的续航里程、充电时间以及是否能满足特定场景的需求。


这一背景下,智能座舱也发生了翻天覆地的变化。最初,智能座舱只是机械电子座舱,主要通过硬按键实现交互。但随着功能增加,座舱布局变得越来越复杂。而数字联网座舱的出现改变了这一状况。它通过OTA技术实现了对车载功能和生态系统的持续更新,让车辆保持新鲜感。触摸技术和大屏的出现更是让硬开关逐渐被软开关所取代,使得座舱更为简洁。


然而,推动智能座舱发展的不仅仅是数字联网技术。人工智能的崛起也在深刻影响着这一领域。AI技术使得智能座舱能够覆盖用车的全场景,满足车内、车外各种空间需求。同时,AI也在颠覆和赋能我们现有的座舱功能。


智能座舱发展的三大趋势及两大挑战


在智能座舱的发展中,我们可以看到几个明显的走向。首先,座舱正在从多按键、多信息的传统模式向简洁的控制模式转变,仪表上的信息也逐渐被其他屏幕所替代。随着科技的发展,电子内后视镜和电子外后视镜正在普及,屏幕也正向着高清大屏进化。此外,副驾屏和后排屏也正在成为新的趋势。


长城汽车:Coffee·AI系统打造全场景的智能空间座舱系统


图源:演讲嘉宾素材


再者,随着智能手机的普及,人们对于车内无线充电的需求越来越高。因此,现代汽车中通常会配备无线充电底座WPC,以满足驾驶员在驾驶过程中为手机充电的需求。


最后,座舱正在变得越来越简洁。许多传统的开关和控件正在被集成到大屏中或被隐藏起来,取而代之的是人工智能技术。这种趋势使得座舱更加简洁、易用,同时也为未来的创新留下了无限可能。


长城汽车:Coffee·AI系统打造全场景的智能空间座舱系统

 

图源:演讲嘉宾素材


总结来说,智能座舱的发展趋势是随着整车属性的变化而演进的。从机械电子座舱到数字联网座舱,再到引入AI技术的智能交互座舱,我们见证了座舱在交互方式、功能覆盖以及简洁化等方面的巨大变革。未来,随着技术的不断进步,我们有理由相信智能座舱将为我们带来更加卓越的驾驶体验。


在第三个变化中,我们看到了开发过程中的革新。传统的整车开发过程,始于功能需求和用户需求的分解。这些需求进一步细化为功能或逻辑设计,进而形成模块化的结构。硬件层中的传感器、总线信号以及拓扑网络,都依赖于这种模块化的设计。这是我们熟知的V字型开发模式。


在座舱领域,引入了一种新的开发方式,即敏捷式开发,这是受到IT行业开发的启发。敏捷开发注重场景定义,并强调整体的界面设计。根据这些定义和设计,进行具体需求实现的设计,随后由编程人员完成代码开发,并部署到控制器或车辆上。完成部署后,进行整车或控制器的测试,并在上车后进行软件的迭代和维护。通过将敏捷开发与传统的V字型开发相结合,主机厂和开发者可以更快速地迭代和开发车载功能。


然而,随着AI技术的崛起,传统的编程式开发面临挑战。传统的编程式开发方式与流水线操作人员的工作方式类似,他们按照流水线的规定执行任务。对于编程人员来说,他们需要实现系统设计或需求设计方的要求。最终效果的成功与否取决于需求或设计的正确性。评价完成的工作或代码的质量需要精确地完成任务。此外,如果功能逻辑出现问题,那么实现的结果也一定是有问题的。


更重要的是,当我们定义或编写代码时,如果定义了一个变量并在接收到信息时规定该变量等于A,那么在整个执行或功能实现过程中,该变量将始终被定义为A,而没有其他扩展能力。也就是说,它不能变成B或C。


然而,AI的引入为产品赋能提供了另一种颠覆性的方法。AI通过算法实现类似人的学习方式。这种类人的学习方式与传统的编程和逻辑处理方式有很大的不同。例如,要告诉一个孩子什么是坏人,我们需要向他展示大量的图片、视频信息并给出具体的描述。通过这种方式,孩子在脑海中形成对坏人的认知。更重要的是,孩子还具备问题的延展或泛化能力。通过不断的模型验证和经验积累,孩子可以逐渐扩大自己的认知并发现其他类型的坏人。


同样的,座舱中的功能也是基于场景定义的。我们发现场景是无穷无尽的,特别是在基于场景定义功能时。只有借助AI的赋能问题能力,才能不断地优化和完善我们的功能和需求以满足不断变化的场景需求。


因此,从传统整车开发的V字型模式到敏捷式开发的引入,再到AI技术的崛起为开发带来的挑战与机遇,我们可以看到汽车行业在不断发展和变革。为了应对这些变化和满足用户需求,主机厂和开发者需要不断创新和适应新的开发方式。


对于主机厂来说,另一个挑战是面临一个巨大的智能平台——手机。这个平台为开发者提供了一个框架,例如微信基于手机的框架构建了自己的框架。在这个框架上,它并不是直接为具体的价值赋能,而是为所有接受并学会使用这个框架的人提供了一种能力。这种能力有可能创造出不会被用户接受的东西,但也有可能创造出爆款,例如早期的一个简单小游戏,其原理虽然简单,但在这个平台上却能产生最大的价值。开发者并不是微信的员工,他们只是接受了微信提供的框架和接口,然后用自己的想法实现了一些东西。


同样的道理也适用于现在非常火热的小视频。基于微信的平台,他们定义了自己的产品形态,并通过这个平台传播。开发这些产品的人并不是微信的开发人员或产品经理,微信只是提供了一个平台,让更多的人甚至全球的人都能将自己的想法和创意实现。


但过去,实现这些功能需要具备深厚的专业知识。但随着人工智能的引入,在大模型的驱动下,实现这些功能变得越来越简单。更重要的是,现在的车已经变成了智能车,就像之前的手机一样,也是一个平台。这个平台的价值不取决于开发这辆车的人,而取决于这个平台是否足够开放和简单,能否吸引更多的人将自己的创意和点子在这个平台上实现。这将为整个智能平台的活力注入新的生命力。


因此,智能座舱将与整车进行深度的融合。这种深度融合体现在以下三个方面:


首先,智能驾驶已经成为购车用户的主要关注点。与用户直接接触的是智能座舱。智能座舱拥有屏幕、声音等多种交互方式,必须与智能驾驶进行融合。智能座舱不仅要展示智能驾驶的能力,还要树立用户对智能驾驶的信心。这种信心是在一次次成功的使用体验中逐渐建立的。当用户习惯于使用智能驾驶并形成长期习惯后,他们在选择产品时会优先考虑能满足自己使用习惯的产品。


其次,智能座舱必须与智能手机进行深度的融合。现在手机已经成为我们生活的一部分,而座舱也将成为我们生活的一部分。因此,两者必须在应用生态和使用体验上实现无缝衔接。手机在不同场景下的静态使用可能需要无缝切换到车载场景,同时结合车载硬件能力提供更好的体验。


最后,结合当前的云端或AI赋能技术,通过语音或视觉提升主动服务的能力。


融合场景和空间的Coffee·AI系统


在当前的科技发展趋势下,长城汽车打造了一套名为Coffee AI的系统。关于这个系统的思考,我们可以举一个简单的例子。对于车上的产品,尤其是智能座舱这一类产品,如何引发用户的兴趣并让他们愿意为智能化产品买单是一个关键问题。这就好比如何把笔卖给客户,有两个关键点需要注意:


首先,要明确产品的根本属性。对于笔来说,其根本属性就是书写。因此,必须从根本功能出发,打造出极致的属性。很多销量极好的笔都会强调其书写属性。这就像我们在打造产品时,需要从整个产品的源头出发,找到这种根源的属性。此外,还需要明确长板和短板,并努力打造极致的长板。


其次,除了打造极致的功能之外,我们还需要创造新的场景和需求。比如在卖笔的时候,不必向客户强调笔的书写功能有多强大,只需要说这支笔可以用来签名。当客户有签名的需求时,自然会需要一支笔。这个例子让我想起了一次与家人的经历。在开车经过一个地方时,发现一个停车场有人在卖食物,而另一个停车场则没有。仔细观察后发现,卖食物的停车场主要是供新能源车的司机在中午充电时吃饭。

长城汽车:Coffee·AI系统打造全场景的智能空间座舱系统

 


图源:演讲嘉宾素材


这个例子告诉我们,当新的场景出现时,我们需要思考在这些场景下有哪些需求。但我们需要确定这些需求是真实存在的还是被忽视的伪需求。对于这些分析,我们可以借助幸存者理论或卡诺模型等工具进行。通过创造新场景和利用数据迭代、端侧数据推理、大模型等技术,我们能打造出真正符合用户需求的产品。


在智能座舱领域,除了传统的软件架构外,我们发现中间件中出现了越来越多的引擎,如智能座舱性能引擎。这些引擎为智能座舱提供了流畅的操作体验和稳定的系统性能。随着屏幕尺寸的增大和交互方式的多样化,我们还需要3D引擎来提供渲染和3D HMI性能。同时,为了实现产品的快速移植,我们需要可移植性强的引擎。随着AI技术的普及,我们还需要部署座舱AI引擎,如高通的SNPE AI引擎框架,它可以实现在不同硬件平台上部署AI模型并能无缝移植到现在的座舱芯片平台中。


这些引擎的出现对AI的性能和处理数据量提出了更高的要求。为了优化这些引擎的性能,我们需要对座舱进行极致的赋能,打造出更加流畅、智能且响应迅速的智能座舱。这是我们在追求极致功能方面所做的努力。


在座舱设计和场景开发中,我们经常面临一个挑战,那就是如何将两种设计思想有效地结合起来。一种是“Feature”视角,它以产品为中心,关注应用场景,旨在满足用户需求并解决用户关注的问题。这种视角是多逻辑协同的。另一种是工程师的视角,即“Function”视角,它关注功能实现,注重研发和工程应用,思考如何编写代码或软件来驱动硬件以满足功能需求。


在开发过程中,这两种视角有时会出现割裂。为了解决这一问题,我们可以考虑将这两个层级真正地联系起来。例如,我们可以对整个座舱的使用进行全场景定义,从空间维度(车内、车外)和时间维度(行车前、行车中、行车后)来全面考虑。


以主驾停车为例,我们可以基于这两个维度精准定位一个场景区块,并基于这个区块进行场景创新。我们可以使用大模型分析用户需求,并根据场景进行价值分析。此外,我们还可以进行跨域设计,优先排序场景功能。


然而,这只是对“Feature”或产品层面的构思。如何实现这些功能呢?切换到另一张表格,用工程化的语言来描述这个问题。在主驾停车的场景下,整车和座舱分别具备哪些能力?这些能力如何组合并转化为实际的功能?通过细致的分析,我们可以将这些设计构思细化到开发过程中。通过这种方式,我们可以将“Feature”和“Function”两个层级有效地结合起来,实现从构思到实现的顺畅过渡。这将有助于我们创造出更加贴近用户需求、更加智能化的座舱产品。


基于我们追求的极致性能和全场景设计理念,长城汽车推出了一个整体的智能化技术品牌——Coffee · AI。这一技术体系涵盖了座舱、驾驶、云平台和电子电气架构等各个方面,以人工智能为基础进行赋能。同时,我们也实现了许多新的功能和场景。

长城汽车:Coffee·AI系统打造全场景的智能空间座舱系统


图源:演讲嘉宾素材


Coffee·AI系统在座舱的应用


首先,在语音交互方面,我们注重性能的提升,例如无识别率和响应速度等。在车内和车外,无论是驾驶员还是行人,语音交互都是非常重要的。通过先进的语音技术,我们可以轻松实现各种功能,如开关车窗、查询信息等。未来,语音技术将朝着更加人性化的对话能力发展,设计人员需要根据界面进行语音交互设计,以实现更自然的对话体验。


其次,“手车互联”也是智能座舱的重要发展方向。通过与华为的合作,我们实现了与手机的深度融合,使得手机上的信息可以无缝流转到汽车上,提供更快捷的操作体验。这种无缝连接不仅可以提高使用体验,还能确保信息的安全和私密性。


此外,场景模式是基于全场景定义的一种创新功能。它可以为用户提供更加个性化和定制化的体验。根据整车的空间和用户的个性化需求,我们可以打造专属空间,为后排乘客提供娱乐、观影等功能。同时,结合露营、看球等场景,我们还可以提供更加丰富的功能和体验。这些场景模式可以根据用户的需求进行定义和调整,提供更加灵活和个性化的服务。


随着大模型的引入和端侧推理技术的发展,未来的场景模式将更加智能化和个性化。通过技能分享的方式,用户可以轻松地与其他人分享自己的个性化设置和配置,进一步丰富了智能座舱的场景定义和使用体验。


多模态交互也是智能座舱的重要发展方向。通过融合语音交互、视觉交互等多种交互方式,我们可以提供更加自然和直观的交互体验。同时,基于人工智能技术的通用领域和垂直领域的应用,我们可以生成各种形式的图像和专属定制化的本车图片,满足用户的个性化需求。


综上,Coffee · AI作为长城汽车整体的智能化技术品牌,将人工智能与座舱、驾驶、云平台和电子电气架构等各个领域相结合,实现了许多新的功能和场景。通过不断的创新和技术升级,将为用户提供更加智能、便捷、安全的出行体验。


在座舱功能和产品创新方面,往往都会有两条增长曲线。第一条曲线是渐进式的,现在很多时候通过引入新技术,比如AI技术去提升现有功能的性能或改善用户体验。但是,我想表达的是对于AI技术,它实际上是落在第二曲线上,即带来的是颠覆性的创新改变。


长城汽车:Coffee·AI系统打造全场景的智能空间座舱系统


图源:演讲嘉宾素材


最近我深有感触的是,技术的进步往往带来颠覆性的变革。以一张简单的图为例,左上角的手绘图似乎人人都能绘制。然而,要将这张图转化为工程化的实际应用,需要经过多个环节和角色,包括美工、产品经理、系统设计师和程序员等。而在大模型引入之后,我们只需要在大模型中给出一句提示词和一张简单的草图创意,就能实现产品级的用户界面,节省了大量专业角色的工作和时间。


这种颠覆性的变革对汽车行业和其他行业带来了巨大冲击。当前,我们不应仅关注功能的渐进式改善,更应该思考如何激发创新思维。这种思维不仅是汽车行业的需要,也是所有行业面临未来发展的共同挑战。我们需要更多的创意和点子,如何运用大模型这样的技术来实现颠覆性的变革,这才是我们应该关注的核心问题。


因此,我的个人观点是,面对AI技术的引入,我们应该更加注重创新思维的激发和培养。通过鼓励跨界合作、搭建创新平台等方式,激发出更多的创意和可能性。只有这样,我们才能在颠覆性的变革中立于不败之地,引领未来的发展方向。


文章来源于:电子工程世界    原文链接
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