智能座舱未来10年如何演变？车将成为人类的第三生活空间
易车讯 “两点一线”是当今社会最常见的生活常态。如果说家庭和公司/学校这“两点”构成了人们生活的第一空间和第二空间，座舱这条”线“就是当之无愧的第三空间。与第一、第二空间相比，座舱具备移动性和更加标准化的特点，特别适合作为私有化的生活空间存在。随着自动驾驶技术的快速发展，高度自动驾驶能够进一步地释放驾驶员和乘员在移动出行过程中的精力，良好的座舱空间可以帮助驾乘人员更好地享受美好生活。
一方面，智能驾驶辅助系统需要持续关注座舱内驾乘人员的实时状态，并且在必要的时候发出提醒形成互动，甚至基于互动反馈做出一定的机器自主决策；另一方面，驾乘人员在座舱内进行娱乐或是工作活动时，也需要更加自主和智能的交互方式，以提升用户体验和工作效率。
最近，IHS Markit推出《智旁宽能座舱市场与技术发展趋势研究白皮书》（以下简称《白皮书》），我们通过解读《白皮书》，看看未来10年智能座舱会向什么形势发展，未来需要我们共同来定义。
一、智能座舱相关定义及应用场景
智能座舱是什么？
智能座舱是指集成了智能化和网联化技术、软件和硬件，并能够通过不断学习和迭代实现对座舱空间进行智慧感知和智能决策的硅基生命综合体；与机械化座舱、电子化座舱的不同在于，智能座舱能够更加高效、更加智能的感知座舱环境，并被赋予更多的人格特性与具象存在——智能技术和软件塑造灵魂基础，硬件装备则构建了智慧功能感官体系。
智能驾运高亮驶舱主要构成包括车载信息娱乐系统、仪表盘、抬头显示（HUD）、流媒体后视镜、语音控制等。智能座舱中各项功能未来将集成整合为一个系统。
智能座舱的发展历程
用户对汽车的价值理解也从出行工具向“第三空间”转变，而座舱则是实现空间塑造的核心载体。同时，5G、AI、大数据、人机交互、芯片与操作系统的革新将推动智能座舱沿着“本地化-网联化-智能化”不断升级。进入智能座舱时代后相关技术仍在不断迭代，最终朝“第三生活空间”阶段发展。
智能座舱的应用场景
在智能座舱的实际应用中，主要包括人机共驾、内外联合与“应用为王”三大应用场景。人机共驾场景下，智能座舱能通过交互感知技术为用户提供一定程度的机械自主决策。内外联合场景下，智能座舱的交互感知拓展到外部环境，智能座舱的服务场景与便利性得到延伸。“应用为王”场景中，智能座舱将为用户提供高质量的游戏、影音等娱乐服务。
二、智能座舱的重点技术
多模态交互，让座舱更懂你
智能座舱本身就是一个典型的多模交互场景：与办公和家居场景不同，座舱作为人的第三生活空间，其空间大小较小，空间形态相对单一，活动范围也有限，加上各种传感器与智能装备加持，较易实现多模交互。
在《白皮书》中我们看到，在2021年，以智能化的车作为平台、全面的车外和车内的感知为基础，将语音与触屏、情绪识别、手势识别、人脸识别、位置定位等等融合而成的多模态交互技术，正成为智能座舱的大势所趋。
长安UNI-T作为业内首个搭载了多模语音交互方案的量产车型，使用了地平线的 Horizon Halo车载智能交互方案，通过结合语音、唇动等多模态AI技术，准确判断声音指令的来源位置，避免误唤醒，遇到打电话时座舱还能自动降低音乐的音量。
未来，这种多模语音交互的模式，可以让座舱变得更主动、更懂你。比如让语音与视觉、声学等感知融合，当用户看着车窗时念早说「大一点」，车窗就能开大一点；当眼睛盯着空调时说同样的话，指令就变成空调开大一点；当你情绪悲伤的时候，说「播放音乐」，座舱会帮你播放一首舒缓的音乐来抚慰你的情绪……
感知系统堆叠，传感器数量不断提升
多模语音交互，给我们带来了方便，让座舱不再是一个只能按部就班听指挥的机器，而是能交互、有情感交流。不过它的前提是，车内的感知系统要足够精确，这就需要座舱内传感器的作用。
根据IHS Markit的统计，2020年平均单车状态的传感器数量是3.3个，包括车载摄像头、毫米波雷达、体征测试传感器等等。而到2030年，单车传感器将达到两位数，平均每辆车有11.3个传感器。这其中座舱内用到最多的就是车内摄像头和麦克风。
在2021年的上海车展上，小鹏P5、极氪001、智己L7、阿尔法S等新发布的车型中，座舱内都搭载了不只一个摄像头，这些摄像头主要用于人脸识别FACE-ID和驾驶员疲劳监测。
不仅摄像头数量增加，座舱内麦克风数量也增加。 相较于单麦克风，多麦克风阵列可以更好的完成声源定位、降噪、回声消除、人声分离，让语音交互从主驾拓展到全车。麦克风作为语音交互的基础硬件配置，单车搭载数量会逐步增加，以满足语音交互需求的持续升级。
人工智能SoC--芯片的算力需求将持续上升
从技术角度上看，影响算力的因素至少有22个，每一个因素都会对上层应用产生影响。每一个影响因素对算法产生的影响不同，比如摄像头个数对全图检测的影响就是线性，其他影响因子不变的情况下，两个摄像头就是一个摄像头所需要的算力的2倍。对于同样的算法，是多个影响因子共同起作用，这将导致对算力的要求大幅提高。
因此国内外的芯片厂商也都在摩拳擦掌，在座舱算力上展开激烈的决战。
国内以地平线为例，地平线的征程2芯片，4TOPS AI算力，已经使用在长安UNI系列的两款车型上。根据地平线透露，目前已经完成流片的征程5，更是将车内人机交互与自动驾驶融合在一起，将智驾和智舱的功能在同一个车载中央计算平台上完成。地平线面向智能座舱市场，推出Halo车载智能交互解决方案，面向整车智能推出地平线征程5中央计算芯片，和基于征程5的Halo5.0方案即将发布。
三、总结
用户对汽车座舱功能的需求维度将不再局限于“安全”，未来座舱芯片的算力需要支撑用户需求向“主动智能，内容+服务”等多重服务需求转变。
未来十年我们将看到车将发生翻天覆地的变化，车不再是简单的交通工具，它将成为我们出行过程中的第三生活空间，智能座舱就相当于我们的智能管家一般，多模交互、情绪交互，智能座舱在逐步变得更智能、更主动，这种无形化的体贴服务，依赖的是交互技术的突破。
为来座舱还会新增哪些功能我不好说，但一切新的尝试和变化需要的是技术的赋能以及用户的需求和反馈，我们可以期待未来人工智能替我们打理好一切，我们只需尽情的享受短暂且惬意的出行时光。
物联网时代的来临将带来什么
早期进入人们生活的因特网，是庞大、错综的聚合体。它由彼此相连的服务器以及与服务器相连的专用设备（主要为个人电脑）聚合而成。但如今，全世界正开始过渡到一种全新的联接拓扑，即我们所说的“物联网”。今天，计算能力仍然由大量专用设备接管，其中也包括个人电脑。它们依托于从前因特网时代沿用至今的大量既定的，并且通常是碎片化的软件接口。计算能力以及计算机智能被分配到或者嵌入于各类设备，就像是在一个专供特定任务的岛屿之上。 虽然，越来越多的计算能力被分配到不同的智能设备上（即物联网中所谓的“物”），但是在不久前，它们仍以完全“无声”的方式使用。现在的智能设备包括移动装置、嵌入式系统、工业控制和车内系统，甚至在某些情况下还包括家庭电器。RFID（无线射频识别）以及GPS（全球定位系统）标签也能说明，在物联网，这些早期的静态对象也能被“激活”，并能够在无人干预下储存及传送与之相关的数据。但是到2020年，预计仍将有40亿人口以及超过310亿部设备在使用所谓的“因特网”。于是，物联网的出现绝非只是用各类信息将数字世界变得更为错综繁杂。当几乎所有的设备或对象都开始需要处理能力以及自动执行任务的能力时，并不能只对系统本身进行扩展，而是要做出巨大的变化。不管物联网以何种形式呈现，有一点是确定的，即它不但将会在广泛意义上改变计算的本质，而且也将给用户的期望和眼界带来改观，从而服务的方式，包括安全性等也必须加以准备。计算能力的转移人们最初得出的重要结论是这样的，将计算能力从某些既定的企业（包括供应商和客户）中转移到那些能够通过M2M（机器与机器对话）方式，在无需人工干预的情况下，使对象得到处理和互动，并能为其建立标准的企业。物联网拥有的潜力能够使之成为一个戏剧性的均分者，有一部分原因是尖端技术并不再仅限于大型企业，而且物联网还将减少这些企业对拓展的寻求。从某种意义上说，大型企业将面临最大的挑战。从商业的角度而言，我们认为自20世纪60年代开始，日本电器商在艰难中崛起并最终主导电器时代能够最好地体现物联网的效用。日本电器商同时也缔造了“物”的概念。“物”之本身不再具有盈利，所以下一代的成功商家将是那些能嵌入及连入智能，并以此投入市场的企业。在未来的十年，世界将以何种形式改变，我们刚刚做了一个构想。那么企业又将如何准备呢？瞬息万变中，又会带来哪些特定的问题？ 大数据及云技术第一类挑战将是数据分析师以及供应商都会提及的“大数据”方面的问题，也就是说超大规模的潜在数据将需要被处理、储存并转移至各类“物”中，抑或由其转移而出。这体现的是一类分析方面的问题，尤其是关于M2M设备所生成的大量数据间的重要的组合方式，或者是关于这些数据的储存地点。“大数据”是一堆无限庞大的数据，而且从本质上，它们无时不刻地都在增量，让现有的科技黔驴技穷。从前因特网时代延续而来的独立储存系统根本无法在物理或者逻辑层面上满足这类储存需求，这些储存系统很快被拖垮。因此，云储存应运而生。但事实上，这仅仅是将问题踢给一群服务提供商，尔后还会产生各种新的问题。这些服务提供商需要达到怎样的标准才能满足数据的物理以及逻辑储存，并且在今后得以迁移至他处？他们又是是否能够符合规章制度以及隐私标准——然而这些制度或标准对于不同的国家，贸易体甚至行业通常会大相径庭。而“云服务”同样也带来一系列的安全问题，例如连接安全性将的验证、登入方式，以及怎样防止可能发生的故障。如果上述关于大数据的基本问题无法得到解决，物联网看上去就仿佛是一个“焦虑的因特网”，只要小小的故障就能导致巨大的后果。只有以确切的方法保护M2M系统不受这一连锁反应的危害，才不会减缓物联网在下一个十年中的推广。 英特尔智能系统框架诸如英特尔之类的公司辩称，唯一的生存之道应该是采用将一系列技术交织相联并以此为基石，而不是将那些技术分散并逐个建立。为此，智能系统框架（Intelligent Systems Framework,ISF）提供了多种解决方案，包括打造企业商品处理器，对所有装置初始状态的可管理性进行考量，以及确保这类基础设施将在（固定、无线或近场无线电式的）异构网路中运行。然而，该框架最具吸引力的地方还是它嵌入式安全的理念。企业迫切需要嵌入式安全，这并非是危言耸听，2010年Stuxnet病毒对工业控制技术方面的攻击就足以证明。系统此前从不被认为具有安全隐患的原因竟然是人们懒得对它们下手。但是，如果工业控制系统能够得到保护，是否充斥于物联网中的其他独立系统也能如此呢？解决上述问题的办法，就是将软件访问上一层级内容时所需的必要电路进行嵌入式处理，而非使用静态的手段对芯片加以保护。这就使得“可信化平台模组”应运而生。它可以对加密空间提供保护，使之能够储存“认证令牌“一类的数据，或者嵌入特定程序，让恶意软件无法对系统造成直接破坏。与软件服务套件一起嵌入的安全体系将为物联网的发展增添重要可能。同时，英特尔还是许多主动性解决方案的发起者。例如，由英特尔发起的“开放数据中心联盟”就旨在通过一系列大型企业及部分技术服务公司之间的合作，共同制定标准，将ISF的技术方案紧密衔接。规章和承诺数据保护开始慢慢变为国家级的或者超国家级（supra-national）政府或机构的重要功能之一。种种迹象表明，解决这些问题需要耗费本十年剩下的时间，甚至更长，并进而转变为一个全球化的体系。当越来越多的来自对象或“物”的数据在单个用户周围流动，个人隐私将显得愈发重要。这是由大数据引发的问题，也是各类组织在处理大数据时所要面对的。迄今为止，收集到的个人的数据还十分固定，例如姓名、住址以及社保账号等。但这些数据被交易的情况越来越多，因为它们与系统相联，能够推测并识别出何人在何时与何人做何事。不过现在讨论隐私问题可能并没有实际意义。因为大多数上传的数据是分散在不同的数据库间的，它们很快就会被删除。然而在大数据的经济原则“驱动”下，这些数据碎片最终会被整合，因此如何监管私人数据将是政治性的问题。人们常常假设，物联网将由自由市场以充满竞争却亦十分融洽的方式建立，看来它的雏形将通过政府、约定、或协议条款形成。政府也一定会从大数据中捞到好处，的确，最具争议的方面是各国寻求挖掘关于子民生活习惯和生活圈数据的方式。因此，大数据的未来也极具争议。立法规模多大才可能影响商业？欧盟的《数据保护指令》便是一个很好的例子。当下，该指令主要关注了一些十分重要的子议题，以此改进违反数据隐私的通知。这些跨国章程将以类似的限定方式对物联网上收集到的或者泄露的数据加以制约，成为具有实际意义的标准。此外，部分组织也将能知悉，当特殊利益集团或个人想要考验法律的底线时，法院对此的忍耐限度究竟有多大。公司必须准备好应对复杂多变的情况，比如说要允许个人用户以某种方式选择退出，而该方式可能体现的是数据过剩时代的主要挑战。结论总之，尚未有简单的安全解决方案来应对上述问题。组成物联网的所有对象将会含有嵌入式安全系统。人们将使用实时分析处理对象产生的数据，从以自动化的方式对其进行管理。这种管理将是无人干预的，除非某些阈限被攻破。政府将会同时寻求数据接入以及引入“杀毒开关”，这能减少设备因经济或政治利益而受到的潜在攻击。不管企业现在是否涉及这一事实，物联网时代总会以这样或那样的形式来临。忽略物联网会改变组织以及他们所服务的顾客和市民，将是巨大的错误。同样，假设物联网会以互联网曾经的方式发展也是愚蠢的。在崭新的世界，政府、顾客以及市民都将受到积极的影响。 更多
