智能座舱体验还有多大的创新空间?

智能座舱体验还有多大的创新空间?

撰文 / 吴 静

编辑 / 黄大路

设计 / 琚 佳

电动车发展到今天,在过去两三年,智能座舱在大的结构上并没有太多令人惊喜的变化。

主流的屏幕方案已经趋于收敛,越来越多的车辆转向横置,标准比例的中控。并在这个基础上设计各种形变,比如两块并列的屏幕、向日葵屏、滑移屏等。在以屏幕为中心的交互方案被淘汰前,这种形式是否会是屏幕交互方案的终局?

从去年开始,大模型上车的案例已经越来越多,它给我们的智能座舱体验带来了短暂的惊喜,但冷静下来会发现,其创造的价值依然有限,下一阶段大模型如何为智能座舱加分?

座舱作为第三空间,在过去几年里创造了很多新的使用场景,最初虽然听起来很不靠谱,比如车上K歌,但放入市场却非常有效,至少很有话题。最近我们看到沿着这种趋势,很多座舱的可变性越来越强,座舱作为第三空间究竟应该为用户创造哪些价值?

中国新能源智能网联汽车产品演化趋势,可以大致总结为上一阶段的创新探索已经趋于收敛。围绕电驱化和智能化的创新活动最终落脚点主要在驾驶操作界面的变化、人机交互方式的变化、远程车控功能和操作逻辑的变化、性能体验的变化以及第三空间设计的变化等方面,各家车企采取的方案越来越趋同。

6月15日下午,在第十六届中国汽车蓝皮书论坛上,就“智能座舱体验是否已经停滞演进?”这一话题,在SoCar产品战略咨询创始人、CEO张晓亮的主持下,同济大学汽车与设计学院双聘教授、人车关系实验室创始人马钧,江苏泽景汽车电子股份有限公司董事长张涛,上海龙创汽车设计股份有限公司首席技术官、智能网联研究院院长黄少堂,未来黑科技创始人兼CEO徐俊峰,中科创达联合创始人、执行总裁耿增强就上述三个问题进行了深入探讨。

SoCar产品战略咨询创始人、CEO张晓亮认为,今天大模型之所以没有创造特别真实的价值,可能大家都还是在软件里面找资源,车上面能用大模型去调配资源可能还是不够的。比如说很多东西是不需要大模型控制的,车上原本的这些控制单元,调座椅、调空调这些没有大模型也是一样的,所以如果增加大模型,它创造价值的点在哪里?这个可能以今天的车机架构是不是还看到的东西不是很多?

同济大学汽车与设计学院双聘教授、人车关系实验室创始人马钧表示,汽车是作为空间载体的解决方案,可能最后还会跟低空结合在一起,包括短中长期的交通模式,所以要有立体考虑。至于个人所谓的空间本身,人在不同的文化维度会有不同需求,就像现在德国人不能理解为什么车里要有第三空间,回家不能睡觉吗?要让客户自己定义,我们千万不要去设定,我们设定出来的东西只是我们觉得成功。

江苏泽景汽车电子股份有限公司董事长张涛表示,HUD的诞生本身就是为了替代屏,对我来讲,HUD多用一点,屏少用一点,这个模式更好一点。当然这个不光是开玩笑,任何一个产品的发展趋势都是先做体验,做完体验固定到一定大家觉得体验差不多了就要降低成本,一般都是这样的规律。到现在这个阶段,客户也体验过了,后来发现这个东西长期来看不一定那么有价值,所以大家会考虑花这些钱到底值不值得,这个时候行业也开始思考我们怎样把一些不必要的东西减掉。个人认为,未来的技术实践里可能会有一些包括屏方面还会做一些减法或者给大家更个性化的选择。

上海龙创汽车设计股份有限公司首席技术官、智能网联研究院院长黄少堂认为,实现高级别的自动驾驶甚至无人驾驶可能还需要一段时间,大模型、新的算力芯片肯定会极大地推动,历史上从来没有一个企业像NVIDIA这样从1万亿直接到3万亿。投资者没有一个是笨的,世界上没有蠢人,大家都看到了技术无限的引导力,说明可能会发生,只是时间长短的问题。要是实现无人驾驶,HMI和人机交互技术不会突然发生,也不会一夜之间。要是智能驾驶能够完全实现,HMI和人机交互就会有新的形态、新的模式、新的方式呈现出来,甚至比智能驾驶走的还要快、还要迅速,因为不用开车了,但不意味着开车的时候不能看电影、不能玩抖音快手,所以需求或者其它体验就会与时俱进地跟着一起共同推进。因为当一个新技术来的时候不会是一个模态,而是多模态全面进取。

未来黑科技创始人兼CEO徐俊峰表示,车载场景里做事情肯定是分阶段来,有多少能力就办多少事。现在手机的算力也是有限的,真正想要做一些离线模型的话,做真的千亿参数级别的大模型是有难度的。在车载场景里面,我们可以先解决一些更聪明的、更人性化的交互,比如说现在苹果把AI叫成Apple Intelligence,它的Siri会变得更聪明。其实车里面的算力,现在有一些车里面已经有4颗Orin了,有好多车是双Orin,有没有可能做成类似于HiPhi Y的形式,英伟达的算力也可以做一些动态的分配。或者说做一些小的,更少参数的一个大模型,或者是做一些离线的部署。如果商业模式要闭环的话,可以先从更聪明的AI交互做起。

中科创达联合创始人、执行总裁耿增强表示,从目前的角度来看是中控屏和副驾屏是趋同的,相对开始标准化。大家可能表面上觉得好像创新减少了,但其实我觉得这种挺好的,因为它带来一个非常大的好处,就是软件的生态可以更繁荣了。因为咱们以前都说车的智能化已经做到很大程度了等等,但是你打开每一个车的IVI会发现里面的应用很少,没有哪个人的应用商店内容很丰富的,这是一个非常大的问题。它反映了一个思路上的问题,就是之前很多车厂在设计中控屏、副驾屏的时候,他总想着应用生态来适配我,他没有想着自己要去适配应用生态,这个思路是不对的。其实就大部分车厂的那点量而言,根本不足以驱动一个应用生态,他自己是不可能成为一个生态的。现在各家搞得相互都不兼容,使得整个车表面的智能化似乎做到一定地步了,但是整个生态离手机,离PC都差得太远了。

以下为本次尖峰辩论实录,此处有删节。

以屏幕为主的交互载体还能突破吗?

SoCar产品战略咨询创始人、CEO张晓亮: 很荣幸和各位一起探讨今天的命题,当然这个终局或者停滞演进应该是短期的。我们今天可以灵活一些,拿出几个不同维度的话题大家自由探讨。各位都是这个行业里的资深人士,日常会有很多非常好的洞察和思考。电动车走到今天,我们可以看到智能座舱在大的结构上,在过去两三年并没有太多令人惊喜的变化,可能还有一些东西待会儿我们也会提到,比如大模型上车,它可能会给我们一个短暂的惊喜,但当我们冷静下来会发现,大模型上车短期创造的价值可能还是不足。

前面提到座舱大的基础布局,从我个人观察的角度来说,过去三到五年整个围绕以屏幕为中心的交互,包括大家提到的HUD,HUD替代仪表也是过去几年一直在发生的事情,以屏幕为中心的交互布局就我的观察来看已经越来越趋同化或者收敛,至少短期是这样。最后大家基本上趋同到以中控作为恒制的标准比例尺寸屏幕,可能会有一些形变,比如增加副驾屏,比如在后排增加一些其它形式的屏幕,形成一定程度上的联动,仪表肯定是越来越小,或者干脆被HUD取代,这是我们看到的现象。

车企也有自己的考量,比如考虑到生态软件的适配,减少探索成本,包括大家观察竞争对手的车,对于沉淀下来的用户反馈,最后发现刚才讲到的方案用户反馈都普遍比较好。至于之前尝试的很多其它方案,最后得到的反馈不一定好或者高级感也没有做出来。在我理解来说,大家设计比较古怪或者比较有创意的形状的屏幕更多的是想体现高级感,体现对座舱独特的理解,但目前看来大部分都失败了。

针对这些现象展开的话,大家是否认为短期以屏幕为主的交互载体这一代产品已经进入终局的形式,有没有进一步突破的可能性?或者这种可能性会在哪些维度展开?

同济大学汽车与设计学院双聘教授、人车关系实验室创始人马钧: 我个人的观点比较极端,我本身眼睛不好,我跟很多同事交流,我说现在为了我们这批中老年人造车的企业不是特别多,这个我非常遗憾,因为我看不清楚,我们在实验室做过大量实验,最后证明纯大屏的设计无论是次任务还是主任务会引起大量的负荷,整车厂全部是制造的,但它没有办法,为了成本,为了符合年轻人的消费它不得不这样做。

所以我的观点,第一个,目前哪怕是同质化,还不得不这样做,都知道不好。我们能够眼见到的将来在哪里?我个人对AI很期待,是不是可以真的把次任务、主任务、多频率和少频率的交互进行区分?驾驶的过程中做主屏的交互没有太多意义,完全可以通过AR-HUD、HUD、P-HUD等这样的交互,还有语音多模态交互来取代它的一些功能。主屏会存在吗?一定会,像特斯拉 都在讨论,N年前,特斯拉是把地图作为用户的主界面作为颠覆式创新的第一个思考,他们也在讨论,他们都已经不是在这样想。所以答案是应该差不多已经到了瓶颈,我们可以改变了。

张晓亮: 还是回到今天的主题,应该是从HMI到HAI的迁移,但如果还是在HMI阶段,可能现在就已经是接近终局的布局了。

江苏泽景汽车电子股份有限公司董事长张涛: HUD的诞生本身就是为了替代屏,对我来讲,HUD多用一点,屏少用一点,这个模式更好一点。当然这个不光是开玩笑,任何一个产品的发展趋势都是先做体验,做完体验固定到一定大家觉得体验差不多了就要降低成本,一般都是这样的规律。汽车行业前两年市场强调所有东西要有创新,要有不一样的东西,哪怕做很低端的车也要创新,这就是体验探索的阶段。

这两年大家明显在打价格战,一方面是竞争太激烈,第二是个人认为它也到了这个阶段,到这个阶段各种各样的体验比较多,所以也会有一些选择和偏好。以前我们跟客户讲这个东西实用价值不高,人家说这个东西客户感觉很新鲜,可以帮我卖车,在这个阶段可能就是贵还得上。到现在这个阶段之后,客户也体验过了,后来发现这个东西长期来看不一定那么有价值,所以大家会考虑花这些钱到底值不值得,这个时候行业也开始思考我们怎样把一些不必要的东西减掉。个人认为,未来的技术实践里可能会有一些包括屏方面还会做一些减法或者给大家更个性化的选择。

张晓亮: 您认为HUD能够承担哪些比今天更多的任务?

张涛: 最主要是人机共驾阶段。举两个例子,不知道有多少人用过辅助驾驶功能?你们第一次用辅助驾驶功能是什么心情?非常紧张吗?我第一次开,后背都是汗,但是未来上选装的价值,客户的反馈就是那个时候提升的,我这个时候才发现HUD有很高的价值,我可以知道这个车想干什么,第二我可以知道现在到底是它在开,还是我在开,我低头看仪表的时候,根本就不敢低头看。

第二个例子是最近我在假期开长途,端午节非常堵,旁边一条道大概有500-800米的堵车道,但我就一直往前开,我太太问你一会儿怎么插进去?人家排这么长,插进去很不好意思。我说不用担心,不用插进去,我说旁边有两条转弯道,但他们只排了一条队,一定有一个地方我可以进去,而且不插队进去的。果然,开到前面就进去了。她就问我怎么看到这些信息,是不是从HUD看到的?我说对的,HUD上面有车道显示。如果要真的是在中控屏上,它也有这样的显示,但在那个时候开车碰到这个你会不会低头去看主控屏?这就充分体现出HUD在抬头看的时候是非常好的体验。

张晓亮: 两个非常实用的场景。俊峰也是做HUD的,刚好我们延续一下这个话题。俊峰,从你的角度去看刚才的话题,短期来看,如果还是停留在马老师概念当中HMI的阶段,现在的座舱布局是不是已经是接近最优解或者接近终局的状态?

未来黑科技创始人兼CEO徐俊峰: 短期我觉得五年就算挺短了,但我们的观念不太一样,我觉得三年五年都会有非常大的变化,我会从时间和空间的维度去讲。

先讲空间维度,当下,我认为驾驶员的交互可能更重要一些,因为副驾驶和后排的话,不同的长宽比例,车型大小,它比较多样化。我们如果忽略后排和副驾,只是讨论主驾的话,最近两三年或者通过过去七八年的摸索,创新确实应该是在HUD上面。

我们去年给客户提了一个建议,就是要在车上加上数字后视镜E-Mirror,CMS,他们今年就推进去了。这里其实有非常深刻的逻辑。比如开车的时候,可以看到对面来个车,远处有个车,高速有个牌子,这是我们开车正常要看的正前方的视野。假设虚线画个圈,那个地方其实是最影响驾驶安全的,因为车一会儿就开过去了。这个区域我们要关注,余光扫就可以。但是我们开车的时候,需要关注四个东西:仪表、中控、外后视镜和内后视镜,可能是五个,外后视镜有两个,这些是车厂要求我们看的,仪表、中控屏幕、后视镜必须要开这个东西,要不然开车不安全,这里面矛盾就来了。

汽车智能化花了5000块钱配了域控制器,又花了很多钱配了智驾的域控制器,又花了5000块钱配了三星OLED屏幕,主副驾配了一个,后排又配了一个,你看不看?你要看它,看它一眼,前面有个东西就撞了。但要不看,又花了那么多钱,一台车好不容易省了30、50块钱,然后智能化这一万两万的往上加,智能化做了干嘛?越智能就越要看,越看越危险。因为我在看左边、右边、下边的时候,我的眼睛焦点和余光都已经不能覆盖这片区域了。

我在2015年创业的时候写了一个PPT,为什么要把仪表和中控屏搬到前面,把仪表干掉?

这两年又有一个问题,如果仪表和中控屏幕是最干扰我们的,我老要看它,那后视镜呢?并线要不要看?要看一眼吧?你看它一眼,你关不关注?所以外后视镜也加进去,所以接下来会看到今年、明年、后年会有大量的HUD带外后视镜功能,但是电子后视镜又对HUD提出新的挑战。

所以我们要讲第一性原理,为什么要干这个事情?底层交互逻辑是什么?刚刚马老师讲从实用、能用来看,先解决能用的问题,先解决生与死的问题。智能化很好,想要高频智能的交互,一定要对自己负责任。

把HUD做得特别好的一款产品,类似智能手机里的黑莓,虽然没什么用处,没什么丰富的功能,但至少凑合能用。过去十年汽车行业喊的所有口号我都不太认可,唯独AI定义汽车,我自己是发自内心的认可。

简单升个级,语音交互就不一样了。HUD最大的问题就是输入,HUD只能输出,它是跟我们眼睛交互,我们还得有Input,要么在方向盘,但不能这样,只要是触控输入就得低头看,所以语音交互很好。语言大模型、文字大模型,聊天机器人它天然擅长干这个,所以语音简单升个级,会用得越来越顺畅,包括刚才讲到的辅助驾驶、导航、地图、路口放大图、电子后视镜,这些会变成标配,你再也不用看刚才那几个东西了,一块HUD屏幕全解决。

接下来,我猜测只要是理念比较先进的头部客户,一定会把HUD放到第一位,一定会把大量的交互挪到前面,因为这样比较安全。

再往后看五年又不一样。我刚才讲的东西大家觉得天马行空,觉得很遥远。我可以说一年之内这个车就可以量产,我们的项目就会量产。增强现实和人工智能结合,出来的信息就是你要的信息,属于上帝视角,你不知道它会出现什么,但出现的东西刚好特别合你的心意。

我认为三年之内AI进车的威力就会被看到,五年之内又不一样,所以我认为短期的变化会很快。

张晓亮: 我理解刚刚讲的把不同的Mirror图像放在HUD上面,实际上更像在WHUD上做这些成像可能是更恰当的,显示清晰度面积够大,效果比屏幕在纯视觉交互上更加安全可靠。如果是需要交互的功能就需要引入多模态,再长期的话,像五年这个时间节点就要靠AI加增强现实的显示来提升。

徐俊峰: 三年之内HUD+AI多模态,五年之内HUD+增强现实+AI多模态,大概是这样的逻辑。

张晓亮: 我也分享一个我个人的经历,这些年我也喜欢试驾各种车,最近几年唯一一次原本想试驾3公里,1公里我就下车了,就是因为电子外后视镜,我完全不会在马路上并线。它的问题就在于用屏幕显示,尤其是我向右并线的时候需要看后视镜的镜子和余光扫前方,但安装的方式和眼球对焦的方式是不符合我的所谓第一性原理或者交互直觉。

徐俊峰: 这个问题我们内部深刻地讨论过,很简单,接下来的三四年内要想上电子后视镜,最好是保留光学后视镜,然后在HUD上加电子后视镜功能,如果这个合理,大家慢慢地就习惯了,要是不合理的话可以看光学后视镜,对车厂也没有危险,又不用增加成本,体验又好。我现在天天在开带电子后视镜HUD的车,刚开始不习惯,开几次开多了,一打并线的时候它就会出来,就习惯了,要慢慢地教育消费者,润物细无声。

张晓亮: 黄总,从您的观察角度,您觉得刚才我们讲的屏幕的布局在短期两三年的时间里或这一代车上面,它是不是一个最优解?

上海龙创汽车设计股份有限公司首席技术官、智能网联研究院院长黄少堂: 我绝大部分的经历都是车厂,但中国最早的安卓车机也是我领着人开发的。本来世界上没有安卓车机,安卓是满足车规的,这是给定现实,但是它的生态、内容使它的屏幕展示非常的丰富,所以才有后面的屏幕从横屏、竖屏到全屏。观察整个过程,特斯拉一直也是这个屏,它也没有多绚丽的色彩,为什么在市场上这么多年并没有消停下去?有些事情我们一定要意识到,既然是汽车的HMI,不要只看到HUD这个屏,这是整个汽车生态的一个环节,你只是实现汽车人的一个代表。就像服饰、化妆品和鞋,只代表外在,内涵的美是个人的气质、修养、文化,是多少年培养出来塑造你的个性,通过你的IVI去展示给用户交互,不要只注重外表的格式和形态,陷入无形的卷中,谁更好,谁更漂亮,任何人都有审美疲劳。本来只是展示你的内容内在,通过绚丽的打扮和外表让别人愿意接近你,愿意跟你沟通,怎么留住这个人是你的本事和修养。

内在是什么?智能驾驶、智能底盘、智能动力,智能这个过程撇开全不讲,人机交互脱离车的基本属性,你做得过手机行业吗?所有的芯片和消费电子能够共用,极大地降低成本,所以除了动感交互,别忘记展示的是什么,展示的东西是否可靠。大家都觉得外在审美已经到了极限,因为这是比较容易达到的,大车型市场没有哪个接近我们的一半,但代表他们的功能、属性和价值就比我们差吗?未必。

大家都说芯片的摩尔定律到7纳米的时候彻底被颠覆,每18个月性能增加1倍,成本降低1倍,都以为都完了。摩尔定律出来,直到芯片整个智能化可能停滞了,就在这个时候,因为拿出来了并行4纳米,而且翻了几倍,不是1倍,是4倍。功耗降低了多少?不到20%,这就是一个颠覆性的突破。

围绕这个颠覆性的突破,别忘了今天所有能做HMI智能驾驶,我早先已经做了20多年,我们今天做的叫ADAS,我20年前在国外就在做。为什么没有取得长足的进步?没有芯片、没有算力,一个芯片,一个雷达系统就2000美金。今天在这种给定大模型,给定运算能力,大成本下降的时候,从HMI这个交互体验全部基于语音的时候,你整个基于底层的运算模型、算力模型、硬件设计重新有一个颠覆。

如果我们的汽车智能化只讲空调,只讲天气好美我要看星星,还是停留在N多年前。影响汽车开发周期最长的是什么?底盘,路面识别,沙石路面,碎石路面,冰雪,对开对接路面,基于这些路面在今天这个情况下,两个冬天,三个冬天直接导致你停止两三年发展。

如果我们按这个计算底盘的模型计算,在新的模型下,预先进行道路的识别,智能转向为什么到今天线控转向很难实现,线控制动比较容易,基本上都在做,为什么?因为方向盘转向跟道路是硬连接,当你开车看到坑洼不迭路面的时候,方向盘会抖动,这个时候虽然你不舒适,但是让你放心,你知道路面是这样的,跟你的希望值一样,你驾驶安心。完全线控转向以后,你人跟路面是脱离的,感受不到,永远是没有平滑,让你不踏实。

所以为了模拟道路对方向的反馈,基本上很多跨国公司研究转向系统研究了20年,基本上都很难解决。今天有了大模型,今天路面的识别、图像的识别、参数的识别,反馈到整个曲线到转向上面,实现智能化更好用,更优越,我就讲围绕两个维度,一个是被展示内容本身的那种气质,就像人的修养一样,经过读十年基础教育,有大学博士,培养你的气质,你的外表HMI显示就像你的气质,和你的修饰,你的容貌有机结合。那些在我们今天看来是凝固点,也许是新的一个飞跃的开始,我相信不用三五年会有一个不小的变化。

张晓亮: 我不知道这样理解对不对,在您看来,刚才第一个命题本身它不是一个问题,因为屏幕怎么装只不过说是为了更好地去呈现车内在的这些属性、这些能力,但是今天的很多用户在买车的时候,包括他用车的时候往往很多人很难对下车体的这些能力有非常清晰的感知,然后很难成为这个车的卖点,那这个怎么去呈现?

黄少堂: 这个不是因为很难感知,是我们对汽车的理解在一个浮动比较短的年代。我们更注意它的外表,非常迫切地把手机的内容直接搬过来。实际上也没有哪里像我们这样更拥抱科技,实际拥抱的是很多手机,像高通意外的做手机的芯片直接切入做汽车芯片的,为什么?因为我们的宣传也好,新势力也好,就是做表面比较炫酷的,真正的底盘没有多少去挖掘,也没有多少去引导。

有这些大屏难道真的是为了它的使用价值?我一个做HMI总监的朋友,他的父亲买了一辆奔驰 ,非常炫酷,想要跟他的女婿讲买奔驰,你看这个大屏。他说我老爸没有一次用过,也从来没有看过,也不知道怎么用。但是他一直炫耀,他买这个奔驰以前上一届的没有,这一届的有,有它代表科技和时尚,用不用未必真的是,你自己回去检查一下,跟你家的电视一样,这么多的开关你会用几个,用到了几个。车机屏上这么多的切换内容,别人需要有,并不代表他觉得它有价值。因为我付了同样的钱,少一样东西,我被你摧残了。

张晓亮: 当然这可能也是我们的一个共同命题,因为本身智能座舱的屏幕是可见性更强的,所以大家在这里先卷起来,卷到一定程度以后,至少在当下有点趋同了,然后大家开始卷其他维度的参数,比如动力性或者最近的能耗等这些东西,也是找到一种数据的卷法。但是底盘的能力大家很难把它数据化,很难数据化就不太会宣传,所以在这个地方都是留给我们的命题,但是它确实是一个长期的社会价值。耿总半天没说话了,您针对刚才我们第一个问题,还是座舱这个短期是不是最优解您是什么观点?

中科创达联合创始人、执行总裁耿增强: 我们是软件厂商,不是硬件专家,所以我想从软件角度补充一个刚才谈得少的一个角度。从目前的角度来看是中控屏和副驾屏是趋同的,相对开始标准化。大家可能表面上觉得好像创新减少了,但其实我觉得这种挺好的,因为它带来一个非常大的好处,就是软件的生态可以更繁荣了。因为咱们以前都说车的智能化已经做到很大程度了等等,但是你打开每一个车的IVI会发现里面的应用很少,没有哪个人的应用商店内容很丰富的,这是一个非常大的问题。

它反映了一个思路上的问题,就是之前很多车厂在设计中控屏、副驾屏的时候,他总想着应用生态来适配我,他没有想着自己要去适配应用生态,这个思路是不对的。其实就大部分车厂的那点量而言,根本不足以驱动一个应用生态,他自己是不可能成为一个生态的。现在各家搞得相互都不兼容,使得整个车表面的智能化似乎做到一定地步了,但是整个生态离手机,离PC都差得太远了。所以事实上他在设计这件事情的一开始,他要想到他得去适配应用生态,而别指望别人适配他,他的这个量,离消费电子的量差得实在是太远了,无论多大的品牌,其实那个量都是不够的。

所以我觉得小米雷军总讲的那个观点很对,就是屏幕尺寸的比例尽量去跟pad的比例相同或者接近,使得整个的生态非常自然地能够适配上去,这样你一开始就能让所有的应用生态,你只要希望它上车的,都能用最小的手机能放上去,这一点其实是至关重要的,否则我光有个屏幕我干什么用呢?应用生态才是消费者最终需要的,我就想补充这部分内容。

大模型上车创造了什么价值?

张晓亮: 您确实是从生态这个角度解释屏幕的形式,这确实是非常重要的环节,因为本身来说大家探索成本会下降,适配成本会下降,整个可应用的软件就会增加很多倍,这个确实就是驱动今天屏幕走向标准尺寸最核心的原因,我也持同样的观点。

我们进入第二个话题,这次从耿总开始倒回来。从去年下半年我们看到大屏幕开始陆陆续续上车,上车开始确实给了我们很多惊喜,但是就像最开始开场的时候说的,可能几天之后感觉这个惊喜也没那么强,至少在目前来说我个人的感觉是这样的。马老师今天的演讲里讲了,这我也很认同,AI确实给了车一个灵魂,但是这个灵魂怎么才能让用户真正感受到它是一个长期存在的,而且可能不一定是在一台车上,如果不换品牌,它可能一直是同一个灵魂,即便我换了一个新的躯壳它还在。这个对于我们以后整个产品思考来说,大模型今天大家都没有绕开这个关键词,从在座的各位来判断,我觉得车企毕竟还是更注重当下的工作,那么今天我们针对大模型上车的现状大家觉得哪些东西方向并不一定是有效的,或者它没有创造真价值,但是如果当下就能创造真价值的话,今天就能开展的工作会从哪些维度去破局更合理?耿总您有哪些观点。

耿增强: 首先大模型毫无疑问它会很大程度上去颠覆目前的座舱体验,我觉得它是今后竞争的一大重点,这是毫无疑问的。第二,今天消费者之所以感受它带来的这种体验变化很少,或者说大家体验性也不好,首先是因为量产车里面座舱的整个算力都是几年前的芯片,那时候整个大模型还没有到今天这个地步,所以今天车里面的AI算力是不足以支撑端侧的大模型的一个合适的智力水平,都是完全依靠云端。这个时候,你的体验首先在时效的反应上面,还有数据隐私等等方面都会不如人意。你只要反应一慢,消费者的耐心方面,或者自然对话方面的体验都会大打折扣,这个其实是需要端+云的混合AI来实现。

但是支撑端侧的,比如你至少应该做到7B、10B这样的一个规模,那这样的一个算力芯片今天是有的,但是它要到明年才能够真正走到量产车里面去,它还正在研发的最后一个阶段,还没有到量产车,所以今天在量产车上难以体验到这种,那你把体验做好就是需要端侧也有大模型,云侧也有,两者做一个非常合理的搭配,我觉得是必须要等这个时间的。

第二点就是现在Killer APP还没有真正出现,大家做的内容也都比较趋同,说明书,给儿童讲故事,文声图等等这些。但是真正的Killer APP按道理说它不是从车里面,咱先不说自动驾驶,就座舱来说。真正的Killer APP不会先从车里出现,它肯定是从手机这些迭代速度最快,场景最多,离人最近的这样的设备里面,一定是从它里面先出现的,然后从手机和PC出现,然后再到车,它是这样的一个顺序。

张晓亮: 这点我有很类似的感觉。在我看来,今天大模型之所以没有创造特别真实的价值,可能大家都还是在软件里面找资源,车上面能用大模型去调配资源可能还是不够的。比如说很多东西是不需要大模型控制的,车上原本的这些控制单元,调座椅、调空调这些没有大模型也是一样的,所以如果增加大模型,它创造价值的点在哪里?这个可能以今天的车机架构是不是还看到的东西不是很多?

耿增强: 这个我觉得还是有价值的,首先它的自然语言交互方面就会提升很多。

张晓亮: 语音助手确实会有很多提升。

耿增强: 对,我觉得这部分对消费者体验已经是很大的一个变化。因为我觉得大模型最核心的一个意义是要像人和人的交互,这种交互的变化是革命性的,最终会把今天的传统体验颠覆掉。大家可能忘掉为什么原来我还要用鼠标,用这种界面来使用计算机,自己都是这种自然语言,这个是根本性的一个变化,这是有意义的。

张晓亮: 对,交互感受变化了,然后创造了情绪价值。

耿增强: 对,这是非常有意义的一件事情。

徐俊峰: 短期我一直在琢磨这个事,我在想,车载场景里做事情肯定是分阶段来,有多少能力就办多少事。刚才耿总讲的Killer APP的事情确实是,现在手机的算力也是有限的,真正想要做一些离线模型的话,做真的千亿参数级别的大模型其实是有难度的。在车载场景里面,我们可以先解决一些更聪明的、更人性化的交互,比如说现在苹果把AI叫成Apple Intelligence,它的Siri会变得更聪明。

其实车里面的算力,现在有一些车里面已经有4颗Orin了,有好多车是双Orin,我在想有没有可能做成类似于HiPhi Y的形式,英伟达的算力也可以做一些动态的分配。或者说做一些小的,更少参数的一个大模型,或者是做一些离线的部署。

如果商业模式要闭环的话,我觉得可以先从更聪明的AI交互做起,完了以后像耿总说的可能过个几年,它的算力升级了以后再看怎么做,再看移动端的Killer APP有没有出现,再去想怎么去摸索,端侧有没有可能做一些东西,体验也是可以有很大提升的。

耿增强: 我稍微补一句,在明年的时候,端侧的车里面这种AI水平已经跟今天,就是前些天微软发布的AIPC那个算力完全是一样的,45tops,它已经能在端侧做很多事情了。

张晓亮: 您二位我感受到,其实还是从语音助手能力的优化,带来更多的情绪价值或者带来幽默感还是其他的维度让用户体验得到提升。黄总怎么看?

黄少堂: 我觉得车厂平台一般分为几个,一个是Incremental Change,就是基于目前产品平台化的迭代,肯定车厂同时在开发并行的基于AI芯片的智能架构,因为充分利用好,原来说目前大模型基于AI体验并没有什么特别的好效果。实际上我不知道这些车厂号称AI是不是真的AI,我们这里讲故事远远比实际做得要多,因为你在原来的芯片能力上,你怎么引用,在原来架构的软件平台上,你可以打补丁的做法能够做多少,你真正做了没有?

然后就像我们经常看一些车厂说我们有我们自己的操作系统,我简直就笑了。就像Android,你要知道苹果IOS开发一个系统多难,现在我们每个车厂基本上都有自己操作系统的,我也不知道这个是不是真正原创操作系统。

这个AI智能也一样,看你是真正的用还是打补丁的。现阶段,作为Incremental Change这个AI模型的,在语音泛化,现在语音关键词还得记住这个特定的表述方式方法以后,可以让语音交互更好。还有我们的壁纸,很多人希望把家属、星星壁纸套在上面,这可能比较简单也容易实现。

要实现颠覆性的作为一个窗口去展示AI的全功能,这是不断进化的。汽车行业本身短期内没有哪一家有这么大的能力和投入去做,基于各车厂的销售量和利润去支撑这样,可能是一个产业的融合。

第二个,目前AI芯片的价格,你想为什么Orin已经出来这么多年,有多少辆车真正搞懂Orin?特别是在我们卷成本,卷价格的情况下,有多少用得起?涉及到AI将来又是一个挑战。部署在云端就不像车端,车端是每一个车一个,云端是一个云可以服务很多辆车。基于这个云端数据的数据分析,记住新能源车的质量可靠性、安全性还是有改善空间的,那基于大模型,这些热管理,特别是热标定,对汽车开发的周期,汽车的标定,甚至关于动力和底盘,其实这些可以在云端一次性投入,然后搭建平台,对汽车还是有作为空间的。

张晓亮: 其实也就是说优先去满足比如交互的紧迫性,我理解应该是属于第二梯队的,这样的话就变成一种对实时性要求不高的,但是能够具备很好的普适性,其实更多还是在语音助手背后的生态服务内容。

黄少堂: 就像当时的智能驾驶一样,记得2013年刚出来的时候我也讲过有两种模式:传统车企的渐进式逼近模式,L1、L2到L3,跨越延展,从L4到L5,最后到L3汇合,更靠谱的是L1到L3,事实上没有几家从L5高举高打。故事只能讲这么久,AI智能就是逐步引导、逐步扩散,不是一夜之间的事情,但肯定比停滞不前好得多。

张涛: 因为我不是AI方面的专家,这个问题有点超纲,我觉得这可能是四个方面的原因导致的:第一是技术成熟度,因为大模型在实际应用中还不够成熟,模型的训练优化需要大量的数据和时间进行调校。第二是硬件限制,就像刚才讲的算力还不够,反应明显迟钝。第三是用户需求与模型功能不匹配,但大模型有很多功能,包括不同模型之间的功能各方面可能不太一样,是不是正好跟用户的需求匹配?最后是交互设计,即使功能强大,如果交互设计不合理也会影响用户体验。从这个点上来看,我觉得AI还是蛮有用的,最起码很多原来要是我自己回答的话不一定能够回答得这么全面,所以我觉得AI可能是有用的。

现在我们如果想让AI发挥作用,可能对大模型的短期期望值有点过高,长期肯定可以解决很多问题,但短期不要对它期望值这么高。首先听话能听明白的,我开过L7,L7上了的HUD是我们做的,理想L7 上了大模型以后,我和我太太聊天它老插嘴。这些基本的东西先它变得能实现基本功能,然后我们再谈更高层。讯飞有一次把星火大模型拉过来,我和马老师上去测试,测试的结果完全不一样,我说挺好,感觉挺神奇。马老师说不行,四个人坐在那里同时讲话,它分不清。我说马老师,不要说车机,我坐在那里,你们四个人跟我讲话,我第一反应是你们闭嘴,一个一个说。人都做不到的事情,不可能要求大模型做到,这是我们对大模型的预期方面。

去年7月我们专门去硅谷一趟,因为大模型很热,跟OpenAI、NVIDIA的人沟通交流,他们谈的也差不多。刚才我们谈到算力的成本到底够不够支撑,OpenAI的创始人跟我们一起交流,现在我们就是给市场上批量提供具备大学语言水平能力的助理,这个能干什么用你们就拿它干什么用,其它的不要想太多,还得一步一步来。最起码AI现在是创造不了知识的,他们的目标是五年内能够在单颗GPU上把大模型运行清楚,大幅度降低算力的消耗,这是他们给我的反馈,英伟达的人也是这样说的。这些其实都是渐进的变化,这些过程中,原来计算机算法替代了人的重复计算能力,已经产生了很大的应用,现在是替代了人的本能直觉反应,5秒钟能够做出反应的这部分能力,但人还有很多高级能力是现阶段大模型也解决不了的。就像马老师说话非常风趣幽默,我这种类型说话非常严谨,有时候有点无趣,你要是跟我们聊天想选哪一类?

张晓亮: 就是先设定模式。刚才您的观点说得很好,大模型原本被创造出来其实就等于拥有高等学历,具备很好的阅读速度和语言组织能力的助理,我们把它装到车上,沿着这个概念第一步能够实现的是虚拟个人助理,我把它放到车上而已。刚刚马老师现场给我们展示的无论在HMI时代或者HAI时代,手机和车机永远是竞争对手,拿手机调用了大模型。在您看来,如何能够让车企在这一轮与手机的竞争中,在大模型这个地方比手机做得更好用?

马钧: 我们在这方面还真的是有些思考,这也是我为什么今天要做这样PPT的演讲。如果把大模型作为一个新生物种思考,其实是有狭义和广义的定义。我先从广义的角度谈,因为今天的主题是想象,想象但不是想入非非。现在太多同事都局限于因为企业明天要看到效益,所以AI上大模型能不能赚钱?有没有商业闭环?我能干什么事儿?我想跟大家分享一句话,昨天我刚跟某个豪华品牌全球董事坐在一起,我问你们作为老外,怎么看中国那么多的车企?他们最大的优势和挑战在哪里?他们讲了一句话:中国品牌最大的问题不是产能,而是品牌力,尤其出海的时候的品牌力,我还是有这个感觉,我们在卷产品,我们卷东西,卷物质和产品本身,我们要跳出来这件事情,所以AI的广义定义就是能够助力我们的品牌走出去,因为短时间不可能把全世界各地的文化、用户、场景都搞明白。

张晓亮: 否则就变成拼多多九块九包邮了。

马钧: 我是非常抵触卷的,包括孩子的教育。我们怎么样每个人做自己,所以个性化是毕竟之路,我们要赚钱,这才是大模型真正带来的商业价值和闭环,这是从广义讲的。

刚刚有一张PPT,也是俊峰讲的,我帮他重复一下。这个以前讲的不是用户体验金字塔,讲的是Seductive Design,讲的是有灵魂、有魅力的设计闭环,对设计,对产品的顶层一定是想象力和毅力,你愉悦了不够,东西开得好那是应该的,东西安全也是应该的,最后要有愉悦、快乐,有了快乐就产生一些新的意义,所以那个单词翻译成Seductive,有诱惑力,有魅力的感觉。

大模型对我们现在来说是有可能帮助我们快速达成愉悦和有诱惑力的产品设计逻辑闭环,所以会有三个突破点,不可能什么都做。首先帮助企业减场景,现在告诉企业你做两三千个场景不一定全有用,又贵,我们怎么帮助减场景?AI有可能帮我们做减场景。第二,做个性化,千人千面,青菜萝卜,没有办法,个性化是AI能够帮助我们做到的。第三也是单模态到多模态,没有AI一定会做得不自然。我们现在做的是Programmed,我们做的是被执行的程序,我们这帮所谓的专家靠逻辑设计出来的,这不是用户要的。所以AI至少是有机会在这三个方面做些突破,只有做了这个突破,我们才能达到Happiness和Seductive,品牌也能上去,所以这个是必经之路,我们得干。

张晓亮: 如果要让AI具备比较好的人格个性和持久性,是不是要首先让它具备上下多轮对话的记忆能力?

马钧: 我们这个模型第一个叫Perception,要先有感知,我们现在在这方面做得还是有一些。

张晓亮: 都是单轮次的。

马钧: 对,包括多模态的模式,有了感知才能有Cognition,就是可溯源可记忆现在这方面还是没有做好,老老实实从零开始吧。

座舱作为第三空间应该创造哪些价值?

张晓亮: 最后一轮次问题。今天的话题是智能座舱专场,智能座舱原本其实是由于智能化以后让座舱的含义变丰富了。马老师刚逛讲之前我们创造了很多场景,尤其是把座舱做成第三空间的概念以后,对应的场景很多。今天我们发现好像最近两年趋势没有什么太多惊喜继续产生,如果我们再考虑长久一点的话,Robotaxi真的成功的话概率还是蛮高的,不管是人形机器人、车形机器人还是狗形机器人,车已经变成机器人的时候,第三空间的持久价值还是今天这种需要进一步扩展的话题吗?会不会成为汽车竞争焦点的核心赛道?

马钧: 很多车企确实很焦虑,到了L5时代,可能真的很快,工信部也已经出台了政策,太可怕了,相信在座的各位都很焦虑。这个问题很严肃,以前只是可以考虑,最近两年就会有替代发生。但这对我们来说又是一个新蓝海,现在6G诞生,低空经济一定会对汽车行业成为组合式的套餐。我们将来想的话要融入立体空间发展,不想也得融入。汽车是作为空间载体的解决方案,可能最后还会跟低空结合在一起,包括短中长期的交通模式,所以要有立体考虑。至于个人所谓的空间本身,人是在不同的文化维度会有不同需求,就像现在德国人不能理解为什么车里要有第三空间,回家不能睡觉吗?要让客户自己定义,我们千万不要去设定,我们设定出来的东西只是我们觉得成功。

张涛: 我对第三空间的认知有些变化,刚开始非常认同,中午突然发现想睡觉不用在办公室午休,到那里全部都能弄好,因为本身不是燃油车,在上面睡觉不用担心,确实是有空间感。过了这段时间,我又体会到马老师讲的车还是车,没有完全自动驾驶之前,车的本质属性还是交通工具,可以扩展一下移动场景,但没事总是在车里待着干嘛?不要说德国人,如果不去午睡,我也不可能在上面待着。之前我在特斯拉上面打了半个小时游戏,这个我就觉得很有价值。第三空间是一个关键点,要看能不能完全实现自动驾驶,在此之前会有一个基本场景的延伸。可能会有一些低频场景还不错,但我赞同马老师的想法,如果家里有需求就买点这样的车,大部分人是通勤用,顶多中午睡个午觉,不需要太多的空间属性,所以还是交给客户选择。

张晓亮: 发展到现在的阶段,自动驾驶是一个关键节点,过了自动驾驶以后,第三空间的设计未必是汽车专业的问题。

张涛: 完全自动驾驶现在看来还是一个远景。

黄少堂: 实现高级别的自动驾驶甚至无人驾驶可能还需要一段时间,大模型、新的算力芯片肯定会极大地推动,历史上从来没有一个企业像NVIDIA这样从1万亿直接到3万亿。投资者没有一个是笨的,世界上没有蠢人,大家都看到了技术无限的引导力,说明可能会发生,只是时间长短的问题。要是实现无人驾驶,HMI和人机交互技术不会突然发生,也不会一夜之间。要是智能驾驶能够完全实现,HMI和人机交互就会有新的形态、新的模式、新的方式呈现出来,甚至比智能驾驶走的还要快、还要迅速,因为不用开车了,但不意味着开车的时候不能看电影、不能玩抖音快手,所以需求或者其它体验就会与时俱进地跟着一起共同推进。因为当一个新技术来的时候不会是一个模态,而是多模态全面进取。相信在这种趋势的情况下,就像消费电子电脑一样,硬件是定义了软件的高度和复杂度,顶端被定义死了,就像地基一样,最多能盖三十楼,你选择盖三楼,已经被地基限制了,但我们的硬件平台和软件重构都会发生颠覆性的变化。

徐俊峰: 前几年说第三空间挺多的,最近也不怎么说了。因为我比较喜欢从奇怪的角度考虑问题,我觉得跟是不是自动驾驶没有太大关系。假设商务车的司机是个机器人,你在里面干什么?坐火车也不用你开,也挺宽敞的。这是两个意思,把车的形态做成商务专车,我就变成乘客了,又能怎么样?坐车的时候也没怎么样。如果真的怎么样也不是因为自动驾驶造成的,可能是因为元宇宙。假设自动驾驶给我们带来了更多的安全感,可以把车造得像高铁一样宽敞,我们可以在里面走来走去,又能怎么样?所以这个事情是可以作为思想实验验证,反倒是中午下去睡个觉才是真需求,或者露营的时候充个电。不能说将来这个汽车一定不会演变出一个全新的形态,但是它可能是跟其他的一个我们现在还不太清楚的科技做了交叉,也许是AI或者是一些新的技术。但是就现在这么看来,短期内的自动驾驶不一定会把汽车变成一个特别不一样的第三空间,我是这么想的。

张晓亮: 还是服务于出行为主。

耿增强: 我沿着徐总刚才说的,对于乘客来说自动驾驶是不是没有什么变化,但是对驾驶人员来说变化当然就很大了。另外,如果说车在AI技术进一步成熟之后,那它作为一个始终在陪伴你的一个机器人角度来看的话,它对你的很多信息掌握是非常多的,那这里面它能做的事情肯定还是会比今天多一些。比如说在健康方面,我觉得的确它很自然地就能获得很多的数据,你每天往那一坐就知道你体重的变化,你手往那一放就知道你体温的变化,我看到你知道你的疲劳程度等等,我每天的数据都在积累。那在这方面当然可以预测,可以提醒,可以作为一个很好的健康助手,在这方面其实它能发挥的价值空间比今天是会大大地拓展一步。

我觉得健康助理这个角度来讲不是自动驾驶也能做,现在就已经可以拓展这个价值了。如果在自动驾驶的话,整个人和机器人伴侣,还有自然环境,它可能能把三者,就是人和物理世界以及数字世界三者无缝地结合起来,那个里面的想象空间应该是比较大的。徐总在演讲里面展示的AR和自然环境的一种非常自然的整合,当然那个需要整个物理世界的数据极大量的丰富,很多都已经上到数字孪生里面去了,那时候它可做的创新空间会非常之大。

张晓亮: 由于时间也快到了,我简单地总结几句,不知道恰不恰当,实际上在过去几年大家一直在讲智能座舱,我的理解智能座舱在过去几年里最大的变化就是把更多的可能性放到了车上,尤其像生态上的应用,更多的功能来给驾驶过程中,第一能够为驾驶员提供更多的,更复杂的一些任务处理,这种能力提升了很多。第二,给乘客带来了更多其他的利用打发这段时间提供更多可用的功能,让大家在整个场景上变得更加愉悦,同时像刚才最后讲的第三空间,最后沉淀下来几个真需求。

比如说中午去车上睡一觉之类的,包括充电的时候在车上打得游戏,打发一些时间,这些都是沉淀下来的真需求。但是多多少少这些东西也确实是过去几年里大家在车上不断丰富下来的东西,那走到今天,我们去看这些内容,很多东西因为已经有了非常成熟的解决方案,所以对于车企来说,在成熟的方案上,就像刚才耿总讲的,我不得不去适配一些标准,这样的话我整个成本是最低的,风险是最小的,这也是收敛它的含义。

然后在新的这些价值空间,比如今天我们讨论的大模型,比如更多的情绪价值,让车赋予人格,包括自动驾驶开创出来以后,我的座舱该如何去演变,这些其实又赋予了车企更多新的话题,或者新的需要探索的价值空间的展开。那大家可以把精力多去聚焦在这些维度上,这样的话也许他的精力分配会更容易去创造一些更不一样的东西,给我们带来更多的惊喜,所以终局肯定是不可能的,或者它不会成为一个演化的终止,否则我们没有讨论的意义。关键就在于我们该在哪去收敛,该在哪个地方去投入更多的精力。

今天我们这场圆桌对话就到此为止,感谢各位嘉宾,谢谢!

Mon, 08 Jul 2024 23:32:30 GMT 原文链接🔗: