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软件定义汽车和AI是推动车载技术发展的两个主要趋势。许多车企已经宣布了战略和路线图，专注于在新的架构基础上从底层构建下一代车辆，以减少硬件和软件的复杂性，并使系统能够在车辆整个生命周期内进行升级，提供创新功能。2020年代中期标志着一个关键点，车企计划推出配备中央操作系统的全新车辆，这些系统由AI和先进的系统级芯片（SoC）平台提供支持。生成式AI（GenAI）和大型语言模型（LLMs）预计将在这一变革中发挥关键作用。这些技术将提升车载语音助手的功能，提供与车辆各个功能领域无缝集成的服务，从而实现更个性化和直观的用户互动，提升整体驾驶体验。
AI在数字座舱中的作用
将AI集成到数字座舱中的主要目标是提升用户体验。大型语言模型（LLMs）能够理解和处理复杂的开放性问题，提供更具对话性和人性化的体验。这使得驾驶员能够轻松请求信息、控制功能和访问娱乐内容。AI将通过学习用户的习惯和偏好，实现深度个性化，提供量身定制的建议，并直观、自动地调整设置。它能够无缝集成多个功能领域，如导航、信息娱乐和安全系统。同时，AI能够监控驾驶员行为，提供实时警报，辅助决策，减少分心，提升道路安全。
车企采用多方面策略在数字座舱中部署AI
对于车企来说，AI是市场竞争中的关键差异化因素。将AI模型集成到座舱中的策略包括与技术供应商合作或开发内部模型，以满足特定受众和需求。
内部AI开发可以优化计算资源、实现实时功能和个性化特性，但也伴随着高昂的开发成本、较长的市场推出时间和对专业知识的需求。新势力车企如理想、小鹏和蔚来在内部AI模型方面处于领先地位。理想的Mind GPT为超过80万辆车提供语音助手功能。小鹏展示了其新AI助手“小P”，通过智能推理、调度和车载百科全书提供礼宾级服务。蔚来的NOMI GPT，集成到最新车型中，提供先进的交互和情感表达。
相比之下，许多传统车企选择与科技公司合作，集成预训练的AI模型，以确保更快的部署和降低成本。然而，这种方法可能会限制定制化，并对第三方供应商产生依赖。示例包括奔驰与微软Azure的合作、宝马与亚马逊Alexa LLM的合作以及大众与Cerence的合作，用于其IDA语音助手。
车企面临的机遇与挑战
随着生成式AI的集成，车企能够在竞争中脱颖而出，建立品牌忠诚度，并利用新的收入来源。车企可以在其车辆中融入新服务、品牌定制风格和深度塑造的身份，提供体验价值并建立用户信任。通过使用不同的系统级芯片（SoC），车企可以创建不同的产品序列，高端SoC用于旗舰车型，而更具成本效益的选项则用于入门级车辆，从而在不同车型中实现量身定制的AI能力，推动差异化发展。
然而，由于用户基数较小、平台分散，增加了开发AI应用的复杂性。高昂的开发成本和芯片，以及云设施均需要额外投资。由于商业模式尚不明确的情况下，AI功能无法迅速实现盈利。汽车制造商应继续扩大搭载率的同事，让用户熟悉AI功能。他们可以与开发者合作，整合新的AI兼容应用程序和用户关联配置，如智能手机上的应用程序，以提升相关性和用户满意度。有效的定价策略以及配置应用策略，可以满足不同用户的需求。
随着车企采用AI，他们应加强安全性，通过管理驾驶员监控和紧急警报等任务来提高安全性，同时在AI完全可靠之前，关键决策仍由驾驶员负责。持续推进AI在更好决策中的应用，并配合安全协议和人机界面，以保持驾驶员参与，是建立信任和确保安全的关键。然而，车企在AI集成中面临重大挑战，例如，确保数据隐私和安全、管理计算资源以及遵守不断变化的法规。需要强大的加密、数据保护和灵活的合规框架，以适应不同地区的要求，同时解决伦理问题，确保AI系统公平、公正、透明，以维护公众信任并符合社会标准。
总之，AI的集成不仅仅是改变车载体验，它还正在彻底改革汽车行业。成功利用AI的汽车制造商将能够使品牌差异化、提升用户体验，并解锁新的收入来源。然而，这一过程并非没有挑战，包括数据隐私问题、算力规划和法规合规。通过解决这些挑战并拥抱AI的潜力，车企可以塑造智能车辆的未来，并在市场中获得竞争优势。
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