編輯導語：“智能駕駛”、“無人駕駛”相關的話題熱度一直高居不下。而在座艙是否智能方面，網際網路廠商因為沒有過往的曆史包袱貌似走在了傳統汽車前面。本文介紹了智能座艙發展的四大階段、第三空間如何到達、泛在的智能硬體産生的資料反哺智能座艙的極大進步這三個方面，推薦對智能座艙感興趣的朋友們閱讀。
<h1 toutiao-origin="h2">一、智能座艙發展的四大階段</h1>
因為工作的原因，最近看了很多跟智能駕駛、無人駕駛相關的書籍。再加上自己本身是新能源汽車的車主+智能硬體/AI産品經理，座艙是否具有科技感是我選購汽車的很主要一個方面。
在座艙是否智能方面，網際網路廠商因為沒有過往的曆史包袱貌似走在了傳統汽車前面。
但是汽車與快速疊代的網際網路産品不同，車載系統安全和穩定永遠都是放在第一位的，而網際網路造車也經曆了一些疼痛的教訓後逐漸走上正軌，比如說不能随意OTA，避免車輛在駕駛過程中進行重大的更新，一些娛樂功能不能幹擾駕駛、微信功能是否要放到車裡？哪些功能是必備要素、哪些是反向要素、哪些是魅力要素，實作這些功能的先後順序。如何打造以人為本的智能座艙，如何做好車内的互動，以不打擾駕駛員的方式。
根據羅蘭貝格的咨詢報告， 智能座艙未來會經曆四個階段：
羅蘭貝格将智慧座艙發展劃分為4個階段，這種劃分也被業内廣泛采用
我認為四個階段劃分是沒有問題的，但是第四個階段的場景描述有點弱。
前三個階段很多車已經實作了，比如說新能源車已經完全實作了全部電子化，大部分車都支援智能語音助理，有些車内分布了更多的傳感器，可以檢測駕駛員的心率、通過紅外等攝像頭監控駕駛員的疲勞狀态、視線跟蹤，根據語音互動進行導航、車身各個子產品的開關控制等等，人機共駕方面，很多實作了L3駕駛的有條件的自動駕駛在一些高速公路的封閉路段可以實作自動駕駛且支援駕駛員和車輛系統的同步控制。
<h1 toutiao-origin="h2">二、第三空間如何到達</h1>
但是對于第三空間的描述實在是有些單薄，我了解此處的第四階段應該是L4～L5對應的階段，人們把座艙當作除了家和辦公室的第三個空間，我們需要梳理一下第一第二空間需要什麼，休息、娛樂、社交、辦公、學習等等，如果簡單的從實作的層面，現在的車基本都已經實作，比如座椅放平、車載娛樂系統、車載電話/短信、車載安卓系統等等，車本身是具備定義為第三空間的能力的。但是為什麼還要提智能座艙，當我們談智能座艙的時候我們在談什麼？
全球智能音箱出貨量達到1.6億台，成為僅次于智能手機第二暢銷的智能硬體
我們談的是環境感覺、多模态人機互動、高速網聯通信的能力。智能座艙的發展極大程度不僅僅依賴于車本身的發展，因為人工智能本身是依賴于資料、算力、算法的發展的。而這些，尤其是資料是強依賴于裝置連接配接數，
如果沒有移動網際網路發展讓萬物互聯，産生海量的資料，我們的視覺模型不會如此智能；
如果沒有智能音箱每天産生大量的語音互動query，我們的語音模型不會如此智能；
如果沒有規模效應，人工智能模式根本玩不轉。
很多強大的模型多次證明，這就是一個赢家通吃、暴力美學的時代，不論是1750億個參數的GPT-3，還是同樣由OpenAI釋出的具備文字和圖檔多模态處理能力的CLIP。
看到了這些你是否明白了。
為什麼埃隆馬斯克要瘋狂的全世界開廠，特斯拉要采用全相機方案，核心思路就是要降低成本搶占市場佔有率；
為什麼蘋果也非常努力的挖了各種特斯拉前高管煞費苦心的造車，因為未來車是人們的第三空間，蘋果的掌握了大量的使用者行為資料、車載資料是他們不可或缺的一部分，如果擁有這部分資料，那麼蘋果的生态就可以閉環，真正實作的感覺環境、認知機器與人的關系；
為什麼李書福要造手機，因為現在智能手機是全世界保有量最高的電子産品，使用者粘性最高的産品，擁有手機就可以擁有大量的使用者行為資料。
智能座艙的發展一定得益于其他更為泛在的智能産品的發展
<h1 toutiao-origin="h2">三、泛在的智能硬體産生的資料反哺智能座艙的極大進步</h1>
為什麼我們說高精度地圖特别适合美團做，因為美團保有着全中國超過300萬的騎手，他們每天活動于城市的各個角落，用他們的軌迹與腳步丈量着城市每一個角落，他們在騎行的過程中、上樓的過程中就是測繪一張高精度的地圖，包括很多地圖大廠都無法覆寫的室内定位領域。
這樣大家就明白了為什麼滴滴特别适合做自動駕駛了吧，因為他們平台連接配接了超過200萬輛車（參考某些行報資料，不一定準确），這些車輛都要接入滴滴的背景，安裝相應的車載錄像裝置、錄音裝置，同理這些海量的資料可以驅動滴滴做自動駕駛、車載互動，智能座艙等等，但是國家這一次制裁不知道是否會給這個市場的入場券帶來一些變數。
大資料平台代表玩家：美團、滴滴
此外，像是傳統通信領域的華為，也在努力進入車載領域，據說财大氣粗的華為在上海地區就雇用了超過上萬台汽車車隊，每天在路上駕駛、營運，目的就是為了能在短時間内積攢大量的真實資料，來進行進一步的自動駕駛規劃。可能有人會問了，這些都是自動駕駛跟智能座艙有什麼關系？
圖來自地平線公司，智能車從底層傳感器到上層中控的逐層架構
我們談論智能座艙不僅僅是車内的感覺，一定是車外與車内相關聯的感覺，如果車外無法做到非常智能的話，車内的駕駛員需要集中精神在路面上應對各式各樣的複雜環境，車内感覺做的再智能使用者也無力感覺。
智能座艙的發展需要由車載環境感覺、多模态人機互動、端雲結合/5G高速網聯共同發展才能最終實作的。而這些技術的發展，智能座艙并不是他的強依賴項，比如5G高速網聯的發展可能在工業場景發展比較快，但是這些行業的發展積累下來的産業鍊、解決方案反過來會促進車路協同的發展。
智能座艙依賴于多元度技術的發展
智能座艙完成從感覺到融合（多模态的輸入融合），到決策到最後的執行，形成完整的智能駕駛體驗，這裡面涉及的單點技術目前都在各自的領域飛快的發展着，同時也在我們現在還不是非常智能的智能車中相對“割裂”的發展疊代着，但是随着智能車的不斷普及、算力，資料的不斷增長相信有一天我們會看到從量變到質變的時刻。
作者：大仙河 微信号 ：大仙河知識學堂。專注分享關于人工智能産品、智能硬體、哲學的思考。
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