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，互聯網廠商因為沒有過往的歷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、泛在的智能硬體產生的數據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。
一、智能座艙發展的四大階段
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產品經理，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，互聯網廠商因為沒有過往的歷史包袱貌似走在了傳統汽車前面。
但是汽車與快速迭代的互聯網產品不同，車載系統安全和穩定永遠都是放在第一位的，而互聯網造車也經歷了一些疼痛的教訓后逐步走上正軌，比如說不能隨意OTA，避免車輛在駕駛過程中進行重大的升級，一些娛樂功能不能干擾駕駛、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，實現這些功能的先後順序。如何打造以人為本的智能座艙，如何做好車內的交互，以不打擾駕駛員的方式。
根據羅蘭貝格的諮詢報告， 智能座艙未來會經歷四個階段：
- 電子座艙
- 智能助理
- 人機共駕
- 第三生活空間
羅蘭貝格將智慧座艙發展劃分為4個階段，這種劃分也被業內廣泛採用
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現了，比如說新能源車已經完全實現了全部電子化，大部分車都支持智能語音助理，有些車內分佈了更多的感測器，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態、視線跟蹤，根據語音交互進行導航、車身各個模塊的開關控制等等，人機共駕方面，很多實現了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現自動駕駛且支持駕駛員和車輛系統的同步控制。
二、第三空間如何到達
但是對於第三空間的描述實在是有些單薄，我理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，如果簡單的從實現的層面，現在的車基本都已經實現，比如座椅放平、車載娛樂系統、車載電話/簡訊、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，成為僅次於智能手機第二暢銷的智能硬體
我們談的是環境感知、多模態人機交互、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於車本身的發展，因為人工智慧本身是依賴於數據、算力、演算法的發展的。而這些，尤其是數據是強依賴於設備連接數，
- 如果沒有移動互聯網發展讓萬物互聯，產生海量的數據，我們的視覺模型不會如此智能；
- 如果沒有智能音箱每天產生大量的語音交互query，我們的語音模型不會如此智能；
- 如果沒有規模效應，人工智慧模式根本玩不轉。
很多強大的模型多次證明，這就是一個贏家通吃、暴力美學的時代，不論是1750億個參數的GPT-3，還是同樣由OpenAI發布的具備文字和圖片多模態處理能力的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，特斯拉要採用全相機方案，核心思路就是要降低成本搶佔市場份額；
- 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用戶行為數據、車載數據是他們不可或缺的一部分，如果擁有這部分數據，那麼蘋果的生態就可以閉環，真正實現的感知環境、認知機器與人的關係；
- 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產品，用戶粘性最高的產品，擁有手機就可以擁有大量的用戶行為數據。
智能座艙的發展一定得益於其他更為泛在的智能產品的發展
三、泛在的智能硬體產生的數據反哺智能座艙的極大進步
為什麼我們說高精度地圖特別適合美團做，因為美團保有著全中國超過300萬的騎手，他們每天活動於城市的各個角落，用他們的軌跡與腳步丈量著城市每一個角落，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蓋的室內定位領域。
這樣大家就明白了為什麼滴滴特別適合做自動駕駛了吧，因為他們平台連接了超過200萬輛車（參考某些行報數據，不一定準確），這些車輛都要接入滴滴的後台，安裝相應的車載錄像裝置、錄音裝置，同理這些海量的數據可以驅動滴滴做自動駕駛、車載交互，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。
大數據平台代表玩家：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，據說財大氣粗的華為在上海地區就僱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內積攢大量的真實數據，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係？
圖來自地平線公司，智能車從底層感測器到上層中控的逐層架構
我們談論智能座艙不僅僅是車內的感知，一定是車外與車內相聯動的感知，如果車外無法做到非常智能的話，車內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，車內感知做的再智能用戶也無力感知。
智能座艙的發展需要由車載環境感知、多模態人機交互、端雲結合/5G高速網聯共同發展才能最終實現的。而這些技術的發展，智能座艙並不是他的強依賴項，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產業鏈、解決方案反過來會促進車路協同的發展。
智能座艙依賴於多維度技術的發展
智能座艙完成從感知到融合（多模態的輸入融合），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著，同時也在我們現在還不是非常智能的智能車中相對「割裂」的發展迭代著，但是隨著智能車的不斷普及、算力，數據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 微信號 ：大仙河知識學堂。專註分享關於人工智慧產品、智能硬體、哲學的思考。