2025年3月18日，在第六屆軟件定義汽車論壇暨AUTOSAR中國日上，中科創達智能汽車副總裁、滴水智行副總經理宋洋介紹了AI原生的智能操作系統，強調了從傳統汽車到軟件定義汽車的快速演變，以及進入AI定義時代的趨勢。他指出，隨著技術發展，端云結合的智能管家和一站式服務的進程已經到來，未來將朝著全域融合的汽車大腦發展，使汽車成為最懂用戶的智能伙伴。此外，隨著芯片技術的進步，中央計算成為趨勢，帶來了更高的算力和融合能力。然而，這樣的行業變革也帶來了諸多挑戰。

為應對挑戰，滴水OS作為AI原生系統應運而生。滴水OS核心特點有:面向中央計算，實現座艙與駕駛功能的跨域融合。模塊化架構，提供靈活的軟硬件解耦方案，便于定制化開發。AI原生設計，將OS升級為AI原生系統，支持多模態交互與大模型部署。可應用于多個實用場景，包括多模態推薦，根據用戶穿著、性別、情緒等信息提供個性化服務。旅程規劃，通過AI生成一站式的行程安排，結合導航系統優化用戶體驗。增強哨兵模式，通過意圖識別判斷是否記錄車輛周邊活動，提升智能化水平。車控與多模態融合，引入視覺識別等技術，擴展單一聲音識別的功能范圍。

中科創達智能汽車副總裁、滴水智行副總經理

以下為演講內容整理:

在整個汽車行業的發展歷程中，近年來汽車領域的進步尤為顯著。從傳統的汽車制造模式到軟件定義汽車的新理念，這一轉變令人矚目。自去年起，業界普遍開始探討AI定義汽車的未來趨勢。

圖源:演講嘉賓素材

AI定義汽車的演進路徑究竟如何？我們認為，AI在汽車領域的應用也呈現出其獨特的發展階段。起初，AI主要作為云端的輔助工具，為用戶提供諸如智能說明書等基礎指導服務。隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，在過去一年多的時間里，我們觀察到端云結合的智能管理架構正逐漸成為主流，這種架構能夠為用戶提供一站式服務，標志著AI在汽車領域的應用已進入了一個新的發展階段。

因此，在各種智能場景不斷涌現的當下，從明年起，汽車將步入全域融合的智能大腦階段。這將是一個真正的智能化產品，使汽車成為用戶身邊最理解用戶、與用戶心靈相通的智能伙伴。在這一階段，AI將主導車輛的整體控制，從座艙到駕駛系統，全面覆蓋并優化車輛的各項邏輯功能。

之所以說是從明年開始，是因為隨著技術的積累和市場的成熟，明年或將成為這一轉型的重要起點。當然，這一預測基于當前的技術發展趨勢和市場動態，具體實現還需依賴行業內外各方面的共同努力和持續創新。

芯片方面，在傳統架構下，每個智能駕駛座艙應用往往采用不同芯片，分屬不同域進行處理。然而，在AI定義汽車的背景下，我們認為這種分散式芯片配置可能會導致資源浪費，未來將逐漸趨向于采用AI計算機作為核心處理單元。特別是今年及明年即將發布的幾款重磅芯片，已經呈現出這一趨勢。這些芯片的共同特點是，至少具備200TOPS以上的AI算力，并具備艙駕融合乃至MCU融合的基礎概念。高通、NVIDIA等知名企業均在發布此類芯片，這表明AIDV正推動整個中央計算架構向更集成、更高效的方向發展。

因此，從軟件和硬件兩個維度來看，AI定義汽車的時代即將到來，未來無疑將是中央計算架構主導的時代。面對汽車行業這一重大變革，我們面臨諸多挑戰，特別是中央計算架構所帶來的不確定性、資源分配問題、電源管理、通訊管理難題，以及AI技術本身帶來的新挑戰。如何協調不同系統之間的運作，如何在中央計算架構下確保信息安全與功能安全，均顯得尤為關鍵。

圖源:演講嘉賓素材

與此同時，中國汽車乃至全球汽車行業正朝向全球化、國際化的方向發展。面對這些挑戰與機遇，我們推出了名為“滴水OS”的操作系統產品。

它展現出幾大顯著趨勢。首先，面向中央計算架構，我們有基于高通8175芯片的全球最早量產車型、最早的演示車型以及最早的演示臺架。我們實現了一個芯片上座艙與駕駛系統的完全運行。其次，面對AI技術帶來的挑戰，我們將操作系統升級為AI原生操作系統，具備真正的融合場景能力，并提供豐富的應用。

圖源:演講嘉賓素材

基于AI算力底座和合作的模型廠商，我們打造了端云一體化的產品應用。其中，我們自主研發了AI運行時的中間件以及端云平臺。我們將各類內容，包括聲音、各種生態元素，都整合進統一的中間件中，為用戶提供一站式交互體驗。我們的整個界面已盡量減少APP的概念，希望最終為用戶提供不同的微件卡片，讓用戶在體驗中真正實現融合。

我們在高通8175、8255、8295以及英特爾等芯片平臺上，部署了相關的多模態與大語言模型。在此方面，我們首要關注的是響應速度與意圖理解的廣度與深度。我們的域適應能力尤為出色，準確率高達95%以上，這一數據充分證明了我們處于業界前沿地位。我們已在下一代芯片上廣泛部署了這些大模型及中間件。

我們致力于通過一站式服務，助力車企及Tier1廠商快速應用AI建模的能力。同時，多模態作為我們未來發展的關鍵趨勢，已不能滿足于簡單的意圖理解。我們在此方向上部署了眾多多模態模型，從零點幾B到13B不等，根據芯片的不同算力進行適配，為用戶提供豐富的應用場景。我們在今年的CES上推出了多模態推薦功能，并成功獲得了主機廠的量產項目，該功能能夠根據乘車人的穿著、性別及歷史記錄，提供個性化的情緒化服務。

第二個功能是在拉斯維加斯推出的旅行規劃Agent。我們為客戶提供一站式的旅程規劃體驗，該服務聯動HERE導航系統，結合我們的AIAgent，為用戶提供全面的出行解決方案。

第三個功能是在上海車展發布的AI增強哨兵。傳統的哨兵模式是在有人靠近車輛時進行感應并記錄，而AI哨兵則進一步升級，能夠深刻理解人的意圖，判斷其是否對車輛構成潛在威脅或傷害，若判斷為無害意圖，則不進行記錄。這體現了我們對智能化技術的深入理解與應用，最終服務于車輛的安全控制。

除此之外，我們還在進行一系列的功能開發，包括地圖輔助判斷、停車計費、界面識別等。我們期望從單一的語音識別擴展到視覺識別，甚至未來引入更多內容，通過多模態服務，為用戶提供整體的一站式體驗。

我們已部署多種大模型，為客戶提供更多應用場景的選擇。這些豐富的應用場景旨在為各主機廠和Tier 1帶來差異化的內容與服務。同時，我們一直在與行業探討AI OS的定義。以手機拍照為例，傳統方式需要打開攝像頭拍照，再打開修圖軟件進行美化，而AI原生的出現，則意味著這些操作可以直接在原生應用中完成。

在座艙內，我們致力于消除所有傳統的APP應用，通過AI原生技術實現非點對點的復雜交互，從而為用戶提供更加豐富多樣的應用體驗。為此，我們推出了一系列升級后的UI卡片和內容，力求最大程度地減少APP的使用。

我們還融入了記憶功能，旨在全面記錄并理解車主的偏好與習慣。這也是我們推薦端側智能的原因之一，我們不希望用戶的隱私數據全部上傳至云端。相反，我們希望在端側就能完成記憶功能，促進用戶與車輛之間的有效溝通。

此外，我們期望通過多模態技術來替代傳統的OMS、BMS等功能。除了基本的車輛控制外，我們更希望利用車內的大模型來更深入地理解用戶的需求與意圖。