高通赵翊捷:生成式AI上车变革智能驾乘体验
在2025第五届未来汽车 AI 计算大会上,高通技术公司产品市场总监赵翊捷表示,“汽车正在成为一个能够感知、决策和行动的天然移动智能体。生成式 AI 将在未来驱动汽车智能化,全面提升驾乘体验。” 他强调,高通打造的骁龙数字底盘,正为整个行业的持续创新提供动力。自2023年以来,高通已支持众多中国汽车品牌推出了210多款车型。
赵翊捷|高通技术公司产品市场总监
谈及未来趋势,赵翊捷认为,“AI 正在成为新的用户界面,个性化数字助手将成为未来服务的入口。在软件定义汽车的趋势下,更多功能和应用程序将在云端研发,并在端侧部署,实现持续创新。” 在用户体验层面,赵翊捷强调,主动式 AI 交互及其背后的应用服务,将是未来汽车的差异化价值体现。同时,创新式交互并非最终目的,贴心到位的服务才是最终需求。
高通在汽车领域已深耕二十余年,并与中国合作伙伴保持了超过 17 年的紧密协作。目前,全球已有超过 3.5 亿辆汽车采用高通技术方案。赵翊捷指出,凭借高性能低功耗计算、AI和连接等技术优势,高通正持续推动车载计算、车载智能等多方面发展。面向生成式AI上车带来的产业机遇,高通正在通过多维的软硬件技术能力,帮助客户更快地将AI能力带给更多客户。
以下为演讲实录:
大家好,我叫赵翊捷,是高通的产品市场总监。今天很高兴与大家分享高通在汽车领域的一些想法,特别是生成式AI在未来如何驱动汽车智能化,以及提升未来汽车的驾乘体验。高通在汽车领域的产品主要包括骁龙数字底盘解决方案,我们看到这个平台在未来将推动整个行业的创新。
高通在汽车领域已经耕耘多年,但我们的产品不仅限于汽车领域。高通的产品涵盖智能手机、PC、XR、汽车以及工业物联网等多个领域。我们更关注的是高性能、低功耗的计算能力,以及先进的连接技术。由于我们在不同领域都有产品研发和投入,因此我们具备跨领域的技术能力和行业合作伙伴生态系统。
凭借高性能和低功耗的计算能力、AI能力和连接能力这三方面的优势,我们在车载计算和车载智能领域能够推动多个方面的发展。无论是车载的大算力驾驶辅助系统和座舱系统,还是车云协同能力,以及车上AI能力的下一步发展方向,我们都具备较强的能力去推动。
高通在汽车领域已经耕耘了20多年,在国内与合作伙伴的合作历史也超过了17年,最初在2002年,我们推出了第一颗车载网联芯片,2014年,我们推出了第一颗车载系统级芯片,用于导航娱乐系统。2021年,我们的第三代座舱平台已得到广泛应用。从那时起,我们开始推进车对云服务的业务。2021年至2024年期间,我们发展了多代车载计算平台。去年,我们还发布了车规级的汽车Wi-Fi芯片,其中Wi-Fi 7芯片处于业界先进地位。目前,全球已有超过3.5亿辆汽车采用了高通的技术方案,高通汽车业务的总业务量超过450亿美元。
所有这些技术,无论是座舱、驾驶辅助还是车载网联,都包含在我们统一的骁龙数字底盘解决方案当中。骁龙数字底盘主要包括四大板块:智能座舱、辅助驾驶、汽车智联、车对云服务,其中包含了车内CPU、GPU、摄像头、显示和音频输入输出技术的平台等。骁龙数字底盘这一平台为我们在车内为客户提供生成式AI或多模态交互奠定了基础。
未来,AI应用主要有两个方向。一是AI成为新的用户界面,个性化数字助手将成为未来服务的入口,这将加速驾驶辅助系统的研发和实现,并在不同应用场景中为客户提供更好的体验。二是软件定义汽车,未来将更多地在云端研发功能和应用程序,然后在端侧部署,实现持续创新。
在用户界面方面,过去主要依靠键盘、按钮或触摸屏。前两年开始,车内语音指令功能逐渐成为标配。近一年来,语音指令只是输入方式之一,我们正朝着多模态交互发展,包括语音、手势,甚至未来可能通过驾乘人员的眼神与车辆交互。未来,除了输入方式多样化外,还将具备多轮连续对话能力、情景分析能力,以及基于用户意图理解的主动服务能力。所有这些部分,在最初阶段可能无法完全研发完成。因此,车辆研发和创新不仅发生在车辆发布之前,还会贯穿车辆的整个生命周期。这可以帮助客户在使用车辆过程中,不断收集用户需求,从而更好地提供服务。
从消费者角度来看,AI交互已成为未来消费的推动力。标准的交互式AI在未来将成为基本能力,就像在手机上询问天气会得到回应一样。在汽车中,直接询问车辆信息、外部信息,或要求车辆执行开窗、关窗、关门等简单动作,已属于基本能力。然而,主动式AI交互及其背后的应用服务,才是未来汽车的差异化因素,是汽车价值的体现。
最初,大家关注的是基于多种传感器和车内环境提供车内情景感知。如今,这一方向已扩展到辅助驾驶系统,提供车辆路径规划,以改善驾驶环境和体验。之所以提出这一方向,是因为生成式AI能力不断增强,且提供了更强的支持。
最初,语音是基础且自然的交流方式。但随着大型多模态模型的出现及其在端侧应用场景的能力体现,未来可能会有更多的能力提供给车内计算平台,使其更好地理解世界。同时,车辆自身的呈现能力也在增强,能够通过视频、3D等形式为用户提供更好的反馈,从而带来更沉浸式的体验。
由于基于推理能力的大模型不断涌现,未来个人助理将能够自主帮助客户完成多个任务,并支持任务目标的实现。因此,在这个前提下,系统能力的表现,如更长的上下文推理能力、对不同用户的多层细分市场或领域的模型适应能力,以及图像图形处理能力的增强,都变得更加重要。这也是我们看到生成式AI在未来阶段将有爆发性发展的原因。
如今在数字生活里,车只是生活的一个媒介,更多地是与其他部分综合使用。比如,现在人们通过手机、手表或电脑向车发送指令,已成常见做法。人们会把工作生活安排在日历里,到出发时间点,在家里告诉车“我要出发了”,车就会自动从停车位开到门口接人。上车后,车会根据天气情况或使用习惯做出相应动作,如开窗或放音乐等。在前往目的地途中,车可能会根据目的地周围环境和停车场情况,选择是直接开到目的地还是停好车让用户自行前往。
在行车过程中,车可以自行管控行车相关事务,如辅助驾驶路线规划或驾驶行为调整等。整个过程实际上涉及车云协同、车云感知与处理,以及任务编排等功能的实现。而要实现这种体验,背后需要AI即UI的理念支持,通过系统级研发来实现整体功能。AI即UI大家可能较为熟悉,涉及多种输入、不同数据信息源,通过不同模型分解,最终将用户意图转化为不同的智能体反馈。但这个过程本身并非关键。对用户而言,多一个对话框并无太多实际意义。真正的意义在于帮助用户完成任务,通过简单交互实现车内复杂高级应用的调用。这种创新式交互并非最终目的,贴心到位的服务才是最终需求。
因此,这个过程虽重要,但最终目的是让用户能便捷使用车内众多功能。这需要行业合作伙伴深入合作。在我们看来,汽车是能深刻理解用户体验并发挥到极致、带来美好生活的良好载体。汽车是一个能够感知、决策和行动的天然移动智能体。在其活动过程中,无论是对环境的自然感知、视觉环境理解,还是最终的决策逻辑,以及安全保证和车辆控制等内容,所有环节都可以分段与不同行业伙伴合作共创。
在这种环境下,端到端的推理能力至关重要。隐私和个性化需求导致大部分数据需要本地处理。成本和能耗要求推动更多操作在本地执行。可靠性要求使得系统必须在弱网或无网情况下正常工作。高通的异构计算架构和AI引擎针对车内应用环境进行了优化,确保在弱网或无网情况下核心功能仍能工作,同时提高车内实时性和安全性。
从最初的车内座舱平台开始,骁龙座舱平台正逐渐演进成为泛化计算平台,目前已历经四代。2021年,第三代骁龙座舱平台开始加入更多智能功能,而不仅仅是简单显示和音频处理。到第四代骁龙座舱平台,如骁龙8295平台,已有客户基于该平台上线大语言模型产品。下一代产品将具备更强的大语言模型能力和框架融合架构,以及更多系统内部资源和能力。高通在能力上是多维的,除了CPU能力外,在GPU和AI部分也有显著改进,同时提供音频和视频复杂拓扑能力以及先进驾驶辅助功能,帮助客户在新平台上基于未来车载计算平台有更好的表现。
未来,NPU需求随时间发展而变化。2015年,仅需简单语音处理和基本结论。2022年,Transformer网络开始出现,参数量逐渐上升。2023年,基于大模型的个人助手和多模态生成式网络开始产生。针对这种快速发展方向,高通对产品进行了更多迭代和提升。
除了硬件能力,软件的统一和扩展也非常重要。鉴于用户和市场的分散程度,高通提供统一软件框架,实现在统一架构下有更好的扩展性。对于不同车型或同一品牌不同车的定位,都可以在同一个框架上进行不同产品配置,帮助客户在产品多样化、快速移植和稳定维护之间取得平衡。
除了软件部分,架构方面也将有更多发展。从过去的分布式ECU架构,到现在的集中式区域控制,再到最新的集中式中央计算平台,这种发展趋势不可阻挡。在这个框架下,我们看到更多以单颗SOC作为中央计算平台的呼声渐高。高通提供了Flex SOC,能够以单颗SOC完成所有内部计算,确保中央计算框架和软件定义汽车的软件架构。在这个框架上,不仅完成了整体平台多种域计算的融合,还针对如舱驾融合等应用环境进行了优化。
对于一个典型的舱驾融合应用,或车内高端生成式AI驱动的车内智能应用方向,我们通过单芯片方案可取消片间或卡间通信,增加视频特别是摄像头的高速大容量信号在ADAS或座舱域的可用性,减少延迟。同时,可帮助客户使用统一的大语言模型网络,减少DDR占用,实现从客户语音或多模态输入到中间环境感知、辅助驾驶算法调整,再到信息回馈的整体闭环。这种应用在未来将成为最常用的典型应用,我们也可实现从高端到主流平台的优化。
要实现智能化和软件定义汽车框架,高通还提供了不少工具和SDK。我们相信,在这些平台开发上,已有许多客户与我们合作完成了新AI功能的提供。自2023年以来,我们已支持众多中国汽车品牌推出了210多款车型。通过我们的AI整体工具链和SDK,帮助客户更快地将AI能力提供给更多用户。
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