跟着生成式大模子的发展，AI 时候已成为汽车行业的焦点，秀丽着行业从硬件参数竞争转向 AI 智能化的涟漪。智能汽车与东谈主形机器东谈主在硬件、软件算法、数据通讯及软件架构上有好多共通点，产业链升级将为企业带来机遇，稀奇是芯片算力的提高和大模子生成时候的发展，预示着智能汽车向智能体发展的新阶段

在软件界说汽车的发展中，行业靠近功能丰富但操作繁琐的痛点。2025 年 3 月 18 日，在第六届软件界说汽车论坛暨 AUTOSAR 中国日上，一汽红旗数字座舱软件时候总监倪志俊分享了对于整车智能体缔造的念念考。

为了悠闲整车在安全性和性能方面的更高需求，倪志俊还分享了缔造整车专用操作系统的构想。该系统将通过四个主要引擎——器具引擎、悲痛引擎、缱绻引擎和实践引擎，杀青对整车景色的全面掌捏和高效操作。 

倪志俊 | 一汽红旗数字座舱软件时候总监

以下为演讲内容整理：

整车 AI+ 发展趋势

比年来，生成式大型模子的发展势头极为迅猛。2023 年，华为公司推出了鸿蒙盘古大模子，随后，小米、苹果及 vivo 等厂商也接踵发布了搭载相关 AI 时候的智高东谈主机。这一趋势了了地预示着，异日 AI 手机将成为旗舰机型的设施建树。

本年春节期间，宇树机器东谈主在春节联欢晚会上的惊艳亮相，也激励了庸碌柔和。自旧年以来，"具身智能"这一主张渐渐进入公众视线。不错明确的是，面前结尾开荒的竞争推行已经发生了深远变化，从以往单纯依赖硬件参数的迭代比拼，全面转向了对 AI 智能化的追求。

图源：演讲嘉宾素材

深入分析东谈主形机器东谈主与智能汽车领域，咱们不错发现两者在多个层面存在显耀的共通性，涵盖了硬件基础、软件算法、数据通讯以及软件架构遐想等多个维度，展现出了协同发展的时候趋势。机器东谈主当作一类智能体，而智能汽车通常正靠近向智能体进化的遑急机会。

当今，繁密芯片公司已经顺利量产了具备数百 TOPS 算力的 NPU 芯片，在与这些公司的疏浚中，咱们了解到他们下一代居品的算力将杀青飞跃式的提高，从率先接济 CNN 冉冉彭胀到接济 Transformer 等更复杂的模子架构。

与此同期，生成式大型模子的发展也为咱们带来了诸多机遇。不管是轻量化模子如故云霄大型模子，在汽车领域齐能杀青一系列意旨且实用的应用。举例，AIGC 类的应用，包括智能问答、文本生成图像、文本生成音乐以及文本生成视频等，这些时候的进修与应用，秀丽着咱们正处于一个汽车向智能体涟漪的要害期间。

整车智能体缔造念念考

在数字座舱领域，咱们针对智能汽车向智能体涟漪的机遇，酿成了一些念念考。咱们缱绻了三个实施路径：一是股东去 APP 化架构的发展，二是构建 AIOS，三是从居品形态的角度念念考智能化战略。前两个路径侧重于时候层面的实施，终末一个路径则侧重于居品化层面的实施。

所谓的去 APP 化架构，并非意味着异日将透彻扬弃 APP，而是在保遗留统 APP 交互基础的同期，引入 AI 材干，为用户探索一种全新的交互模式。这一念念考源于软件界说汽车的发展趋势，跟着该趋势的深入发展，咱们发现汽车行业所集成的功能日益丰富各种。

在功能日益丰富的配景下，咱们发现有在一些亟待搞定的痛点。以用户缱绻资料旅步履例，他们频繁需要突出多个结尾，如手机、PC 及车机，并操作十几个 APP，才能完成一次好意思满的旅行缱绻。鉴于此，咱们建议了一种翻新性的架构，其中枢在于通昔时 APP 化架构，构建一个劳动化架构。该架构将原有功能再行遐想为劳动化口头，涵盖舆图劳动、充电桩劳动、音乐劳动及车控劳动等，并通过劳动整合与 AI 时候的集合，机动悠闲用户抵制变化的动态需求，杀青劳动的直达与个性化。

在具体实施层面，咱们的架构主要包含两部分变革：一是劳动总线，二是超等大脑。劳动总线发扬将所有相关劳动进行劳动注入，实施长入经管，并反馈超等大脑的央求与指示。超等大脑则与云霄杀青无缝贯穿，云霄遐想了一个全场景障翳、可搜索、多模态、可编排的时候架构。这一架构或者接济复杂场景下的劳动搜索与编排，进一步提高用户体验的智能化与粗放性。

当用户在车内发出"我想去长白山滑雪"的指示，车辆便能马上反馈，自动完成行程缱绻、酒店预订、充电桩布局缱绻，乃至滑雪装备的租出劳动。这也曾过极地面悠闲了用户的即时需求，显耀提高了用户体验。

除了股东去 APP 化架构的发展，咱们还深入沟通了缔造整车 AIOS 的必要性。尽管面前已有繁密 AIGC 大模子可供采取并进行合营，但基于整车的安全性与性能考量，咱们意志到，汽车行业的发展最终仍将追念于性能体验。当今，AIGC 的应用体验主要侧重于生成式内容与众人文娱方面，固然在感官上带来了更佳享受，但在性能层面，尤其是安全性能方面，尚存在彰着不及。

因此，咱们标的构建私有的整车大模子，旨在杀青整车安全性与操作速率的双重提高。咱们将部署四大中枢引擎，起首是器具引擎，该引擎将发扬读取整车的景色信息，不管这些信息来源于屏幕走漏、信息搜索如故土产货感知数据的赢得，咱们齐将进行器具引擎的深入开发，以确保信息的准确与高效诈欺。

接下来，咱们将开发悲痛引擎，分为短期悲痛与长久悲痛两大模块。长久悲痛专注于保存用户的用车民风。举例，用户在责任日与周末的用车模式可能存在显耀各别，这种各别将被长久悲痛模块所捕捉并纪录。而短期悲痛则聚焦于及时变化的感知数据，涵盖交通讯息、车内东谈主员景色及行车动态等多个维度，以确保车辆能马上适应面前环境。

此外，咱们还将构建缱绻引擎。该引擎基于念念维链 CoT，或者将复杂任务进行良好化拆解。以缱绻一次 318 国谈旅步履例，该任务可能触及十多个不同劳动，此时，缱绻引擎将充分诈欺前述劳动化架构的上风，通过对话引擎与用户进行交互，将复杂任务拆解为具体可实践的劳动神色，如充电桩劳动预约等，从而确保劳动的顺畅运行与高效实践。

终末，咱们将打造实践引擎，其中枢任务是确保由器具引擎、悲痛引擎及缱绻引擎所制定的战略与标的或者得以灵验实施与落地。

为缔造 AIOS，咱们将主要依托座舱系统当作基石。咱们将对所有这个词座舱系统过甚操作系统进行全面的迭代与升级，旨在部署相关的大模子与中枢模块。这些模块包括轻量化的活水线、卡片系统、向量数据库以及算子库等。同期，在基础中间件层面，咱们也将进行深度优化，通过整合车端日记、行车数据，并借助边际忖度时候，为大模子提供丰富的数据输入，从而股东大模子的络续优化与升级，使整车的私有端模式日益智能化，更好地悠闲用户需求。

在更为底层的跨域 SOA 框架上，咱们通常将进行迭代升级。为了杀青对用户感知与步履数据的毫秒级反馈，咱们将对 SOA 框架进行性能提高，以确保系统的高效运行与用户体验的显耀提高。

前边主要讲了两个时候的实施路径，第三点呢是咱们智能化居品遐想的念念考，这一块中枢逻辑主如若基于用户、合营伙伴及 OEM 三者之间的价值重构。咱们但愿带领用户从传统的功能使用者涟漪为数据共创者。以智能能耗经管为例，车辆将向用户提供能耗教导，而用户则能字据自身偏好反馈数据，这些数据将被用于模子的进一步学习与优化，最终杀青愈加个性化的节电经管，从而更好地悠闲用户需求。

对于 OEM 自身而言，咱们也正在进行从传统制造委派向劳动运营的转型。借助 AI 材干，咱们极力于提高售后劳动的遵守与质料。传统的售后劳动口头时时遵守低下，而通过应用 AI 会诊时候，咱们或者提前发现并搞定潜在问题，幸免问题升级至影响合座质料的进度。这么一来，咱们不仅能提高用户体验，还能灵验缩短售后劳动资本，杀青双赢。

合营伙伴层面，咱们正从以往的单向接入模式涟漪为双向赋能的居品形态。以与充电桩企业的合营为例，昔时，充电桩企业主要向咱们分享充电桩数据。异日，咱们标的诈欺 AI 时候对充电桩进行动态缱绻与经管，旨在提高充电桩的诈欺遵守，并为充电桩企业创造更高的经济效益，这无疑是双向赋能的积极恶果。

底下呢，会举两个例子，来和全球分享一下咱们正在遐想的居品形态；咱们会基于各种用户使用场景遐想相关的居品体验，比如在 "露营前夕"，车辆或者自动检讨胎压、电量以及装备清单，为用户的甘愿出行提前作念好充分准，在"路径过程"，杀青 AI 路径缱绻，及时字据交通讯息，泊车信息，充电桩信息，行车景色信息，以及驾驶员以及乘客情况动态缱绻好路径，在"路径适度"，行程各种精彩 vlog，让用户纪录下微妙时刻，匡助他们宝贵路径中的好意思好一霎。

第二个例子，在售后过程中，当整车软件发现问题时，时时需要参加盛大的售后资源以及严重影响用户体，尽管车辆自己的品性至关遑急，但售后的用户口碑预防通常不能疏远。在最近的 315 花费者职权日，不少汽车品牌因质料问题被曝光，这再次突显了售后预防的遑急性。

咱们将从车端开动，缔造 AI 软会诊材干。这种 AI 软会诊并非传统的 DTC，而是基于事先构建的数据模子，或者提前发现潜在问题。天然，并非所有问题齐能提前搞定，因此咱们接受了两种战略：一是对于或者提前搞定的问题，将尽早处理；二是对于无法提前搞定的问题，将通过合乎的报警机制，让售后东谈主员或者提前作念好准备。所有这个词经过遐想充分沟通了端云集合，旨在提高售后劳动的遵守与质料。

（以上内容来自一汽红旗数字座舱软件时候总监倪志俊于 2025 年 3 月 18 日 -19 日在第六届软件界说汽车论坛暨 AUTOSAR 中国日发表的《整车智能体的发展与念念考》主题演讲开云体育。）