你真的了解什么是智能座舱么（应用程序篇）

作者 / 阿宝

编辑 / 阿宝

出品 / abao1990

上期我们主要介绍了，智能座舱中域控制器的芯片厂家有哪些，介绍了底层的OS系统的竞争格局，虚拟化怎么去实现，我们来完整看看智能座舱中软件的架构是怎么一个架构。

智能座舱软件架构远比传统IVI、仪表盘嵌入式软件系统复杂。

芯片/操作系统层面：虚拟化/剪裁优化的操作系统/固件驱动程序

中间件层面：车机互联、语音接口框架、导航和位置服务框架、传感器融合和ADAS、音频接口、CAN总线通信机制。

顶层应用、UI设计及多屏信息交互：Kanzi UI & Kanzi Connect

地图应用介绍

应用程序层位于软件层次结构的最顶层，负责系统功能和业务裸机的实现。以地图导航市场为例，根据前瞻产业研究院数据显示，近年来我国车载导航地图市场规模快速增长， 2012-2018 年年均复合增速达 28%，至2018 年市场规模已达 42 亿元。前装车载导航地图主要由四 维图新、高德地图、凯立德供应，其中四维图新以 38.3%的市场占比位居第一。

高精度地图的发展：

高精度地图，通俗来讲就是精度更高、数据维度更多的电子地图。精度更高体现在精确到厘米级别，数据维度更多体现在其包括了除道路信息之外的与交通相关的周围静态信息。

高精度地图作为实现自动驾驶的关键能力之一，其将成为对自动驾驶现传感器的有效补充，为车辆提供了更加可靠的感知能力。与传统的导航地图相比，服务于自动驾驶的高精度地图在各方面要求更高，并能配合传感器和算法，为决策层提供支持。

不同于传统地图，高精度地图由服务人转向服务车辆/机器，因此高精度地图也包含更丰富的多层次数据。具体而言，高精度地图的数据分为三层：

1. 拓扑结构层：类似于传统地图，在地图上将地点抽象成点，把道路抽象为线。利用路径规划来表示点与线之间的关系。

2. 车道层：收集如车道弧度、车道宽度、车道位置、车道类型（实现、虚线、双黄线等）的相关信息。

3. 标志物层：收集如交通标志、车道限高、障碍物、护栏等相关信息。

高精度地图为自动驾驶核心依托之一。高精度地图能够提供传统地图没有的精细化信息， 帮助汽车获得先验数据和超出传感器探测方位的远距离道路信息预判，配合高精度定位进行自身的精确定位，并降低传感器及处理系统成本。因此，对于 L3 及以上级别的自动驾驶，高精度地图成为不可或缺的基础设施。

车载语音的应用

车载语音也是在手机语音发展的基础上逐渐成熟发展起来，从最开的条目式语音，转到现在的自然语音，这中间的NLP语义解析是起到非常重要的作用。

因为多数车型仍配备的是传统车载语音系统，在使用时你必须像背诵课文一样对系统说出标准而又死板的指令，才能得到系统的正确回应，哪怕说错一个字都不行。这些固定的指令有时候会让你很抓狂，理解能力差的语音系统简直能把车主逼疯。

自然语音识别系统就是另一个世界了。相比传统语音系统，NLU最大的特点就是对中文语言进行了深入的优化，无需刻板的命令词汇，系统便可听懂“人话”。简单一句“我饿了”，系统就能自动帮你找到附近的餐厅。

正常语音交互系统对话

自然语音交互系统对话

大家看到这两个交互对话逻辑，前面那个是正常的对话系统，需要按照一步一步的进行往后推进，不过整体听完后，感觉就不想用第二次了，太多轮交互了，而且比较呆板，第二种交互逻辑就非常符合人类自然交互逻辑，我把想说的说完了，自己去处理就行了呗。

国内最出名的就是科大讯飞、云之声、思必驰、整个国际市场上最大的是Nuance，主要合作车厂是福特汽车，最牛逼的技术是声音识别ASR技术。对于中国市场，其实英语和汉语的发音来看差别还挺大，看来外来的和尚也念不好经。

本地化的语音引擎识别率最高，科大讯飞无疑是最成功的，它的技术优势也是从消费领域转到车载领域的，它的技术优势也是语音识别技术和语音合成技术，合作的车企最多 ，大众、日产、丰田、马自达、雷克萨斯、长安、上汽、一汽、北汽、长城、吉利、奇瑞、江淮、广汽等等。

傲硕科技最牛逼的是 本地+云端的混合语音识别解决方案，合作的有上汽通用、大陆汽车、德尔福、岩峰卫士通、德赛西威、高德。

安吉星在国内也很牛逼，别克、凯迪拉克、雪佛兰、奔驰、奥迪、斯巴鲁、大众等企业在用，更多的是车联网服务。

国内的BAT都前后进入这个领域，其实最有可能的是百度，比较强在于NLP处理，就和搜索引擎的语义搜索非常类似，前面的ASR语音识别可以买别人的服务包，在这个竞争赛场上百度的可能性最大。

车载语音发展方向

车载语音的发展方向，首先是从单一模式发展到多模的模式，第二个就是被动式变化为主动式的，很简单，比如收集到你经常在开车行驶速度在30KM/H以内都喜欢把车窗打开，此时就会主动去询问你是否需要开窗，你回到是以后就自动开窗了，后面记忆到这个习惯后就自动开窗（当然这个最好配合摄像头人脸识别，万一变更驾驶人员后，需要再次询问，避免因为不同驾驶人的驾驶习惯，自动进行操作带来不好的体验），声纹服务就是闭环操作了。

可以看到科大讯飞的战略就是通过多种的内容生态结合出行生态，形成闭环的场景交易模式。类似于现在的地图搜索一样，当我搜附近好吃的小龙虾时，就推荐评价最高的小龙虾，根据我的大数据进行匹配计算，然后进行导航，预先预定，同时吃完东西进行自动支付，整个闭环的环节。当然这些数据到底属于车厂还是属于第三方都是需要探讨的，但是这一天一定会到来，还会涉及到车载网络安全方面的问题，有空的时候来谈。

数据归属和后期软件收费分歧导致APP上车应用缓慢

数据归属问题：

地图、车载语音系统，一些应用APP，喜马拉雅，蜻蜓FM等等，这些软件或者地图都涉及要同Ter1去集成去处理，以前比较老的方式都是这样的合作方式，由Ter1去进行整合处理，但是这里会涉及到车厂和互联网的一个数据所有权的碰撞。

比如很多车厂角度出发，无论是自动驾驶数据、地图数据、还有智能语音数据都想是作为自己的数据资源进行维护和处理，但是互联网企业就类似手机思维，你手机卖出去了，就属于消费者，那么消费者产生的相关数据，这些就属于APP软件公司所有，不能说由手机制造商所有，但是汽车又是属于一个比较特殊的商品，它现在不像是手机开发度那么高，价值比较低，软件还是相对比较封闭的状态，比如车载微信也只是在个别车上定制开发，没有批量使用，购物软件也没有在车载上批量应用，因为后续这些应用出现了问题，需要有人去擦屁股。

比如车载语音识别不高，这些消费者肯定投诉的是车厂，造成最大影响和损失的也是车厂，所以车厂要对这些软件进行最终的负责和售后维护，但是如果车厂拒绝提供数据的话，无法获取到数据提供更好的产品体验提升。

特别是在一些需要互联网处理的云端语音数据，很多车厂都把这部分的用户语音数据发送到自己的服务器后再转发到对应的APP服务器云端，这个时候就会存在时间延长问题，造成用户体验问题，比如我说我想听“隔壁老樊的姑娘”，此时2分钟后才反馈给我找到隔壁老樊歌曲为你播放，此时我是要崩溃的，在4G网络时代，特别是随着5G的到来，用户时间等待的容忍度是越来越低了。

软件应用收费问题：

车载语音提供商和车厂的关系虽然如漆似胶，但是现在还是存在很大争议的地方，特别是后期的付费方面，车厂不想单独的做一个硬件供应商，这个和手机角度还不一样，因为手机是属于纯硬件供应商，卖出去了以后，手机APP随便由客户装，而且APP收费直接是软件公司向用户收取费用的，而且如果软件出现使用问题，用户一般也不会像手机厂家进行投诉，除非是硬件本身的问题。

但是车子这个产品比较特殊，一般出了问题，无论软件还是硬件问题，对于用户来说就是车子本身有问题，所以车厂一般在找第三方合作的时候都会很谨慎，同步想在收费方面也想自身进行控制，很多硬件产品商都想做的事情，就是后端的软件进行收费，当用户需要开通不同APP的应用的时候，需要付费，需要定制一些语音服务的时候也需要付费，都想获得一杯羹。

比如车厂和高精度地图厂家一样的，对于采集到的地图数据归属问题，车厂想要这个数据，地图厂家也要这个数据，这个数据可以做很多想象的空间，比如你经常去的地方，可以推荐一些餐厅，KTV等等，这些都是大数据的收费想象空间，那么谁去付费，怎么收费就是一个问题。

车载信息娱乐服务的提供模式是各方争夺的关键。

车载信息娱乐服务的提供方式有两种：一种是通过车联网服务平台向车载终端提供，主要由整车厂商主导，互联网和供应商支持开发；另一种是通过投影模式将手机等智能终端的内容投影在屏幕上播放，主 要由互联网公司主导，整车厂商和供应商处于被动地位。

由整车厂商主导的模式，整车厂提供的增值服务有限。由整车厂主导，独立或委托汽车电子厂商开发车载系统及服务平台，独立运营并向用户提供相关的信息服务。典型 的代表如通用 onStar 安吉星、丰田 G-BOOK 智能副驾系统、上汽乘用车 inkaNet3G 智 能行车系统、福特 SYNC、吉利G-netlink、广汽智慧传祺 T-Box 系统等。整车厂可拥有 大量的行车工况数据，以此来提高自身技术研发和下一代产品研发。而整车厂无法绕过互联网巨头，为用户提供推荐商品等，使手中的用户数据变现，主要由于互联网巨头具 有购物、支付、社交等应用生态的垄断优势。

互联网巨头纷纷入局汽车数据争夺赛，企图开辟新的生态圈。2014 年，苹果推出 Carplay 投影模式，谷歌牵头成立 OOA（开放汽车联盟），并于同年 6 月推出 Android Auto 投影模式。2016年，谷歌又推出 Android Auto 嵌入式操作系统。此外，国内的互联网巨 头也纷纷进局。2015年，百度发布 CarLife，阿里推出 YunOS for car，腾讯推出 MyCar。此外 ICT 厂商华为也加入阵营，于 2019 年推出 Hicar 智慧互联解决方案。

苹果给车企 和 Tier 1 级供应商定制空间较小，投影 APP 及布局设计都取决于苹果公司，车企自身定 制的专属 APP 也需要按照 CarPlay 去重新开发来适配。虽然整车厂可基于谷歌的嵌入式 操作系统及其软件组件开发车载信息服务终端及其应用，大大节省了技术研发投入，但整车厂商不愿接受操作系统的版本升级、管理及第三方信息娱乐系统应用的审核权都掌握在谷歌手中。从 2014 年以来，Carplay 和 Android Auto 的推广效果并不理想，如丰田 已明确表示不支持谷歌和苹果的投影模式。究其根因，主要是车企不愿把汽车数据共享 给互联网公司，也不愿意互联网公司掌控车载信息娱乐系统。

软件应用只要能挣钱，这些问题都会迎刃而解

特别是随着手机、平板移动终端增加乏力，而且车载存量和增量市场又是如此有诱惑的市场，越多越多的APP都想进入车载，而传统汽车厂家看到特斯拉通过自动驾驶软件收费，而且加速性能也可以首付，越来越多的汽车厂家也心动了，希望在软件收费的领域有所作为，从前段时间有人批评威马汽车通过皮肤收费是想钱想疯了行为，可以看出来，很多汽车厂家已经行动起来了，相信不久汽车厂家会单独成立类似软件应用的公司来和这些第三方谈合作，毕竟蛋糕在这里，切蛋糕的刀子放自己手里才具有主动权。

行车工况数据是关系着车辆行驶安全，目前是牢牢掌控在车企手中。地图数据主要由地图商和车企共享。而基于车联网平台形成大量用户数据是未来增值服务核心部分。最终汽车或类似于手机，以上三部分汇总形成大数据，在产业链核心玩家中分配。

整车厂、互联网、传统 Tier 1 将打造全新智能座舱产业链

传统座舱产业链冗长，效率低下

传统汽车供应链是链条式的上下游模式，上图可以看到传统座舱产业链主要由整车厂商主导，传统 Tier 1 级供应商向整车供应商直接提供 座舱产品，主要原材料来自于更上游的 Tier 2 级供应商，甚至Tier3供应商。

大众在特斯拉出来之前就开发电动车，更多的软件和ECU是依赖供应商去完成，结果ID3延迟了，网上说的是的软件问题主要是由于缺乏合格的开发人员，其实很大程度是没有找到一种合理的开发模式，更多的软件代码是掌握在Tier1手里，依赖度太高，所以现在做底层的OS系统了。

智能座舱产业呈现出明显的集成、跨界合作趋势。

智能座舱产业链中，上游零 部件厂商寻求向下延展，下游整车厂商需求向上延展，纷纷抢夺 Tier 0.5 座舱解决方案 集成供应商的位置，呈现出明显的融合和跨界趋势。此次博弈中共出现了三股势力，分别为：整车厂、传统 Tier 1、互联网。整车厂、互联网、传统 Tier 1 三方势力各有优劣势。

整车厂拥有成熟 的汽车研发、生产、供应链体系，但是软件开发能力不足，也无互联网公司广泛的应用生态。互联网巨头虽然拥有完善的应用生态，极强的底层系统开发能力，但是与整车厂的合作经验不足，对硬件集成开发的经验不足。

传统 Tier 1 级供应商虽然没有互联网巨 头的应用生态与开发底层操作系统的能力，但具备一定的系统定制能力，这是整车厂商并不具备的；相较于互联网企业，Tier 1 企业还具有丰富的车规级硬件开发能力，拥有 与车厂合作开发的丰富经验，也更容易获取核心基础数据，这是互联网公司不具备的。

互联网和科技公司在产业中占比升高，他们在算法、芯片、网络连接和生态系统搭建上占据优势， 而传统主机厂和Tier 1则在汽车传统的生产制造环节有丰富经验。

未来主要可能存在两种方式的跨界。一是传统车企和Tier 1与互联网巨头互相合作， 比如已有一定合作基础的上汽和阿里。车企将相对封闭的生产数据一定程度开放给互联网企业，用于座舱智能化的升级。第二种方式是零部件大厂收购有发展潜力的科技公司，进而掌握核心技术。

长期来看，相对封闭的汽车产业在智能网联的冲击下必将选择开放和合作，而整个汽车价值链的重心也将从硬件的生产制造逐渐转向系统、算法等软件层面。未来掌握了核心软件能力、数据的互联网公司，以及转型及时的主机厂将占据行业主导地位。国内汽车发展虽然落后国外，但互联网行业一直占据主导，拥有流量和生态优势。因此国内车企、其他供应商或将借助互联网加速缩短甚至赶超国外大厂。

传统Tier 1的背水一战：

传统 Tier 1（车机供应商）最终成为 Tier 0.5（座舱解决 方案集成商）应具备 2 点能力：

1）提供专属操作系统的能力。由于整车厂寻求品牌的 差异化，需要供应商为其提供专属操作系统，而又由于 AGL 等开源车载操作系统的存 在，为定制操作系统提供了基础，因此传统 Tier 1 应至少具备定制操作系统的能力，为整车厂提供差异化产品。

2）提供座舱域控制器解决方案（计算平台）的能力。智能座舱正处于市场快速增长期，未来智能座舱使用一颗域控制器芯片，支持多个操作系统， 从而才能达到高度集成，各个系统和芯片互相联系，达到实时数据通信。因此传统 Tier1应具备更好的适配域控制器芯片、电子元器件以及操作系统等的软硬件集成开发能力。