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财富e99，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（UI），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（SOC），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（包括蓝牙、Wi-Fi、卫星通信、蜂窝通信以及PLC充电技术等）、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（UI），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（人工智能图形用户界面）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。我们相信财富e99，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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