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魏启扬

风口之上,车联网系统到底会不会是“另一个”智能手机系统?

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在BAT集体入局车联网赛道的当下,中国车联网的每一天都是新的。上汽通用汽车总经理王永清更是将车联网提升到“第二引擎”的高度,认为“车联网将为出行带来颠覆性变革,为未来交通生活提供全新驱动力。”

对于当前大热的车联网技术,各家车企都像“王婆卖瓜”一样夸赞自己,在一片叫好声中,我们需要厘清一个问题,车联网系统到底是不是“另一个”智能手机系统?

车联网系统与智能手机系统的似与不似

一个用在车上的系统,一个用在手机上的系统,看起来毫不相干,但当它们都与网络通联之后,就有了很多共性,特别是国内的BAT和苹果、谷歌这样的互联网巨头进入车联网赛道后,不光为车联网带来来互联网思维,还带来了手机系统的研发经验和成熟应用。

双方的相似之处主要表现在以下三个方面:

1.都是在硬件成熟的基础上,丰富用户的使用场景,增强用户的使用体验而存在的。

手机刚刚诞生时,只有接听电话的应用场景,人机交互也比较简单,只需一个数字按键就能解决。随着手机屏幕从单色变成彩色,从触摸屏到全面屏、曲面屏甚至折叠屏,手机硬件能够支撑起足够多的应用场景,这时就需要一套系统将各个具体应用管理起来。

从最初的Symbian到Windows Phone再到BlackBerry,都是手机厂商对手机系统的早期探索。而今我们所熟悉的iOS和Android则是在这场手机系统的竞争中站到最后的胜利者。

汽车的历史比手机更长远,从诞生到现在超过百年。现在无论是动力总成还是车型外观,或是内饰布局,汽车行业都已形成了非常成熟的解决方案,相比手机,汽车的硬件基础更为坚实。

根据汽车作为“车属性”使用场景的不同,行业将其分成了轿车、跑车、卡车、大巴车、越野车等多个品类。如今跑在互联网上的汽车,它们的驾驶座舱已经被越来越多的互联网应用所占领。

车内场景在变化,如何将汽车行业一贯坚持的行车安全、驾驶品质的“车属性”与娱乐消费、社交兴趣的“互联网属性”相融合,在过去,是一件让汽车工程师们头疼的事情,而现在,车联网系统站了出来。

2.手机系统和车联网系统都做底层技术输出。

手机系统的两大阵营,无论是iOS还是Android,它们都是做系统平台的底层技术输出,系统中的各项应用则开放给开发者。在这样的生态环境下,手机系统的应用研发呈现出集聚效应,应用场景不断增加与迁移,对于用户而言,最直观的感受就是手机功能越来越强大,使用体验越来越优化。

目前的车联网系统也大多沿用手机系统的开发思维,无论是百度的Apollo系统还是阿里的AliOS系统,都是做开放平台的底层技术输出,为研发者或者主机厂提供适配版本,供合作伙伴自行研发符合自身需求的应用。

在车联网的初期阶段,无论是互联网巨头还是主机厂,都希望像手机系统一样构建起一个充满活力的车联网生态圈,只有足够多的资源进入到生态圈内,才能加快车联网系统研发和普及的速度。

3.车联网系统也存在阵营割据。

手机系统从最开始的多强争霸到现在iOS和Android二分天下,不同“流派”系统间的竞争从来就没停止过,现在车联网系统就如手机系统历史的翻版,不同阵营进行割据,都想让自己的声音成为行业主流,占领竞争高地。

•自主品牌:搬运模仿手机应用

与自主品牌汽车工业刚刚起步的阶段极为类似,受限于自身研发实力,自主品牌车联网系统研发大多也走的是模仿和搬运的路子。一般都是看到手机有了新鲜应用,马上就想到要移植到汽车内,于是我们可以看到,语音交互进入到车内、网联搜索进入到车内、在线支付进入到车内,仪表台上的中控屏也是越来越大。由于手机使用场景和车内使用场景有着本质上的区别,这也使得这种模仿和搬运只能停留在炫酷科技的表面,只为增强汽车的娱乐属性做出贡献,无法产生像智能手机系统颠覆手机定义那样,颠覆汽车的使用场景、交互方式以及驾乘体验。

•合资品牌:立足汽车属性稳步推进

相比自主品牌,合资品牌有着较深的汽车技术积淀,对汽车的“车属性”也有着不同的理解与认识。因而在车联网系统上,它们强调车联网系统与手机系统的差异性,安全与可靠被放到了首位。以上汽通用别克的eConnect系统为例,在保证行车安全的基础上,eConnect系统也开放了部分娱乐社交、定位导航等功能,但其核心是在OnStar安吉星在线助力上,强调碰撞预警,定位跟踪保障行车安全的辅助功能和服务。在人机交互逻辑上,云端语音交互与OnStar安吉星人工客服的结合也让eConnect系统更加干练、准确和有效。

•互联网企业:不甘充当配角的争食者

车联网系统的技术壁垒,决定了无论是互联网巨头还是主机厂都无法独立完成技术研发。主机厂有底层数据和技术载体,互联网公司空有技术实力而缺少支持,双方在车联网系统研发主导权的争夺上各有坚持,关系微妙。

一个最明显的例子就是苹果对车联网系统的研发,合作过车企变了一茬又一茬,那么多年过去了,始终没有拿得出手的研发成果,唯一一个CarPlay也只是iOS应用到车载屏的映射软件而已。带着主角光环出生的苹果在车联网系统中只能给主机厂打下手,既定事实下的心态转变对于像苹果这样的互联网巨头来说,考量它们的就不是智商,而是情商了。

车联网系统和智能手机系统有很多相似之处,但这两个系统在硬件基数和软硬件的要求上,还存在不相似的地方。

1.硬件基数差别大

车载系统在电子零配件采购上,完全无法与手机对标采购量和更新速度。2018年华为手机出货量超过2亿,国内市场手机去年总体出货量达到4.14亿台,而去年全国汽车产销量仅有2808万辆,两者间的差额鸿沟无法弥补。

2.对硬件要求差别大

与手机系统硬件相比,车联网系统硬件的工作环境要恶劣很多。汽车在使用时,需要考虑硬件的高低温承受极限、抗震能力、信号接收的稳定性、硬件的计算和反应速度等,这就决定了,车联网系统硬件的筛选标准要远远高于手机系统。

3.对软件系统要求差别大

车联网系统和手机系统软件的差别最主要体现在交互方式。触控交互和语音交互是目前主流的人车交互方式,都是按照手机交互的逻辑搬运而来。触碰交互看得见的缺点是会分散驾驶员的注意力,从而影响行车安全;语音交互则受制于当前的语音识别技术,并不能带来很好的用户体验。

要成为另一个“智能手机系统”,车联网系统还该回答哪些问题

通过以上分析可以看出,车联网系统离“第二个”智能手机系统还有很长一段距离,在此之前,车联网系统需要解决以下三个问题。

1.只做OBD还是该切CAN

根据百度百科的释义,车联网系统,是指通过在车辆仪表台安装车载终端设备,实现对车辆所有工作情况和静、动态信息的采集、存储并发送。

将其放入实际应用场景。首先,一辆部署了车联网系统的汽车在互联网中将拥有一个用以识别身份的车辆ID;其次,这辆车的精准油耗、精准里程、精准轨迹、车况(门窗灯、油水电、怠速等)、实时速度、位置、用车属性、车辆配置、通信能力等参数、信息都将以某种形式存现在互联网及移动互联网上。

目前,互联网企业普遍采用OBD(On-BoardDiagnos-tic,车载诊断系统产品)的形式来采集这些数据。其中的问题是,OBD产品的监测频次是以分钟来计算,而实际驾驶过程中,驾驶员的动作的发生是以秒来计算,因此,此类解决方案无法获得准确数据。

要向网络准确上传这些数据,需要通过汽车内部的电子总线(CAN,控制器局域网)来实现与网络的链接,南京邮电大学通信与信息学院物联网研究院副院长刘南杰在其题为《OBD不是车联网》的文章中就提到,车联网终端必须是从CAN上延展出来的。

然而,汽车厂家对于CAN总线数据死死拽在手中,这也使得互联网企业在车联网系统的研发中无法获得用户准确的行为信息,从而对用户分类进行个性化的精准服务。

在这方面,丰田的G-BOOK系统、通用的OnStar安吉星系统就具有很大的优势。OnStar安吉星作为通用的车联网系统品牌,其最大的优势就在于对CAN总线数据的把握。根据上汽通用的公开数据显示,截至2017年2月底,上汽通用汽车OnStar在国内活跃用户超百万,累计提供核心服务超过3亿次。

在庞大数据基础的支持下,上汽通用车联网技术的研发速度处于行业前列。比如,上汽通用在2015年,率先在传统TSP厂商中推出4G LTE的服务应用,传输速率比3G快10倍,实现更安全、稳定、高速的车联网环境;2016年,上汽通用推出国内首个车联网B2B服务平台,将车联网生活场景从个人用户扩展至企业用户。同一时期,OnStar服务内容也从14项扩展到22项,OnStar手机应用在2016年完成7.0版本升级,成为国内最强大全面的车联远程控制APP。

我们可以注意到,上汽通用车联网技术有着非常强的前瞻性优势,技术每一次更新,都会有其他品牌效仿跟进,就像领航员一样,引领着技术发展的方向和潮流。

非常明显,在车联网系统的研发过程中,CAN数据是主机厂和互联网企业博弈的关键。数据、算力和算法作为AI技术研发的基础同样适用于车联网系统的研发,如果说云端服务提供算力支持,主机厂掌握着数据资源,互联网公司有着算法优势,那么在车联网的这条赛道中,主机厂和互联网公司的竞争矛盾将长期存在。

2.是自立门户,另起炉灶还是低调搬运,先进口后国产?

车联网技术的终极形态是无人驾驶,在这项技术上,虽然国内互联网巨头BAT充当先锋与各大品牌组成CP联合研发,但行业内公认的头部玩家只有两个,一个是谷歌的Waymo,一个是通用的Cruise。

前者在去年12月发布了全球首个商业化自动驾驶网约车服务“Waymo One”,后者则宣布要在2019年量产全球首款无驾驶员、方向盘和踏板的Cruise AV,直接实现L5级无人驾驶。

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据了解,Waymo通过安装在车内前排座椅背后的屏幕给乘客获取车外信息:用图案表示的附近车辆沿着深蓝色的虚拟道路行驶;每五秒左右,大量白点在屏幕上闪出,展示出细节路况——行人、植物、路标等等;在Waymo自动驾驶领域坚持的“软硬件一体化“策略下,借助激光雷达和软件,让自动驾驶汽车能够区分真实移动中的行人和人物海报、在三维立体的空间中建模、检测静态物体、精确测距等。

值得注意的是,搭载Waymo无人驾驶技术的原型车大捷龙Pacifica混动版现已通过进口的方式在国内销售,根据试驾过的网友评价,这款车看起来豪华体面,作为一款7座MPV宜商宜家。据悉现在大捷龙Pacifica混动版已经拿下包括上海、广州在内的26城新能源牌照,在不久前在上海举办的首届进博会上,也因为其绿色环保、安全智能的特点成为“明星车型”,被专业人士誉为“史上最安全省油的7座MPV”。

无独有偶,搭载新一代Super Cruise(超级巡航)系统的最新款凯迪拉克CT6也是早些时候在美国和加拿大上市。这套系统能实现高速公路上的L3级别自动驾驶,并且通过采用高精地图解决方案,保证了实际使用时的可靠性,在北美市场颇受赞誉。目前,这款车也以进口的方式进入到国内。

Waymo和Cruise完美的诠释了一套汽车国际品牌的惯用打法。由于其深厚的技术底蕴,国际品牌新技术的研发和应用都大大快于国内市场,它们先将技术在本土装备,然后以进口的方式引入相应车型对中国市场进行试探和摸底,等待政策开放和市场成熟之后,再通过本地化的合资品牌形成技术压制,从而牢牢把握住竞争的主动权。

之前大众的涡轮增压、双离合技术是如此;现在通用的车联网、无人驾驶技术也是如此。在这种局面下,肩负中国汽车产业在无人驾驶时代实现弯道超车任务的自主品牌和BAT们的担子更加沉重了一些。

3.底层技术之上,到底在PK什么?

在车联网系统格局还未形成之前,各家车联网系统除了底层技术,竞争的焦点到底在哪些方面呢?对比着手机系统发展史,智能相对论认为车联网系统将主要在以下两个方面进行PK。

首先是用户体验。

在手机系统多强争霸的时代,无论是如日中天的诺基亚一力推行下的Symbian,还是微软旗下的Windows Phone,或是在圈层文化中极具号召力的BlackBerry最终都败在了用户体验上。不得不说苹果的iOS和谷歌的Android与上述几个系统相比,不光光是功能的强大,更大的优势在于用户体验的提升,在此之前从未想过手机还能做除了接打电话和收接短信外那么多的事情。

回到车联网系统,用户体验不光在于各种炫酷的“黑科技”,还应包括汽车作为一台“车”的基本属性——优秀的机械素质和安全性。

如果一个品牌的车联网技术做的非常好,但这辆车不好开,坐起来不舒服,那么技术的价值将大大折扣。同样的,如果这辆车因为车联网技术上缺陷而有安全隐患,那么技术在此则毫无意义。当技术只是作为营销手段而存在时,我们就需要保持足够的警惕,脱离了技术的“车”还能行使“车”的功能吗?

其次是生态。

iOS和Android之所以能够成功,这两个系统所构建的各具特色的生态系统功不可没。

类似于手机系统,车联网也有生态圈,只是目前车联网的生态圈还很脆弱,只是发展到具有上网功能汽车的状态。对于用户来说,车联网切中了他们的需求,但并没有抵达用户需求的深处,这也给了车联网系统巨大的占位空间。

用户的应用场景是否足够丰富,系统所能链接的服务是否足够周到,系统所能扩展的外部功能是否足够炫酷……这些都是各家车联网系统在建立独具特色生态圈时需要着重考虑的方面。只有这些问题都想清楚了,车联网的生态圈才能健康循环。

总结:有智能手机系统的经验在前开道,车联网系统的研发可直达目标。就目前来看,作为汽车行业中坚力量的合资车企既有本土企业的接地气,乐于应用新技术的特点,又有外资企业对于品质高要求的标准,在车联网技术的研发上已然占据了先发先至的优势位置,在未来,合资车企车联网势必成为行业增长的“第二引擎”。

(本文图片均来自网络)

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Waymo机构

Waymo是Alphabet公司(Google母公司)旗下的子公司,专注研发自动驾驶汽车,前身是Google于2009年开启的一项自动驾驶汽车计划,之后于2016年独立。2017年10月,Waymo开始在美国亚利桑那州的公开道路上试驾。2018年12月,Waymo在凤凰城郊区推出了首个商业自动乘车服务Waymo One。

http://www.waymo.com/
华为机构

华为创立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。

https://www.huawei.com/cn/
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微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
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从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

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在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

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自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

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映射指的是具有某种特殊结构的函数,或泛指类函数思想的范畴论中的态射。 逻辑和图论中也有一些不太常规的用法。其数学定义为:两个非空集合A与B间存在着对应关系f,而且对于A中的每一个元素x,B中总有有唯一的一个元素y与它对应,就这种对应为从A到B的映射,记作f:A→B。其中,y称为元素x在映射f下的象,记作:y=f(x)。x称为y关于映射f的原象*。*集合A中所有元素的象的集合称为映射f的值域,记作f(A)。同样的,在机器学习中,映射就是输入与输出之间的对应关系。

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人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

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