為了改變人們的駕乘體驗，汽車內部空間開始被重新定義。某種程度上，人們對智能化的理解，是因為智能駕駛艙的到來而變得更加直觀的。

在討論智能駕駛艙為我們帶來更好用戶體驗的同時，我們不僅要了解哪些新技術將被廣泛應用到汽車內部，更重要的是清楚智能駕駛艙的硬件和軟件體系架構該如何演化，并且隨著智能化技術的發展，智能駕駛艙和車內駕駛員、乘客的交互關系悄然改變，技術要找到更好的陪伴方式。

智能駕駛艙的6個創新機會

DLP駕駛安全認證。通過DLP技術可以實現駕駛人員的面部3D掃描和授權使用。面部3D掃描通過采集、記錄、泛化、融合和優化五個步驟完成，記錄的信息包括了空間位置、質地、反射率、透射率和顏色等，為后期的授權提供了精確的信息保障。基于DLP技術，一方面可以監視駕駛人員是否處于疲勞駕駛狀態等，另一方面可以對車的駕駛使用做授權認證。隨著共享出行變得越來越普及，DLP駕駛安全認證技術將成為智能駕駛艙的標準配置之一。

指紋識別。做為比DLP 3D掃描更加簡單和易于實施的技術，指紋識別將在智能駕駛艙中有廣泛應用的機會。通過指紋識別的方式，實現對車各種操作的授權使用，可以增強系統使用的安全性。

智能安全同步。同步需要同時考慮智能和安全，智能就是如何把手機的內容無縫地擴展到智能駕駛艙中?，F在的一些手機投射技術已經部分地實現了這項功能，比如Apple的CarPlay、Google的Android Auto以及Miracast等。相對于汽車本身，手機系統更加脆弱，如果手機應用特別是車聯網應用被惡意攻擊，黑客可以通過破解通信過程去攻擊汽車，從而控制轉向、剎車等操作，產生無法想象的災難性后后果，因此手機同步過程中的安全性非常關鍵。

智能感知和檢測通知。盡管智能駕駛艙的體系架構正在向多個域的方式演變，ECU的管理結構上會有一些變化，但不會改變ECU本身對組件的控制和讀寫。智能駕駛艙通過MCU與ECU進行通信，獲取汽車各個關鍵組件的實時信息，并通過人機交互以更直觀的方式通告給駕乘人員。隨著大數據分析和人工智能技術的應用，智能駕駛艙能提供的信息和反饋將越來越實時和高效。

AR HUD。AR HUD通過內部特殊設計的光學系統將圖像信息精確地結合于實際交通路況中,從而擴展或者增強駕駛人員對于實際駕駛環境的感知。AR HUD的本質是實景和電腦顯示的智能融合，覆蓋的技術點包括投射、前擋特種玻璃（折射率、反射率的考慮）、高精度地圖、圖像渲染以及ADAS和智能駕駛信息的結合等。

360度全景。360度全景可被用于輔助或者全自動泊車系統，它的原理是將前后左右四顆廣角攝像頭的視頻輸入，通過特定算法，計算產生俯視的視頻畫面，如何計算生成更精確、無畸變的視頻圖像，對攝像頭的位置調校和處理算法都有很高的要求。

智能駕駛艙和智能網聯的融合

智能汽車有三大發展方向：智能駕駛艙，車聯網和無人駕駛，這三個領域正隨著各項技術的發展相互融合、相互滲透、互為補充。下一代智能駕駛艙的軟硬件架構正往一體化聚合的方向發展，與車聯網的關系也變得更加緊密；只有讓智能駕駛艙的人機交互與云端的車聯網服務結合起來，才能帶來更好的用戶體驗。

先談談下一代智能駕駛艙軟硬件一體化聚合的趨勢。

隨著車載芯片處理計算能力的不斷增強，我們的汽車將會有具備超級計算能力的“大腦”，概念類似通信領域常見的19英寸機架式設備，由CPU主線卡和各類IO線卡、計算處理子線卡組成。

我們的汽車“大腦”也可以由類似的結構組成，包括一塊支持各種車內總線架構的通用背板加上模塊化的主處理器卡，可以支持各種攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器的IO卡，專門用于各種場景人工智能機器學習的計算板卡。這樣的模塊化架構讓各個部分的升級和維護變得非常簡單，考慮到一輛車近20年的工作生命周期，必須采用與手機等消費電子設備不同的可升級硬件架構。

當前智能駕駛艙的構成

目前我們的智能駕駛艙由分離的虛擬儀表、中控娛樂信息系統、T-box、HUD等設備組成，相互之間通信開銷較大，而且由于每個設備有單獨的硬件，總體成本較高。

而在聚合的一體化車載硬件上，我們不需要每個功能實體由真實的硬件承載，只需要在車載主芯片上進行虛擬化的軟件配置，形成多個虛擬機，在每個虛擬機上運行相應的軟件實例，即可實現儀表、中控、T-Box、HUD等各種功能實體，從某種意義上就是實現了軟件定義汽車。

這樣的硬件聚合加軟件虛擬化的架構可以大大降低汽車零配件供應廠商協同設計的成本，也會減少各個設備之間相互通信的開銷。軟硬件的一體化聚合已經成為下一代智能駕駛艙的發展趨勢。

下一代數字座艙的軟硬件一體化聚合

當然，在往一體化聚合硬件發展的道路上也會面臨一些問題，比如目前智能網聯最重要的設備是T-box，由于通信的要求需要一直在線，因此必須保證持續供電。對于一體化的智能駕駛艙，T-box變成了軟件功能實體，如何繼續保持單點供電？是我們設計時需要考慮的問題。如果不能保證整體智能駕駛艙的功耗，必須把類似T-box這樣的功能變成子卡模式，有獨立的MCU和單獨供電模塊。

談完了基礎設施建設，就要談談OTA（Over-the-Air Technology，在線升級）。智能駕駛艙的固件和軟件智能升級，通常需要OTA技術來實現。

OTA分為兩類，第一類是像T-BOX映像和ECU固件的刷寫，我們稱之為FOTA，比如可以通過對發動機ECU的刷寫進行參數的調校，從而改變發動機的性能。過去這類的操作需要到4S店由專業服務人員連接專用的刷寫工具完成，而今后將可以在電腦客戶端甚至手機上直接完成。

為防止ECU等的固件被非授權修改，OTA過程必須要有相應的加密和鑒權機制，才能保證無論是客戶自己升級還是廠家遠端推送升級，OTA使用的映像都是安全可靠的。

第二類是像中控、虛擬儀表和HUD這類映像占用空間較大的系統升級，通常稱為SOTA，由于升級涉及的內容較多，差分升級變得非常關鍵。所謂差分升級就是只升級與原映像內容不同的部分，即生成差分包進行升級。這里差分包生成的算法和相應的鑒權機制也是需要考慮的核心要素。

智能駕駛艙與智能網聯的融合需要考慮以下幾個層面的問題：

第一，現有的智能駕駛艙與手機的互聯模式是否真的解決了我們的問題？如果一種模式只把某個廠家的軟件和應用生態連接到車里是有局限性的，互聯模式的接口和通信標準必須是開放的，不能依附某個廠商，才能有效地將手機內容和服務擴展到智能駕駛艙中去。

第二，傳統的呼叫中心是否仍然有效？答案是肯定的。只有當人工智能發展到可以完全替代人類進行信息類交互，才能放棄呼叫中心，因此在相當長的時間內，智能駕駛艙提供的車聯網服務仍然是由人工智能加傳統的呼叫中心服務組合而成。

第三，智能駕駛艙中的語音服務應該如何發展？未來，啟發式的主動車聯網語音服務會成為發展方向。目前的車聯網語音服務都是被動式的，比如需要喚醒詞激活，缺乏活躍的交互式體驗，因此必須在模式上有所改變。比如，當我們啟動車輛時，啟發式的主動車聯網服務就會詢問車主想去哪兒，在得到車主信息反饋后自動規劃路線，并且在行駛的過程中實時監控車的行駛狀態，如果發現剎車片磨損嚴重，就會主動提醒駕駛人員去附近的4S店進行配件更換。另外，可以根據駕駛員的駕駛行為及場景的不同，提供各種啟發式的語音車聯網服務。只有這樣融入了人工智能技術的車聯網服務才能真正把智能駕駛艙變成我們的生活伴侶。

和自動駕駛相比，智能駕駛艙的相關技術距離落地要更近一些，并且因為更靠近用戶端體驗，成為了智能汽車的發展進程中備受關注的領域。但在耳目一新的交互體驗背后，掌握現有最新技術并不是占領這塊高地的全部，面向未來的架構設計，以及保證與時俱進的更新方式，都將是每個玩家不可或缺的技能。