汽車產業正從 "軟件定義" 向 "AI定義"飛速跨越！我們以端云協同架構為基，以端側AI為擎，重構人車交互的智能范式。我們將深耕AI原生整車操作系統 "滴水OS"，攜手全球伙伴共筑開放創新的智能汽車生態，讓汽車成為可進化的移動智能體，在AI時代盡顯溫度與智慧。——常衡生

此前，2025年3月28日至30日，以“夯實電動化 推進智能化 實現高質量發展”為主題的中國電動汽車百人會論壇（2025）在京舉行。該論壇匯聚了眾多院士專家以及汽車及相關領域的企業代表，聚焦全球及中國汽車電動化、智能化發展大勢，其中，AI大模型上車作為智能化進程中的關鍵議題，成為各方探討的焦點。

作為全球領先的智能操作系統及端側智能產品和技術提供商，中科創達受邀參加本次行業盛會，中科創達執行總裁兼智能汽車事業群總裁常衡生在“AI汽車論壇”發表了主題為《AIOS賦能汽車智能化變革/滴水OS: 端云協同下的大模型落地實踐》的精彩演講，深入剖析了AI大模型上車的相關問題，為行業發展提供了極具價值的思考。

端云協同：解鎖AI大模型上車的價值與多元場景

常衡生指出，當下行業已達成普遍共識：大模型采用端云混合架構才能為用戶帶來最佳體驗。目前，眾多車輛僅僅接入云側通用大模型，這一模式與過往移動互聯網接入汽車的情況頗為相似，很難為用戶帶來差異化體驗。車輛作為移動出行的關鍵工具，需要具備即時響應、隱私保護以及斷網持續服務的能力，這就決定了端側模型在其中的重要地位。

在應用場景方面，云側能夠實現通用個人助理、圖文視頻生成等功能；而端側則在駕駛場景中展現出顯著優勢，例如保障安全可靠的駕駛過程、營造舒適愜意的乘車體驗等，進而達成更多差異化服務。盡管目前大模型上車的殺手級應用尚未完全明確，但可以確定的是，其必然與AI緊密相連。值得欣喜的是，諸多應用場景已不再停留于概念階段，正逐步邁向商用與量產。

具體而言，這些應用場景主要涵蓋以下幾個方面：在語音意圖理解方面，通過在端側部署語音大模型，能夠實現快速響應，滿足人機自然交互所需的毫秒級響應要求；多模態感知覆蓋艙內和艙外，包含艙外Camera與雷達的精準識別，以及艙內活體檢測和駕駛員狀態監測等；增強現實技術在復雜天氣和夜晚環境下，借助車身傳感器識別周邊障礙物和標志物，為安全駕駛提供有力輔助；用戶記憶功能則通過長短時記憶，記錄駕駛員和車內的習慣，實現自主推薦和操作。

以視覺相關場景為例，AI增強的AVM技術能讓車輛在夜晚暗光條件下，如同白晝一般清晰看清周邊環境，精準還原物體本來面貌；基于大模型推理的AI哨兵，能夠對監控視頻進行深度分析，僅在出現真正對車輛構成危害和威脅的情況時才發出報警，切實做到 “大事不漏，小事不打擾”。

范式轉換：AI大模型重塑汽車操作系統底層邏輯

大模型上車這一關鍵進程，正重塑操作系統的底層邏輯。回顧歷史，交互方式的每一次重大革新，都將開啟操作系統迭代升級的全新篇章。從早期鍵盤輸入開啟人機交互的大門，到鼠標操作帶來的便捷指向與選擇，再到觸控技術實現的直觀觸摸交互，直至當下端側語音模型引領的自然語言交互時代，人機交互的形態持續進化，而操作系統也始終緊跟其后，不斷蛻變。曾經以觸控操作和硬件按鈕為核心構建的交互邏輯設計，以及與之相伴的APP模式，在大模型上車的浪潮沖擊下，正經歷著深刻的變革。

常衡生在演講中特別指出，“去APP化”在當下已不再是遙不可及的設想，而是逐步在現實中落地生根。如今，用戶只需發出簡單的語音指令，就能輕松完成以往需多次繁瑣觸控操作才能實現的任務。舉例來說，當用戶說出‘我想去上一次去吃飯的那個火鍋店’，車機系統便能瞬間領會意圖，并精準規劃出導航路線。這一顯著轉變，不僅極大地提升了用戶操作的便捷程度，更如同一個信號燈，預示著APP正逐步朝著智能體（Agent）的方向轉型發展。盡管在未來相當長的一段時間里，傳統APP與新興的智能體將并行存在，但不可否認，去APP化已然成為一股銳不可當的發展潮流。

在這一全新趨勢下，車機大屏的 UI 邏輯也隨之發生了顯著變化。以往作為操作控制入口的功能屬性逐漸弱化，轉而以顯示功能為主導。未來，更多逼真、生動的 3D 場景將在車機大屏上得以呈現，并且這些場景能夠依據用戶的實際需求，智能地自動生成或適時消失。基于這種全新的語音交互方式（VUI），操作系統在底層模型接入的技術架構以及顯示邏輯的設計思路等方面，都將同步進行適配性的調整與變革，以更好地服務于用戶，為智能汽車時代的出行體驗帶來全方位的升級。

算力困局下的解決之道：AIBOX 方案引領革新

在AI大模型席卷汽車領域的浪潮中，應用場景持續拓展，從智能駕駛輔助的自主決策，到車內交互系統的自然交互，對算力的需求呈爆發式增長。但當下汽車端側的電子電器架構與芯片部署，難以適配這一需求。主流座艙芯片AI算力薄弱，僅幾十T，面對大模型應用，只能勉強支撐1-2B規模的模型，推理能力受限。隨著復雜場景落地、端側模型增多，算力瓶頸愈發突出。

面對這一嚴峻挑戰，常衡生提出兩大端側解決方案。一是部署大算力芯片，下一代NPU、CPU 和 GPU 算力大幅提升，卻因價格高昂阻礙普及，不過有望推動自動駕駛與座艙融合；二是加載AI BOX（AI 計算機盒子），這是中科創達力薦的方案。它無需大幅改動現有架構，就能提升端側算力，滿足各類 AI 場景需求。車企借助AI Box，以低成本、小變動實現AI大模型高效運行，助力 “AI 平權”，推動AI技術在汽車行業廣泛應用。

滴水OS：以端云混合架構、AI原生，打造顛覆式方案

在AI大模型上車所帶來的應用場景拓展、算力需求激增以及操作系統深刻變革的復雜行業態勢下，構建堅實的AI OS已成為當務之急。中科創達憑借在操作系統研發領域多年深耕積累的深厚底蘊，強勢推出面向中央計算的AI原生整車操作系統 —— 滴水OS。該系統在推動AI大模型與汽車行業深度融合的進程中，展現出了卓越的創新能力與前瞻性，主要體現在以下四個關鍵維度：

芯片適配：打破異構技術壁壘，釋放AI算力潛能

滴水OS原生支持高通、英偉達、AMD、英特爾等一眾主流AI芯片。不同芯片平臺在工具鏈以及產品特性上存在顯著差異，這往往成為技術落地的阻礙。而中科創達通過深入的技術攻關，成功攻克這一適配難題，確保滴水OS能夠無縫對接各類主流芯片，充分釋放其AI算力潛能，為上層應用提供穩定、高效的運行環境。

模型適配：攜手頭部廠商，加速大模型落地

面對當下模型種類繁多、芯片架構各異以及平臺多樣化所引發的 “適配爆炸” 困境，中科創達積極與面壁智能、火山引擎、微軟 OpenAI 等主流大模型廠商展開深度合作。通過一系列精準適配工作，將不同大模型的優勢與滴水OS有機結合，打造出一套強大的AI中間件。這一創新性成果極大地降低了大模型在實際應用中的部署難度，加速其在汽車場景中的快速落地，讓前沿AI技術能夠迅速惠及廣大用戶。

架構搭建：構建中間件與框架，強化系統支撐

滴水OS著力構建了一套全面且靈活的AI中間件與framework。該體系具備強大的兼容性，能夠無縫支持各種芯片以及云側、端側大模型的接入。無論是云端的大規模計算優勢，還是端側的實時響應與隱私保護特性，滴水OS都能通過這一體系進行有效整合，為豐富多樣的大模型應用提供全方位、深層次的底層支撐，保障各類復雜AI應用在汽車操作系統上穩定、流暢運行。

應用創新：多Agent協同，拓展AI應用邊界

在應用層面，滴水OS借助多Agent聯合技術，實現了對多個復雜場景的深度賦能。通過不同AI智能體之間的協同作業，滴水OS能夠精準洞察并滿足諸如智能駕駛輔助、車內智能交互、個性化服務推薦等多樣化場景需求。這種創新的應用模式，極大地拓展了AI在汽車領域的應用邊界，為用戶帶來更加智能、便捷、個性化的出行體驗。

滴水OS不僅深度聚焦AI技術在汽車領域的前沿應用，為中央計算時代的到來量身定制，全面支持全球豐富多樣的應用生態，還秉持中立、開放的核心理念。常衡生著重強調，中科創達滴水OS是一個開放的AI OS技術平臺，我們熱切期望與更多行業伙伴攜手并肩，共同探索智能汽車操作系統的無限可能，齊心協力推動智能汽車行業邁向新的發展高度。