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切割安卓后,华为车机比手机更流畅,自动驾驶断网也能用?

发布时间:2024-06-23 20:11:50来源: 15210273549

  

正式与安卓切割,华为近日在开发者大会上,发布了全新的鸿蒙NEXT操作系统,也就是此前所说的“纯血”鸿蒙。再加上同时发布的盘古大模型5.0,华为在生态构造与AI智能两方面的动作,对移动终端的意义是显而易见的。而汽车作为新兴的智能移动端,华为打出的重拳,或许效果会更为明显。

安卓和苹果都造不出好车机,切割后的华为可以?

很简单,因为在车机领域,安卓甚至是更朴素的Linux内核,一直都处于垄断地位。苹果iOS系统对此一直敬而远之,CarPlay的影响力,更是在近年持续被降低。其中很重要的一个原因,便是汽车智能化的发展趋势下,越来越多的车企,以及互联网企业,开始下场自己做深度定制的操作系统。但如何如何深度,短时间内,大多数入局者仍然无法做到与安卓的切割。即便切割,其开放程度又容易被打上问号,也就与智能汽车的初衷相背离。

  

与安卓的切割不仅是一个自由度上的问题,而且还是一个实实在在的使用场景问题。安卓的诞生,是为了移动端而来不假。但在移动端发展的时间轴中,智能手机生态,才是其业务重心。也就是说,原生安卓或者基于安卓打造的车机系统,都很难彻底摆脱以智能手机终端为核心的开发思路。这种思路会传递至开发者身上,从而影响整个生态的构建。

  

拿苹果的iOS系统举例,该系统也是立足移动端,与PC端的macOS是两套东西。而iPad产品使用的是iOS系统,但在屏幕尺寸来到11英寸,甚至13英寸的情况下。诸多娱乐性质,以及专业生产力性质的软件,仍然无法完美适配iPad。前者的开发者需要在iPhone端之外,创建诸如HD版本的应用,适配越来越大的iPad。而后者显然不能影响正牌iMac的市场,特别是在iPad已经率先用上M4芯片的情况下。简单来说,后发的iPad虽然也挺好,但iPhone的基本盘,与iMac的专业高利润份额,优先级始终得更高的。这也是为什么,尺寸更小、也没用M系列芯片的iPad mini,始终好评度都很出色的原因之一。

  

拿iPad举例,最表层的原因,就是从屏幕尺寸出发,它与车机终端,在相当长的时间里,都比较接近。可即便如此,即便iPad也是苹果公司的亲儿子,生态上也无法与iPhone与iMac相提媲美。就更别说软硬件开发更多是合作状态,且智能手机终端是无法撼动的核心板块的安卓系统了。这就是华为在操作系统上,迟早要与安卓断根的核心原因之一。

  

仅以智能汽车板块来说,它对于华为的重要性,显然不是谷歌和苹果可以比拟的。后发的华为,也有足够的空间,在包括汽车终端,以及智能手机、平板、PC端,实现多段协同。基于安卓系统,这些眼下显然是做不到的。就算做得到,也难免带着安卓在智能手机端积累的沉重“包袱”上路。

车机的工作逻辑毕竟与智能手机端不同,两者的差异显然要大于iPad与iPhone,而且随着智能座舱的进一步发展,这种差距还会更大。举几个最简单的场景,比如语音助手、音乐、导航等等,在智能汽车中无疑是核心需求。这与智能手机端集中在通信、娱乐等场景的核心需求有明显错位。自然需要在操作、界面、生态打造上,拉开差距。

  

而在与安卓进行切割之后。鸿蒙NEXT一来可以集中注意力,打造更符合时代发展和用户需求的应用。另外,应用的体积也将得到大幅降低。轻、快的开发思路,将有助于开发者,也将降低应用上车的门槛。所以,站在车机的角度,鸿蒙系统虽然起步晚,但追赶速度是最快的,且在与安卓切割之后,这一速度还会更快。

  

至于系统运行流畅度的提升,倒更像是一系列切割动作之后的“赠品”。车机的寿命本就与智能手机不可同日而语。绝大多数消费者都没法做到2年换车,更何况换车也要面临残值问题。即便车企、入局的互联网企业,以及芯片厂商,对其进行减负和优化。但面对从智能手机端走过来的安卓,硬件端从8155芯片卷到8295芯片的努力,多少都得为操作系统的历史冗余买单。就更别说很多重叠需求中,对开发资源的浪费。以及非重叠需求中,开发者的积极性如何保证。

智能汽车加速算法升级,离线应用前景广阔?

如果说操作系统,还是包括智能汽车在内,所有智能终端都需要面对的技术问题。那么智能驾驶,基本就是专属于智能汽车的技术需求了。当然,华为的盘古大模型5.0,本质上就是一套更先进的算法模型。所以它的应用场景,并不局限在智能驾驶领域。此前在工业制造、建筑设计、气象等领域都已经有成熟的应用案例。

  

当我们把AI算法与智能驾驶结合起来,最明显的效果,当属加强了智驾方案的学习能力。无论智能驾驶说的有多么高大上,其最基础的逻辑还是离不开“跑图”。越是复杂的场景,就越离不开长期,甚至是重复的跑图学习过程。新算法在学习能力上的提升,则可以大幅缩短智能驾驶系统的学习周期。甚至很多复杂场景的学习工作,也可以转移到后台的虚拟跑图中进行,从而缩短在实际前台的学习过程,减少对实际路网的工作影响。

  

这种对虚拟场景的理解能力,类比一下,可以参考我们学习几何时的空间理解能力,又或者说学车时,教练总是要求的“车感”。新的大模型对图形、文本、视频等素材的理解能力,以及汽车上越来越多,也越来越先进的感知硬件,正在帮助AI算法,在后台就可以模拟出更为真实的场景训练。而在实际应用智能驾驶的过程中,算法的升级,又在反哺车辆克服雨雪天气、阳光直射、黑夜等复杂路况的能力。

  

最后值得一提的是,盘古大模型5.0是一整套方案的统称。细节上,它提供了一系列规格不同的模型方案,以协助不同智能端的具体需求。低规格的模型,虽然不足以应对智能汽车端所有的智能驾驶使用与学习需求。但其低功耗和无须联网、离线可用的优势,在覆盖无图且无网络场景的极端情况下,有助于为车辆的驾驶辅助系统,进行安全托底。这将有效提升车辆在极端情况下,使用智能驾驶功能的安全冗余。在越来越多智驾方案选择不依赖高精地图的当下,即便是只跑主流城市路况,这项技术的现实意义依旧存在。

写在最后:智能驾驶与智能座舱,是智能汽车发展的两大具象化技术方向。鸿蒙NEXT与安卓的正式切割,也意味着搭载该操作系统的智能汽车端,将迎来更为流畅,且应用更新、补充针对性更强、更快的软件生态。至于盘古大模型5.0,核心并非针对汽车单一应用场景。但其大幅提升的学习能力,加速了算法与智能汽车终端的感知之间的正循环。至于优化的离线算法能力,或将在未来汽车智能驾驶安全部分,展现出更大的市场潜力。

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