原标题：地平线孙浚凯：AI技术推动车舱走向“第三空间”
5月27-28日，创业邦2021 DEMO WORLD 世界创新峰会在上海·中国船舶馆全新亮相。2007年以来，由创业邦打造的DEMO CHINA创新中国春季峰会连续十三年为高成长企业创新搭建高规格交流平台，已经沉淀为国内最具影响力的创新峰会之一。今年，DEMO CHINA创新中国春季峰会升级为DEMO WORLD世界创新峰会——大企业创新与创投生态峰会，将与参会嘉宾们共同探寻各行业发展的新机遇与新风向。
在峰会现场，地平线车载智能交互产品总监孙浚凯以《“智”空间、“芯”体验》为题进行了主题分享，精彩观点如下：
1. 消费者对车的寄托从原来的代步工具、出行工具演变成需要有一些情感上的依赖或者连接。
2. 未来机器时代的人机交互方式是让用户很少做选择、机器能够主动感知到人的诉求、并且这个体验是持续迭代的。
3. 以AI为驱动的智能交互方式也许会成为未来下一代人机交互的主流。
以下为演讲内容，由创业邦整理：
大家下午好！我是孙浚凯，目前在负责地平线智能座舱的产品。今天很高兴参观和体验了大众汽车品牌的众: UX原型座舱。从2018年开始我们就思考，如果用AI在座舱里做一些功能或者场景，那应该是什么？
地平线是一家边缘人工智能芯片公司，我们一直希望能把AI真正的能力发挥出来，今天想在此和大家分享：地平线的芯片最终如何让空间的属性更智能，让芯片带给出行新的体验。
创新分为微创新和颠覆式，我们认为智能汽车的来临是堪比计算机诞生级别的颠覆式创新。而AI技术将推动整个驾驶和人机交互的融合，让车像是一个行走的第三空间，让全人类能够释放出更多的时间去享受生活、做更有价值的事。
现阶段，车辆可能还是智能助理的阶段，今天现场展出的众UX系统是围绕第三阶段人机共驾，再往后面阶段是L5自动驾驶实现第三生活空间，在这里，我们不仅仅有驾驶的需求，还可以把目前的家居场景、会议场景、医疗场景全部延展到移动座舱。
AI技术是实现这一推动的原动力，我们可以看到，从多模交互时代已经有AI感知能力在赋能，目前智能助理阶段有很具像的表达。再往下的人机共驾，天然就依赖着车外自动驾驶的能力以及车内的云助手，把整车任务进行相关性切换，最后甚至是实现车型机器人，所以未来汽车的形态是值得想象的。
在迭代过程中，可以看到消费者对汽车的需求也在发生很多变化，比方说认知变化。大家现在逐步开始追逐不应该只是去买一个发动机和外观，而是要看车是否能满足自我的定位，是否能够标榜自己的个性，消费者对车的寄托从原来的代步工具、出行工具演变成需要有一些情感上的依赖或者连接。
同时希望车像手机一样，能够提供很多服务，不仅仅是原来A到B的单点服务。在这个过程中，我们在移动互联网所积累的对高质量服务的付费意愿，到了座舱时代，消费者对座舱有价值的服务也将会有很高的付费意愿。
同时，可以看到目前在市面上很多的玩家在尝试、探索，智能座舱或者智能汽车有没有相对标准的答案？这个过程很有意思，它其实没有特别具像的答案或者框架可以让行业里所有玩家参考，每家都有自己的思考和探索。但是能明显感觉到的趋势是什么？智能体现在基础的第一步就是感知，如何知道用户的状态再去认知，判断用户现在所需要的服务，最后拥有足够信息，就能帮助用户做相关决策。
感知的主动化交互，已经在多款无论是量产车、概念车、原型车都在部署。主要的体现是围绕着车内新传感器介入，摄像头、麦克风以及磁悬浮装置等。未来，相信我们在家居场景里万物互联的全部能力都会接入到车里，去实现感知的第一步。
整个汽车的智能化不仅仅是在车内感知用户的当前状态，同时也需要知道车的外部环境。真正的智能需要眼观六路，知道车外行驶的状态是否拥堵。想象一些场景，拥堵的时候驾驶员会经常拿起手机玩，那么此时是该提醒还是不提醒？所有的交互都要回到场景中去考虑，感知只是第一步，而目前大家几乎都在部署这一步。
再往下，现阶段座舱的痛点，是大部分用户都提出了对个性化的需求，我们地平线智能座舱的初衷就是要用AI的技术在实际用户使用场景中解决问题。可以看到，未来个性化、人性化、主动化、精准化的很多需求都可以得到满足。
回顾一下，原来智能座舱的演进是从物理按纽到有了屏幕，再到有了语音助手。2020年这个时间节点开启了新的时代，以AI为驱动的智能交互方式会成为未来下一代人机交互的主流。我们会把车本身属性的能力以及集成的服务，用AI框架重构智能系统，从而实现理解用户意图，最终使用户体验到、感受到的是更智能，更自然的人机交互。
我们还在思考，未来的机器时代人机交互的方式应该会是什么样？我们给出几个关键要素：让用户很少去做选择，机器能够主动感知到人的诉求，并且这个体验是持续迭代的。
智能化不仅是在汽车，在很多产品中都有落地，但是我们会说，在车的载体里，会是智能产品的极致巅峰代表，为什么？车的使用场景很复杂，它要在不同恶劣的环境中、不同的人群中，满足多方位场景真实出行、安全、交互、娱乐、办公的需求。当这么多场景和需求叠加在一起时，车对智能化的诉求也达到了顶峰。
AI系统真正构造的过程中，是围绕从芯片到计算架构、开发工具、算法以及最终AI算法，到场景中落地。整套链路都需要基础算力的支撑和加持。而座舱里感知是第一步，感知的前提是整个座舱里传感器数量和像素的提升，所以对算力的提升诉求是非常大的，我认为未来座舱里算力不亚于自动驾驶算力。
而作为一家芯片公司，地平线在这个过程中给出的现阶段的思考和答案是什么？我们以自动驾驶作为参考案例，从L0到L5就像是攀登珠穆朗玛峰。芯片算力提升巨有很大的挑战，过程异常艰难，而地平线在不同自动驾驶等级的阶段都给出了相关解决方案。
对地平线的座舱产品，我们内部起了一个名字叫“Halo”，每一个场景像是天上的星星一样多到数不清，Halo承载着我们对银河系天体的思考，希望产品围绕天上的繁星点点，最终吸引所有的繁星，让繁星构成真正能够看清的一幅画像，这是我们对Halo的预期。
同时也希望在算力提升过程中，所有的算法都围绕着用户真实使用场景展开，从最基础几十个场景到几百、上千、直到繁星点点。在这个过程中我们提供了很多的平台工具，包括开放的套件，支撑了场景开发的全部流程，从定义到设计、验证、开发、测试、部署以及后面的升级。
从2018年到现在，我们走完了1.0，目前处于2.0阶段，现在正在探索3.0和后面的更多产品序列，希望在不同计算平台下、更多使用场景中做出智能化的功能和服务。从原来只能知道前排的驾驶员和副驾乘客的诉求，到可以延伸到后排，例如，围绕后排的儿童我们做了一系列痛点方面的探索，设计了很多AI功能，让家人在行车的系统中更安全、更美好。
整个技术框架我不多赘述。可以看到这个过程中玩家很多，而用户交互行为和环境的因素也在不断的变化，我们怎样去和主机厂以及第三方合作伙伴在现有的技术框架下实现真正闭环操作？从基础的数据挖掘出隐性特征以及价值，在此基础上做相关应用和服务，最终实现为用户创造相应价值，帮助车型构建智能化的功能和亮点，从中赋能开发者。
我们还在构建自己的智能化社区。我相信智能驾驶、智能座舱和整车智能化会离我们越来越近，但这需要所有人的推动，因此我们去构建这个社区，大家将不同的理解分享出来，构造一种合作关系，这也是我们希望Halo最终对所有开发者赋能的心态。
所有的场景都是在探索过程中，也是在量产落地的过程中。我希望最终的产品像每一颗耀眼的星星一样，照亮我们前行的夜晚。
今天的分享就到这里，谢谢大家。
