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汽車主動交互能為用戶提升哪些體驗?

作者:華一汽車科技 ?? 來源:www.qlruto.buzz ?? 發布時間:2020-04-15 15:28 ?? 閱讀:

對于人車交互體驗的提升來看,主動式交互有多大必要性呢?
 
 
人車交互
 
這要從主動交互能做什么說起。
 
在我們的認知中,人車交互往往都是由車內的人來發起,例如調整車輛設置、選擇導航目的地等等,車輛是被動接受指令的對象。
 
主動式交互則是車輛能主動向用戶提出一些建議,甚至是主動進行操作。舉個最簡單的例子,車輛到達一定車速后自動落鎖就是常見的一種主動交互。
 
在最近的一些智能座艙產品規劃中,「主動式」交互概念出現的頻率已經越來越高了。例如根據天氣調整空調、車窗等狀態;根據車速、位置調整駕駛模式;根據定位和時間推送餐飲或者娛樂信息;根據剩余油量或者電量提示用戶進行能源補充等等更智能的主動交互功能都開始出現甚至量產。
 
 
主動交互
 
拋開實用性不說,這類功能本質上都是期望通過更主動的方式,讓車輛提供用戶可能需要的服務和功能。雖然目前來看實用功能和場景不多,但是這毫無疑問會是未來的大趨勢,能夠減輕人類在駕駛時的信息處理量。
 
所以說主動交互的應用對駕駛安全和便利來說,會有很大的提升。 車企和供應商提前為主動交互做好技術儲備,也會成為接下來一段時間內人車交互領域的重點任務。
 
主動式交互的核心在于車輛需要能夠感知到用戶以及車輛的狀態,然后進行即時處理,最后給出合適的反饋。
 
在感知層面,我們已經見到了各種傳感器,能準確識別用戶包括面部表情、體征體態、動作手勢、聲音甚至氣味等等不同的數據。隨著傳感器的種類和數量增加,對于車內用戶的感知一定會越來越精確且個性化。
 
不過感知只是第一步,后續的數據整合、處理以及反饋執行更關鍵。
 
在過去,車輛搭載的芯片算力一直落后于移動智能終端以及 PC 設備,架構和能處理的數據類型也比較簡單,跟深度學習、圖像處理這些 AI 相關的能力幾乎不搭邊。原因也不難解釋,車載設備以安全穩定、符合車規為最高優先級,因此很多算力高、架構更先進的芯片優先滿足于消費類電子的應用而非車載。
 
沒有合適的芯片進行數據處理,主動式交互也就沒了實現的條件。不過隨著車規級芯片算力的增強以及 AI 芯片的逐漸運用,一切都在改變。
 
還是以征程二代為例。
 
作為符合車規的 AI 芯片,征程二代具備的邊緣計算能力是完成主動交互的基礎。換句話說,邊緣計算作為 AI 芯片的重要特性之一,能滿足車輛對主動交互的數據分析處理需求。
 
當然,我們過去一直所說的云計算對智能汽車也有著重要意義。只不過和邊緣計算相比,兩種方式有各自的優勢,分別承擔不同功能。
 
云計算使得汽車作為一個智能終端,始終運行智能世界中,能夠獲得持續更新的數據以及內容,也能完成一部分原本需要本地處理的數據,減輕對硬件的負擔。
 
云計算
 
但智能汽車每秒鐘都能產生海量數據,如果把一切任務都放在云端處理顯然不合適。因此把需要低延時、更個性化的任務處理利用邊緣處理來完成,有序分工才是最高效的運行模式。
 
邊緣計算作為一種分散式運算的架構,將應用程序、數據資料與服務的運算,由網絡中心節點移往網絡邏輯上的邊緣節點來處理。因此更適合處理一些靠近智能終端、低延遲的任務。另外,由于數據的處理都在本地完成,對于隱私保護以及用戶使用習慣的學習也有重要的意義。
 
從這些特性中能看出,智能汽車是非常符合邊緣計算應用的終端。無論是在自動駕駛或者車內人機交互中,邊緣計算都有足夠的應用場景,能配合云計算實現汽車的智能化。
 
而對于主動交互這個細分領域來說,通過邊緣計算就能夠迅速處理傳感器感知到的用戶狀態,并且根據記錄的用戶個性化的特征給出恰當的反饋。
 
隨著邊緣計算以及 AI 芯片的應用,主動交互在車內的應用也會越來越常見。我們還能見到多少新穎的人車交互可能性?這的確是一個值得期待且長期關注的命題。
 
新技術的出現給了人車交互更多的可能性,但體驗的好壞最終取決于運用技術的人。(摘自于:極客客車)
 


 

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