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        車東西 10-23

        對話斑馬智行高管:不做輔助駕駛,打造開放平臺搶位智艙下半場

        作者 | Janson

        編輯 | 志豪

        車東西 10 月 23 日消息,日前,在汽車工程學會年會上,斑馬智行高級副總裁、首席產(chǎn)品官蔡明在論壇圓桌環(huán)節(jié)闡述了公司在 AI 浪潮下的戰(zhàn)略定位、核心技術及行業(yè)洞察。

        斑馬智行將自身定位為一個獨特的 " 新物種 "。其業(yè)務由三層構成:底層的操作系統(tǒng)(OS)能力、中間的 AI 全棧技術 ,以及頂層的開放生態(tài)平臺。

        斑馬智行高級副總裁、首席產(chǎn)品官蔡明在論壇圓桌

        不同于行業(yè)內硬件、軟件全包的垂直模式,斑馬強調其平臺的 " 完全橫向開放性 " ,旨在與行業(yè)建立 " 競合關系 " 。

        其核心技術突破是 "Auto Omni" ——一個全模態(tài)、端到端的多模型解決方案 。此方案旨在解決行業(yè)對數(shù)據(jù)隱私、安全和斷網(wǎng)可用的痛點。

        得益于模型小型化與芯片算力提升的 " 接駁點 ",斑馬智行通過將模型部署在 " 端 "(車載芯片)而非 " 云 ",并結合視覺、語音等 " 全模態(tài) " 感知能力,斑馬正推動交互從 " 語音驅動 " 跨向 " 主動智能 " 時代。

        當下,斑馬的重心是 " 智能座艙 "(艙)及支持未來艙駕融合的底層 OS 。他們認為 " 艙 " 指向用戶多元化的 " 生活 ",是開放的、商業(yè)價值更寬厚的領域 ,即馬云所言 " 未來汽車 80% 的事是跟汽車無關 " 。

        面對市場競爭,斑馬視不少頭部自研車企為標桿,其高水平反向激勵了其他車廠對斑馬平臺化方案的需求。

        未來斑馬則以 " 全開放 "、可解耦、多芯適配的靈活服務模式,賦能行業(yè)伙伴。

        在會后,包括車東西在內的多家媒體與斑馬智行高級副總裁、首席產(chǎn)品官蔡明蔡明、斑馬智行首席戰(zhàn)略官邢悅進行了對話交流,討論了汽車 " 智能化 " 下班車中,座艙發(fā)展的前景的變化。

        以下是訪談實錄,車東西在不改變原意的情況下進行摘編:

        一、對話斑馬智行高管 系統(tǒng)整合、行業(yè)挑戰(zhàn)及未來解決方案

        針對智能汽車系統(tǒng)中 " 整合 " 與 " 交互 " 何者對用戶體驗更關鍵的問題,蔡明認為這兩者密不可分,同等重要。

        他將其比作 AI 的 " 感知 "(交互)與 " 執(zhí)行 "(整合),二者缺一不可。斑馬的全棧 AI 解決方案正體現(xiàn)了這種并重,它包含三大支柱:一是重構交互體系以實現(xiàn)深度感知和意圖預判;二是構建智能中樞進行深度思考與任務分配;三是將車輛存量功能與互聯(lián)網(wǎng)增量服務 "Agents 化 ",實現(xiàn)高效執(zhí)行。

        邢悅補充道,行業(yè)中能做好交互的已是少數(shù),而能實現(xiàn)服務閉環(huán)(如將本地生活服務整合上車)的更是鳳毛麟角,這構成了極高的技術和運營壁壘。

        斑馬智行首席戰(zhàn)略官邢悅(左 1)、斑馬智行首席產(chǎn)品官蔡明蔡明(左 2)

        談及產(chǎn)業(yè)所處的發(fā)展階段,蔡明指出,智能汽車產(chǎn)業(yè)正處于軟硬件 " 交替拉動 " 的 " 早期比較陡 " 的快速發(fā)展期。從微觀上看,硬件可能在近半年稍稍領先,但這只是暫時的拉動狀態(tài)。

        邢悅則提出了 " 硬件為基,軟件定義 " 的核心觀點。她認為,當前大算力等硬件基礎已出現(xiàn)一定冗余,關鍵在于通過軟件來定義和充分釋放這些硬件能力,以滿足用戶多樣化的智能座艙需求。

        蔡明對此表示贊同,并以 PC 產(chǎn)業(yè)為例,指出行業(yè)早期會高度關注硬件(如 486、586 處理器),但隨著成熟,軟件和場景價值(如 Windows 系統(tǒng))將成為最終的差異化競爭根本。

        然而,智能汽車的價值釋放仍面臨巨大挑戰(zhàn)。蔡明總結了兩個根本原因:一是系統(tǒng)尚未完全整合。受限于行業(yè)慣性,車輛還未實現(xiàn)真正的 " 中央計算 ",駕駛、座艙等系統(tǒng)間的隔離如同 " 任督二脈 " 未通,導致高端硬件的價值無法充分發(fā)揮。二是交互系統(tǒng)尚未穩(wěn)定。汽車并非原生智能設備,其人機交互模式仍在探索中,尚未形成如鼠標、觸屏般穩(wěn)定的范式,而未來的 " 自然交互 " 體系仍在構建過程中。

        面對這些挑戰(zhàn)以及(在任何階段都存在的)算力限制,蔡明提出的當前最優(yōu)解是 " 全模態(tài)端到端的端模型 "(On-device Model)。

        這一方案的優(yōu)勢在于,首先,它通過 " 常聆聽、常睜眼 " 極大提升了 AI 的 " 感知 " 能力,并通過全時空記錄實現(xiàn)了真正的 " 記憶 " 系統(tǒng),從而拉高了用戶體驗上限。

        其次," 端到端 " 架構取代了舊的級聯(lián)模式,保證了 " 及時性 "。

        最后,作為 " 端模型 ",它實現(xiàn)了數(shù)據(jù)不出車、斷網(wǎng)可用,完美兼顧了 " 安全性 " 和用戶隱私。邢悅進一步強調,端模型是區(qū)別于云模型的重大機遇,它不僅能解決用戶的隱私顧慮,更通過軟件定義的新場景,為國產(chǎn)芯片廠商提供了沖擊高端、高價值算力芯片的巨大發(fā)展空間。

        二、不做輔助駕駛 積極布局 " 艙駕融合 "

        對于輔助駕駛路線(如端到端與高清地圖)的選擇,斑馬智行的蔡明總明確了其戰(zhàn)略定位:斑馬不做智能駕駛的應用層和算法,而是專注于 "L 型 " 戰(zhàn)略,即提供支持智駕和智艙的底層操作系統(tǒng)(底軟),并構建完整的智能座艙上層應用。

        蔡明解釋,這是一項戰(zhàn)略性選擇。首先,他判斷智駕未來將成為 " 標配化 " ( Commodity ) 功能,就像手機通話質量,難以形成差異化和新的商業(yè)模式。

        其次,該領域商業(yè)模式與斑馬的優(yōu)勢不契合。

        最后,L2 級輔助駕駛已是紅海,而高端智駕(如端到端)極度依賴海量行車數(shù)據(jù),這是斑馬所不具備的。

        斑馬智行元神 AI 智能體

        盡管如此,斑馬正積極布局未來的 " 艙駕融合 "。蔡明指出,無論是在 " 芯片融合 "(OS 層支持)還是 " 模型融合 "(One Model)上,斑馬都已占據(jù)優(yōu)勢。

        邢悅補充道,斑馬的角色是提供 " 基建 ",解決行業(yè)痛點。她認為,行業(yè)的真正痛點不是智駕算法本身,而是缺乏支持無圖駕駛(尤其在中國復雜路況下)的 " 空間大模型 " 等基礎設施。

        在斑馬專注的智能座艙領域,蔡明強調其戰(zhàn)略是 " 開口、開放 " 的。他認為智駕指向 " 封閉和標準 ",而智艙則 " 指向生活 ",承載著未來汽車 80% 的開放性商業(yè)價值。

        在具體實現(xiàn)上,斑馬通過 AI 深度升級音樂、導航、車控等 " 存量 " 場景,使其從被動響應(如 " 霧燈在哪 ")變?yōu)橹鲃又悄埽ㄈ?" 檢測到霧,已開霧燈 ")。

        同時,斑馬大力開拓 " 增量 " 場景,如短劇、親子互動等。邢悅介紹,其核心是 " 平臺級智能體 ",它能通過自然交互,跨應用完成復雜任務,例如在導航中無縫完成訂餐或購買電影票(包括選座和支付),或在隧道斷網(wǎng)后提供會議摘要。

        她強調,這些功能已在部分車型上量產(chǎn)落地。

        三、與客戶雙向奔赴 認可新勢力能力上限

        在探討斑馬智行在激烈的 " 屏幕大戰(zhàn) " 和 " 芯片戰(zhàn)爭 " 中的核心戰(zhàn)略時,蔡明總和邢悅總給出了清晰的解答。

        蔡明指出,面對芯片競爭,斑馬的策略是 " 全面開放 " 和 " 廣泛適配 "。作為軟件平臺服務商,斑馬必須支持盡可能多的芯片,這形成了一個 " 雙向奔赴 " 的生態(tài):芯片廠商需要斑馬的操作系統(tǒng)來觸達車廠并實現(xiàn)價值,而斑馬也借此獲得了芯片層面的深度支持。

        邢悅則補充,面對 " 屏霸 " 趨勢,斑馬的策略是 " 一箭多星 ",即通過 " 智能體(Agent)組團上車 " 來充分利用和填充多屏、大屏帶來的交互空間。

        在關鍵的端側大模型部署上,如何平衡算力與模型大小是核心問題。蔡明將其描述為算力提升與模型 " 小平化 " 的 " 握手 "。

        他判斷,行業(yè)正迎來一個關鍵的 " 接駁點 ",即以高通 8×97 或英偉達 Orin Y 為代表的算力芯片,與通義 3-Omni-4B(或 10B 左右)的端模型實現(xiàn)了完美的結合。這一拐點的實質性捕捉,將打開全新的局面。

        斑馬 Auto Omni 智艙 AI

        實現(xiàn)這一突破的技術路徑是復雜的。蔡明詳解了斑馬全模態(tài)端模型的四大核心環(huán)節(jié):首先是深度參與通義基礎模型的(閉源)訓練;其次是進行 " 融合訓練 ",將導航、車控、本地生活等多個垂直場景的數(shù)據(jù) " 融合 " 進一個模型,使其在體積不變的前提下實現(xiàn)多任務能力;第三步是高難度的 " 量化 " 壓縮,將模型性能損失(掉點率)控制在極低水平;最后是針對不同芯片平臺進行極其繁重的部署和調優(yōu),例如與高通的合作就投入了巨大的人力。

        對于如何衡量模型的好壞,蔡明提出了 " 思考、感知、記憶 " 三大核心維度,并表示具體指標正在快速推進中。而 " 千人千面 " 的個性化體驗,則正是依賴于 " 記憶 " 維度的完善,通過構建區(qū)分用戶的記憶系統(tǒng)來實現(xiàn)。

        當被問及 " 硬件決定上限,軟件決定體驗 " 的觀點時,蔡明認為這只是階段性現(xiàn)象。智能系統(tǒng)的發(fā)展是軟硬件 " 交替拉動 " 的周期。當前的硬件算力突破,很快就會被軟件(如端模型)的需求所消耗殆盡,并反過來拉動硬件進行下一輪迭代。

        在競爭定位上,蔡明明確了斑馬與小鵬、華為的根本不同。小鵬、理想等自研車廠是斑馬的 " 標桿 " 和 " 市場拉動力 ",他們把體驗天花板拉得越高,其他車廠就越需要斑馬這樣的平臺方案。

        最后,蔡明表示,斑馬天然愿意積極參與國家標準的制定,這源于阿里 " 缺芯少魂 " 的初心和產(chǎn)業(yè)責任。

        結語:斑馬要做好底軟融合

        面對 AI 浪潮,斑馬智行亮明了其 " 橫向開放 " 平臺戰(zhàn)略。他們不做智駕 " 紅海 ",而是聚焦于智能座艙的廣闊價值,并提供支持 " 艙駕融合 " 的底層 OS。

        斑馬正抓住芯片算力與模型小型化的 " 接駁點 ",攜手生態(tài)伙伴,推動汽車交互從 " 語音驅動 " 邁向 " 主動智能 " 的新時代。

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