中科创达：AI原生的整车操作系统—滴水OS

2025年3月18日，在第六届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日上，中科创达智能汽车副总裁、滴水智行副总经理宋洋介绍了AI原生的智能操作系统，强调了从传统汽车到软件定义汽车的快速演变，以及进入AI定义时代的趋势。他指出，随着技术发展，端云结合的智能管家和一站式服务的进程已经到来，未来将朝着全域融合的汽车大脑发展，使汽车成为最懂用户的智能伙伴。此外，随着芯片技术的进步，中央计算成为趋势，带来了更高的算力和融合能力。然而，这样的行业变革也带来了诸多挑战。

为应对挑战，滴水OS作为AI原生系统应运而生。滴水OS核心特点有:面向中央计算，实现座舱与驾驶功能的跨域融合。模块化架构，提供灵活的软硬件解耦方案，便于定制化开发。AI原生设计，将OS升级为AI原生系统，支持多模态交互与大模型部署。可应用于多个实用场景，包括多模态推荐，根据用户穿着、性别、情绪等信息提供个性化服务。旅程规划，通过AI生成一站式的行程安排，结合导航系统优化用户体验。增强哨兵模式，通过意图识别判断是否记录车辆周边活动，提升智能化水平。车控与多模态融合，引入视觉识别等技术，扩展单一声音识别的功能范围。

中科创达智能汽车副总裁、滴水智行副总经理

以下为演讲内容整理:

在整个汽车行业的发展历程中，近年来汽车领域的进步尤为显著。从传统的汽车制造模式到软件定义汽车的新理念，这一转变令人瞩目。自去年起，业界普遍开始探讨AI定义汽车的未来趋势。

图源:演讲嘉宾素材

AI定义汽车的演进路径究竟如何？我们认为，AI在汽车领域的应用也呈现出其独特的发展阶段。起初，AI主要作为云端的辅助工具，为用户提供诸如智能说明书等基础指导服务。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，在过去一年多的时间里，我们观察到端云结合的智能管理架构正逐渐成为主流，这种架构能够为用户提供一站式服务，标志着AI在汽车领域的应用已进入了一个新的发展阶段。

因此，在各种智能场景不断涌现的当下，从明年起，汽车将步入全域融合的智能大脑阶段。这将是一个真正的智能化产品，使汽车成为用户身边最理解用户、与用户心灵相通的智能伙伴。在这一阶段，AI将主导车辆的整体控制，从座舱到驾驶系统，全面覆盖并优化车辆的各项逻辑功能。

之所以说是从明年开始，是因为随着技术的积累和市场的成熟，明年或将成为这一转型的重要起点。当然，这一预测基于当前的技术发展趋势和市场动态，具体实现还需依赖行业内外各方面的共同努力和持续创新。

芯片方面，在传统架构下，每个智能驾驶座舱应用往往采用不同芯片，分属不同域进行处理。然而，在AI定义汽车的背景下，我们认为这种分散式芯片配置可能会导致资源浪费，未来将逐渐趋向于采用AI计算机作为核心处理单元。特别是今年及明年即将发布的几款重磅芯片，已经呈现出这一趋势。这些芯片的共同特点是，至少具备200TOPS以上的AI算力，并具备舱驾融合乃至MCU融合的基础概念。高通、NVIDIA等知名企业均在发布此类芯片，这表明AIDV正推动整个中央计算架构向更集成、更高效的方向发展。

因此，从软件和硬件两个维度来看，AI定义汽车的时代即将到来，未来无疑将是中央计算架构主导的时代。面对汽车行业这一重大变革，我们面临诸多挑战，特别是中央计算架构所带来的不确定性、资源分配问题、电源管理、通讯管理难题，以及AI技术本身带来的新挑战。如何协调不同系统之间的运作，如何在中央计算架构下确保信息安全与功能安全，均显得尤为关键。

图源:演讲嘉宾素材

与此同时，中国汽车乃至全球汽车行业正朝向全球化、国际化的方向发展。面对这些挑战与机遇，我们推出了名为“滴水OS”的操作系统产品。

它展现出几大显著趋势。首先，面向中央计算架构，我们有基于高通8175芯片的全球最早量产车型、最早的演示车型以及最早的演示台架。我们实现了一个芯片上座舱与驾驶系统的完全运行。其次，面对AI技术带来的挑战，我们将操作系统升级为AI原生操作系统，具备真正的融合场景能力，并提供丰富的应用。

图源:演讲嘉宾素材

基于AI算力底座和合作的模型厂商，我们打造了端云一体化的产品应用。其中，我们自主研发了AI运行时的中间件以及端云平台。我们将各类内容，包括声音、各种生态元素，都整合进统一的中间件中，为用户提供一站式交互体验。我们的整个界面已尽量减少APP的概念，希望最终为用户提供不同的微件卡片，让用户在体验中真正实现融合。

我们在高通8175、8255、8295以及英特尔等芯片平台上，部署了相关的多模态与大语言模型。在此方面，我们首要关注的是响应速度与意图理解的广度与深度。我们的域适应能力尤为出色，准确率高达95%以上，这一数据充分证明了我们处于业界前沿地位。我们已在下一代芯片上广泛部署了这些大模型及中间件。

我们致力于通过一站式服务，助力车企及Tier1厂商快速应用AI建模的能力。同时，多模态作为我们未来发展的关键趋势，已不能满足于简单的意图理解。我们在此方向上部署了众多多模态模型，从零点几B到13B不等，根据芯片的不同算力进行适配，为用户提供丰富的应用场景。我们在今年的CES上推出了多模态推荐功能，并成功获得了主机厂的量产项目，该功能能够根据乘车人的穿着、性别及历史记录，提供个性化的情绪化服务。

第二个功能是在拉斯维加斯推出的旅行规划Agent。我们为客户提供一站式的旅程规划体验，该服务联动HERE导航系统，结合我们的AIAgent，为用户提供全面的出行解决方案。

第三个功能是在上海车展发布的AI增强哨兵。传统的哨兵模式是在有人靠近车辆时进行感应并记录，而AI哨兵则进一步升级，能够深刻理解人的意图，判断其是否对车辆构成潜在威胁或伤害，若判断为无害意图，则不进行记录。这体现了我们对智能化技术的深入理解与应用，最终服务于车辆的安全控制。

除此之外，我们还在进行一系列的功能开发，包括地图辅助判断、停车计费、界面识别等。我们期望从单一的语音识别扩展到视觉识别，甚至未来引入更多内容，通过多模态服务，为用户提供整体的一站式体验。

我们已部署多种大模型，为客户提供更多应用场景的选择。这些丰富的应用场景旨在为各主机厂和Tier 1带来差异化的内容与服务。同时，我们一直在与行业探讨AI OS的定义。以手机拍照为例，传统方式需要打开摄像头拍照，再打开修图软件进行美化，而AI原生的出现，则意味着这些操作可以直接在原生应用中完成。

在座舱内，我们致力于消除所有传统的APP应用，通过AI原生技术实现非点对点的复杂交互，从而为用户提供更加丰富多样的应用体验。为此，我们推出了一系列升级后的UI卡片和内容，力求最大程度地减少APP的使用。

我们还融入了记忆功能，旨在全面记录并理解车主的偏好与习惯。这也是我们推荐端侧智能的原因之一，我们不希望用户的隐私数据全部上传至云端。相反，我们希望在端侧就能完成记忆功能，促进用户与车辆之间的有效沟通。

此外，我们期望通过多模态技术来替代传统的OMS、BMS等功能。除了基本的车辆控制外，我们更希望利用车内的大模型来更深入地理解用户的需求与意图。