0 前言

汽车行业正经历着历史上最为深刻的变革之一。曾经由机械工程与动力所定义的车辆，如今正日益受到代码的塑造。当我们进入“软件定义汽车”的时代，汽车的性能不再取决于发动机，而是一行行软件代码，如图1所示。

图1 移动出行未来

市场研究公司Research and Markets最近的一项研究预测，全球“软件定义汽车”的市场将从2024年的2135亿美元增长到2030年的1.2万亿美元以上。对于那些在软件、地图绘制和AI交叉领域工作的人来说，这样的增长规模并不令人意外。这反映出AI在移动出行的各个方面，正以令我们惊诧的迅猛速度快速扩张。

AI将日益成为一些最具价值车辆功能的数字引擎：具备自然语言提示的数字座舱、实时导航和动态路线规划、预测性维护、ADAS以及更高级别的自动驾驶。总之，AI正在重新定义和定制驾驶体验。

根据IBM近期的一项研究，74%的汽车行业高管认为：到2035年，车辆将同时具备软件定义和人工智能驱动的特性。届时，预计80%的新车将采用电动动力系统，这为整合车辆系统、地图绘制、软件和AI能力提供了更自然的基础。

1 AI驱动的地图绘制：“软件定义汽车”的数字指南针

AI在数字地图绘制的发展过程中，一直吸引着来自各方的目光。传统的静态地图正被“实时”地图所取代，这种动态的、持续流式传输的道路环境呈现，为一系列车辆系统赋能。在日益电动化、网联化和自动化的车辆中，地图对于安全高效的驾驶至关重要。

实时地图所提供的，远不止简单的导航功能——它能让车辆理解周围环境，并实时做出明智的驾驶决策。AI具备检测模式、识别环境变化以及动态更新地图数据的能力，这使得驾驶员和车辆系统能够避开施工区域、绕开交通事故路段，并及时了解道路标志或限速的变化。

我们已经看到，实时地图必须够持续整合来自车辆传感器、卫星图像和众包输入等多种来源的数据，以及反映不断变化的道路状况。在人工智能和机器学习的驱动下，实现多种数据源的自动化整合，释放了实时地图的真正潜力。

2 个性化车辆：更智能、更直观的车内体验

驾驶体验也正变得更个性化、更直观，更受AI驱动。我们看到，车载AI助手能够学会响应自然语言并识别驾驶员行为模式，使车辆能够适应个人偏好。如今，AI助手提供基于对自然语言理解的路线规划、电动汽车充电建议、基于驾驶条件的安全警报，以及整合了停车点、驾驶员偏好和实时变化的动态行程建议。

根据IBM的研究，75%的高管认为，到2035年，软件定义的体验将成为汽车品牌价值的核心。这意味着，驾驶员收到的路线建议可能不仅基于最短行驶时间，还会考虑实时天气、附近电动汽车充电桩是否可用和之前去过的地方（如喜欢的旅游中心或咖啡店）等动态因素。随着时间的推移，车辆更像是一个旅行伙伴，会不断学习并与驾驶员共同成长。

3 AI作为辅助驾驶和自动驾驶功能的基础

AI对于ADAS和自动驾驶功能的持续演进也至关重要。它将提升车辆在安全和效率方面的决策能力，从车道保持、自适应巡航到行人检测和物体识别等方面均有体现。

随着“软件定义汽车”向更高水平的自主性发展，AI驱动的地图绘制与激光雷达（LiDAR）和摄像头等车载传感器输入相结合，对于精准的路线规划、态势感知和合规性而言至关重要。

4 克服障碍：AI整合中的关键挑战

尽管AI在“软件定义汽车”中具有巨大的变革价值，且全行业都对此热情高涨，但要实现广泛采用，我们必须解决一些挑战。

（1）数据完整性与安全性：AI依赖大量数据，那么在保持实时准确性的同时，如何确保敏感信息安全？随着车辆的联网程度越来越高，汽车制造商和软件提供商必须确保AI驱动的位置和车辆数据得到保护，防止泄露和未授权访问，同时遵守监管标准。

（2）互操作性与标准化：随着更多公司开发AI驱动的系统，必须确保这些技术能够在不同品牌和供应商之间协同工作，以防止碎片化并提高跨平台兼容性。

（3）云和边缘计算基础设施：处理AI生成的海量实时数据需要强大的计算基础设施。云计算和边缘计算的持续进步，对于支持地图绘制、导航和车辆自动化中的人工智能应用至关重要。

5“软件定义汽车”中AI驱动地图的未来

展望未来，实时地图将在车辆运行中占据更核心的地位，帮助车辆以更高的精确度来理解和响应周围的世界。数字孪生技术的兴起使得AI可以创建车辆的实时虚拟副本，这也将使汽车制造商能够在车辆上路前对其功能进行模拟仿真、测试和改进。

AI的图像识别和云处理技术的最新进展，使得能够从街景图像中自动提取现实世界特征，帮助汽车制造商生成虚拟环境，从而加速模拟仿真、安全测试和软件定义汽车的开发。

除了提升导航和用户体验外，如图2所示，AI驱动的分析将越来越多地用于检测传感器和性能数据中的模式，从而能够更早地发现维护需求。通过识别车辆行为的微妙变化（如轮胎压力变化或制动效率下降）来触发服务警报，这会早于传统的预警系统启动。这些预测性洞察不仅将提高安全性，还将支持更高效、更具成本效益的车辆和车队管理。

图2 车载导航

显而易见的是，未来需要汽车制造商、AI技术提供商、云平台和位置数据专家之间建立紧密的合作伙伴关系。没有任何一个组织能够单独实现这一目标。通过共同努力，我们可以塑造一个更安全、更智能、更互联的汽车未来。

随着行业继续向软件定义的架构转变，实时的、AI驱动的位置智能的重要性会愈发凸显。

本文为“AI汽车制造业”首发，未经授权不得转载。版权所有，转载请联系小编授权（VOGEL100）。本文作者：Remco Timmer，单位：HERE Technologies公司。责任编辑龚淑娟，责任校对何发。本文转载请注明来源：AI汽车制造业