經過百余年發展，全球汽車行業已迎來深刻變革。在智能化競賽的下半場，軟件定義汽車不斷迭代，得益于空間計算與大模型技術的突破，AI正引領汽車發展新篇章。

2024年3月11日，在2024智能車機數字生態大會上，梧桐車聯軟件研發總監平濤談到，梧桐車聯自2020年起致力于策略腦的開發，以提升座艙智能化水平。從基于簡單規則形成單一決策的策略腦1.0，到引入復雜規則組合、排列的策略腦2.0，再到引入算法推理的3.0階段，不斷進化策略腦的功能，實現更精準的個性化推薦。

目前，梧桐車聯已在大模型技術的加持下，對策略腦3.0進行重構，并計劃于2024年完成策略腦4.0的開發，實現更友好、更智能的交互能力，并具備自凈化和學習能力，最終目標是實現全面擬人化。

梧桐車聯軟件研發總監

以下為演講內容整理:

經過百余年發展，全球汽車行業已迎來深刻變革。近十年，中國汽車行業迅猛崛起，電動汽車已成為世界市場領軍力量。在智能化競賽的下半場，軟件定義汽車不斷迭代，得益于空間計算與大模型技術的突破，AI正引領汽車發展新篇章。

大模型技術將推動智能座艙生態的繁榮，構建更加智能、有趣的服務生態。梧桐車聯積極探索，基于大模型挖掘豐富應用生態內容，開發智能服務場景。

智趣AI

目前，已實踐開發一系列專家級服務，如用戶用車專家通過訓練大模型，提供智能化、友好交互的用車體驗。同時，我們還開發了任務大師，能執行如講故事、提醒拿包等具體任務。此外，結合閑聊、百科知識，我們打造了兒童玩伴及音效大師，這些服務已部分上線或即將全面上線。

在交互層面，我們實現了對話式交互，通過當前話術預測用戶意圖，借助CUI實現零層級原子化服務呈現。例如，調節空調溫度和出風口，CUI能生成式UI交互直接呈現，無需連續對話或跳轉設置。同時，我們還伴隨數字人IP擬人形象，根據語境呈現喜怒哀樂和表情，為用戶提供多元化感官反饋。

圖源:演講嘉賓素材

基于大模型技術，我們已全面構建從感知層到覺知層的智趣AI服務生態。梧桐車聯深度參與騰訊行業大模型生態構建，結合產品設計、用戶體驗與騰訊智慧出行，共同推動AI定義汽車的產業發展，加快創新場景落地。

策略腦

同時，我們依托長安對新汽車機器人架構設計理念，參與整車功能應用層的技能單元開發，力求打造高情商與高智商并存的智慧型產品。

在騰訊和長安的戰略支持下，梧桐車聯自2020年起致力于策略腦的開發，以提升座艙智能化水平。從基于簡單規則形成單一決策的策略腦1.0，到引入復雜規則組合、排列的策略腦2.0，再到引入算法推理的3.0階段，我們不斷進化策略腦的功能，實現更精準的個性化推薦。

目前，我們已在大模型技術的加持下，對策略腦3.0進行重構，并計劃于2024年完成策略腦4.0的開發，實現更友好、更智能的交互能力，并具備自凈化和學習能力，最終目標是實現全面擬人化。

在策略腦1.0的開發中，我們利用場景工廠結合基礎專家模型定義規則，并在場景觸發時進行仲裁和過濾，選擇最合適的場景推薦給用戶，實現了場景開發和管理的精細化和智能化。

策略腦2.0的升級主要體現在從單一規則到復雜規則的轉變。這一轉變分為四步:首先，識別車輛狀態、信號及用戶的交互信息；接著，分析用戶特征、行駛數據和環境數據，制定規則以編排和組合場景，生成服務推薦策略；最后，通過多模態交互能力執行策略，提升用戶體驗。

策略腦3.0在復雜規則基礎上引入了算法和推理，實現個性化服務。2023年，我們在3.0版本中引入大模型，用于場景挖掘、推薦系統和人機交互，解決了策略腦之前的局限性，如碎片化、不友好等問題。

目前，我們正在進行策略腦4.0的全面重構。利用長安汽車數據、梧桐IOT買點及長安算力中心，結合大模型的理解和推理，力求實現更自然的對話和更精確的場景推薦。同時，我們站在騰訊大模型基礎上，接入閑聊、百科等內容生成能力，自研大模型及連續對話管理系統，提升多意圖和復雜上下文交互能力。

大模型的訓練和推理主要在云端進行，端側負責多模態感知和執行。隨著汽車算力增強和萬物互聯發展，未來會有更多大模型部署在端側，解決實時性和隱私問題。

圖源:演講嘉賓素材

梧桐車聯的AI平臺具備訓練、推理和接入私有大模型功能，目前已接入百萬臺汽車。通過該平臺，我們實現了多種大模型場景應用，如綜合意圖理解、AR和全線應用、智能用車顧問等，為用戶提供更智能、便捷的出行體驗。今年，這些功能將在量產車型上上線。

我們認為大模型具備實現自適應車控與獨特體驗的巨大潛力。它能精準識別雪天環境，自動切換至雪地模式，并根據用戶身高和疲勞程度智能調節座椅。結合CUI能力，我們的車桌面系統能根據不同模式動態展示信息，生成個性化桌面。

目前，我們的車桌面系統已相當豐富，包括基礎桌面、車桌面、AI空間、數字人桌面、行車桌面及泊車桌面等。未來，這些功能將逐步APP化，并通過原子能力以CUI交互形式自主生成與實現，為用戶提供更靈活、更個性化的體驗。

圖源:演講嘉賓素材

我們期待大模型作為基座，通過感知、理解和服務，助力用戶更好地使用智能汽車，進一步賦能智能座艙，實現更加智能、便捷的出行方式！