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軟件|艙內視覺AI應用前裝「同比增長近200%」，哪些供應商領跑中國市場

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軟件|艙內視覺AI應用前裝「同比增長近200%」，哪些供應商領跑中國市場


智能汽車行業正在進入艙內、艙外功能融合的關鍵周期 。 以智能駕駛為例 ， 目前處于輔助駕駛到無人駕駛的長期演進階段 ， 人機交互（尤其是一系列AI定義的功能）正在發揮關鍵作用 。
比如 ， 此前中國相關部門發布的智能網聯汽車生產企業及產品準入管理相關政策 ， 就明確提出：加強自動駕駛功能產品安全管理 ， 其中 ， 人機交互功能成為關鍵 ， 這直接影響人工接管的兜底安全 。
而此前歐洲NCAP的新法規已經明確 ， 基于視覺的駕駛員監控功能（DMS）將成為新車拿到五星評級的必要條件 。 DMS一方面確保檢測到正確的駕駛員狀態 ， 另一方面則是對ADAS功能激活和失效進行閾值設置 。
另一方面 ， 一線陣營的車企正在加快座艙智能化體驗的能力提升 。 比如 ， 基于AI技術增進用戶的用車便捷性（人臉識別、智能進入、個性化車身控制等等） ， 增強娛樂功能（拍照、視頻等交互） ， 與座艙其他硬件的融合（比如 ， AR-HUD與視線跟蹤） ， 還有安全監控預警（包括DMS、OMS、MOD等） 。
而從整個座艙交互的技術、功能演進來看 ， 從早期的被動顯示、觸控（包括手勢）、語音交互再到視覺交互、AR/VR ， 基于AI的多模態交互也在成為未來智能座艙系統的關鍵一環 ， 并逐步從被動交互升級至主動交互 。
這意味著 ， 背后的全棧式人工智能能力 ， 涵蓋感知智能、決策智能、智能內容生成和智能內容增強等關鍵技術領域 ， 同時包含AI芯片、AI傳感器及AI算力基礎設施在內的關鍵能力 。
同時 ， 這些技術也可以進一步用于個性化駕駛體驗 ， 并得益于高性能AI計算平臺的規模化部署 ， 將硬件、軟件尤其是AI算法進行充分融合 ， 滿足未來的駕駛艙更多元化的需求 。
在實際的場景落地上 ， 從駕駛員感知到對老人、兒童、寵物的關愛 ， 再到智慧健康功能的應用；又如智能汽車和城市的元宇宙、增強現實、混合現實應用的融合；再如多模交互 ， 通過基于視覺的姿態、表情、唇語的識別和語音以及自然語言理解相結合 ， 帶來更好的人機交互新體驗 。
目前 ， 在座艙AI軟件賽道 ， 國內主要有幾種供應鏈形態 ， 一是類似小鵬汽車的車企自研模式 ， 此前 ， 該公司的Face ID（支持多賬號識別）和DMS系統（基于視覺方案的疲勞分神預警系統、駕駛員健康系統）已經量產落地 。
第二種是類似地平線的芯片+底層感知算法模式 。 一套名為Horizon Halo? 的車載智能交互解決方案 ， 基于地平線征程?2打造的整套軟硬結合的AI解決方案 ， 通過將攝像頭、麥克風的數據接入到芯片進行相關感知算法的處理 。
目前 ， 高通、英偉達、Mobileye等芯片供應商也在采用類似的模式 ， 不過 ， 相關的軟件算法主要是采用第三方供應商提供AI算法引擎模塊的合作方式 。
第三種則是類似商湯絕影這樣的座艙AI軟件供應商 ， 基于獨有的面部識別、頭部姿態等技術 ， 提供完整的駕駛員感知系統（DMS）、座艙感知系統（OMS）、智能進入系統、座艙App等軟件產品組合 。
在前裝量產方面 ， 高工智能汽車研究院監測數據顯示 ， 2021年中國市場（不含進出口）乘用車標配搭載艙內視覺AI應用上險量（單車搭載多個功能不重復計算）為60.19萬輛 ， 同比增長接近200% ， 主要應用為Face ID、DMS及部分娛樂功能 。
此外 ， OMS功能目前仍處于前期落地階段 ， 此前部分車型搭載艙內攝像頭（內后視鏡位置）仍主要用于遠程監測、車內視頻采集等初級應用 ， 部分車型則未開始軟件OTA 。

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