各位老铁们好，相信很多人对人工智能未来构架都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能未来构架以及人工智能未来构架图的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 什么是人工智能与数字化转型
2. 长安idd架构解析
3. 智能座舱架构与功能开发流程详解
4. cpu架构之父

什么是人工智能与数字化转型

数字化转型是企业如何在竞争激烈，瞬息万变的商业环境中为客户创造价值的最重要驱动力之一。该过程旨在利用数字技术来创建或修改用户体验和业务流程，从而满足用户不断变化的需求和市常

如今，人工智能（AI）被认为是多个行业数字化转型的主要推动力之一。人工智能可以帮助公司比以往任何时候更具创新性，灵活性和适应性。许多人将其视为未来或有远见的技术，但事实恰恰相反。人工智能已经在许多公司中经济有效地部署，可以提高生产力和竞争力，同时有助于加快数字化转型。

长安idd架构解析

长安idd以三大技术硬件底座（高效能动力、高智能电控、高聚能电池）、七大核心技术点，打造出了AI智慧节能系统和衡温智慧安全系统。

长安idd架构通过S-winding绕组技术来获得更好的容积率，降低定子的轴向长度，这样就确保能在有限的体积限制下获得更高功率，提升了功率密度。而为了解决电机工作温度，工程师将电机的定子与转子冷却独立开来，定子用水冷，转子用油冷。电机控制器也采用双面冷却IGBT，这也为进一步提升电机功率密度提供了有力保障。

智能座舱架构与功能开发流程详解

智能座舱基础架构解析

整个智能座舱架构参照3层模型构成，其中底层是硬件层，包含摄像头，麦克风阵列，内嵌式存储器（磁盘）EMMC、内存DDR等；中间层是系统软件层，包含操作驾驶域系统驱动（Linux/QNXDrive）与座舱域系统驱动（AndroidDrive\SPI）；中间层之上是功能软件层，包含与智能驾驶公用部分的感知软件，智能座舱自身域的感知软件，功能安全分析层。车机端的在向上层是服务层，包含启用摄像头人脸识别、自动语音识别、数据服务、场景网关、账号鉴权等。

座舱AI智能交互系统是一个独立系统，独立迭代，每月OTA。整个智能座舱系统架构可以参考如下设计模型进行相应的信息交互。与智能驾驶域不同，智能座舱域更偏向于交互层级，也即更加重视智能互联。因此对于网络通信、数据流等信息更加重视。

从下到上整体智能座舱系统包括如下几个大的控制单元应用：

1、车机硬件

车机硬件主要是原始感光或应声部件，用于接收DMS摄像头输入的驾驶员面部或手部信息及OMS输入的乘员信息。同时，接收车内乘员输入的相关语音信息，车载音响、显示等硬件单元。

2、图像或语音处理芯片

这里的图像或语音处理芯片功能包含对人脸识别、情绪识别、手势识别、危险行为识别、多模语音、功能算法等应用。

感知软件：包含多模感知算法、数据闭环的数据埋点、插件管理和基础组件

功能安全：实现芯片处理的硬件级别及软件级别的功能安全分析及构建

系统管理：包括底层OTA、配置组件、功能安全、诊断、生命周期控制等

公共管理：基本日志、链路、配置等软件管理

3、系统及中间件平台

与智能驾驶类似，智能座舱在系统平台层面需要建立硬件适配及驱动控制，包含进行安全数字输入输出单元、电源能量分配、编解码、音频输出、显示、can通信等单元。

4、车机服务

作为智能座舱的核心服务，则更加依赖于车机服务进行相应的能力控制。整个车机服务包括系统控制、车身控制、数据服务、OTA、底盘状态及车身数据等内容。

具体说来实现如下功能：

AI芯片管理：包含该AI芯片级以上的系统管理与配合，进行进程监控、OTA、HBSerrvice

感知数据软件包SDK：包含接收传感器感知数据结果，融入AI芯片算法中，并提供数据包Pack的录制功能

控制软件包SDK：提供软件生命周期管理，感知算法控制开关，录制开关等功能

应用框架：完成相关业务流程，比如场景定义、多模态语义解析等

业务层：在应用框架之上，完成相关业务实现过程，比如FaceID注册，工作模式定义、OTA、数据闭环等

数据服务：包含数据管理、数据处理、数据挖掘、数据回灌；数据指标评测、诊断管理；模型训练、模型测试、模型管理；数据标注、标注管理等一系列服务。

5、决策中心

决策中心包括通过感知SDK建立场景SDK，从而构建定制化场景及图像/语音感知能力。

多模态座舱交互技术总体包含：语音+手势+视线智能人机交互系统。这里我们把图像和语音感知处理能力统称为多模态交互应用技术框架。其处理过程包含定义车身数据库、车内感知数据库，并进行用户交互行为数据库构建，开发用于云端场景推荐匹配SDK，后续用于解决全场景联调服务推荐功能。进一步的，采集用户典型场景行为数据，将实际用户行为数据输入个性化配置引擎可推动实现端上场景SDK。最终解决车控、音乐、支付等常规服务推荐功能。

6、交互应用

整个交互应用包括车身控制、系统控制、第三方APP交互控制、语音播报、用户界面等几个方面。同时，对于第三方应用中的地图、天气、音乐等也有一定要求。

7、云端服务

由于大量的数据涉及远程传输和监控，且智能座舱的大算力算法模块处理也更加依赖云端管理和计算能力。智能座舱云端服务包括算法模型训练、在线场景仿真、数据安全、OTA管理、数据仓储、账号服务等。

场景网关：融合多个服务，比如驾驶员监控的faceID或语音识别进行场景理解，用于行为分析，推送

账号鉴权：对服务接入进行鉴权，只有授权账号才能进行服务

faceID：驾驶员人脸识别

数据闭环管理：数据接入平台、OTA升级等

智能座舱算法算力解析

智能座舱的高速发展催生算法数量攀升，算力需求增加。到2021年，摄像头能够覆盖轿车乘客，IMS检测最多达5人，多模语音分离最多也达到5人，2022年，大概有150个算法驱动300个以上的场景应用；到2023年，开发者生态建立后，第三方感知将大幅增加，全车的离线多模语音交互将需要更多的算力。车载智能化AI系统包括车载AI场景、算法、开发工具、计算架构、车载AI芯片。整个智能座舱AI系统视觉、语音、多模融合。23年，座舱AI算法将达到白万级。

在数据方面整体提高50%的处理效率，在算法方面平衡计算和带宽上的高效神经网络结构。在算力上将从个位数量级向百位数量级增长，一般情况智能AI座舱是一个独立系统，独立迭代，每月OTA。

如下表示了智能座舱在其AI算法发展上的能力分配表。总结起来智能座舱算法模块主要分为几个大类：

驾驶员面部识别类：包含人头识别、人眼识别、眼睛识别等；

驾驶员动作识别类：手势动作识别、身体动作识别、嘴唇识别等；

座舱声音识别类：前排双音区检测、声纹识别、语音性别识别/年龄识别等；

座舱光线识别类：座舱氛围灯、座舱主体背景、座舱内饰等；

车载智能交互算力需求趋势，表示传感器增长趋势主要体现在舱内传感器数量和像素的提升，带来对算力需求的大幅提升。此外，对于智能座舱而言，麦克风数量也从集中双麦克风/分布式4麦克风，向分布式6-8个麦克风方向发展。

智能座舱开发流程

智能座舱开发流程涉及利用新场景、场景库进行场景定义；利用HMI设计工具进行UI/UE设计（包含界面及交互逻辑设计）；利用HMI框架构建工具搭建整个交互设计平台；由开发人员基于搭建的交互设计平台进行软硬件开发；测试人员深入贯穿于整个开发过程进行阶段性单元测试和集成测试。测试结果部署于车端进行搭载。整个过程由开发设计人员进行全方面维护。

cpu架构之父

JimKeller的履历，1998年到1999年在AMD操刀了支撑速龙的K7/K8架构，2008年到2012年在苹果牵头研发了A4、A5处理器、2012年到2015年在AMD主持K12ARM项目、Zen架构项目，2016年到2018年在特斯拉研发FSD自动驾驶芯片。目前，JimKeller在创业公司Tenstorrent担任总裁和CTO，做基于RISC-V架构的AI高性能芯片。

关于人工智能未来构架，人工智能未来构架图的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。