阿里欲打造基于AliOS智能车载系统的互联网汽车
三者都插足汽车领域,但又各有特点。百度,虽然也布局车联网(如 Carlife),但自动驾驶搞得最火。阿里,主攻车联网,AliOS 操作系统喊得最响。腾讯,兜兜转转,此前也推出过车联 app 等车联网产品,终于也在去年发布 All in Car 系统并搭载在广汽的车型上。
就当前而言,消费者被「洗脑」最多和在车上得到最多实践的或许是阿里的 AliOS 操作系统。与上汽合资,基于 AliOS 打造的斑马智行已经搭载在上汽荣威、名爵以及上汽大通品牌车型上。荣威 RX5 被上汽、阿里自诩为「首款互联网汽车」,而对普通消费者来说其背后的 AliOS 究竟是个什么样的系统呢?基于 AliOS 的「互联网汽车」究竟又是什么样的一副场景呢?
首先,AliOS 智能车载系统是车辆信息化底盘。阿里想打造的「互联网汽车」是以 AliOS 为底层核心,外围是「云端一体」的架构,最上层是用户服务。
AliOS 是车辆底层的核心
围绕汽车衍生出来的导航、音响、语音控制、辅助驾驶、以及其他的应用等等都是汽车智能化的体现。以前,汽车上的系统是分离式的,实现这些功能都各自有各自的 OS。但要真正智能化体验,这种分离式的架构就要向一体化架构发展,汽车就需要一套独立的操作系统,需要一个自己的「大脑」。就好比智能手机有自己的操作系统,在这个系统上实现各式各样的功能。
一开始,YunOS 是阿里旗下的智能设备操作系统,基于 Linux 开发。YunOS for Car 是专为汽车而打造的智能车载系统。而 2016 年 YunOS for Car 升级为 YunOS auto。2017 年,阿里发布 AliOS 品牌,整合原 YunOS 业务,AliOS 的主战场也是智能车载系统。这套系统的设计理念是「地图即桌面」,卡片式 UI。
阿里的想法是,将服务整合在 AliOS 中,搭载在汽车身上,为用户提供服务。这些将被整合的服务包括线上线下的服务,如餐饮、4S 店。也包括阿里自身与汽车相关的业务,高德地图、蚂蚁金服、阿里云等等。
通过这种整合云计算和互联网服务资源的操作系统入手、为未来车内功能孵化和延展提供基础平台、打造生态空间的事,是谷歌、苹果以及 BAT 大家都想做的事。
「云端一体」的架构是「大脑」聪明的基础
AliOS 采用的是「云端一体化」的架构,「端」是指汽车端;「云」是指阿里云,云计算。AliOS 这个操作系统是跑在车机端,与云连接。当然,这并不是阿里独有,云计算是汽车智能化发展的必然,其他家也必将是要走这条路的。
未来汽车的核心是「智能」,智能就是大数据面对业务场景的应用。这个大数据可能涵盖的数据源特别多,不仅仅交通,包括决策规划(各方面)、智能驾驶、天气预测、娱乐、驾驶人行为分析等等。仅仅通过车机端的计算能力是无法胜任的,需要云和端一起来做数据的采集和分析。
采用分布式的计算架构,很多智能是在车端上发生的,又有很多智能是从云端上发生的。因为云端有全局的支持,能够更好的协调、更好的通讯。单就用户服务而言,可以更好地了解用户的历史行为和他的属性。
基于「云端一体」的架构,其实是让汽车变得更「聪明」,让服务更加精准,体现在用户体验上就是「场景智能」。首先车有了自己的感知和决策能力,配合云端服务,如果再有用户在阿里体系内的历史数据积累,就预测用户下一步想干嘛,想去哪,他去的目的是什么,他可能需要什么样的服务,在他的周边都有哪些服务可以提供,以什么样的方式去满足他,等等。这样就将用户和服务在当前的场景下做了结合,以数据的形式关联了起来。
去 App 化的「分发式」轻服务
智能汽车其实本就是分为「系统底层架构」和「用户体验层」的。最上层的用户服务才是价值的最终体现。满足用户的驾驶场景的需求,或者是提供服务产生交易。
阿里在最上层的用户体验层,首先一个特点是「轻服务」,即不采取 app 的形式。也就是说,不需要通过 app 这个壳,进入这个壳之后找到需要的服务。
那么去 App 的系统中,用户如何与服务进行关联呢?那就是将服务分发式地推送给用户。这样的分发式可以是一个点也可以在当前场景下形成是一条线。比如,根据你的历史驾驶习惯推荐适合的车险。亦或是,当你上车时,系统为你打开音乐,自动设定前往目的地的导航,到目的地推荐停车场和周边餐饮,根据你在支付宝购买过的电影推荐你类似的电影档期。
这也就构成了上面所说的「场景智能」,可以理解成是「想你所想,比你自己还懂你」。
在去 App 化的系统中,用户获取服务的方式可以是系统分发,也可以是语音交互,未来或许还有手势以及视觉交互等等,多模态的交互方式。
AliOS 系统的现实表现如何?
从上面我们似乎看到阿里想打造的是一个极其智能化的车内生活空间。那么这样一个智能场景在现实中目前实现程度如何呢?
目前,斑马智行 2.0 是基于 AliOS 所开发的整车智能操作系统。在语音操控上,能够实现基本的语音交互,相比 1.0 版本新增了副驾驶位语音指令识别。新增基本的车辆控制,如「下雨了」的指令可以实现开启雨刷并关闭天窗的功能,「我要抽烟」可以将天窗开启一条缝。
通过设定导航至目的地时,系统会推荐附近停车位,并且根据支付宝口碑推荐周边餐饮服务。当然也可以通过语音指令来查询这些服务,如搜索周边餐饮、养车门店等等。
新增「旅途」,在车机端车主可选择多条不同路线、不同时间的自驾游服务的「路书」。「车友」功能,可以创建车队,不同车辆间实现组队。另外还有的就是智能设备连接,如连接无人机。
可以看出,现阶段的车载系统能实现的功能都比较偏娱乐化。通过此前对斑马智行 2.0 的体验,在语音操控上系统还是存在偶尔「听不清人话」的情况,语音指令还非常有限。
能完成服务的分发,但所能展示出服务以及精准程度尚有欠缺,而要说预测、猜透人的行为方面还处于初级阶段,离所构想的智能场景还有一段距离。当然,汽车智能化也不是一蹴而就的,这需要一个发展的过程。
车企沦为硬件供应商?
关于 AliOS 未来的发展前景,生态必然是其选择。通过这个基础平台,将旗下一众业务引进平台。蚂蚁金服掌握了信用和支付的通道,如果未来在这个平台的服务实现了交易闭环,未来在这方面是很有想象空间的。非常简单的一个例子,比如金融服务,根据历史驾驶数据的收集分析、配合蚂蚁金服的信用数据,推荐给车主非常精准的车险服务。
不过,就当前而言,中国尚有 2 亿多的汽车保有量,而搭载 AliOS 系统的车辆大致为 50 万左右。系统普及率、车主数据等等对于这个生态也至关重要,对于数据驱动的产业来说,没有数据就没有了生命。另外,腾讯、谷歌等科技大佬也随时扮演着挑战者的角色。
当这个「大脑」足够智能,那么传统车企真会沦为简单的硬件供应商吗?能看到的趋势之一是,传统车企与科技企业的融合变得更加紧密,如阿里+上汽、百度+北汽、腾讯+广汽。
此外,雷诺-日产总裁戈恩曾就说过「我们显然不乐意仅仅成为一种硬件的提供者」。宝马等车企也都有自己的操作系统,虽然不如 AliOS 或 All in Car 来的开放。大众也在中国成立了创新中心,为了推动自己向移动出行公司转型。一汽、东风、长安也组建了智能网联创新中心。可见,传统车企都在朝着软件层面迈出了脚步。
不管是何种方式,传统车企和科技企业都是想在未来汽车领域掌握话语权的。
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