從2017年被提及最多的“物聯網”，到2018年伊始就熱度居高不下的“人工智能”，似乎ICT業界對2018年人工智能的發展進程普遍抱有樂觀的態度。市場資本方面，根據創投大數據平臺——鯨準的相關數據統計，2016、2017年中國資本市場在投資案例總數靠前的人工智能（Artificial Intelligence，以下簡稱AI）細分領域分別是是計算機視覺、深度學習、自動駕駛和自然語言處理，表明了視覺和語言這兩種AI交互方式為資本所看重。

圖1：創投大數據平臺——鯨準對中國市場的AI細分領域融資信息分析

人工智能在某種意義上可以說是機器與人（如服務機器人）、機器與環境（如自動駕駛）的智能交互。交互方式的變革是衡量人工智能發展進程的風向標之一。其中，在機器與人交互這樣算力需求較低的場景中，汽車座艙的人車交互方式演變尤為明顯，從傳統機械儀表的按鍵式交互，到當下最熱門的虛擬儀表數字屏點觸式交互，進而發展為語音交互、手勢與面部識別等方式。據統計，2016年全球汽車儀表市場規模大約77億美元，比2015年增長9%，預計到2020年汽車儀表市場規模達95億美元，仍有市場上升空間。從時間軸線上看，這些交互方式的變革，從出現到市場成熟的時間變得愈發緊湊，比如從機械儀表過渡到虛擬儀表、走過了數十個年頭，而虛擬儀表正熱之際，語音、手勢、人臉等交互方式的發展卻在短短幾年時間里已初見端倪；可以說虛擬儀表的點觸式交互還處于市場上升期，后續幾種交互方式就已經異軍突起，著實讓業界驚嘆不已。

在虛擬儀表的點觸交互方式上，已經被歐洲主流整車廠如寶馬公司量產采用的富士通（FUJITSU，2018慕尼黑上海電子展，E4館4318）3D全虛擬儀表解決方案正是其中的佼佼者。富士通Triton Cluster SDK打造的3D全虛擬儀表解決方案，采用的主芯片Triton-C是富士通代理產品線——Socionext旗下的全虛擬儀表專用圖形處理器，搭載了全球獨有的強大2D引擎。該方案擁有多達8層的多層顯示和6路視頻輸入，3路獨立輸出，具有專為儀表設計的圖形安全功能。除此以外，點觸式交互的虛擬儀表更在進一步成為座艙功能的中樞，并將延續到接下來的各類交互方式。比如一貫被貼上“變革者”標簽的特斯拉，在Model?3系列車型中跨越地取消了儀表盤和中控按鍵，僅保留一塊15英寸的觸控屏，并將ADAS與聯網功能的相關接口匯總其中，人車交互的數字化達到全所未有的程度，這已然是傳統人車交互方式難以企及的領域。

圖2：富士通聯手Socionext推出3D全虛擬儀表解決方案

在語音交互方式上，創投大數據平臺——鯨準的統計數據表明，2016年中國市場中“自然語言處理”投資案例數超過100宗，僅次于“計算機視覺”，這似乎為2017年語音識別應用的井噴埋下了伏筆；語音識別交互相關的軟件、算法、傳感器、芯片、產品等產業鏈全線開花也印證了這一點。Alexa、Google Assistant、Cortana這些耳熟能詳的智能語音助手自不必多提，傳感器方面如英飛凌（Infineon）、博世（BOSCH，2018慕尼黑上海電子展，E4館4400）、艾邁斯(ams，2018慕尼黑上海電子展，E4館4512）)等大廠紛紛推出高性能MEMS麥克風產品，用于打造遠場語音應用。而移動處理器芯片巨頭高通日前拿下捷豹路虎汽車平臺的驍龍820A芯片訂單的同時，更是推出了兩款支持Google Android Things的高通家居中樞（Qualcomm Home Hub）平臺，分別基于Qualcomm SDA624和SDA212系統級芯片（SoC）。至此，高通在語音識別、交互的布局可謂全面展開，其驍龍系列平臺可以支持幾乎所有主流的語音服務系統，包括阿里巴巴AI語音服務、亞馬遜Alexa、百度DuerOS平臺、Google Assistant以及微軟Cortana Virtual Assistant等，與聯發科的語音芯片大戰硝煙已濃。

相對語音識別市場的迅速擴張，手勢識別的市場應用推進則相對緩慢，但其中依然不乏大廠在推陳出新，如博世（BOSCH，2018慕尼黑上海電子展，E4館4400）子公司Bosch Sensortec在2017慕尼黑上海電子展期間推出了全新BML050交互式激光投影微型掃描儀，配合先進的飛行時間技術（ToF），能夠實現測距、3D掃描、凌空手勢控制等先進的傳感應用。通過先進的斑點抑制，以及對掃描鏡和激光二極管的精確控制，Bosch Sensortec解決方案可提供絕佳的投影質量，其本地激光色彩空間大大超過包括Adobe? RGB在內的工業標準，成為相關應用領域的新一代行業標桿。而作為世界最大CMOS圖像傳感器制造商的索尼（SONY，2018汽車技術日贊助商），在完成對比利時公司SoftKinetic SA的收購之后，就與邁來芯（Melexis）合作開發汽車級3D手勢識別圖像傳感器，在汽車傳感器的經驗上，進一步增強ToF傳感器技術的先進性。SONY的手勢識別技術叫做DepthSense? CARlib，應用在汽車中可以識別駕駛者的手勢動作，并在屏幕上實現與之對應的操作；駕駛者不用實際去操作車載顯示屏，進而提高了駕駛的安全性。

圖3：SONY技術加持下，手指懸空滑動即可查看泊車位置的周邊環境

而說起面部識別，不可避免要提及iPhone?X手機。該手機所搭載Face ID的推出引發了消費者對3D面部識別的狂熱，也在這股潮流中帶火了意法半導體（STMicroelectronics，2018慕尼黑上海電子展，E4館4104）生產的首款基于Imager-SOI襯底的近紅外攝像頭圖像傳感器和艾邁斯半導體(ams，2018慕尼黑上海電子展，E4館4512)的彩色/環境光傳感器。得益于對Heptagon的并購以及進入iPhone X的供應鏈，ams在2017年第三季度實現了營收大漲，與2016年同期相比總收入增加了79%；更在2017年底對外宣布與舜宇光學達成合作，共同為3D傳感應用研發影像解決方案，進一步擴展移動設備和智能手機之外的汽車領域3D傳感影像系統的新興機遇。

誠然，業界普遍認為2018年面部識別將率先在智能手機行業實現出貨量大漲。然而在汽車座艙應用中，面部識別具有同樣的市場潛力。這是因為面部識別不僅有像指紋識別那樣的身份認證功能，更提供了一定程度的行車過程安全保障，如面部識別技術可以檢測駕駛者是否處于疲勞駕駛、注意力不集中等情況。據悉，這家隸屬于德國卡爾斯魯厄理工學院的科研機構——FZI信息技術研究中心正在利用面部識別技術打造駕駛員狀態監測系統，并通過嵌入式以及傳感器技術，在行車過程中監測駕駛員的生命體征數據。

值得一提的是，根據CB?Insights撰文披露，Google最新研究專利正在利用光學傳感器對人臉、皮膚進行檢測，可發現血液流速等生命體征數據的異常，進而判斷使用者的健康狀態，如是否面臨心血管疾病的風險等。這或許會成為面部識別的另一突破口！

從上面可以看出，汽車座艙交互方式從數字化正過渡到智能化。在AI算力需求遠低于自動駕駛的邊緣計算應用場景中，依賴傳感器、處理器芯片等技術的突破，有望實現更高級的AI應用。不難想象，人車交互、或者說人機交互最終都趨向多種交互方式的有機結合。此時高性能、高可靠性的傳感器產品與處理器芯片，作為邊緣AI的核心，也必將迎來新一輪出貨量機遇。