从2017年被提及最多的“物联网”，到2018年伊始就热度居高不下的“人工智能”，似乎ICT业界对2018年人工智能的发展进程普遍抱有乐观的态度。市场资本方面，根据创投大数据平台——鲸准的相关数据统计，2016、2017年中国资本市场在投资案例总数靠前的人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）细分领域分别是是计算机视觉、深度学习、自动驾驶和自然语言处理，表明了视觉和语言这两种AI交互方式为资本所看重。
图1：创投大数据平台——鲸准对中国市场的AI细分领域融资信息分析
人工智能在某种意义上可以说是机器与人（如服务机器人）、机器与环境（如自动驾驶）的智能交互。交互方式的变革是衡量人工智能发展进程的风向标之一。其中，在机器与人交互这样算力需求较低的场景中，汽车座舱的人车交互方式演变尤为明显，从传统机械仪表的按键式交互，到当下最热门的虚拟仪表数字屏点触式交互，进而发展为语音交互、手势与面部识别等方式。据统计，2016年全球汽车仪表市场规模大约77亿美元，比2015年增长9%，预计到2020年汽车仪表市场规模达95亿美元，仍有市场上升空间。从时间轴线上看，这些交互方式的变革，从出现到市场成熟的时间变得愈发紧凑，比如从机械仪表过渡到虚拟仪表、走过了数十个年头，而虚拟仪表正热之际，语音、手势、人脸等交互方式的发展却在短短几年时间里已初见端倪；可以说虚拟仪表的点触式交互还处于市场上升期，后续几种交互方式就已经异军突起，着实让业界惊叹不已。
在虚拟仪表的点触交互方式上，已经被欧洲主流整车厂如宝马公司量产采用的富士通（FUJITSU，2018慕尼黑上海电子展，E4馆4318）3D全虚拟仪表解决方案正是其中的佼佼者。富士通Triton Cluster SDK打造的3D全虚拟仪表解决方案，采用的主芯片Triton-C是富士通代理产品线——Socionext旗下的全虚拟仪表专用图形处理器，搭载了全球独有的强大2D引擎。该方案拥有多达8层的多层显示和6路视频输入，3路独立输出，具有专为仪表设计的图形安全功能。除此以外，点触式交互的虚拟仪表更在进一步成为座舱功能的中枢，并将延续到接下来的各类交互方式。比如一贯被贴上“变革者”标签的特斯拉，在Model?3系列车型中跨越地取消了仪表盘和中控按键，仅保留一块15英寸的触控屏，并将ADAS与联网功能的相关接口汇总其中，人车交互的数字化达到全所未有的程度，这已然是传统人车交互方式难以企及的领域。
图2：富士通联手Socionext推出3D全虚拟仪表解决方案
在语音交互方式上，创投大数据平台——鲸准的统计数据表明，2016年中国市场中“自然语言处理”投资案例数超过100宗，仅次于“计算机视觉”，这似乎为2017年语音识别应用的井喷埋下了伏笔；语音识别交互相关的软件、算法、传感器、芯片、产品等产业链全线开花也印证了这一点。Alexa、Google Assistant、Cortana这些耳熟能详的智能语音助手自不必多提，传感器方面如英飞凌（Infineon）、博世（BOSCH，2018慕尼黑上海电子展，E4馆4400）、艾迈斯(ams，2018慕尼黑上海电子展，E4馆4512）)等大厂纷纷推出高性能MEMS麦克风产品，用于打造远场语音应用。而移动处理器芯片巨头高通日前拿下捷豹路虎汽车平台的骁龙820A芯片订单的同时，更是推出了两款支持Google Android Things的高通家居中枢（Qualcomm Home Hub）平台，分别基于Qualcomm SDA624和SDA212系统级芯片（SoC）。至此，高通在语音识别、交互的布局可谓全面展开，其骁龙系列平台可以支持几乎所有主流的语音服务系统，包括阿里巴巴AI语音服务、亚马逊Alexa、百度DuerOS平台、Google Assistant以及微软Cortana Virtual Assistant等，与联发科的语音芯片大战硝烟已浓。
相对语音识别市场的迅速扩张，手势识别的市场应用推进则相对缓慢，但其中依然不乏大厂在推陈出新，如博世（BOSCH，2018慕尼黑上海电子展，E4馆4400）子公司Bosch Sensortec在2017慕尼黑上海电子展期间推出了全新BML050交互式激光投影微型扫描仪，配合先进的飞行时间技术（ToF），能够实现测距、3D扫描、凌空手势控制等先进的传感应用。通过先进的斑点抑制，以及对扫描镜和激光二极管的精确控制，Bosch Sensortec解决方案可提供绝佳的投影质量，其本地激光色彩空间大大超过包括Adobe? RGB在内的工业标准，成为相关应用领域的新一代行业标杆。而作为世界最大CMOS图像传感器制造商的索尼（SONY，2018汽车技术日赞助商），在完成对比利时公司SoftKinetic SA的收购之后，就与迈来芯（Melexis）合作开发汽车级3D手势识别图像传感器，在汽车传感器的经验上，进一步增强ToF传感器技术的先进性。SONY的手势识别技术叫做DepthSense? CARlib，应用在汽车中可以识别驾驶者的手势动作，并在屏幕上实现与之对应的操作；驾驶者不用实际去操作车载显示屏，进而提高了驾驶的安全性。
图3：SONY技术加持下，手指悬空滑动即可查看泊车位置的周边环境
而说起面部识别，不可避免要提及iPhone?X手机。该手机所搭载Face ID的推出引发了消费者对3D面部识别的狂热，也在这股潮流中带火了意法半导体（STMicroelectronics，2018慕尼黑上海电子展，E4馆4104）生产的首款基于Imager-SOI衬底的近红外摄像头图像传感器和艾迈斯半导体(ams，2018慕尼黑上海电子展，E4馆4512)的彩色/环境光传感器。得益于对Heptagon的并购以及进入iPhone X的供应链，ams在2017年第三季度实现了营收大涨，与2016年同期相比总收入增加了79%；更在2017年底对外宣布与舜宇光学达成合作，共同为3D传感应用研发影像解决方案，进一步扩展移动设备和智能手机之外的汽车领域3D传感影像系统的新兴机遇。
诚然，业界普遍认为2018年面部识别将率先在智能手机行业实现出货量大涨。然而在汽车座舱应用中，面部识别具有同样的市场潜力。这是因为面部识别不仅有像指纹识别那样的身份认证功能，更提供了一定程度的行车过程安全保障，如面部识别技术可以检测驾驶者是否处于疲劳驾驶、注意力不集中等情况。据悉，这家隶属于德国卡尔斯鲁厄理工学院的科研机构——FZI信息技术研究中心正在利用面部识别技术打造驾驶员状态监测系统，并通过嵌入式以及传感器技术，在行车过程中监测驾驶员的生命体征数据。
值得一提的是，根据CB?Insights撰文披露，Google最新研究专利正在利用光学传感器对人脸、皮肤进行检测，可发现血液流速等生命体征数据的异常，进而判断使用者的健康状态，如是否面临心血管疾病的风险等。这或许会成为面部识别的另一突破口！
从上面可以看出，汽车座舱交互方式从数字化正过渡到智能化。在AI算力需求远低于自动驾驶的边缘计算应用场景中，依赖传感器、处理器芯片等技术的突破，有望实现更高级的AI应用。不难想象，人车交互、或者说人机交互最终都趋向多种交互方式的有机结合。此时高性能、高可靠性的传感器产品与处理器芯片，作为边缘AI的核心，也必将迎来新一轮出货量机遇。