Dai cockpit intelligenti alle auto native AI, Banma Intelligence punta alla prossima ondata di software automobilistico

      Man mano che i grandi modelli di intelligenza artificiale accelerano la loro integrazione nei veicoli, le dinamiche competitive delle auto intelligenti stanno cambiando. In passato, i cockpit intelligenti si concentravano principalmente su assistenti vocali, applicazioni per auto e servizi multimediali. Oggi, con i modelli omni-dispositivo, gli agenti AI e i sistemi operativi AI che stanno gradualmente diventando realtà, le auto si stanno evolvendo da terminali intelligenti che eseguono comandi a agenti AI capaci di comprendere gli utenti e fornire proattivamente servizi.

      Recentemente, TechNode ha avuto l'opportunità di parlare con il team di Banma Intelligence riguardo ai cockpit alimentati da AI, ai modelli omni-dispositivo, agli agenti AI e alla globalizzazione dell'industria del software automobilistico intelligente cinese.

      L'azienda si descrive non solo come fornitore di modelli AI per cockpit intelligenti, ma anche come azienda tecnologica di piattaforma che integra tecnologie AI full-stack, ecosistemi di servizi e capacità ingegneristiche. Al centro di questa strategia c'è la sua visione di AI in Tutto.

      Fondata nel 2015, Banma Intelligence è evoluta dall'AI basata sulla percezione all'AI generativa e ora all'AI agentica. Dalla sua prima assistente vocale AI al lancio della sua strategia AI in Tutto e al marchio di tecnologia per cockpit intelligenti Yan AI nel 2024, l'azienda ha gradualmente costruito un sistema tecnologico AI full-stack che abbraccia modelli di base, sistemi operativi AI e agenti AI.

      Da cockpit intelligenti a cockpit AI

      La strategia attuale di Banma Intelligence per i cockpit AI è incentrata su Yan AI, che copre modelli di base, modelli su dispositivo, agenti AI e sistemi operativi nativi AI.

      Yan AI è una suite di modelli ottimizzati per scenari di cockpit intelligenti. A guidare la famiglia c'è AutoOmni, un modello di base omni-modale su dispositivo capace di integrare informazioni visive, vocali e testuali per una percezione e comprensione continua degli utenti.

      Questo approccio si riflette nel concetto di Banma Intelligence di No Touch, No App. In passato, gli utenti dovevano tipicamente attivare un assistente vocale, emettere un comando o navigare attraverso il sistema dell'auto per trovare una funzione specifica. Banma Intelligence immagina veicoli che possono comprendere proattivamente gli utenti, piuttosto che aspettare che compiano ogni passo.

      Ad esempio, un veicolo potrebbe valutare il livello di affaticamento di un conducente e regolare proattivamente il sedile e la musica, o utilizzare il programma dell'utente per pianificare percorsi e soste per la ricarica in anticipo. In questo modello, il veicolo passa dall'eseguire semplicemente comandi a fornire proattivamente servizi.

      Agenti AI portano le auto da rispondere a domande a portare a termine compiti

      Oltre ai modelli stessi, gli agenti AI stanno diventando un focus chiave per la prossima fase di sviluppo di Banma Intelligence.

      Lo scorso anno, Banma Intelligence ha lanciato SystemAgent, che ha segnato un passaggio dall'AI conversazionale all'esecuzione di compiti attraverso un'architettura SystemAgent + Agenti AI. L'azienda ha poi introdotto SuperAgent per portare capacità di agente in un'ampia gamma di scenari, tra cui intrattenimento, mobilità, stile di vita e servizi per veicoli.

      Quest'anno, l'azienda ha ulteriormente lanciato AutoClaw, progettato per scomporre richieste utente complesse, pianificare e iterare su compiti, e richiamare diversi agenti e strumenti per completarli. Questo segna un cambiamento nel valore dell'AI automobilistica: da semplici risposte a domande a portare a termine compiti per conto degli utenti.

      In un parcheggio, un agente assistente al parcheggio potrebbe utilizzare telecamere esterne per raccogliere informazioni sull'ambiente circostante, mentre un modello di base su dispositivo gestisce il riconoscimento e la decisione prima di richiamare servizi pertinenti per completare i pagamenti del parcheggio. Quando gli utenti lasciano il veicolo, il sistema potrebbe anche identificare oggetti come smartphone, laptop e bottiglie d'acqua e ricordare proattivamente se qualcosa è stato dimenticato.

      Man mano che queste capacità maturano, le auto potrebbero evolversi oltre i terminali che forniscono informazioni e intrattenimento in agenti AI capaci di comprendere l'ambiente circostante, richiamare strumenti ed eseguire compiti.

      Da SDV a AIDV

      Secondo Banma Intelligence, questi cambiamenti indicano infine un altro spostamento nella logica competitiva dell'industria automobilistica: da Veicoli Definiti dal Software (SDV) a Veicoli Definiti dall'AI (AIDV).

      Nell'era SDV, la competizione automobilistica si è espansa oltre le tradizionali capacità hardware come motori e telai per includere capacità software come cockpit intelligenti, guida intelligente e aggiornamenti over-the-air. AIDV porta questa evoluzione un passo oltre, integrando l'AI più profondamente nell'architettura sottostante dei veicoli.

      Banma Intelligence crede che un veicolo veramente nativo AI non sia semplicemente un'auto convenzionale con una funzione AI aggiuntiva. Invece, l'AI deve servire come parte del sistema operativo sottostante e del livello decisionale centrale, con il veicolo progettato attorno all'AI attraverso la sua architettura, dati, interazione e sistemi di guida.

      Questo rende AIOS un potenziale pezzo critico di infrastruttura per la prossima fase di sviluppo. Banma Intelligence sta costruendo uno stack tecnologico che abbraccia l'adattamento dei chip, l'infrastruttura di sistema, i modelli omni-dispositivo e un ecosistema di agenti AI. Il suo obiettivo è fare in modo che l'AI non sia solo un'applicazione che gira sopra il sistema operativo automobilistico, ma diventi parte delle fondamenta digitali del veicolo.

      AI su dispositivo ed espansione globale

      Tra AI basata su cloud e AI su dispositivo, Banma Intelligence vede un valore a lungo termine nell'AI su dispositivo per i veicoli. Le auto devono elaborare continuamente grandi quantità di informazioni in tempo reale da telecamere, microfoni e sensori del veicolo, gestendo anche preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza. Questo rende la bassa latenza, la disponibilità offline e la sicurezza dei dati requisiti importanti per l'AI automobilistica.

      Tuttavia, Banma Intelligence non vede l'AI basata su cloud e l'AI su dispositivo come mutuamente esclusive. Invece, sta perseguendo un approccio collaborativo cloud-dispositivo: compiti complessi possono sfruttare il cloud computing, mentre i compiti che richiedono risposte in tempo reale e una maggiore protezione della privacy possono essere gestiti principalmente sul veicolo.

      Allo stesso tempo, lo sviluppo dell'AI automobilistica sta creando nuove opportunità per le aziende cinesi di software automobilistico intelligente di espandersi a livello globale.

      Banma Intelligence ha collaborato con 69 produttori di automobili fino ad oggi, con le sue soluzioni implementate in oltre 10 milioni di veicoli intelligenti, secondo l'azienda. Ha anche adattato la sua tecnologia a circa 10 aziende di chip e oltre 30 piattaforme di chip.

      Per l'espansione globale, l'azienda sta perseguendo una strategia a doppio binario di In Cina per il Globale e Da Cina a Globale. Questo include collaborazioni con marchi internazionali come Volkswagen e BMW, mentre supporta anche marchi cinesi come IM, Roewe, MG e Jetta nei mercati esteri, portando capacità sviluppate in Cina nei mercati globali.

      Per le aziende cinesi di software automobilistico, tuttavia, la vera globalizzazione riguarda più che replicare prodotti nei mercati esteri. Richiede anche adattamenti localizzati, conformità ai dati, sicurezza informatica e lo sviluppo di ecosistemi di servizi locali.