От умных кокпитов до автомобилей с искусственным интеллектом, Banma Intelligence нацелена на следующую волну автомобильного программного обеспечения.

      По мере того как крупные модели ИИ ускоряют свою интеграцию в автомобили, конкурентная динамика интеллектуальных автомобилей меняется. В прошлом умные кокпиты в основном сосредотачивались на голосовых помощниках, встроенных приложениях и мультимедийных сервисах. Сегодня, с появлением универсальных моделей на устройствах, агентов ИИ и операционных систем ИИ, автомобили эволюционируют из умных терминалов, выполняющих команды, в агентов ИИ, способных понимать пользователей и проактивно предоставлять услуги.

      Недавно TechNode выпала возможность поговорить с командой Banma Intelligence о кокпитах с поддержкой ИИ, универсальных моделях на устройствах, агентах ИИ и глобализации китайской индустрии интеллектуального автомобильного программного обеспечения.

      Компания описывает себя не только как поставщика моделей ИИ для умных кокпитов, но и как компанию по разработке платформенных технологий, интегрирующую полностековые технологии ИИ, экосистемы услуг и инженерные возможности. В центре этой стратегии находится ее видение ИИ во всем.

      Основанная в 2015 году, Banma Intelligence эволюционировала от основанного на восприятии ИИ к генеративному ИИ и теперь к агентному ИИ. От своего раннего голосового помощника ИИ до запуска стратегии ИИ во всем и бренда технологии умного кокпита Yan AI в 2024 году, компания постепенно строит полностековую систему технологий ИИ, охватывающую базовые модели, операционные системы ИИ и агентов ИИ.

      От умных кокпитов к кокпитам ИИ

      Текущая стратегия кокпита ИИ компании Banma Intelligence сосредоточена на Yan AI, охватывающей базовые модели, модели на устройствах, агентов ИИ и операционные системы, родные для ИИ.

      Yan AI — это набор моделей, оптимизированных для сценариев умного кокпита. Ведущей моделью является AutoOmni, универсальная базовая модель на устройстве, способная интегрировать визуальную, голосовую и текстовую информацию для непрерывного восприятия и понимания пользователей.

      Этот подход отражен в концепции Banma Intelligence «Без касания, без приложения». В прошлом пользователи обычно должны были активировать голосового помощника, выдавать команду или навигировать по встроенной системе, чтобы найти конкретную функцию. Banma Intelligence представляет автомобили, которые могут проактивно понимать пользователей, а не ждать, пока они сделают каждый шаг.

      Например, автомобиль мог бы оценить уровень усталости водителя и проактивно отрегулировать сиденье и музыку или использовать расписание пользователя для планирования маршрутов и остановок для зарядки заранее. В этой модели автомобиль переходит от простого выполнения команд к проактивному предоставлению услуг.

      Агенты ИИ переводят автомобили от ответов на вопросы к выполнению задач

      Помимо самих моделей, агенты ИИ становятся ключевым фокусом следующего этапа развития Banma Intelligence.

      В прошлом году Banma Intelligence запустила SystemAgent, что ознаменовало переход от разговорного ИИ к выполнению задач через архитектуру SystemAgent + AI Agents. Затем компания представила SuperAgent, чтобы расширить возможности агентов на более широкий спектр сценариев, включая развлечения, мобильность, образ жизни и услуги автомобиля.

      В этом году компания дополнительно запустила AutoClaw, предназначенный для разбивки сложных пользовательских запросов, планирования и итерации задач, а также вызова различных агентов и инструментов для их выполнения. Это ознаменует переход в ценности автомобильного ИИ — от простого ответа на вопросы к выполнению задач от имени пользователей.

      На парковке агент парковки мог бы использовать внешние камеры для сбора информации о окружении, в то время как базовая модель на устройстве обрабатывает распознавание и принятие решений, прежде чем вызвать соответствующие услуги для завершения платежей за парковку. Когда пользователи покидают автомобиль, система также могла бы идентифицировать такие предметы, как смартфоны, ноутбуки и бутылки с водой, и проактивно напоминать им, если что-то было забыто.

      По мере того как эти возможности созревают, автомобили могут эволюционировать от терминалов, предоставляющих информацию и развлечения, к агентам ИИ, способным понимать свое окружение, вызывать инструменты и выполнять задачи.

      От SDV к AIDV

      С точки зрения Banma Intelligence, эти изменения в конечном итоге указывают на другой сдвиг в конкурентной логике автомобильной индустрии — от программно-определяемых автомобилей (SDV) к автомобилям, определяемым ИИ (AIDV).

      В эпоху SDV конкуренция в автомобильной отрасли расширилась за пределы традиционных аппаратных возможностей, таких как двигатели и шасси, чтобы включать программные возможности, такие как умные кокпиты, интеллектуальное вождение и обновления по воздуху. AIDV делает этот эволюционный шаг дальше, внедряя ИИ глубже в основную архитектуру автомобилей.

      Banma Intelligence считает, что по-настоящему родной для ИИ автомобиль — это не просто обычный автомобиль с дополнительной функцией ИИ. Вместо этого ИИ должен служить частью основной операционной системы и слоя принятия решений, при этом автомобиль должен быть спроектирован вокруг ИИ во всей своей архитектуре, данных, взаимодействии и системах вождения.

      Это делает AIOS потенциально критически важным элементом инфраструктуры для следующего этапа развития. Banma Intelligence строит технологический стек, охватывающий адаптацию чипов, системную инфраструктуру, универсальные модели на устройствах и экосистему агентов ИИ. Ее цель — сделать ИИ не просто приложением, работающим поверх операционной системы автомобиля, а частью цифрового фундамента автомобиля.

      ИИ на устройствах и глобальная экспансия

      Между облачным и встроенным ИИ Banma Intelligence видит долгосрочную ценность в встроенном ИИ для автомобилей. Автомобили должны постоянно обрабатывать большие объемы информации в реальном времени от камер, микрофонов и датчиков автомобиля, одновременно решая вопросы конфиденциальности и безопасности. Это делает низкую задержку, оффлайн-доступность и безопасность данных важными требованиями для автомобильного ИИ.

      Тем не менее, Banma Intelligence не считает облачный и встроенный ИИ взаимоисключающими. Вместо этого она стремится к совместному подходу облака и устройства: сложные задачи могут использовать облачные вычисления, в то время как задачи, требующие ответов в реальном времени и более сильной защиты конфиденциальности, могут обрабатываться в основном на автомобиле.

      В то же время развитие автомобильного ИИ создает новые возможности для китайских компаний в области интеллектуального автомобильного программного обеспечения для глобальной экспансии.

      По данным компании, Banma Intelligence на сегодняшний день работала с 69 автопроизводителями, а ее решения внедрены в более чем 10 миллионов интеллектуальных автомобилей. Она также адаптировала свою технологию для около 10 компаний по производству чипов и более 30 платформ чипов.

      Для глобальной экспансии компания использует двойную стратегию «В Китае для глобального» и «Из Китая в глобальный». Это включает сотрудничество с международными брендами, такими как Volkswagen и BMW, а также поддержку китайских брендов, включая IM, Roewe, MG и Jetta на зарубежных рынках, привнося возможности, разработанные в Китае, на глобальные рынки.

      Однако для китайских компаний в области автомобильного программного обеспечения истинная глобализация — это не просто воспроизведение продуктов на зарубежных рынках. Это также требует локализованной адаптации, соблюдения данных, кибербезопасности и развития местных экосистем услуг.