中科创达王志杰：定义你自己的智能场景——智能场景引擎

2021年6月17日至19日，由中国汽车工业协会主办的第十一届中国汽车论坛在嘉定举行。站在新五年的起点上，本届论坛以“新起点、新战略格局——推动汽车产业高质量发展”为主题，设置“一次闭门峰会+一次会议论坛+两次中外论坛+12场主题论坛”，全方位汇聚政府领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英，共商汽车产业强市大计，落实国家提出的“二氧化碳排放峰值、碳中和”战略目标要求，助力打造。其中，中科创达汽车事业部产品经理王志杰在6月19日上午举行的主题论坛“智能驾驶舱创新技术论坛”上发表了主题演讲。以下为现场演讲:

大家早上好！非常荣幸能够见证《智能汽车车载机器人技术白皮书》的发布，感谢主办方和同济大学给我们机会介绍中科创达的智能场景引擎产品。引言分为三个部分:1 .智能场景引擎综述。第二，智能场景引擎与车载虚拟机器人的结合。第三，中科创达解决方案。一、智能场景引擎概述大家都看过电影。电影是由场景组成的，场景把人、故事、情节串联起来。游戏也是由场景组成的。在游戏中，有一个打怪物升级的过程。通过过程，你可以增加阅历，获得更好的享受。对场景的考虑是这样的，是对即将发生的事情的描述。它将分为三个部分:(1)模块；(2)能力；(3)事件。模块是能力的载体。对于智能座舱环境，包括车端模块和云端模块，包括车内能力和云端能力。能力会有属性，能力值的变化会引起其他能力值的变化。会形成事件，三个事件串联起来形成特定场景。结合定义，从模块的角度将智能场景分解为三部分:人、车、路。“人”包括司机、乘客及相关属性，如账号、物联网设备等。“车”，车上有很多传感器和设备可以关联。“道路”是指道路上的车辆信息和行人信息。构建多种场景，提供个性化、情感化、场景化的用户需求。有了场景，用户既能满足个人量身定制的要求，又能满足情感需求，与车的互动形成用户粘性。对于汽车工厂来说，汽车上有很多传感器和执行器，汽车的能力非常强。基于服务库，形成场景库，通过场景引擎赋能给终端用户。想象一下场景引擎的开发路径，分为三个层次:L1层次是传统的汽车概念，所有功能都是预置的，交付给终端用户的时候，定制的部分非常少。L2水平是我们正在经历的一个过程。开放汽车的部分能力，基于汽车的服务能力定制L3级别，就是将汽车的所有能力开放，开放后形成一个大的具有云能力的服务能力池。基于服务能力池进行大量定制。第二，将智能场景引擎与车载虚拟机器人相结合。我们来看看如何将其与车载虚拟机器人相结合。创达还有一个产品，坎子。场景可以和汽车中的很多能力关联，能力需要在形成动作的过程中与用户进行交互。车载机器人可以作为交互载体和智能场景管家。从交互的角度来说，有语音交互，语音交互车有语音识别和TTS语音输出的能力。视频交互方面，车内外都有很多摄像头，可以把视频信息传到外面，车载机器人也有表情的表达，可以通过屏幕表达情绪。这样服务的功能窗口和场景窗口就关联起来了，最终机器人呈现的是用户和人的交互。在这个过程中，智能机器人也有了越来越多的互动。智能场景助理的概念是从场景的交互来设计的，比如漫画火影忍者的卡通形象，分为五个层次。具体形象由汽车厂设计。一开始用户对车不熟悉，很多能力不够熟悉，所以场景能力很少开放。通过不同的登录，经过一段时间的使用，或者在社区中学习场景的使用，积分会逐渐增加，后期会向他开放信息娱乐能力。如果以后掌握的比较好，可以再向他开放控车能力。在逐渐向上成长的过程中，可以通过场景开启操控能力(自动泊车)。随着等级的升级，可以开放一些能力，类似于玩游戏的过程。在成长的过程中，机器人本身的形象会成长，它的情感能力和表达能力可以合理地做出笑脸或悲伤的表情。如果你不开心，他可以和你聊天，整个过程可以随着能力和水平的提高而丰富，和你互动的内容也会越来越多。在车载机器人和智能场景的情况下，这里放一个简单的机器人，可以进一步设计更丰富的机器人kanzi。例如，在下雨模式的场景中，下雨时，机器人会进行互动。下雨时，窗户和天窗会关闭，雨刮器会根据自动传感器自动运行。人也可以叫他什么都不要做，但是可以互动。能力水平稍微高一点的，可以调出车内的摄像头数据，监控驾驶员的状况，识别出你处于疲劳状态。他们可能会说:师傅，你现在太累了，要不要去附近的休息点补一下？导航可以提示休息位置信息，氛围灯可以调成mor……警告状态，而且音乐还可以播放一些提神的音乐，提高驾驶安全性。情感也可以设计自己的模式。车内环境是一个相对私密的空间。如果触发“520模式”，氛围灯会调到更暖的模式，播放你和爱人有特别回忆的音乐，释放浪漫的芬芳，享受二人世界。三、中科创达智能场景解决方案。产品原理图显示，有一个场景不可见的中间平台，中间平台分布在云端。汽车端和手机端分别有场景引擎SDK。场景引擎SDK可以从服务的角度管理车端的能力，这也是整车SOA整合的点。所有服务的能力和云端的能力可以同步，整车上会有一个可视化的管理平台。首先你可以看到能力库，这是所有服务的库。其次，可以基于服务库做场景布置，通过拖动图形界面形成场景，再形成场景库。在可视化管理平台上，可以看到所有的车模，每个车模的能力库，每个车模相关的场景库，以及目前使用的情况，哪些服务被调用的比较多，哪些场景比较受欢迎。如果涉及权限管理，可以关闭后端的功能和场景。手机可以同步，终端用户看到的能力池比主机厂少，但是可以根据增长水平的进程，自己编制场景，可以通过云直接下放给汽车。这种模式不同于一直在说的OTA。OTA是一个软件设计的过程，涉及到软件版本的管理和推送，还是有一定风险的。在场景引擎端，相当于一个可见的、可以随时使用的流程，也就是一个可以随时使用的流程。场景引擎编译好之后，直接推到车上，立即执行。如果你觉得场景有点偏，也可以修改一下。你可以做大数据分析，做主动场景推送，关联智能家居和物联网设备的个人信息，包括埋在汽车里的数据和使用app的数据，可以推送到云端，对用户进行画像，识别用户的喜好。在车端搭建场景，通过车载机器人与人互动。举个简单的例子，比如某车主周一开会比较多，周一下班很累。停车后，他没有马上开门回家。他可能会在车里休息一下，把座位调整到合适的角度，然后放一首古典音乐放松一下。这是他自己一步一步操作实现的。这样做很多次是可能的。场景可以通过大数据捕捉，场景可以在后端推送到车上。等到下一次你开车回家，关掉引擎，你不马上开门。你可以通过机器人和用户互动，问他:你要午睡吗？如果得到肯定的答复，车载机器人会主动调动场景引擎，把座椅调到合适的模式，然后播放喜欢的音乐，再调暗环境光，让他好好休息。站在用户的角度，感觉车很了解他，能形成很好的互动。在场景引擎的技术方案中，车内的服务、云中的服务、第三方生态中的服务都可以抽象整合为能力。通过场景引擎开放服务后，从云端安排服务，可以通过脚本的方式在汽车端执行。场景引擎可以跨平台做，在它下面用Linux也没关系。是独立的SDK模式，甚至可以安排智能家居、独立机器人。一个简单的车载场景设计的例子，比如有一个“情人来电”模式。从车的角度，通过与蓝牙通讯录关联，可以识别出手机上的哪个电话是恋人的电话。爱人的通话可以放松，氛围灯可以调到放松模式。其次，检测停车的行人。如果你在倒车档，摄像头识别出行人，环境灯和警报声可以相应动作。以上是我的产品介绍。一方面是智能场景引擎，不部署机器人。我们也有kanzi工具。如果你感兴趣……艾德，你可以和我们交流。谢谢大家！2021年6月17日至19日，由中国汽车工业协会主办的第十一届中国汽车论坛在嘉定举行。站在新五年的起点上，本届论坛以“新起点、新战略格局——推动汽车产业高质量发展”为主题，设置“一次闭门峰会+一次会议论坛+两次中外论坛+12场主题论坛”，全方位汇聚政府领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英，共商汽车产业强市大计，落实国家提出的“二氧化碳排放峰值、碳中和”战略目标要求，助力打造。其中，中科创达汽车事业部产品经理王志杰在6月19日上午举行的主题论坛“智能驾驶舱创新技术论坛”上发表了主题演讲。以下为现场演讲:

大家早上好！非常荣幸能够见证《智能汽车车载机器人技术白皮书》的发布，感谢主办方和同济大学给我们机会介绍中科创达的智能场景引擎产品。引言分为三个部分:1 .智能场景引擎综述。第二，智能场景引擎与车载虚拟机器人的结合。第三，中科创达解决方案。一、智能场景引擎概述大家都看过电影。电影是由场景组成的，场景把人、故事、情节串联起来。游戏也是由场景组成的。在游戏中，有一个打怪物升级的过程。通过过程，你可以增加阅历，获得更好的享受。对场景的考虑是这样的，是对即将发生的事情的描述。它将分为三个部分:(1)模块；(2)能力；(3)事件。模块是能力的载体。对于智能座舱环境，包括车端模块和云端模块，包括车内能力和云端能力。能力会有属性，能力值的变化会引起其他能力值的变化。会形成事件，三个事件串联起来形成特定场景。结合定义，从模块的角度将智能场景分解为三部分:人、车、路。“人”包括司机、乘客及相关属性，如账号、物联网设备等。“车”，车上有很多传感器和设备可以关联。“道路”是指道路上的车辆信息和行人信息。构建多种场景，提供个性化、情感化、场景化的用户需求。有了场景，用户既能满足个人量身定制的要求，又能满足情感需求，与车的互动形成用户粘性。对于汽车工厂来说，汽车上有很多传感器和执行器，汽车的能力非常强。基于服务库，形成场景库，通过场景引擎赋能给终端用户。想象一下场景引擎的开发路径，分为三个层次:L1层次是传统的汽车概念，所有功能都是预置的，交付给终端用户的时候，定制的部分非常少。L2水平是我们正在经历的一个过程。开放汽车的部分能力，基于汽车的服务能力定制L3级别，就是将汽车的所有能力开放，开放后形成一个大的具有云能力的服务能力池。基于服务能力池进行大量定制。第二，将智能场景引擎与车载虚拟机器人相结合。我们来看看如何将其与车载虚拟机器人相结合。创达还有一个产品，坎子。场景可以和汽车中的很多能力关联，能力需要在形成动作的过程中与用户进行交互。车载机器人可以作为交互载体和智能场景管家。从交互的角度来说，有语音交互，语音交互车有语音识别和TTS语音输出的能力。视频交互方面，车内外都有很多摄像头，可以把视频信息传到外面，车载机器人也有表情的表达，可以通过屏幕表达情绪。这样服务的功能窗口和场景窗口就关联起来了，最终机器人呈现的是用户和人的交互。在这个过程中，智能机器人也有了越来越多的互动。智能场景助理的概念是从场景的交互来设计的，比如漫画火影忍者的卡通形象，分为五个层次。具体形象由汽车厂设计。一开始用户对车不熟悉，很多能力不够熟悉，所以场景能力很少开放。通过不同的登录，经过一段时间的使用，或者在社区中学习场景的使用，积分会逐渐增加，后期会向他开放信息娱乐能力。如果你以后掌握的比较好，可以再向他开放控车能力。在逐渐向上成长的过程中，可以通过场景开启操控能力(自动泊车)。随着等级的升级，可以开放一些能力，类似于玩游戏的过程。在成长的过程中，机器人本身的形象会成长，它的情感能力和表达能力可以合理地做出笑脸或悲伤的表情。如果你不开心，他可以和你聊天，整个过程可以随着能力和水平的提高而丰富，和你互动的内容也会越来越多。在车载机器人和智能场景的情况下，这里放一个简单的机器人，可以进一步设计更丰富的机器人kanzi。例如，在下雨模式的场景中，下雨时，机器人会进行互动。下雨时，窗户和天窗会关闭，雨刮器会根据自动传感器自动运行。人也可以叫他什么都不要做，但是可以互动。能力水平稍微高一点的，可以调出车内的摄像头数据，监控驾驶员的状况，识别出你处于疲劳状态。他们可能会说:师傅，你现在太累了，要不要去附近的休息点补一下？导航可以提示休息位置信息，氛围灯可以调成mor……警告状态，而且音乐还可以播放一些提神的音乐，提高驾驶安全性。情感也可以设计自己的模式。车内环境是一个相对私密的空间。如果触发“520模式”，氛围灯会调到更暖的模式，播放你和爱人有特别回忆的音乐，释放浪漫的芬芳，享受二人世界。三、中科创达智能场景解决方案。产品原理图显示，有一个场景不可见的中间平台，中间平台分布在云端。汽车端和手机端分别有场景引擎SDK。场景引擎SDK可以从服务的角度管理车端的能力，这也是整车SOA整合的点。所有服务的能力和云端的能力可以同步，整车上会有一个可视化的管理平台。首先你可以看到能力库，这是所有服务的库。其次，可以基于服务库做场景布置，通过拖动图形界面形成场景，再形成场景库。在可视化管理平台上，可以看到所有的车模，每个车模的能力库，每个车模相关的场景库，以及目前使用的情况，哪些服务被调用的比较多，哪些场景比较受欢迎。如果涉及权限管理，可以关闭后端的功能和场景。手机可以同步，终端用户看到的能力池比主机厂少，但是可以根据增长水平的进程，自己编制场景，可以通过云直接下放给汽车。这种模式不同于一直在说的OTA。OTA是一个软件设计的过程，涉及到软件版本的管理和推送，还是有一定风险的。在场景引擎端，相当于一个可见的、可以随时使用的流程，也就是一个可以随时使用的流程。场景引擎编译好之后，直接推到车上，立即执行。如果你觉得场景有点偏，也可以修改一下。你可以做大数据分析，做主动场景推送，关联智能家居和物联网设备的个人信息，包括埋在汽车里的数据和使用app的数据，可以推送到云端，对用户进行画像，识别用户的喜好。在车端搭建场景，通过车载机器人与人互动。举个简单的例子，比如某车主周一开会比较多，周一下班很累。停车后，他没有马上开门回家。他可能会在车里休息一下，把座位调整到合适的角度，然后放一首古典音乐放松一下。这是他自己一步一步操作实现的。这样做很多次是可能的。场景可以通过大数据捕捉，场景可以在后端推送到车上。等到下一次你开车回家，关掉引擎，你不马上开门。你可以通过机器人和用户互动，问他:你要午睡吗？如果得到肯定的答复，车载机器人会主动调动场景引擎，把座椅调到合适的模式，然后播放喜欢的音乐，再调暗环境光，让他好好休息。站在用户的角度，感觉车很了解他，能形成很好的互动。在场景引擎的技术方案中，车内的服务、云中的服务、第三方生态中的服务都可以抽象整合为能力。通过场景引擎开放服务后，从云端安排服务，可以通过脚本的方式在汽车端执行。场景引擎可以跨平台做，在它下面用Linux也没关系。是独立的SDK模式，甚至可以安排智能家居、独立机器人。一个简单的车载场景设计的例子，比如有一个“情人来电”模式。从车的角度，通过与蓝牙通讯录关联，可以识别出手机上的哪个电话是恋人的电话。爱人的通话可以放松，氛围灯可以调到放松模式。其次，检测停车的行人。如果你在倒车档，摄像头识别出行人，环境灯和警报声可以相应动作。以上是我的产品介绍。一方面是智能场景引擎，不部署机器人。我们也有kanzi工具。有兴趣的可以和我们交流。谢谢大家！

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