自然語言處理過程 ， 即將文字的含義解讀出來 ， 并完成動作執行；
最后通過語音合成給出反饋 ， 即將輸出信息轉化成聲音 。
但這還只是最基礎的能力 ， 面對全球市場交付時 ， 難度會再上一層樓 。
要知道 ， 光是在歐盟之內就有二十四種官方語言 。 比如 ， 多語種智能語言技術的實現 ， 需要根據語言積累構建語種系統 ， 不同語言之間差異很大 ， 所以需要根據不同的語言特性單獨建模 。 其次是多語種訓練數據稀缺 ， 難以支撐大量語種系統研發挑戰 。
由此可見 ， 看似簡單的語音交互功能 ， 最基礎的就是計算的底層能力 ， 識別語音、處理語音、轉化語音等等操作 ， 背后是一套復雜的算法作為支撐 。
在此之上 ， 要適應“說不同語言的駕乘人員” ， 則更考驗車輛的連接能力 。 業內在解決多語種語音交互時 ， 通常都需要搭建人機協同的多語種數據標注平臺、多語種端到端統一建模框架、無監督 / 弱監督模型訓練技術 ， 以及多語種模型自動訓練平臺 。 車端與云端的協同 ， 才能保持功能的進化 ， 進而實現功能迭代 。
這個時候 ， 硬件先行的原則就展現其價值所在 。 MG ONE選擇的第三代驍龍座艙平臺 ， 采用7nm制程 ， 是目前汽車行業領先的座艙解決方案 。 它具備異構計算功能 ， 集成多核高通人工智能引擎AI Engine ， 對包括CPU、GPU和Hexagon處理器在內的所有主要核心進行優化 ， 在計算、AI、圖形圖像和影音處理等多個方面帶來領先的性能支持 ， 幫助座艙完成高負載、多并發、快速響應的任務處理 ， 為復雜的自然語音處理提供底層基礎 。 配合第四代低功耗內存技術 ， 擁有12GB內存的MG ONE座艙可支持同時開啟多種類型的應用 。
除計算、處理能力外 ， 高通在與車企的合作同樣強調車輛的通信、連接能力 ， 這也是迭代的關鍵 。 這其中 ， 既包括了車載網聯 ， 也涵蓋了蜂窩車聯網（C-V2X） 。 用更直白的話說就是——構建人與車的互聯 ， 以及車與萬物的互聯 ， 讓一臺車更具有生命力 。
比如高通推出的第四代驍龍座艙平臺預集成Wi-Fi 6和藍牙5.2 ， 提供包括熱點、高速游戲和無線Android Auto手機鏡像技術等頂級車內無線體驗 。 此外 ， 其預集成支持C-V2X技術的驍龍汽車5G平臺 ， 提供針對無縫流媒體傳輸、OTA升級和數千兆級上傳與下載功能所需的高帶寬 ， 為蜂窩車聯網（C-V2X）提供支持 。
實際上 ， 汽車發展至今 ， 車輛在機械結構層面的演進幾乎接近天花板 。 但軟件的加入 ， 賦予了車輛一個更高的提升空間 。 業內有一個說法 ， 當未來一輛奔跑的汽車上載有10億行代碼時 ， 汽車的研發重心將以軟件工程為主 。
既然軟件定義汽車的趨勢已然明了 ， 那么早一步邁向轉型 ， 就能更早一步地在全球市場搶占用戶心智 ， 從而贏得更多全球用戶的青睞 。
按照這個邏輯再看MG名爵的話 ， 一方面 ， 是其對各區域用戶需求的精準滿足 ， 打造一款穩定可靠的產品底子 ， 以此來獲得用戶的滿意 。 另一方面 ， 是基于高通所賦予產品的智能化底盤 ， 精于應用 ， 構建起更好的交互體驗迭代空間 。 讓用戶的滿足 ， 逐漸變為喜愛 ， 甚至是對于品牌的熱愛 。
“做得更快 ， 做得更精”——似乎已經成為高通在技術上秉承的做事原則 。 而在汽車行業 ， 恰巧也需要高通這樣的硬核玩家 ， 來作為底層能力的支撐 。
一方面 ， 車企需要前沿的功能來吸引全球消費者 ， 但同時又要保證其穩定且持續的產品交付 。
另一方面 ， 汽車圈的競爭已經陷入同質化的階段 ， 高通在5G、移動互聯網、AIoT等領域的豐富經驗 ， 正在快速地帶領著眾多有創造精神的汽車企業向前探索 。
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