在语音助手方面，未来当语音成为很重要入口的时候，信息通过座舱里面的乘客、驾驶员，能够非常快的实现整个信息的交互和闭环。同样可以看到接下来整个市场的增长会非常大，所以，汽车芯片也会产生巨大增长。车身域包含车身的各个控制，还有动力域也是现在越来越重要的，随着电动汽车的普及化，最重要的就是里面BMS系统里面的高性能、高可靠的MCU芯片。
▲芯驰科技副总裁陈蜀杰
另外以底盘域为例，芯驰的网关芯片配合上MCU芯片，可以让底盘更加舒适，当急停急刹或者过坎儿的时候，整个底盘的感觉会更加绵柔一些，还能解决电动汽车让人产生的眩晕感。这些问题通过底盘的调教，加上AI算力和MCU的联合控制就可以大大的提升汽车性能。
从研发端，汽车芯片厂通过早期的协同研发，跟整车厂一起来定义新的产品，并且可以多个流程同时进行并行。比如，以前我们需要至少两年以上的时间做芯片研发，一旦这个芯片成型之后，车厂想再做很多调整就需要比较复杂的。但现在我们在开始之初，车厂把他们所有的想法告知我们，我们就会基于需求做很多芯片定制性开发。国产芯片最大的优势就是我们更加灵活，具有非常好的兼容性。
四、智能驾驶端到端解决方案 传感器配置遵循技术曲线规律路特斯科技副总裁、路特斯机器人CEO李博发表《ROBO Galaxy：智能驾驶的云端数据工厂》主题演讲。如今，整个机器人产业发展很蓬勃，新能源汽车和汽车新四化也快速发展，这里面有一个交汇就是机器人。但是，单纯从AI智能程度来看，目前智能电动车的AI程度远远高于其他类型的机器人形态，可以说汽车就是当下这个时代最重要的机器人时代。展望未来的机器人时代，也许还有更重要的形态，但此时此刻路特斯机器人最关注的业务还是汽车自动驾驶。
李博说，路特斯科技全面赋能机器人时代。在ROBO Soul E2E自动驾驶这个智能驾驶端到端解决方案下，路特斯机器人提供以体验为主的智能驾驶解决方案，以安全与辅助为主的智能驾驶解决方案，和ROBO OS智能驾驶操作系统。
▲路特斯科技副总裁、路特斯机器人CEO李博
在大会上，李博博士介绍说，路特斯在硬件上三个核心的亮点：一是计算平台，500T算力。ChatGPT向我们揭示了很重要的事实就是大模型的必要性，我们在看语言模型的时候，过去十年的时间里面有很多基于小算力的语言模型的优化，很多研发人员投入了非常多的工作，但是当用N1000和N100推动的ChatGPT3.0、ChatGPT3.5，包括ChatGPT4出现之后，基于小模型的优化全部变成了浪费的事情，大模型的趋势一定会在各个领域得到验证。
二是传感器模型，包含了4颗激光，11颗摄像头，其中7颗8M，6颗毫米波，其中前后两个毫米波是4D的。整个智能驾驶行业趋势变化非常快，可能两三年前大家还在卷激光雷达，卷4D毫米波，现在卷低成本化。李博博士认为，技术进化的曲线本身有一条固定的曲线，内化的曲线在里面，一切的波动都是围绕本身的价值曲线，这跟我们的经济是一样的，我们有些时候价值会高一些，有些时候价格会低一些，价值才是围绕波动的核心线。相信在进入城市以后会体现出传感器配置很重要的优点和优势。