如果从用户的角度来看，有关这个问题的灵感可能来源于电影《钢铁侠》，每个人或许都希望能拥有一个像“贾维斯”一样智能的人工智能管家，它能自动理解需求、听懂用户的话、看懂用户的表情、适时地进行询问并提供帮助。
如今，越来越多的智能座舱方案背后，都站上了一个成熟的AI大模型；行业的竞争也早已从功能堆砌、算力比拼，逐步转向以用户体验为中心、以场景服务为闭环的生态体系构建。
流畅的语音对话几乎成了如今智能座舱产品的标配技能，用户甚至可以看到，曾经想象中双商皆高的人工智能助手“贾维斯”，即将成为现实。
大模型翻车不是因为它不会聊天，而是因为它没有学会闭嘴。如果大家去体验斑马的全模态端侧大模型，它在什么情况下不跟你说话、什么时候会插话，把握好这个时机也很重要，我觉得这个也是很大的一次变革。
我们既有阿里云，又有阿里通义，还有高通的密切支持和配合，好多工作如果没有他们的支持其实是非常困难且也难以想象的。这也是斑马能有机会集合生态能力，在智能座舱的发展上，迈出一大步的一个最重要的因素。
今天如果让大模型学习一手数据，而不是来自人类的二手数据，它一定比你强。但是没有办法，目前由于我们没有办法拿到一手数据，所以大模型就没法有更好的表现。所以，今天Auto Omni在交互上是“全聆听”的状态。它能够看到车主和车内的情况，以及在所有状态下车内成员的习惯。它相当于是被隔离在了端上，这本身也是在给全模态交互打下了坚实的数据基础。
除此之外，我们也可以来适配一些已经在其他模块中有不小投入的厂家。比如说有的厂家已经有了自己的ASR，或者已经有了NLU的模块，再比如说DMS、 OMS 等等，我们也有相应的融合的方案来满足他们的需求。
提问：斑马智行的Auto Omni方案，未来是可能会服务于不同的车企，不同的车企对于入舱是有不同需求的，定价也是不一样的。斑马智行的Auto Omni有没有一个比较标准化的工具来提升效率？
我认为，将来个性化的智舱就应该是每一台车中配备的智能座舱都是不一样的，我们其实在设计的过程中，就考虑到了平台化的能力。举个简单的例子，比如在车控方面，我们设置了一个中间的语义表示，比如说标准的车控、标准的车窗、标准的空调是怎么样的？后续如果有新的厂商合作，我们再做从中台的语义层映射到每个车对手键中的表示是什么，比如它的空调是什么API、座椅通风是什么API等等，这样就能够加快适配进程。
站在商业模式的角度上来讲，其实今天AI这件事很火热，但是另一个层面上讲是水深火热。因为大家一开始是为工具买单的，不管是用户也好还是车厂也好，都在为工具买单，你有一个App能上车，大家就认。后来大家发现，要为过程买单，比如要投入多少人等等。
“创新”是斑马和阿里的基因；“落地”是在行业里多年的积累，比如之前提到的10年800万辆车，这个相应积累的经验、知识和数据都是弥足珍贵的；“共惠”是斑马一定是要为主机厂商，为CPSD，为用户都创造的价值，在这样的价值中实现自己的价值。
提问：在刚才的发布会中我们了解到。斑马已经定点落地了十多个品牌，还有二十个品牌在积极地合作推进中。在斑马看来，这样的定点情况在行业中处于什么水平？
作为一家供应商，斑马能吸引这么多生态的伙伴，从某种程度上来讲，就可以说明斑马在行业上的影响力。
邢悦：从另一个侧面来看，从AI时代到AGI的这一轮变革，技术基本每个月都必须要迭代；每三个月就要进行一次验证，如果三个月内找不到客户定点，基本上就被淘汰了；六个月拿不到收益，基本上又被淘汰了。
虽然我们无法评价自己定点家数的多少。但是从我们了解到的时间的频率和技术的实现门槛，以及目前全行业能够拿出方案的到底是PPT还是Demo，还是落地实车的方案，市场会去做评判。
，我们的分成模式其实就是CPSD，这种新的商业模式看重的是车的流量，而今天我们服务了800万车主，月活达到了400万。基于这样的数据，各大应用就会与我们签订分成协议。我们与车厂又是一种新的商业模式，以前是这些应用问车厂收钱，而今天是我们跟车厂分钱，这种双轮驱动的商业模式会让我们这个雪球越滚越大。
目前，聚合智能落地量最大、需求最大的就是智能汽车。但后面还有无人机、机器人等行业。
所以其实我们当下是聚焦于智能汽车、智能座舱的这个方案，但只是一个领域而已，从设计的理念来看，未来斑马的这种工程能力其实能够适应整体的聚合智能和聚合产业的发展。有哪些PG电子游戏的经典攻略值得参考？有哪些PG电子游戏的经典攻略值得参考？
