作者 ｜ Janson
编辑 ｜ 志豪
车东西10月28日消息，日前，中科创达正式推出AquaDrive AIOS（滴水AIOS）3.0，进一步将AI从车内语音交互延伸至任务执行、界面生成和系统控制。
据了解，滴水AIOS 3.0具备自主生成、自主融合、自主控制三大核心能力，能够根据用户意图动态生成交互界面，整合导航、环视和自动泊车等功能，并通过自然语言执行出行相关任务。
发布会现场，中科创达还展示了基于量产车型改装的演示平台，呈现新一代AIOS在汽车上的应用效果。
除汽车业务外，中科创达还发布了TurboX自主智能物联网平台、机器人及具身智能解决方案、Veda AI眼镜解决方案等多项成果。
在随后的媒体沟通会上，中科创达管理层进一步回应了智能体上车、车企自研AIOS、舱驾融合、整车AI控制以及汽车业务出海等行业关注的问题。
此次发布的AquaDrive AIOS 3.0，是中科创达面向智能汽车推出的新一代AI操作系统，重点升级了自主生成、自主融合和自主控制三项能力。
首先是自主生成，传统智能座舱主要依靠预先设计的菜单和应用界面进行操作，而滴水AIOS 3.0能够根据用户意图、车辆状态和实时场景，动态生成相应的交互界面。
例如，用户提出出行需求后，系统可以组织相关信息、调用对应服务，而不必要求用户逐一打开不同应用。
其次是自主融合，新系统尝试进一步打通座舱与驾驶相关的信息，整合车道级导航、车辆周围环境、360度环视以及自动泊车等功能，让不同系统的信息能够以更连贯的方式呈现。
第三是自主控制，通过引入智能体架构，滴水AIOS 3.0能够理解自然语言指令，进行任务规划，并调用相关车载功能完成操作。
▲滴水AIOS 3.0
相比传统语音助手执行固定指令，新系统更加注重复杂任务的规划、执行和结果反馈。
在现场展示中，中科创达以奇瑞 瑞虎8 （ 参数 丨 图片 ）量产车型为基础搭建了演示平台，展示上述技术的应用能力。
值得注意的是，中科创达对汽车AI的探索并不局限于智能座舱。
在媒体沟通会上，中科创达方面透露，公司已经参与部分车企的底盘、悬架等系统与AI联动的项目，并正在探索将AI应用于增程系统能量管理、空调节能等领域。
其技术思路是将车辆位置、导航路线、道路坡度、环境温度以及用户习惯等信息结合起来，通过AI辅助优化车辆不同系统的工作状态。
从产品定位来看，中科创达希望通过AIOS平台，连接不同芯片、模型和车载系统，并与车企共同开发面向不同品牌的智能汽车产品。
活动最后，中科创达联创、执行总裁耿增强和中科创达智能汽车产品中心总经理宋洋等人接受了包括车东西在内的媒体群访
以下为采访实录，车东西在不改变原意的基础上进行了摘编。
▲媒体沟通会现场
Q1：目前很多车企和科技公司都在开发端侧AI及AI操作系统，中科创达有什么差异化优势？
宋洋：我们的第一个优势是平台中立性，可以根据客户的数据、生态和产品理念，提供全栈的AIOS产品和解决方案。
合作主要有两种模式：一种是直接为车企提供Agent、AIOS等产品；另一种是帮助车企建设自己的AIOS平台。
例如，我们与吉利成立了合资公司，也与其他车企合作开发相关产品。
我们希望从服务型公司逐步向产品型公司转变，为车企提供完整的技术方案。最终产品可能以车企自己的品牌推出，但底层使用了我们的技术和解决方案。
Q2：滴水AIOS进入3.0阶段后，中科创达在汽车业务出海方面有什么规划？
宋洋：我们在海外布局很早，尤其是汽车业务。目前海外汽车相关团队超过1000人，覆盖欧洲和亚洲多个主要汽车市场。
在欧洲，我们收购了两家从事汽车HMI和3D视觉相关业务的公司，积累了汽车交互、环视、DMS和OMS等技术能力。
在越南、日本、韩国、印度和马来西亚等市场，我们也有本地团队。
汽车AI出海面临的一个重要挑战是本地化。比如，我们最近接触的一个东南亚项目，需要支持八种语言，每一种语言都需要母语使用者参与测试、开发和验证。
不仅是语言，不同国家用户的生活习惯、用车习惯和交互需求也不一样，需要本地团队参与开发。
我们认为中国汽车出海正在从单纯销售车辆，转向建立本地研发和服务能力的新阶段。
目前我们也参与了多家中国车企的海外AI项目。随着中国车企在海外建立更大规模的研发团队，海外市场将成为中科创达汽车业务下一阶段的重要发展方向。
Q3：目前智能体上车还没有形成明确的应用方向，中科创达认为智能体上车究竟要解决什么问题？
宋洋：去年大家还在讨论，汽车AI最重要的应用究竟是什么，是点餐、导航，还是其他功能。
但今年的方向发生了变化。
随着Master Agent等技术发展，我们不再需要选出某一个最重要的应用，而是希望通过一个更智能的系统，把原来的Agent和App连接起来。
过去用户需要打开不同应用才能完成导航、订餐等操作，现在AI可以根据用户提出的需求，自主规划任务、调用API，并生成相应的交互界面。
也就是说，汽车AI正在从固定场景下的功能调用，转向能够自主思考、编排和执行任务的系统。
我们认为，下一代汽车AIOS的重要方向，就是让AI不仅能够与用户交流，还能够真正完成任务。
Q4：从早期AquaClaw相关方案到滴水AIOS 3.0，中科创达的汽车智能体架构发生了哪些变化？
宋洋：最早我们在北京车展前展示的产品，主要是通过手机远程控制汽车。比如用户说一句话，就可以提前准备车辆、打开车门。
第二阶段，我们开始尝试将AquaClaw等智能体架构部署到车机内部，让AI能够直接执行任务。
但在应用过程中，我们发现两个问题：一个是模型可能产生幻觉，另一个是响应速度不够快。
例如，用户要求打开车窗，如果指令需要经过云端和端侧的多次处理，可能产生数百毫秒甚至一两秒的延迟，影响体验。
因此，到了第三阶段，我们仍然保留Harness等智能体架构，但重新拆分了不同的服务调用方式。
对于打开车窗这类需要快速响应的指令，可以通过更直接的服务调用完成，不必经过完整的复杂任务规划流程。
与此同时，我们也在把更多模型和智能体能力部署到端侧，以降低响应延迟、Token使用成本，并提高系统可控性。
▲中科创达联创、执行总裁耿增强
耿增强：我们采用的是模型中立的思路，并不绑定某一家模型厂商。
例如，语音模型可以选择豆包，推理模型可以根据需求选择千问、DeepSeek等不同方案。
系统也会根据车端算力情况分配任务。车端算力充足，就将更多计算放在本地；算力不足，就更多依赖云端。
云端还可以根据任务复杂程度选择不同模型，简单任务使用轻量化方案，复杂任务再调用更强的模型，以兼顾体验和Token成本。
Q5：越来越多车企强调全栈自研，中科创达的AIOS主要面向哪些客户？如何与车企合作？
耿增强：车企大致可以分为两类。
第一类是新势力车企，他们本身的软件能力较强，非常强调全栈自研，核心技术通常由自己掌握。我们也会与这些企业合作，但参与的主要是部分技术和产品开发。
第二类是传统车企和国际车企。
这些企业过去大量依靠供应商提供软硬件，现在希望逐步建立自己的软件研发能力，但要在短时间内完全实现自主开发并不容易。
因此，他们通常采取两条腿走路的方式，一方面建立自己的研发团队，另一方面与技术供应商合作，加快产品开发和迭代。
这也是我们目前更主要的客户群体。
例如，吉利、大众与我们成立合资公司，就是这种合作模式的体现。
我们的定位不是让所有车企使用同一套中科创达品牌的AIOS，而是帮助车企建设自己的平台。
车企需要掌握具有差异化竞争力的核心部分，而非差异化的基础平台能力可以更多复用成熟方案，通过产品加服务的方式共同开发。
今年汽车业务的增长好于我们此前预期，主要有两个原因。
一是汽车软件越来越复杂，供应商不仅要具备传统座舱开发能力，还要具备AI座舱开发能力，并将两者融合。
二是车企对新一代AIOS的开发需求明显增加，都希望尽快将新技术应用到产品上。
此外，海外业务也出现了新的机会。
部分国际车企开始重新考虑供应链策略，在美国市场之外的其他地区扩大中国供应链的使用范围，以降低成本、提高开发效率。
今年我们也获得了马自达等国际车企的软硬件项目。
Q6：滴水AIOS 3.0目前主要展示座舱能力，未来能否进一步控制动力、底盘和车身等其他系统？
宋洋：我们已经在与车企探索这些方向。
例如，奇瑞此前展示过一款Daddy座舱概念演示车辆，除了通过自然语言控制空调、车窗等功能，还可以让底盘悬架等系统参与车内交互。
其中一种场景是车辆播放电影时，让悬架动作、车身姿态和空调出风配合画面，形成类似4D影院的体验。
但这也涉及一个重要问题，就是如何保证安全。
从技术发展来看，随着舱驾融合和计算芯片能力提升，AIOS未来可以调用的功能会越来越多。
我们现在还在与一家车企讨论增程车型的能量管理方案。
例如，一辆采用1.6T增程发动机、配备20至30度电池的汽车，如何根据不同路况，让发动机始终工作在更经济的区间？
我们希望将导航路线、道路坡度、温度、交通状况、用户习惯等信息引入AI模型，辅助优化发动机运行策略和车辆能量管理。
类似的方向还包括空调节能。我们已经为车企开发相关AI方案，希望根据车内外环境和用户需求综合调节空调，而不是仅依靠固定温度阈值。
此外，我们也在探索通过统一的协议连接空气悬架、智能底盘等不同系统。
长期来看，我们希望汽车能够形成一个统一的智能计算平台，在满足安全要求的前提下，由一个智能系统协调更多整车功能。
随着电子电气架构和芯片技术进步，AIOS有机会从座舱操作系统进一步演进为面向整车的智能系统。
随着大模型和智能体技术加速上车，智能座舱正从传统的人机交互系统，向能够理解用户意图、自主执行任务的AI操作系统演进。
此次滴水AIOS 3.0的发布，体现了中科创达在汽车AI领域的进一步布局。从智能体交互到舱驾融合，再到整车能量管理，中科创达正在尝试将AI能力拓展至更多车辆系统。
不过，相关技术能否真正实现规模化量产，还需要解决响应速度、系统安全及工程适配等问题。对于中科创达而言，如何将自身技术积累转化为车企可量产、可持续迭代的产品，将是下一阶段的关键。
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