人工智能（AI）、大模型技术在智能汽车领域的深度渗透与广泛应用，对车用操作系统（OS）提出了新的发展要求，AI OS面临新的机遇和挑战。目前AI OS仍处于学术探索初期，行业内尚未对其形成严谨、统一的定义。从发展路径来看，车用操作系统与AI的融合呈现出多种可能性，大致可划分为集成、赋能与定制、融合三个不同的阶段或模式。
此外，AI OS这一发展趋势也对软硬协同提出了更严苛的要求，行业内正在积极展开多样化的实践探索，从不同角度、不同层面尝试优化软硬件协同机制，力求为智能汽车的智能化发展提供坚实支撑。
01 AI OS尚处于学术探索中，未形成严谨、统一的定义
AI OS是既有操作系统的延伸和拓展。从管理对象来看，AI操作系统实现了重要的转变。与传统操作系统相比，AI OS的外设驱动管理范畴延伸至外部数据管理，任务调度拓展为用户请求管理，内存上下文管理转变为请求的上下文管理，系统调用方式演变成了提示词交互，为用户与系统的交互提供了更加灵活和便捷的途径。
在架构层面，AI OS进行了全面升级。在内核和驱动层，新增了GPU（图形处理器）、IPC（进程间通信）驱动。在公共库层面，增加了安全、RAG（检索增强生成）、向量数据库、推理引擎等AI相关内容，构建了一个统一的推理框架、SDK（软件开发工具包）和接口。
框架层同样融入了众多AI元素。比如，引入具备UI布局能力的智能体，能够自动生成UI；引入一系列AI工具链，包括多模态大模型服务知识库、智能体服务、模型管理、端云协同服务、分布式AI服务等，为AI应用的开发与运行提供了全方位的支持。
在应用层，AI OS也展现出独特的变化。APP形式不再局限于传统的功能模块组合，更多地演变为各种智能体的灵活组合，使得应用能够更加智能、自主地响应用户需求，为用户带来更加个性化、智能化的使用体验。
02 车用OS与AI的融合存在三个不同的阶段/模式
简单集成阶段（AI in OS）。在这一阶段，主要是将AI相关的软件和应用集成到OS之中。例如，集成ChatGPT等超级应用，集成AI语音对话能力、AI算法辅助计算摄影、人脸识别、智能语音助手等，为操作系统增添丰富的 AI 应用场景。
赋能（AI for OS ）/定制阶段（OS for AI）。AI for OS：此阶段致力于用AI技术对OS的安全性、稳定性和性能进行优化提升，利用开发模型/AI Agent支持操作系统的设计、编码、调测、优化、漏洞分析、补丁检测和安全增强等环节。例如，东风通过开发AI Agent实现一个人一天完成三至四个人一周的AUTOSAR软件开发工作。
OS for AI：这一阶段的重点是为AI打造特有的OS，重构以AI为中心的软件架构和操作系统能力。内容上，围绕AI重新编写中间件和应用框架，包括高效、支持异构计算和优化的AI处理框架，为AI的开发和运行提供基础功能支持的基础类库，包括整车分布式异构架构下，车端的通信抽象、数据抽象、车辆基础服务以及与车辆系统隔离开来的 AI 基础服务层等。此外，还专门设计车内特定编程语言，用于定义如何更安全、更复杂地控制API，使AI跨越非严肃应用和严肃应用之间的鸿沟。
在能力方面，基于传统的OS框架上扩展出一系列支撑AI的能力；功能方面，将传统OS提供的用户交互、数据管理和外设管理等功能，进化为多模态全局AI服务；在安全性方面，针对AI模型、Agent数据不透明问题，优化隐私管理能力；可靠性方面，提升管理概率性计算的能力，防止AI带来的不确定性问题扩散到整个系统；精确性方面，提升管理非精确性计算的能力，以应对模糊/中间结果，避免不精确性在时间和空间的维度蔓延。
AI与OS融合阶段（AI as OS）。当前，企业对于将AI快速导入车内的需求十分迫切，但目前的导入仍停留在表层或APP应用层，如图文转换、说明书查阅和闲聊等以体验为主的产品，只是一个嵌入车内的AI代理，未能充分发挥 AI 的深度价值。同时，开发商仍处于传统ECU开发模式，比如智能驾驶和智能座舱领域，主要基于英伟达、高通芯片开发AI的相关应用或能力，限制了 AI 与OS的深度融合。
未来，AI必将成为一种系统级应用，将其基本能力融入操作系统层面，通过提供统一的服务对象，实现不同情况下的硬件异构和有效利用云端能力，从而打通整个车内网络和云端的连接。以手机领域为例，荣耀打造的传统内核+AI内核双内核操作系统，这种系统级服务可为车内许多应用提供支持，不局限于智能座舱、智能驾驶领域，还包括整车的控制领域。特别是在域控、多域合一的跨域控制情况下，大量应用将以AI为基础服务，为汽车智能化发展带来全新的变革。
来源：智能汽车与智慧城市协同发展联盟，作者ICVCity
