正式與安卓切割，華為近日在開發者大會上，發布了全新的鴻蒙NEXT操作系統，也就是此前所說的“純血”鴻蒙。再加上同時發布的盤古大模型5.0，華為在生態構造與AI智能兩方面的動作，對移動終端的意義是顯而易見的。而汽車作為新興的智能移動端，華為打出的重拳，或許效果會更為明顯。
安卓和蘋果都造不出好車機，切割后的華為可以？
很簡單，因為在車機領域，安卓甚至是更樸素的Linux內核，一直都處于壟斷地位。蘋果iOS系統對此一直敬而遠之，CarPlay的影響力，更是在近年持續被降低。其中很重要的一個原因，便是汽車智能化的發展趨勢下，越來越多的車企，以及互聯網企業，開始下場自己做深度定制的操作系統。但如何如何深度，短時間內，大多數入局者仍然無法做到與安卓的切割。即便切割，其開放程度又容易被打上問號，也就與智能汽車的初衷相背離。
與安卓的切割不僅是一個自由度上的問題，而且還是一個實實在在的使用場景問題。安卓的誕生，是為了移動端而來不假。但在移動端發展的時間軸中，智能手機生態，才是其業務重心。也就是說，原生安卓或者基于安卓打造的車機系統，都很難徹底擺脫以智能手機終端為核心的開發思路。這種思路會傳遞至開發者身上，從而影響整個生態的構建。
拿蘋果的iOS系統舉例，該系統也是立足移動端，與PC端的macOS是兩套東西。而iPad產品使用的是iOS系統，但在屏幕尺寸來到11英寸，甚至13英寸的情況下。諸多娛樂性質，以及專業生產力性質的軟件，仍然無法完美適配iPad。前者的開發者需要在iPhone端之外，創建諸如HD版本的應用，適配越來越大的iPad。而后者顯然不能影響正牌iMac的市場，特別是在iPad已經率先用上M4芯片的情況下。簡單來說，后發的iPad雖然也挺好，但iPhone的基本盤，與iMac的專業高利潤份額，優先級始終得更高的。這也是為什么，尺寸更小、也沒用M系列芯片的iPad mini，始終好評度都很出色的原因之一。
拿iPad舉例，最表層的原因，就是從屏幕尺寸出發，它與車機終端，在相當長的時間里，都比較接近。可即便如此，即便iPad也是蘋果公司的親兒子，生態上也無法與iPhone與iMac相提媲美。就更別說軟硬件開發更多是合作狀態，且智能手機終端是無法撼動的核心板塊的安卓系統了。這就是華為在操作系統上，遲早要與安卓斷根的核心原因之一。
僅以智能汽車板塊來說，它對于華為的重要性，顯然不是谷歌和蘋果可以比擬的。后發的華為，也有足夠的空間，在包括汽車終端，以及智能手機、平板、PC端，實現多段協同。基于安卓系統，這些眼下顯然是做不到的。就算做得到，也難免帶著安卓在智能手機端積累的沉重“包袱”上路。
車機的工作邏輯畢竟與智能手機端不同，兩者的差異顯然要大于iPad與iPhone，而且隨著智能座艙的進一步發展，這種差距還會更大。舉幾個最簡單的場景，比如語音助手、音樂、導航等等，在智能汽車中無疑是核心需求。這與智能手機端集中在通信、娛樂等場景的核心需求有明顯錯位。自然需要在操作、界面、生態打造上，拉開差距。
而在與安卓進行切割之后。鴻蒙NEXT一來可以集中注意力，打造更符合時代發展和用戶需求的應用。另外，應用的體積也將得到大幅降低。輕、快的開發思路，將有助于開發者，也將降低應用上車的門檻。所以，站在車機的角度，鴻蒙系統雖然起步晚，但追趕速度是最快的，且在與安卓切割之后，這一速度還會更快。
至于系統運行流暢度的提升，倒更像是一系列切割動作之后的“贈品”。車機的壽命本就與智能手機不可同日而語。絕大多數消費者都沒法做到2年換車，更何況換車也要面臨殘值問題。即便車企、入局的互聯網企業，以及芯片廠商，對其進行減負和優化。但面對從智能手機端走過來的安卓，硬件端從8155芯片卷到8295芯片的努力，多少都得為操作系統的歷史冗余買單。就更別說很多重疊需求中，對開發資源的浪費。以及非重疊需求中，開發者的積極性如何保證。
智能汽車加速算法升級，離線應用前景廣闊？
如果說操作系統，還是包括智能汽車在內，所有智能終端都需要面對的技術問題。那么智能駕駛，基本就是專屬于智能汽車的技術需求了。當然，華為的盤古大模型5.0，本質上就是一套更先進的算法模型。所以它的應用場景，并不局限在智能駕駛領域。此前在工業制造、建筑設計、氣象等領域都已經有成熟的應用案例。
當我們把AI算法與智能駕駛結合起來，最明顯的效果，當屬加強了智駕方案的學習能力。無論智能駕駛說的有多么高大上，其最基礎的邏輯還是離不開“跑圖”。越是復雜的場景，就越離不開長期，甚至是重復的跑圖學習過程。新算法在學習能力上的提升，則可以大幅縮短智能駕駛系統的學習周期。甚至很多復雜場景的學習工作，也可以轉移到后臺的虛擬跑圖中進行，從而縮短在實際前臺的學習過程，減少對實際路網的工作影響。
這種對虛擬場景的理解能力，類比一下，可以參考我們學習幾何時的空間理解能力，又或者說學車時，教練總是要求的“車感”。新的大模型對圖形、文本、視頻等素材的理解能力，以及汽車上越來越多，也越來越先進的感知硬件，正在幫助AI算法，在后臺就可以模擬出更為真實的場景訓練。而在實際應用智能駕駛的過程中，算法的升級，又在反哺車輛克服雨雪天氣、陽光直射、黑夜等復雜路況的能力。
最后值得一提的是，盤古大模型5.0是一整套方案的統稱。細節上，它提供了一系列規格不同的模型方案，以協助不同智能端的具體需求。低規格的模型，雖然不足以應對智能汽車端所有的智能駕駛使用與學習需求。但其低功耗和無須聯網、離線可用的優勢，在覆蓋無圖且無網絡場景的極端情況下，有助于為車輛的駕駛輔助系統，進行安全托底。這將有效提升車輛在極端情況下，使用智能駕駛功能的安全冗余。在越來越多智駕方案選擇不依賴高精地圖的當下，即便是只跑主流城市路況，這項技術的現實意義依舊存在。
寫在最后：智能駕駛與智能座艙，是智能汽車發展的兩大具象化技術方向。鴻蒙NEXT與安卓的正式切割，也意味著搭載該操作系統的智能汽車端，將迎來更為流暢，且應用更新、補充針對性更強、更快的軟件生態。至于盤古大模型5.0，核心并非針對汽車單一應用場景。但其大幅提升的學習能力，加速了算法與智能汽車終端的感知之間的正循環。至于優化的離線算法能力，或將在未來汽車智能駕駛安全部分，展現出更大的市場潛力。