为核心主题，汇聚了中国工程院院士、全球行业顶尖专家、知名高校学者和汽车制造商和零部件领军企业的技术精英，共同探索汽车电子技术的最新发展的新趋势，推动智能网联汽车产业高水平质量的发展，为行业发展注入强劲动力。

  论坛由重庆市经济和信息化委员会、重庆市高新区管委会指导，招商局检测车辆技术研究院有限公司主办，通过1场开幕大会、2场闭门会议、4场专题论坛，搭建起国际汽车电子信息技术交流平台。

  中国工程院院士、清华大学教授李骏，中国工程院院士、清华大学教授，重庆市人民政府副秘书长全伟，中国电子信息产业发展研究院院长张立，重庆市经济和信息化委员会副主任吴涛，西部科学城重庆高新区管委会二级巡视员张红平出席论坛开幕大会。

  重庆市人民政府副秘书长全伟在致辞中表示，重庆市正锚定智能网联新能源汽车发展趋势，加快推进汽车产业向新能源化、智能网联化、高端化和绿色化转型发展，并取得了很明显的成效，汽车产量持续攀升、产业链条持续健全、产业生态持续完善，在行业竞争加剧的大环境下，重庆汽车产业焕然一新、强劲崛起。

  他强调，汽车电子产业正迎来新一轮黄金发展期，重庆正抢抓这一机遇，全力推动汽车电子产业加速发展。下一步，重庆将把汽车电子产业作为加快推进汽车产业智能化网联化转型的主抓手，全力打造智能网联新能源汽车之都。

  中国电子信息产业高质量发展研究院张立在致辞中表示，随着科学技术的加快速度进行发展，汽车电子信息技术已成为推动全世界汽车产业变革的重要力量。作为新一代信息技术和汽车产业深层次地融合的产物，智能网联汽车正日益成为推动产业转型升级和高水平发展的重要力量，正在引领产业全方位变革，成为驱动产业高质量发展的新质生产力。

  张立指出，我国智能网联汽车产业高水平质量的发展和产业生态建设可以从加强创新，突破核心技术攻坚、加快车路云一体化中国方案的落地、强化监管，构建安全体系、加强产业生态协同构建等4个方面发力，助力我国智能网联汽车产业创新发展。

  招商车研党委书记、首席执行官闵照源在致辞中表示，当前随着传感器、大数据、人工智能等电子信息前沿技术的持续不断的发展，在智能座舱、无人驾驶等领域取得突破性进展，这种跨界融合正在成为推动智能网联汽车加快速度进行发展的重要驱动力，汽车电子信息产业也迎来了新的发展机遇。

  招商车研作为国家级车辆检测研发技术机构，在汽车电子和智能网联领域，拥有国家智能网联汽车质量检验检测中心、交通部 “无人驾驶封闭场地测试基地”、重庆市电磁兼容工程技术研究中心等科学技术创新平台，管理着重庆市95%的无人驾驶测试道路。

  针对行业发展面临的共性技术问题，招商车研希望能够通过规程的研究和发布，推动汽车智能安全和体验测评的标准化、规范化，引领行业技术创新和进步，助力我国汽车产业转型升级和智能网联汽车产业商业化进程。

  李骏院士为以“汽车无人驾驶安全标准化全球趋势变化分析”为主题作论坛主旨报告。报告围绕汽车无人驾驶安全核心，介绍了国际汽车无人驾驶安全体系，并分别以无人驾驶“运行安全”和“人工智能安全”为切入点，深入剖析了运行安全与人工智能安全的国际最新标准法规及相关实践。

  李骏院士指出，在未来，中国或将成为全世界最大的无人驾驶汽车市场，而运行安全也将成为ADV安全的重大难题和研究焦点，行业需要积累功能安全和预期功能安全研究的经验，从设计方法、车载管控系统等方面全面深入研究并落实运行安全。

  李骏院士的报告点明了无人驾驶安全技术最前沿问题及其可行的解决方案，高屋建瓴地为无人驾驶安全技术指明了未来努力的方向。

  本届论坛上，举行了汽车智能安全评价规程（AI-SAP）和汽车智能驾舱评价规程（AI-CAP）两大评价体系的发布仪式，并聘任李骏院士为汽车智能安全评价规程（AI-SAP）技术委员会主任委员，李克 强院士为汽车智能驾舱评价规程（AI-CAP）技术委员会主任委员。

  为李骏院士颁发汽车智能安全评价规程（AI-SAP）技术委员会主任委员聘书

  为院士颁发汽车智能驾舱评价规程（AI-CAP）技术委员会主任委员聘书

  招商车研技术委员会常务副主任曹飞详细地理解阅读了汽车智能安全评价体系（AI-SAP）和汽车智能驾舱评价体系（AI-CAP）。其中，汽车智能安全评价体系（AI-SAP）以保护驾乘人员及交通参与者安全为出发点，主要评测智能汽车面向复杂交通场景下的驾驶安全性能，从风险应对能力、法规符合性、人机交互安全等多重维度，对汽车智能安全指标进行量化评测。汽车智能驾舱评价体系（AI-CAP）聚焦座舱、无人驾驶、车路云赋能以及安全等消费者与车企最关注的四个维度，针对用户交互体验构建评价体系，形成了“1114”核心竞争模式，即一个系统化整体框架、一个全方位评价体系、一个高效数据库体系、四个核心技术亮点，致力于推动汽车智能驾舱行业标准化、规范化，引领智能驾舱技术进步与创新。

  汽车智能安全评价体系（AI-SAP）和汽车智能驾舱评价体系（AI-CAP）

  汽车智能安全闭门会议（AI-SAP），围绕汽车智能安全性与商业化应用关系、如何对端到端无人驾驶汽车展开全生命周期的安全性评估等智能安全前沿问题展开了深入研讨；汽车智能驾舱闭门会议（AI-CAP），围绕如何提升使用者真实的体验、如何将AI应用到智能驾舱等技术发展的实际的需求展开探讨。

  清华大学李骏院士、李克 强院士分别出席两场闭门会议并作总结发言，为汽车智能安全、汽车智能驾舱技术前沿问题提供可行性解决方案，为AI-SAP、AI-CAP技术委员会指明未来工作方向。

  “汽车功能安全及预期功能安全技术研讨会”聚焦汽车功能安全，涵盖了从复杂场景生成到安全感知算法的全方位讨论。

  “汽车信息安全技术研讨会”探讨了智能网联汽车信息安全准入测试、车载芯片渗透测试、人工智能对抗攻击技术及大模型时代下的软硬件挑战。

  “智能网联汽车电磁兼容技术研讨会”聚焦智能网联汽车的电磁兼容技术，讨论了基于AI的EMC滤波器设计技术及电磁安全评价。

  “汽车车载网络通信技术研讨会”探讨了汽车车载网络通信技术，包括车路协同视角下的通信系统和车载以太网的物理层测试技术。

  会议期间，主办方还特别安排了专家媒体访谈。他们围绕汽车智能安全评价规程对行业技术发展推动作用、汽车智能驾舱商业化应用等主题展开分享交流。

  2024中国汽车电子信息（金凤）国际论坛的成功举办，将加速智能汽车行业间的交流合作，为汽车产业的智能化转型提供强大的思想和技术上的支持。这不仅是对当前汽车智能技术的一次全面展示，更是对未来创新方向的明确指引，预示着智能汽车产业将迈向更安全、高效和互联的未来。

  Q:请教一下车企的勾总和郭总，想了解一下，目前我们整车在智能座舱评价方面采用的是怎样的一个标准和体系。还有就是目前来说在智能座舱评测过程中遇到的挑战是什么？又怎么样看待？就今天新发布的这个新的一个体系，给我们分享一下，谢谢。

  我觉得首先挑战依旧很非常大的，因为我觉得今天面临挑，就是功能集成会变多，或者是功能变丰富，这本来是一个升维的挑战，因为之前都是一些传统的功能，就是不管功能再多，它其实都是加法。但是今天整个的这个座舱也好，或者是交互体系也好，都是全面的 AI 化，然后它带来的评测的难度就会非常大，以前我们大家可以简单地说对功能的评价，实际上的意思就是零一的评价。这个功能可用不可用。所有的测试其实基本都这么做。但是基于 AI 的话，其实就不简简单单是可能不可能，而是好用不好用，好用不好用它就是 0 ~ 100。然后它可能是一个现象打分。我们身边最常接触的，比如说一些翻译软件，很难说这个翻译软件这句话翻译的对或者不对，更多的是给他打个分，他发现好或者是句子是不是足够的优质，对吧？就是所有的 AI 承载的功能，就会往这个方向上去走，尤其是整个平台体系都会是一个重建的过程，而且其实是一个完全生命维度的过程。然后第二个点的话，就是因为解决之后，现在所有的功能迭代速度很非常快，就是比如说以一辆汽车为例的话，我们一年发布的大版本就是版本号，比如说至少是小数点后一位的这种，偏偏大的版本至少在 13 以上，还有非常多的小版本，那这样快速的迭代怎么样去做测试？怎么样去做验证？其实我们现在是有一套非常非常这种完善的自动化体系，自动化平台都差不多，我们的基础功能大多数都已经不需要人去做测试。我们大概有一个1000多平的实验室，有400多个我们大家可以称之为自动化测试的机器终端，每一次版本发布基本都是这些自动化终端去跑这种基本功能，但是这些终端可以测功能，但很难去测试AI交互，这个其实是我们构想的。

  我想挑战存在这几方面，一方面来讲的话，刚勾总讲的就是说我们全部是在不断地拓展，那么从自己汽车的一个时间来看，我们也在行业内发布了这个自己大模型，其实背后来讲的话就是基于AI模型，那他从技术角度来讲其实比以前要更复杂。那么怎么样通过一个主观加客观这样的一些方式来进行评价？这确实是一个挑战。今天我们正好在发布会上也看到了关于这一个主观评价标准的一些体系的一些发布。嗯，我认为这个来讲的话，应该是行业里面你们可以一起在这样的平台上共享相应的经验，一起来推进这样的领域的一个发展。这是第一方面就是从技术角度来说。第二个来讲的话就是它复杂度来源于挑战，来源于就是跨域的融合啊。今天我们正真看到了一个跨域，是说以前我们把自驾和自刹到了两个领域，但实际上今天来讲很多舱驾，舱驾可能逐渐的在做融合，那么座舱来讲的话，在这个人驾和自驾的情况下，都应该给司机提供更好的引导，给他提供更好的一些服务，他的时间消费在哪，就给他提供到哪儿。当他需要驾驶要接管的时候，我们要及时啊。所以这些来讲的话，其实都是我们说从这个跨越的角度来讲的话，也增加了这个评价。因为这个跨域不光是驾舱的跨域，甚至有比如说架和底盘的跨域，也有舱和底盘和驾一起的融合，所以这样一些方面来讲，都是在行业里面我们要一起来进行探索。当然在这一个方面来讲的话，可能比如说以自己为例，我们前期有基于这个企业自身的，包括上级集团的这样的一些主观评价标准，包括像准确率、响应时间等等。那我认为这个还是不够的，那么结合着我们现在这个技术发展的新趋势，人工智能大模型的应用和跨域融合的发展的新趋势，需要更好的标准来进行，这是我个人的观点，谢谢。

  Q:想问勾总您一个问题，比如现在很多车辆已经把这种智能的驾舱这种，包括仪表盘，然后中央的这个娱乐屏的一些系统都整合在了一起。我们现在有没有一些相应的判断标准去评价他们的电力系统、安全性这些，我们现在有没有一些标准？包括理想这边是怎么做的？

  其实我觉得如果要是拿传统的座舱举例的话，就比如说你用，然后升级系统，其实都是有比较常规的标准。其实还是刚才我说的那个问题，就是今天可能我们整个行业需要，甚至是我觉得我们都是全球业务线的，对吧？就是整个中国汽车产业现在在智能化这一块，其实我觉得对于整个 AI 的交互体系是要重新构建，然后这一套标准其实是很复杂，包含其实今天上午那个清华的曹老师也做了分享，然后包含一些这种认知心理学、语言学，更不可思议的是一些医学上的东西。其实我觉得这些都一定会是未来对座舱很好的理论支撑。最后的话想分享一个点，就是我觉得做长远的主要是交互，那么我们大家都认为随着无人驾驶的邻近或者是无人驾驶技术越来越成熟，交互的内容一定会发生明显的变化，因为其实今天仪表也好，或者是 HOD 也好，它更多的传递驾驶相关的一些信息，但是当这台车距离增加能力的时候，其实这个信息就会变得交互性极弱，所以大家可能对这件事情就感知或者依赖也不能那么强，反而其实怎么样能够在这台车里度过更愉快的时候，怎么样消费更偏娱乐类的这一些内容，就这种内容会成为在这个空间里消费的内容主流，那怎么样能够更好地通过交互体系去承载这一些内容的交互？我觉得会是一个一个大主题。

  正好我们在开一个闭门会，我也表达来我的观点，从智己汽车成立的那天开始，我们就把安全当做是整个产品的一条底线。对于从整个车型的开发过程中，特别是现在我们强调这个智能驾驶，那么包括像网络安全、数据安全，包括今天讨论的功能安全、还有运行安全，我们这五个层级的安全，其实在每一个层级都是我们要做相应的开发、准入、准出这样一系列的这个开发的流程。从今天来看的话，其实在安全领域挑战依旧很多的啊。昨天我讲到了一点，是说从这个智己角度来讲，我们今天承担的包括像L3加L3、 L4 这样的开发的任务，这个在 l 增加方面来讲的话，你的车在路上的安全性是已超越了3亿公里，包括像 L3 来讲的话，也是作为首批进入到工信部牵头四部委的这个智能网联汽车准入及上了通信试点的名单。我们也计划在 2026 年底之前还要量产，这是我们现在一个方向，包括 L4 的话在上海的影响，目前这个区域我们现在的车辆也已经行驶超过 400 万公里的里程，包括商业里面超过了 20 万。那这些来讲，其实所有的我之所以讲这一些数据，其实基础就是安全，首先要保证安全，这是我们叫做产品的生命线。那么在这样的一个过程当中，我前面讲有很多的挑战，这挑战有两个，昨天我谈到的第一个来讲的话，是我们觉得在这个行业里面应该形成一个共同一个标准，达到一个什么样的标准是可以给到我们的消费者，我认为这个是我们要恪守的一条底线。第二个来讲，在今天来讲我觉得一个平台，这样的平台其实就是一套规程。怎么来评价他真的是达到了怎么样能够去给到消费的人，我认为这个平台很好，那么在这样的平台上就是各家企业，包括和政府之间是一道桥梁，那么你们可以一起来探讨这个测评的一套体系和标准，一起来分享经验，一起来推动这个安全在我们这个无人驾驶。行业的一个进步，当然我们愿意做出我们的贡献。

  Q：我想请教一下朱教授，当前国内外汽车产业在智能安全的技术发展核心方向是什么？然后我们今天发布的一个汽车智能安全评价规程，对整个行业进入发展有什么推动作用？然后规程测评的结果对咱们普通消费者选车、购车有什么指导意义？

  智能汽车的话，其实我说两大块是智能做仓这一块，另一块更重要的是交互、使用者真实的体验。没有三体的问题，那当然也许以后会有这个三体问题。这个三体和三体属性。这个人身安全的话，这个在中文里面公司安全在英文里面都是s，但是其实这两个词那么智能安全的话更多的还是体现在setting，就是我们说智能驾驶，这个如果系统一旦犯错，是可能会引起车毁人亡的，这个是大家最关注的。

  那么到现在为止的话，智能驾驶正在从辅助智能驾驶是个比较模糊的概念，就是 L2 +很模糊，那么汽车自动化分级里面没有，它在辅助驾驶的 L2 和无人驾驶的L3、 L4 之间，这是个很无奈的事情，因为现在从技术路线像我们要知道我们想要的无人驾驶一定要通过人工智能AI，由数据启动算法才可以在一定程度上完成，那么AI的的确确我们正真看到的它能够拟人，能够做一些人才能做的事情，但是如果从无人驾驶的角度来说来评价这个电子司机，说实在话是不理想，其实人也是不理想的。

  那么这时候就是智能安全，那么我们说对智能驾驶系统的话，我们评价大概有两大块，一块也是体验，就是丝滑，看像不像老司机？这是大家听到的最多的答案，那很多那个自媒体评价大部分是从这个方面说这个车，尤其是这个今年以后，更像老司机了，司法上限提升了，这个大家都是普遍听到的，是吧？你自己也能体验到。

  安全怎么办？边缘场景何时出问题？不知道，这样的一个东西没法体验一个，它的边缘场景出现的概率其实非常低，概率并不高。第二个真的能让用户去体验吗？就是真的发生交通事故怎么办？所以这个安全这一块，智能安全这一块，现在对于智能驾驶来说应该是个重中之重。现在很重要的一个事情是要一个系统的评价。

  那么今天这个在中国电子信息（金凤）国际论坛上，我们可喜的招商车研提出来的这个智能安全测评，这个是协同要点，就是什么是需要第三方来评价，那么体验像不像老司机？是否丝滑？接管率怎么样？哎，你无所谓，是所谓的媒体评，所谓的用户屏的企业评，不可能它可体验。然后这个事情要不要有个统一标准？其实这个驾驶风格，我们每个人的驾驶风格也不一样，所以这件事儿不一定做的，但是它的智能安全，一辆智能汽车应该达到什么样的安全性？这个事情我觉得是必须有一套严格的一个体系，那么它要全体系，不能这种出难题。我们有时候研究生面试完了以后，有些孩子都甚至会被问哭。就是到最后出来以后，那个因为有些老师就出难题。哎，当然后来老师也会给他解释说你录取了，不用哭了，就是我给你从难道上面出那么难题？我觉得我答得特别差，所以实际上的意思就是有些老师说我就不想拿出来，我就想看看你遇到这个难题的时候，你的逻辑思维是什么，安慰他也会有的。

  所以出难题是不行，要有一个系统性，然后在这个系统性里边我们要看出来就是不及格的不能出去。来及格的就是把安全的底线保住了，及格的出去。然后在数据闭环的这个逐步迭代中，一点一点从 60 分到 70 分到 80 分到 90 分，然后越用越好，这样的一个应该是这样，所以人工智能它的成长过程可能跟我们在座的人的成长过程是一样的，所以今天我们正真看到这样一个AI SAP，这样一个就是智能安全的评价体系。

  那么昨天的闭门会的话，我们大家都知道这个，这次这个 AI SAP 是成立了技术委员会员，技术委员会的主任委员就理工院士等。他们两位正好在领导的这个预警方安全，那么完全是解决这一个复杂的电气系统，能够正常的看到我们现在这个车的电子构架越来越复杂，软件慢慢的变大，那么软件会不会有bug？这个这么复杂的电子构架会故障，那这是功能安全要解决的事情。然后AI算法进来，这个算法会不会有错误？那么这是一起共产权。

  我们看到这一个 AI SAP 的话，得到了院士们的支持的话，对我们是很有期待的，就希望它具有系统性，然后能够构筑这样的一个智能安全的一个底线。在啥地方先构出底线 分在哪，知道以后我们各自各类媒体评价也好，第三方侧重提升的评价就可以知道。

  不能上来就是120公里能不能刹停，这个夜里边行不行啊？那这这这有点那个，然后大雨大雾，行不行啊？这样的一个东西要一点一点来。现在我们可能先是从构筑底线角度来说的话，各类天气可能在 OBD 想把它限制。随着环境感知传感器没那个，其实激光雷达应对雨天效果也不是太好，那么红波雷达到底能不能用？那么传统红波雷达说实在话，做 AI 的人都不喜欢它，它会造成误刹车。其实即便有激光雷达，到中雨都不行。路还好，但是到中雨大雨激光雷达还好。所以还是要一步一步上来，那么就希望这个媒体的测评的话，是在这样的一个行业测评的基础上逐渐加码。媒体测试就是毕竟能测出来它的漏洞，给汽车企业开发的话也指明了一个努力的方向，但是就是今天的智能驾驶、无人驾驶、人工智能，它毕竟还是在初级阶段，那么就是在这样，它需要有一个成长的过程，希望权威媒体也关注一下像今天发布的AI SAP 这样的，然后看它的基础，然后在这上面组件提升，给这个人工智能，给无人驾驶智能驾驶系统的话成长的空间。

  Q：我再增加一个，那个也是王教授您这边就能给也跟我们分享一下，就是现在 AI 就是在智能座舱方面的一些应用，以及那个大模型在自动座舱方面的应用，您是怎么样看待的？还有就是对于现在的这个。评价体系，您有咋样的一些想法分享一下，谢谢。

  可以说这个智可以影响这个智能座舱，应该是人跟汽车它交互的一个文件，这个 AI 它在智能座舱之后能这么说，应该是重新定义了人机交互。那我对他的总结就是他使得这个使用者真实的体验更加贴心了，我为何需要用贴心这个词哈？这个我是从三个层面来考虑，第一个它跟传统的这个座舱相比的话，它交互是从被动转到了这个主动交互。原来这个我只要手指去操作这个物理按键，或者触摸一下这个中控屏，给予车辆一个指令，好，然后他去执行这个指令就好，他都是被动。而现在今天我也是听了这个高组报告，发现这个 AI 这个大模型上车之后，会发现我可以主动的去跟用户去交互、去交流啊。比如说这个现在我是远程的，在冬天很冷，我要远程的启动汽车。那如果 AI 大模型上车之后，我是否可以根据我这个以往的用车习惯，我这个周一到周五的时候，工作日早晨我主动的在这样一个时间段我给你推送一条，你该不会是该这个远程启动车了？我这个座椅加热，大概加热到什么程度？根据你以往的这个习惯去做推送，所以说我理解了它跟这个在智能座舱上的应用相互传统来说，第一个层面就是从被动到主动。那么主动推送之后，我又在想他到底推送的东西有没什么变化啊？那就是第二个层面，就是从一个同质化的推送到一个差异化的推送，最开始的时候主动交互这块我感受到了，反正是车还没有智能化特别高，那也就顶多给我这个，你车厢没有油了，是吧？我要不要给你导航这个加油站啊？他对，大部分的用户他都是这样。

  但是你现在如果是大模型上升之后，它是很聪明的，它根据你用不以往的习惯，它去给你推送当时场景下的一些你所需要的这个功能。那比如我再举一个例子，就以我每天这个上下班的这个一个过程，比如说早晨的时候，他这个在工作日的早晨主动给我推送回车，是不是要远程启动我们座椅的座椅加热？等等这些功能，都是大模型上车之后他这个推送的这些差异化的东西，这些差异化的其实也推动了一个场景的这个进化。这是第二个层面，第三个层面的话其实就是一个我推送交互的一个质量上的问题，是不是高效、流畅啊？你就像这个语音交互这块，原来说这个都不到 60 分，我跟他交互完之后经常就聊死，你这个是如何的啊？然后说，对，我不知道该怎么样回答你的问题，然后你可以在咨询另一方面或者怎么样，或者下一个问题，这个就聊死了，大模型上车之后，可能这样的情况会越买越少，而且跟你的交互更接近于人类的自然语言的这样一个交互。是从流畅性什么的，比如说我这个不同模态之间的，它慢慢的就会打通，这些都是大模型，包括这个 AI 技术上车到智能交互的质量上的一个提高。

  然后就是有关于今天这个评价，就是智能座舱评价规程的一个解读，我也来听了，这个能够说是它的非常全面，而且是我看了它的逻辑性、条理性都是非常清晰的，那就全面了，逻辑性、条理性更清晰地对智能座舱进行测评的话，其实是能够在一定程度上促进企业在这方面就是技术上的一个推动啊。比如测试、评价，还有包括这个技术上的反馈，他会去形成一个闭环。

  那我就在想，自从大模型上车之后，这个智能座舱大家都是进入了 4.4 时代，快速的急剧的这样一个发展，那么如此快速的发展是需要一个评价的规程加以一个约束的边界，那就是我回到最开始要说这个智能座舱为什么，智能、测评这是我的一个研究方向，我查了很多资料，你比如说这个 2023 年的时候，中国公安部公布了汽车的保量到 3.3 亿，而在这个 2023 年新能源汽车指新能源汽车智能座舱生态发展平台。

  里面还有包括各类的行业报告里我也看到，说到 2025 年中国汽车智能座舱的渗透率已经要超过75%。如此大的基数， 3.3亿 辆车要百分之到 75% 的这个智能座舱的渗透率。你可想这个智能座舱绝对值有多高。我记得这个还是勾总的报告，我听得很认很认真，就是这一个安卓系统上车之后人跟车辆这个信息的交互绝对是呈指数级的增压，而不是简单传统的机械式的这个交，那这种从指数级的信，这个信息交互的过程中必然会带来这个价值分析。我在就很喜欢看一些杂言，而是就是在美国唐纳德诺曼，他是一个工程师出身的，非常有名的设计兴趣。他在有一本叫设计心理学的一本书上，他提到说一次恶劣的体验可以破坏所有之前的和未来美好的体验。然后一次美好的体验也可以弥补以往的一些不足。

  那我总结看来就是一个好的交互式子，它可以成就一个产品，增加用户的忠诚度。那如果一个非常差的角度设计的话，那其实他是会毁掉一个产品，比如说因为这个交互过程中我带来这个交通事故，那这个人永远都不会再来。所以说这个失去客户了，那可能这个更谈不上什么用户粘性了，所以说对这个整个智能座舱发展过程中这个测评做一下这样一个有约束的这样一个边界去设计它我认为是很有意义的，不会限制技术的发展，应该说是对车型一个更好保护。从交通安全的角，还是说从用户的体验的角度来说，就不断的评价，然后去改进，这样才会让我们供应很促进产品的升级。