自然语言处理过程 ， 即将文字的含义解读出来 ， 并完成动作执行；
最后通过语音合成给出反馈 ， 即将输出信息转化成声音 。
但这还只是最基础的能力 ， 面对全球市场交付时 ， 难度会再上一层楼 。
要知道 ， 光是在欧盟之内就有二十四种官方语言 。 比如 ， 多语种智能语言技术的实现 ， 需要根据语言积累构建语种系统 ， 不同语言之间差异很大 ， 所以需要根据不同的语言特性单独建模 。 其次是多语种训练数据稀缺 ， 难以支撑大量语种系统研发挑战 。
由此可见 ， 看似简单的语音交互功能 ， 最基础的就是计算的底层能力 ， 识别语音、处理语音、转化语音等等操作 ， 背后是一套复杂的算法作为支撑 。
在此之上 ， 要适应“说不同语言的驾乘人员” ， 则更考验车辆的连接能力 。 业内在解决多语种语音交互时 ， 通常都需要搭建人机协同的多语种数据标注平台、多语种端到端统一建模框架、无监督 / 弱监督模型训练技术 ， 以及多语种模型自动训练平台 。 车端与云端的协同 ， 才能保持功能的进化 ， 进而实现功能迭代 。
这个时候 ， 硬件先行的原则就展现其价值所在 。 MG ONE选择的第三代骁龙座舱平台 ， 采用7nm制程 ， 是目前汽车行业领先的座舱解决方案 。 它具备异构计算功能 ， 集成多核高通人工智能引擎AI Engine ， 对包括CPU、GPU和Hexagon处理器在内的所有主要核心进行优化 ， 在计算、AI、图形图像和影音处理等多个方面带来领先的性能支持 ， 帮助座舱完成高负载、多并发、快速响应的任务处理 ， 为复杂的自然语音处理提供底层基础 。 配合第四代低功耗内存技术 ， 拥有12GB内存的MG ONE座舱可支持同时开启多种类型的应用 。
除计算、处理能力外 ， 高通在与车企的合作同样强调车辆的通信、连接能力 ， 这也是迭代的关键 。 这其中 ， 既包括了车载网联 ， 也涵盖了蜂窝车联网（C-V2X） 。 用更直白的话说就是——构建人与车的互联 ， 以及车与万物的互联 ， 让一台车更具有生命力 。
比如高通推出的第四代骁龙座舱平台预集成Wi-Fi 6和蓝牙5.2 ， 提供包括热点、高速游戏和无线Android Auto手机镜像技术等顶级车内无线体验 。 此外 ， 其预集成支持C-V2X技术的骁龙汽车5G平台 ， 提供针对无缝流媒体传输、OTA升级和数千兆级上传与下载功能所需的高带宽 ， 为蜂窝车联网（C-V2X）提供支持 。
实际上 ， 汽车发展至今 ， 车辆在机械结构层面的演进几乎接近天花板 。 但软件的加入 ， 赋予了车辆一个更高的提升空间 。 业内有一个说法 ， 当未来一辆奔跑的汽车上载有10亿行代码时 ， 汽车的研发重心将以软件工程为主 。
既然软件定义汽车的趋势已然明了 ， 那么早一步迈向转型 ， 就能更早一步地在全球市场抢占用户心智 ， 从而赢得更多全球用户的青睐 。
按照这个逻辑再看MG名爵的话 ， 一方面 ， 是其对各区域用户需求的精准满足 ， 打造一款稳定可靠的产品底子 ， 以此来获得用户的满意 。 另一方面 ， 是基于高通所赋予产品的智能化底盘 ， 精于应用 ， 构建起更好的交互体验迭代空间 。 让用户的满足 ， 逐渐变为喜爱 ， 甚至是对于品牌的热爱 。
“做得更快 ， 做得更精”——似乎已经成为高通在技术上秉承的做事原则 。 而在汽车行业 ， 恰巧也需要高通这样的硬核玩家 ， 来作为底层能力的支撑 。
一方面 ， 车企需要前沿的功能来吸引全球消费者 ， 但同时又要保证其稳定且持续的产品交付 。
另一方面 ， 汽车圈的竞争已经陷入同质化的阶段 ， 高通在5G、移动互联网、AIoT等领域的丰富经验 ， 正在快速地带领着众多有创造精神的汽车企业向前探索 。
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