iPhone14|别着急为阿里“造”的车买单( 二 ) 苹果|iOS|iPhone 14 Pro

要解决corner case ，需要依靠深度学习算法能力，而深度学习又离不开海量数据的获取。当然，通过车辆四周的摄像头、雷达所收集来的必要数据，需要传至云端，最终用于算法的迭代。
这个时候，阿里云就登场了——阿里与智己合作的“云上数据工厂” ，能够为IM AD（智己智能驾驶系统）的数据采集、标注、上传、计算以及AI训练等全链路，提供高可靠、高效率的技术支持。
当然，数据拿回来了，不会用也不行。
除了前面所说的加塞场景，国内道路上经常出现的还有异型车场景，这是一种典型的corner case 。比如那些大货车、快递车的形状、颜色都千奇百怪，系统并不能很好的识别它们。那么，依靠数据驱动的感知算法，可自动化迭代获得异型车数据库，并进行准确监测识别，从而进行精准有效的闪避。
因为我们都知道，目前“蔚小理”的车型都遇到过开启辅助驾驶时，撞上前方静止或者缓行的大货车，智己试图对这些细节的处理，来优化驾驶体验，这一出发点自然是正确无疑的。
对于数据的处理，智己进而引用了“飞轮理论”——海量数据、数据驱动的算法以及两者闭环自动化的不断积累和迭代。这个“飞理理论” ，正是来自于上汽集团、阿里系（云峰基金）共同投资的自动驾驶公司Momenta 。同时， Momenta也是智己IM AD的解决方案提供商。
除了为智能驾驶进行迭代，阿里云的“云上数据工厂”还能够给智己提供必要的数据安全保证。
比如，智己L7就提出了“场景化智能”的概念，现在业内也管这叫“软件定义汽车” 。其核心就是，基于电子电器构架和整车FOTA能力，将整车各域功能与硬件解耦。
除了小憩模式、宠物模式等基本操作之外，智己还能对包括整车底盘状态、动力体验、制动脚感等等的核心体验元素进行改变，衍生出其他用户需要的模式。比方说，智己L7现在就衍生出了一个“超跑模式” ，通过模拟声浪、屏幕特效等方式来营造“超跑氛围” 。
开启“超跑模式”模式后，中控大屏会下降至窄屏状态，切换为“超跑仪表盘” ，并显示圈速、G值、胎压等信息。踩下踏板后，屏幕将出现“时空穿梭”效果。如果再举一反三一下，其实给智己L7刷一个“漂移模式”、“赛道模式”等等的软件包，也不是那没可能。
理论上，它可以随时通过下载软件包的形式，完成在不同驾乘体验之间的切换，属于OTA升级的一种。但因为涉及到转向、加速等能力，需要尤为重视数据安全。一般来说，软件包都是被放在OTA云端服务器上开始交互，最终再分发到终端车辆、完成刷写。
那么对智己而言，阿里云也就是再正确不过的选择了。
而在谈及“进化”能力时，刘涛还提到一个观点：从功能智能向场景智能的体验进化，是苹果CarPlay很难做到的。
“Carplay的一切功能、可视化交互、信息展示都遵循既有设定。 ”在他看来，智己主张的是深度智能化，即将座舱、智驾、视觉、雷达、底盘控制等等域进行深度整合，再根据用户的个性化需求，将汽车的功能深入打通，通过智舱做好人性化交互展示。 “通过SOA（面向服务的架构）的能力能够真的因用户而变，因场景而变，从底层逻辑来讲，这是CarPlay很难做到的。 ”
当然，这些还是要感谢阿里云，在背后为智己的数据闭环提供技术支撑。
“我们帮助智己能够在智能智驾，从研发到最后的应用。同时，我们还帮助智己的整个全业务系统100%达成云原生的状态。 ”在阿里云智能副总裁、汽车行业总经理李强看来，只有全面都在云上，一个云原生的企业，才可能在未来能够满足消费者定制化的需求，才能够适应这个时代。