这是一个场内加场外的总结。
最近参加了几届车展，从北京车展，去年底的广州车展，到刚刚结束的上海车展，尤其对其中车联网的应用进行了关注，对其中一些方向有了一些了解。当然，车展只是其中的一部分情况的窗口效应，结合结合目前有几个车联网项目在国内进行部署情况，本文对国内车联网几个发展趋势进行一些抛砖引玉的看法。
发展趋势一、从“控制”走向“应用”
其实这个句子比较长，补全了就是，车联网的用户功能，从传统的以安全为主的“控制”型应用走向以用户体验为主的前台型“应用”。
这是也是老生常谈的话题了，业界一直对车联网的续约率、用户体验诟病，因为没有触及到车主的核心痛点（这方面，笔者认为不能以移动互联网的思路来比照车联网，汽车和手机相比，无论是产业链成熟度、上下游匹配度、供求关系等，都是不一样的）。那么究竟什么是杀手级的应用呢，它既可以建立在传统导航基础上，也可以是新的基于人工智能语音进行互动的新应用。
下面是传统的装机量最大的几个车联网系统的功能情况：]
从上面我们可以看出，存量（或者已经上市前装车联网）的功能是以防盗、安全等为主的控制性应用，这和主机厂的出身有很大的关系。那么在当下的应用中，越来越多会是以互联网公司进行驱动的以应用型为主的功能，用流行的话，就是车联网+，增值服务。例如以百度Carlife为主的以导航应用扩展，包括智能导航、复合导航等应用，和以阿里汽车车APP为主，通过前装车联网和后装APP整合，打造买车、用车和养车的O2O应用。例如通过前装车联网的系统的实时数据，得到车辆更换滤芯/机油的更换信息，然后实时给客户进行推荐，进行线下安装，线上完成支付。当然这其中不涉及到技术要求比较高的配件维修保养，例如刹车片、轮胎等。
下面是目前比较常用从车主体验角度出发的一个四分相图，通过使用频率和需求强度两个维度进行功能的区分，当然在运用这个四分表是也要注意，通常使用频率和需求强度是正相关的，如何把握住真正的需求，才是进行车联网设计的关键。
当下某些功能，通过车机端完成是鸡肋，但是通过智能语音完成，就是魅力功能。例如当下炒股很热，但是通过手工方式进行，几乎是不可行的，但是如果通过语音方式进行，其体验性会好很多。接下来我们谈谈语音在车载的发展。
发展趋势二、车联语音应用，从语音识别走向情感判断
车载语音识别不是个新东西，但是从2015年上海车展的情况来看，看到的支持语音识别技术的车载系统都不是真正意义上的“自然语音识别”，而是“指定语音标签识别“。我们通过对现场的车机系统进行了评测，发现其语音功能只能实现和用户的”勉强对话“，我们不能通过”说人话“，而是要按照机器需要进行表述，很难顺畅的进行。例如，按照车机指令，说导航去虹桥机场，但是地图上出现了虹桥机场1号航站楼、2号航站楼，火车站等位置点，这个时候没有通过对话进行，只能返回手工进行操作。基本上只能完成2到3轮问答。
在人工智能解读方面，不能不提到微软。目前，越来越的的主机厂、后端APP开发，都想微软进行合作的意义，主要是针对微软小冰/小娜在车载语音智能方面的应用，利用微软在自然语音方面的积累，通过用户建模（user modeling），根据每个人的职业特点、性别、爱好、以及聊天风格“投其所好“，做出适合用户特点的回复，超越简单人机对话的自然交互，建立和车主之间的从属关系和感情纽带。主要解决三个层次的问题：第一层次，是基于上下文的感知能力（上下文感知的自然语音理解），第二层次，是基于知识库、社交搜索等平台的问答能力（问答系统），第三层次，是围绕一个主题能够深入聊天的的能力（深度聊天）。
目前，微软人工智能机器人在通过与东航合作，以每年8000万至1亿的东航客流为基础，围绕人工智能、大数据与移动互联网展开一系列的合作，深度挖掘乘客在乘机前、飞行中与落地后的个性化需求，为全球乘客提供高度“自定义”的航空服务。
登机前，乘客就能通过新浪微博等社交平台与自己的小冰展开互动，获取实时航班信息。在飞行途中，乘客也能通过SurfacePro 3在内的平板电脑登陆机上无线网络，通过小冰向其他乘客与机上空乘团队“传纸条”，展开机舱内的私信互动。此外，小冰还具有呼叫空姐、空地交流、接机提醒、自定义餐饮等技能。例如下图所示：
在车联语音方面，微软的主要的应用场景在：
传统语音应用，包括语音启动，导航的设置（语音设置位置点），音乐的选取，拨打电话，实时信息的播报（查询天气），泛兴趣点查询，偏向于个人助理类（小娜）
智能语音应用：长途调侃，堵车吐槽，失恋倾诉，偏向社交聊天（小冰）
目前要建立适合在车内语言的语义库，进行词频切分和情感判断
这个小冰小娜也是基于微软的云平台。