既然已经自动驾驶了，我们在车上该干嘛？

北京市交通委等3部门联合发布《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》，明确了自动驾驶的合法身份。如今，自动驾驶并非遥不可及，目前一些量产车已经可实现“有条件的自动驾驶“，而“完全自动驾驶”相信也不会离我们很远。

（国际汽车工程师协会SAE International制定的自动驾驶等级）

实际上不论是传统车企，还是互联网造车新势力，或者科技巨头都已研发出自动驾驶技术的解决方案。只不过和车联网一样，每家解决方案的品牌名号不同，车叔就不一一详解了，车叔今天就关注一个很实际的问题，既然已经自动驾驶了，我们在车上该干嘛？

车内人员基本不用操心驾驶的事儿后，那么可以衍生出很多场景：可以把汽车变成一个移动电影院；可以把汽车当作一个私密的起居室；在浪漫的旅途中，可以和配偶惬意的享受纯粹的二人空间；也可以在车内和同事开一个工作上的视频会议，同时汽车也是个等待接收指令的智能交通工具。

要同时覆盖车上所有可能的场景，有没有一次性的解决方案？有！英特尔® GO™开发平台就能提供一种充满无限可能性的沉浸式体验。

作为全球最大CPU制造商，英特尔积极推动自动驾驶技术，并推出了英特尔® GO™开发平台这一解决方案。这套平台可同时实现车内信息娱乐（IVI）、数字仪表板、高级驾驶辅助系统（ADAS）可视化、后排娱乐四大功能，近乎完美的实现了未来汽车复杂的可视化体验。

该平台下的英特尔®凌动 A3900汽车处理器有着强大的计算性能和显卡性能，不仅对于车载高清视频的处理，还是来自车上各处传感器的实时多任务处理，都有着惊人的运算能力和反应速度。

那么，英特尔® GO™开发平台都有哪些实际场景应用？

随着英特尔® GO™平台技术的逐步运用，未来车内将全面应用交互式高清仪表板、彩色抬头显示屏以及后排娱乐系统等一系列可视化技术，车内显示像素将高达3800万，相当于19部全高清电视面板，不同座位的乘客在车内可获得个性化的极致视觉体验。

与此同时，未来的自动驾驶技术将对汽车ECU的性能有着更高更复杂的要求，而英特尔® GO™开发平台将为未来汽车安上一颗强劲而灵敏的“大脑“，这样驾驶舱和乘员舱不同的内容展示和操作就可以同时实现。

举个例子：驾驶舱的父亲需要通过人机界面修改出行目的地，坐在后排的女儿需要在座椅显示屏观看动画片，而此时还要保证汽车实现正常的自动驾驶。未来汽车要实现这般复杂多样的沉浸式场景，英特尔® GO™开发平台提供了强有力的技术支撑。

另外，除了消费端的体验外，英特尔及其合作伙伴通过提供第三方操作系统支持和全套开发工具，还能给汽车制造商和供应商带来益处，其中包括：

有效控制成本，加速推进量产

作为量产化产品，未来汽车既要实现个性化乘车体验，也要兼顾汽车厂商生产实际和成本控制，英特尔® GO™开发平台依然可以胜任。英特尔® GO™开发平台本身就是一个通用的平台，有着丰富的延展性，可扩展至各种性能版本。

汽车厂商可以在英特尔® GO™开发平台的基础上，在量产阶段进行有针对性的调整，即从通用平台调整为偏性能或偏经济或兼顾的最终平台，定制到不同的车型版本中去。这一点，非常吻合车企一贯的平台化造车观念。

具体说来，英特尔® GO™开发平台有九个预审合格的优化模块与处理器集成，实现了一个大的通用模块，满足不同的延展需求，大大减少了设计之初原型模块上的复杂工作。由于模块预先经过了汽车使用认证，符合相关行业标准，供应商可以制造更简单的印刷电路板等，节约了生产成本。

从效率来看，英特尔® GO™开发平台提供了USB、以太网和 HDMI等一套具有通用性的开发套件，其软件工具已自带自动驾驶专用软件包，并提供一致的开发经验，加速优化了软硬件匹配测试。对于厂商来说，英特尔® GO™开发平台可以让未来自动驾驶相关的各项技术从研发到应用变得更为迅速而简单。

隐私安全进一步强化

各大车企致力于打造个性化体验的同时，隐私泄露是一个潜在的严重问题，人们在毫无保留拥抱科技的同时，也不得不对此表示一丝忧虑甚至恐慌。由于英特尔® GO™开发平台处于车载生态系统的中枢，对于车上软硬件的安全性部署有着近乎绝对的掌控力，为个性化体验的实现奠定了安全的基石，也让乘客吃下一颗定心丸。

英特尔®凌动® A3900汽车处理器可不断自检和弥补各种软件系统漏洞，对于乘客信息执行快速加密，实现安全启动和安全运行。尤其在启动汽车时，英特尔® GO™开发平台基于硬件的密钥信任链，可以对乘客进行身份验证，运用最高权限保护乘客隐私，为乘客建立起坚不可摧的信息防火墙。

小编总结：自动驾驶让汽车变成更纯粹的第三空间，个性化的体验无疑成为下一个“风口”，未来汽车显然是一种全新的生活方式，足以引发我们的无限畅想。车叔认为，要把这些科幻大片般的情景变为现实，显然只有依靠科技的力量，在这方面英特尔无疑走在了行业前列，它也将加速推动自动驾驶的快速实现与量产。