tsp网络用语是什么意思

❶ 请问TSP是什么如何运营

是Telematics Service Provider的简写，它属于服务提供者，在汽车、车载设备制造商、网络运营商，与内容提供商中间起到连接作用。TSP在Telematics（应用了无线通信技术的车载电脑系统）产业链中居于核心地位。据了解，TSP运营所需物资有：ICP (Internet Content Provider) 互联网经营许可 、跨地区增值电信业务经营许可——信息服务业务、跨地区增值电信业务经营许可——呼叫中心业务 、互联网地图服务资质。

❷ 神经网络中的激活函数是用来干什么的

不同的激活函数是用来实现不同的信息处理能力，神经元的变换函数反映了神经元输出与其激活状态之间的关系。

❸ 调酒stp什么意思

STP是营销学中营销战略的三要素。在现代市场营销理论中，市场细分（Market Segmenting）、 目标市场（Market Targeting）、 市场定位（Market Positioning）是构成公司营销战略的核心三要素，被称为STP营销。
STP（Spanning Tree Protocol）是生成树协议的英文缩写，可应用于计算机网络中树形拓扑结构建立，主要作用是防止网桥网络中的冗余链路形成环路工作。但某些特定因素会导致STP失败，要排除故障可能非常困难，这取决于网络设计[1]。生成树协议适合所有厂商的网络设备，在配置上和体现功能强度上有所差别，但是在原理和应用效果是一致的。
也就是说是调酒营销

❹ tsp网络连接是什么意思

车联网生态圈整体可分为TSP平台、整车厂商、应用／内容服务提供商、电信运营商、车辆零部件厂商、芯片厂商、汽车后向服务商、传统线下厂商、交管局等。
TSP（Telematics Service Provider）汽车远程服务提供商。在Telematics产业链居于核心地位，上接汽车、车载设备制造商、网络运营商，下接内容提供商。

❺ 1tsp等于多少毫升

tsp：one tea spoon。一茶勺。（用于烘焙中。是烘焙的一种计量单位）

1杯=16tbsp=235ml；

1tbsp=3tsp=15ml；

1tsp=5ml；

黄油 1tbsp=13g，1杯=227g=1/2磅=2小条；

人造黄油 1tbsp=14g，1杯=227g=1/2磅；

沙拉油 1tbsp=14g ，1杯=227g=1/2磅；

牛奶 1tbsp=14g，1杯=227g=1/2磅。

拓展资料：

TSP(Telematics Service Provider)，内容服务提供者--支撑内容提供商主要为服务提供商生产文本、图像、音频、视频或多媒体信息。在Telematics产业链居于核心地位。

TSP( Service Provider)，在Telematics产业链居于核心地位，上接汽车、车载设备制造商、网络运营商，下接内容提供商。谁掌控了TSP，谁就能掌握Telematics产业的控制权，因此，TSP也成为了汽车制造商、电信运营商力争的角色。

❻ TSP服务商的Telematics产业链各方价值简析

Telematics的产业链可以分为5个部分：用户、内容提供商、设备提供商、网络提供商和服务提供商（TSp），其中各方价值简析如下： TSP（Telematics Service Provider），在Telematics产业链居于核心地位；
内容服务提供者——支撑内容提供商主要为服务提供商生产文本、图像、音频、视频或多媒体信息。目前我国的Telematics产业尚处于启动阶段，给用户提供的服务以导航为主，但从日本等汽车导航产业已经比较发达的国家来看，随着产业的发展，内容也将更加丰富。 移动运营商在汽车导航产业链中的作用主要是将用户的请求传递给GPS 平台运营商，以及将导航平台运营商的反馈结果传递给用户。它提供的是车载终端与GPS 平台运营商之间信息传递的通道。
固话运营商的作用是为用户提供分布式监控功能。
卫星运营商主要提供定位功能。由于目前国内大都通过美国的 GPS 卫星实现定位，而GPS 平台对民用是免费的，所以在中国目前的汽车导航产业链中，卫星运营商的地位与电信行业中运营商的地位不可同日而语。
广电网络主要提供移动电视、车内广播频道内容等功能，中国CMMB凭借其全国网络覆盖的优势，代表了一种广域传输手段的新趋势，而且现在全国已经有37个城市开始发送CMMB信号，很多基于CMMB的硬件终端也已经上市。成为中国Telematics产业的独有特色和亮点，这将对产业发展产生深远的影响。 技术服务提供者包括硬件和软件的技术服务，硬件主要是终端的服务提供，软件主要为应用软件，我国Telematics市场以地图软件为主。
定位网络设备提供商为定位平台运营商提供所需的硬件、软件或整体解决方案，是导航平台的制造者。GIS 引擎提供商为导航平台运营商或用户提供GIS 引擎，前者通常放置在单独的GIS服务器上，为导航平台运营商实现地理信息与地理位置之间的转化；后者则直接内置在导航仪中，为个人用户提供自导航服务。
在汽车导航领域，目前我国尚没有厂商可以提供通用的GIS 引擎和导航图。业内通用的做法是使用自己制造的GIS 引擎和导航图。
地图提供商为汽车导航提供专用的电子地图。在汽车导航领域通常将这种地图称为导航图，导航图与普通电子地图的区别在于，它不但记录各条道路自身的位置信息，还考虑了各条道路的之间的相互关系、拓扑结构等。 用户可以分为个人用户和行业用户两类。在国内，现阶段的最终用户主要是行业用户。最终用户是汽车导航业务发展的支持者，因而用户的满意是此项业务良性发展的关键。只有用户愿意为所使用的服务支付相应的费用，产业链上其他环节的收益才有保证，这也就要求产业链上各环节通力合作，深入了解消费者的需求，开发出令消费者满意的应用。诺达咨询认为，在任何一方参与者都无法独自建立起系统、完善的Telematics产业链前提下，各方参与者将被该市场所蕴涵的巨大潜力所驱动，选择资源整合这一条道路，通过优势互补来共同参与中国Telematics产业的开发。

❼ 网络中买盐是神马意思

“盐”刚开始其实是日本饭圈用词，是一个偏向贬义的词。

最早是形容日本组合AKB48的岛崎遥香，她性格率真，无论对领导还是粉丝都不卑不亢，在保留尊重对方的基础上又不会可以讨好对方。

因为岛崎遥香无论对哪个粉丝都是很平淡，和粉丝握手很冷漠，甚至有时候给人感觉是面瘫脸，于是有粉丝说“参加她的握手会感觉像被塞了满嘴盐一样难受。”。

后续发展

后来“盐”这个词汇进入内地饭圈之后，意思完全变了，成为“酷炫”、“高冷”“吊炸天”的同义词。最早是张艺兴粉丝用来形容自家偶像，这一说法也得到张艺兴的认证，他曾在自己的微博里提到过“可盐可甜”一词，后来逐渐在其他明星，比如王俊凯、易烊千玺的粉丝之中传播开来。

❽ 帮忙翻译下面的内容，急在线等

成为TSP，是整合汽车制造商、4S店、车载设备制造商、网络运营商、内容提供商、服务提供商等多方面资源的解决方案，是以汽车为中心构建的一整套信息服务体系，它让汽车更聪明强大。通过安装成为车载导航通讯系统，实现与成为TSP后台服务中心的连接，为汽车搭建起一整套实时互动，并集导航、娱乐、办公、安全等应用于一体的智能电子系统，让汽车无所不能。
TSPになるのは
自动车メーカ、4S店舗、车内设备の制造メーカ、ネットワーク商社、内容の提供商社、サービスの提供商社などを整合してあらゆる面での解决方案を提供し、自动车を中心に构筑されたワンセットの情报サービス体系となる。
言わば、それは自动车をよりパワーフルに、よりスマートにする。
车内GPSのナビゲーションシステムを导入する事により、TSPだからこそ、バックカウンタとなるアフタサービスセンタとの连结を実现する。
また、车の为にナビゲーションの情报収集、ゲーム、ビジネス、安全などを一体化する知能电子プログラムであり、车、自体を何もかも可能にするのである。

1、通信运营商
通信运営社
2、车载产品
车内用品
3、保险、救援等服务机构
保険、救援などのサービス机构
4、用户
ユーザー
5、4S店汽车销售
4S自动车贩売店
6、汽车制造商
自动车制造メーカ
7、内容服务提供商
ご案内窓口
8、服务核心内容
中心内容のサービスを提供
9、无线上网
无线インターネット
10、一键导航,
1ボタンでのナビゲーション
11、维护预约
メンテナンス予约
12、数据更新
データの更新
13、正版地图
オリジナルバージョン・マップ（地図）,
14、实时交通信息
交通情报をご案内
15、定位追踪
GPS追迹
16、紧急呼叫
非常呼出し
17、乘用车
乗用车
18、商用车
商用车

纯手打，纯个人经验写的，我也是在汽车配件厂工作。
希望参考！ 抄写着必究！

❾ 有人可以介绍一下什么是"神经网络"吗

由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络
都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的
见解。目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即"神经网络是由具有适
应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经
系统对真实世界物体所作出的交互反应。"

如果我们将人脑神经信息活动的特点与现行冯·诺依曼计算机的工作方
式进行比较，就可以看出人脑具有以下鲜明特征：

1. 巨量并行性。
在冯·诺依曼机中，信息处理的方式是集中、串行的，即所有的程序指
令都必须调到CPU中后再一条一条地执行。而人在识别一幅图像或作出一项
决策时，存在于脑中的多方面的知识和经验会同时并发作用以迅速作出解答。
据研究，人脑中约有多达10^(10)～10^(11)数量级的神经元，每一个神经元
具有103数量级的连接，这就提供了巨大的存储容量，在需要时能以很高的
反应速度作出判断。

2. 信息处理和存储单元结合在一起。
在冯·诺依曼机中，存储内容和存储地址是分开的，必须先找出存储器的
地址，然后才能查出所存储的内容。一旦存储器发生了硬件故障，存储器中
存储的所有信息就都将受到毁坏。而人脑神经元既有信息处理能力又有存储
功能，所以它在进行回忆时不仅不用先找存储地址再调出所存内容，而且可
以由一部分内容恢复全部内容。当发生"硬件"故障（例如头部受伤）时，并
不是所有存储的信息都失效，而是仅有被损坏得最严重的那部分信息丢失。

3. 自组织自学习功能。
冯·诺依曼机没有主动学习能力和自适应能力，它只能不折不扣地按照
人们已经编制好的程序步骤来进行相应的数值计算或逻辑计算。而人脑能够
通过内部自组织、自学习的能力，不断地适应外界环境，从而可以有效地处
理各种模拟的、模糊的或随机的问题。

神经网络研究的主要发展过程大致可分为四个阶段：

1. 第一阶段是在五十年代中期之前。

西班牙解剖学家Cajal于十九世纪末创立了神经元学说，该学说认为神经
元的形状呈两极，其细胞体和树突从其他神经元接受冲动，而轴索则将信号
向远离细胞体的方向传递。在他之后发明的各种染色技术和微电极技术不断
提供了有关神经元的主要特征及其电学性质。

1943年，美国的心理学家W.S.McCulloch和数学家W.A.Pitts在论文《神经
活动中所蕴含思想的逻辑活动》中，提出了一个非常简单的神经元模型，即
M－P模型。该模型将神经元当作一个功能逻辑器件来对待，从而开创了神经
网络模型的理论研究。

1949年，心理学家D.O. Hebb写了一本题为《行为的组织》的书，在这本
书中他提出了神经元之间连接强度变化的规则，即后来所谓的Hebb学习法则。
Hebb写道："当神经细胞A的轴突足够靠近细胞B并能使之兴奋时，如果A重
复或持续地激发B，那么这两个细胞或其中一个细胞上必然有某种生长或代
谢过程上的变化，这种变化使A激活B的效率有所增加。"简单地说，就是
如果两个神经元都处于兴奋状态，那么它们之间的突触连接强度将会得到增
强。

五十年代初，生理学家Hodykin和数学家Huxley在研究神经细胞膜等效电
路时，将膜上离子的迁移变化分别等效为可变的Na+电阻和K+电阻，从而建
立了着名的Hodykin-Huxley方程。

这些先驱者的工作激发了许多学者从事这一领域的研究，从而为神经计
算的出现打下了基础。

2. 第二阶段从五十年代中期到六十年代末。

1958年，F.Rosenblatt等人研制出了历史上第一个具有学习型神经网络
特点的模式识别装置，即代号为Mark I的感知机（Perceptron），这一重
大事件是神经网络研究进入第二阶段的标志。对于最简单的没有中间层的
感知机，Rosenblatt证明了一种学习算法的收敛性，这种学习算法通过迭代
地改变连接权来使网络执行预期的计算。

稍后于Rosenblatt，B.Widrow等人创造出了一种不同类型的会学习的神经
网络处理单元，即自适应线性元件Adaline，并且还为Adaline找出了一种有
力的学习规则，这个规则至今仍被广泛应用。Widrow还建立了第一家神经计
算机硬件公司，并在六十年代中期实际生产商用神经计算机和神经计算机软
件。

除Rosenblatt和Widrow外，在这个阶段还有许多人在神经计算的结构和
实现思想方面作出了很大的贡献。例如，K.Steinbuch研究了称为学习矩阵
的一种二进制联想网络结构及其硬件实现。N.Nilsson于1965年出版的
《机器学习》一书对这一时期的活动作了总结。

3. 第三阶段从六十年代末到八十年代初。

第三阶段开始的标志是1969年M.Minsky和S.Papert所着的《感知机》一书
的出版。该书对单层神经网络进行了深入分析，并且从数学上证明了这种网
络功能有限，甚至不能解决象"异或"这样的简单逻辑运算问题。同时，他们
还发现有许多模式是不能用单层网络训练的，而多层网络是否可行还很值得
怀疑。

由于M.Minsky在人工智能领域中的巨大威望，他在论着中作出的悲观结论
给当时神经网络沿感知机方向的研究泼了一盆冷水。在《感知机》一书出版
后，美国联邦基金有15年之久没有资助神经网络方面的研究工作，前苏联也
取消了几项有前途的研究计划。

但是，即使在这个低潮期里，仍有一些研究者继续从事神经网络的研究工
作，如美国波士顿大学的S.Grossberg、芬兰赫尔辛基技术大学的T.Kohonen
以及日本东京大学的甘利俊一等人。他们坚持不懈的工作为神经网络研究的
复兴开辟了道路。

4. 第四阶段从八十年代初至今。

1982年，美国加州理工学院的生物物理学家J.J.Hopfield采用全互连型
神经网络模型，利用所定义的计算能量函数，成功地求解了计算复杂度为
NP完全型的旅行商问题（Travelling Salesman Problem，简称TSP）。这
项突破性进展标志着神经网络方面的研究进入了第四阶段，也是蓬勃发展
的阶段。

Hopfield模型提出后，许多研究者力图扩展该模型，使之更接近人脑的
功能特性。1983年，T.Sejnowski和G.Hinton提出了"隐单元"的概念，并且
研制出了Boltzmann机。日本的福岛邦房在Rosenblatt的感知机的基础上，
增加隐层单元，构造出了可以实现联想学习的"认知机"。Kohonen应用3000
个阈器件构造神经网络实现了二维网络的联想式学习功能。1986年，
D.Rumelhart和J.McClelland出版了具有轰动性的着作《并行分布处理-认知
微结构的探索》，该书的问世宣告神经网络的研究进入了高潮。

1987年，首届国际神经网络大会在圣地亚哥召开，国际神经网络联合会
（INNS）成立。随后INNS创办了刊物《Journal Neural Networks》，其他
专业杂志如《Neural Computation》，《IEEE Transactions on Neural
Networks》，《International Journal of Neural Systems》等也纷纷
问世。世界上许多着名大学相继宣布成立神经计算研究所并制订有关教育
计划，许多国家也陆续成立了神经网络学会，并召开了多种地区性、国际性
会议，优秀论着、重大成果不断涌现。

今天，在经过多年的准备与探索之后，神经网络的研究工作已进入了决
定性的阶段。日本、美国及西欧各国均制订了有关的研究规划。

日本制订了一个"人类前沿科学计划"。这项计划为期15－20年，仅
初期投资就超过了1万亿日元。在该计划中，神经网络和脑功能的研究占有
重要地位，因为所谓"人类前沿科学"首先指的就是有关人类大脑以及通过
借鉴人脑而研制新一代计算机的科学领域。

在美国，神经网络的研究得到了军方的强有力的支持。美国国防部投资
4亿美元，由国防部高级研究计划局（DAPRA）制订了一个8年研究计划，
并成立了相应的组织和指导委员会。同时，海军研究办公室（ONR）、空军
科研办公室（AFOSR）等也纷纷投入巨额资金进行神经网络的研究。DARPA认
为神经网络"看来是解决机器智能的唯一希望"，并认为"这是一项比原子弹
工程更重要的技术"。美国国家科学基金会（NSF）、国家航空航天局（NASA）
等政府机构对神经网络的发展也都非常重视，它们以不同的形式支持了众多
的研究课题。

欧共体也制订了相应的研究计划。在其ESPRIT计划中，就有一个项目是
"神经网络在欧洲工业中的应用"，除了英、德两国的原子能机构外，还有多
个欧洲大公司卷进这个研究项目，如英国航天航空公司、德国西门子公司等。
此外，西欧一些国家还有自己的研究计划，如德国从1988年就开始进行一个
叫作"神经信息论"的研究计划。

我国从1986年开始，先后召开了多次非正式的神经网络研讨会。1990年
12月，由中国计算机学会、电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学
会、物理学会、生物物理学会和心理学会等八个学会联合在北京召开了"中
国神经网络首届学术会议"，从而开创了我国神经网络研究的新纪元。

❿ 如何成为车联网时代的“老大

在公众认知里，车联网的声量已经低落，2014年发端的一大波宣传攻势早就远去了。但在IT企业看来，好戏才刚刚开始。炒概念是表象，抢地盘是本能，走对路才是关键。

IT厂商和主机商还无暇教育潜在客户，以至于公众大多仍然无法区分车联网和车载互联网。但是这并不重要，客户需要的是智能系统做得尽量多，而自己只须享受生活。让客户越麻烦，产品成功的可能性越小。

在互联网和移动互联网阶段“坐大”的BAT，已经占据最大的生态位。所有其他APP想另起炉灶做平台级产品，已经近乎不可能。不考虑BAT自身强大的研发实力，他们只须通过“买买买”就能搞掂几乎所有创业公司，后者总要面临套现归顺以及与BAT掰手腕的两难抉择。

在车联网时代，情况有点不同。虽然庞大如BAT仍热衷于发布“战略”、“平台”，但创业公司看到了新机遇，无须必然仰前者鼻息。

车联网产业链的三层架构中，TSP（Telematics Service Provider，汽车远程服务提供商）占据产业链核心位置，TSP上接汽车、车载设备制造商、网络运营商，下接内容提供商，因此成为主机商、电信运营商和IT厂商极力争取的角色。做平台之余，BAT都选择不惜亲自下场做产品，原因就在于此。

车联网尚未完善，给了创业公司更多机会。

博泰就是一家活跃的创业公司。两年来，它与网络、联合电子、华为、恩智浦等半个车联网链条上的公司都有合作。从这一路经可以看出，尽管博泰对待跨界合作最积极，但与车企的合作都是“点对点”，很难拿到战略合作机会。因为纯粹的软件公司，在车联网布局上必然不能兼顾。

语音识入口之战

语音交互一开始只是谷歌（Google Now）、微软和网络等搜索引擎在做，意图打通不同语言数据的藩篱，对全球用户实现全网、全数据覆盖，谋求更大广告利益。但很快，车联网全链都意识到，语音交互在车机上的巨大应用价值。

开车不方便触控操作，语音就成为输入控制方式。但语音交互被认为有成为车内网、车际网和车载互联网共同“入口”的潜质，既然是兵家必争，资源迅速在头部公司集结。

汽车领域应用的语音交互平台争夺，进入白热化阶段。产品数量以达到两位数，它们都做了手机APP，希望影响用户的使用习惯。而且，我们的年轻用户，先有手机，后有车机。从手机入手培育客户，是必然选择。

几年前语音识别的正确率还不如人意，随着人工智能技术的发育，自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）引擎都日趋成熟，各家宣称的识别率都高于95%。即便如此，客户总对不靠谱的5%耿耿于怀。在不同语境的语言表现太过复杂，需要用数据不断“填喂”训练系统，增强自学习能力。语音识别的竞争过渡到超强计算和大数据处理能力的竞争，创业公司的先发手势被削弱了。

2014年，亚马逊基于Alexa平台的智能音箱Echo上线，并开放第三方开发接口，衍生出数千个应用。作为一款智能家居产品，它很容易迁移到车载环境中来。这是第一款成熟智能语音产品。

苹果的HomePod则姗姗来迟，直到今年2月份才发布，被戏称为“压箱底货”。依托Siri为代表的智能语音助手，苹果瞄准的则是物联网（IoT）时代下的智能交互端口，车联网只是其中一个应用场景。

在此期间，美国的Nuance、国内的科大讯飞、搜狗语音、云之声、思必驰等产品纷纷布局智能语音产品。在去年阿里和上汽合作的首款互联网汽车上，采用了Nuance语音交互系统；科大讯飞就在昨日跟启辰签约，早前还同奇瑞、长安、北汽签订了一系列合作协议；出门问问则同大众中国成立合资公司。

创业公司的产品落地，BAT不再是必由之路。在互联网上到处卡位的BAT似乎不再全面主宰TSP的入口。不过，BAT仍然通过资本运作，企图圈出自己的地盘。

语音只是工具，客户真正需要的是智能助理。助理不能只搜索、推送一堆消息，而是要替客户做决断，起码将选项缩减到很小的范围。从这一点上看，Siri不是“称职助理”。

携语音识别之利，科大讯飞发布智能车机“飞鱼助理”，声称可以支持实时更改需求、中途打断和睡眠唤醒，看上去智能化有所提高，可以hold住所有日常城市生活场景对话。

如果智能助理得到车企支持，可以透过语音控制一些非安全级事项：空调、音响、电话、车窗升降等。即便开放非关键控制权，车企们也很犹豫，迈的步子很小。以至于语音识别公司在这方面建树不多。

起步稍晚的腾讯，在语音交互领域与同行者合作，但后者尚未拥有挑战科大讯飞的实力。腾讯AI in car生态系统，在博越发布会上顺势推出，但腾讯声明不做操作系统，仍然谋求迁移社交，做超级APP。

拿到车端数据，还得是BAT

这个时候，BAT就可以站出来。去年网络世界大会推出的“小度车载系统”，就是典型的AI交互系统。“小度”内置功能繁多，智能语音助手、人脸识别、疲劳监测、AR导航、HMI、车家互联、智能安全。小度更像是网络各事业群产品的共同入口。

而阿里则祭出旗下斑马智行公司和AliOS系统，强调后者是云化的系统。可以像手机系统那样OTA更新，也能像车机那样实现长周期寿命。其秘诀在于，借助云上的计算和存储能力大大减轻车端的压力，延长车端硬件生命周期。

问题在于，替用户决策、控制车内非安全性设备等智能化场景，需要得到车企的协助。这样一来，谁能从车企获得数据，谁就可以顺利地接入TSP。由此曲线占据TSP端口。

斑马和上汽达成协议，斑马不谋求获取汽车底层数据，但用户在使用AliOS车机产生的大数据，则会上传到阿里服务器。而行车地图源数据则部署在车和云两端，高德在后台可以获取“交互信息”。

阿里具备更强大的谈判筹码，与上汽缔结了战略协议，这是创业企业体量无法做到的。而且，在车企视为禁脔的数据包内撕开一个口子。对腾讯的强社交优势实行“抵消战略”。

值得一提的是，阿里打算以此为样板，对车企一家接一家谈数据合作。对于新能源创业企业，BAT都打算“要价”高一点，以期获取全部数据。但尚未有整车创业企业入局。

车联网的本质，是摒弃手机映射车机方式的。智能化场景的实现，必须从车联网直接发出，手机不再作为流程节点。这样不但更无缝，而且可以培育用户向车联网时代、进而转向万物互联时代，那时的手机就将走向终结。

腾讯是首屈一指的社交服务商，更希望车联产品AI in Car，将腾讯的社交网络搬到车上，以便凸显自身优势。但是，腾讯的AI in Car除了指向自己擅长的内容，或许应该构建更纯粹的TSP架构，开发出车载环境中更需要的决策助理功能，而不是简单将微信搬上车，同时与车企达成更紧密的合作，力图让后者在系列产品上采用腾讯的前端平台。

投资AI，就是投资车联网

如何干掉手机？BAT都拿出了自己平台级产品。网络选择类似苹果Carplay的手机互联方案Carlife；阿里巴巴则以Yun OS为基础，选择Native App路线；借助庞大的用户群，腾讯则希望将应用分为频道，掌控用户体验，迈向超级App之路。

网络的布局更早更全面，大举投资AI，试图托举DuerOS和Apollo两大开放平台，后者向所有汽车开发者合作。网络声称拥有70多家合作伙伴，但一线车企虽然大多在名单上，但都不约而同地回避深入合作。尽管网络做车联网通用操作系统+开发平台的决心很大，也投入了很大宣传声量，但截至目前，尚未取得突破性进展。这与网络的AI进度没有直接关联，车企犹豫多因主导权疑虑。

阿里开发的AliOS自带平台属性，与上汽、长安和神龙公司进行AI、应用、社交和信息安全合作。

无论语音识别的超级入口，还是平台，抑或云端与车端的数据交换，都赖于AI技术的发展。AI的算法训练，为车机智能化、场景化推荐服务更人性化提供路径。越懂用户的车联网，就越会被用户青睐和依赖。

云计算是AI算力的基础。阿里侧重于让车主获得更加智能化的服务，而网络Apollo侧重于在自动驾驶领域，让车在路上更加智能；网络DuerOS则是让车内语音交互更加智能。

在AI领域，阿里和网络将展开直接竞争。谷歌如果能够重返中国，也将成为重要竞争对手。对于腾讯而言，内容和TSP双驱，比重内容轻平台的方式更有竞争力。

值得一提的是，去年科技部公布的“国家新一代人工智能开放创新平台”中，网络的智能驾驶平台、阿里云的智慧城市平台、科大讯飞的智能语音平台，都与车联网直接相关，唯独腾讯获得医疗影像AI平台，与前三者格格不入。它揭示了，腾讯在AI策略（轻资产+重投资）方向上，有调整的必要。

随着AI发展，人机交互必然趋向简化（降低用户学习使用成本）。车与人、车与车、车与各种服务的连接关系都将由AI推动。智能语音的超级入口地位将得到更大程度的巩固。

现在全球汽车业每年的总盘子大概2万亿美元，而未来车联网和自动驾驶、新能源技术结合的个人出行市场，将达到10万亿美元的水平。蛋糕虽然会持续变大，但未来车联网产品和战略的竞争，是否如同互联网时代一样，走向寡头通吃的局面，取决于谁能控制“入口”和“路径”。

文章来源：腾讯汽车