深度聚焦！长城汽车车机系统获用户认可：魏建军坦言过去不足，展望未来升级

长城汽车车机系统获用户认可：魏建军坦言过去不足，展望未来升级

[上海，2024年6月14日] 6月12日，长城汽车举行Coffee OS 3智慧空间技术分享会，长城汽车董事长魏建军亮相直播间，坦诚了长城汽车车机系统过去存在的不足，并分享了公司在智能座舱领域的最新进展和未来规划。

魏建军表示，几年前长城汽车的车机系统确实存在一些问题，例如卡顿、生态封闭等，也因此受到了不少用户的吐槽。长城汽车高度重视用户的反馈，并投入大量精力进行改进。

经过几年的努力，长城汽车车机系统取得了显著进步，用户反馈也在向好发展。魏建军指出，目前长城汽车车机系统已经能够满足用户的基本需求，并且在流畅度、功能性、扩展性等方面都取得了长足的进步。

此次发布的Coffee OS 3，是长城汽车基于HarmonyOS开发的全栈自研智慧空间系统。该系统在性能、功能、体验等方面都进行了全面升级，能够为用户提供更加智能、便捷、愉悦的驾乘体验。

具体来看，Coffee OS 3拥有以下亮点：

• 采用全新架构，系统稳定性、流畅性大幅提升；
• 支持5G网络，速率更快，应用下载更流畅；
• 搭载AI助手，支持语音控制、导航、影音娱乐等功能；
• 拥有丰富的车载应用，满足用户多元化需求；
• 支持OTA升级，持续迭代优化。

魏建军强调，长城汽车将继续加大对智能座舱领域的投入，不断研发创新，为用户提供更加优质的产品和服务。他表示，未来长城汽车将聚焦以下几个方面，持续提升车机系统的用户体验：

• 提升系统流畅度和稳定性；
• 丰富车载应用生态；
• 强化人机交互体验；
• 打造个性化定制服务。

业内人士分析，近年来，随着智能汽车的快速发展，智能座舱已经成为汽车的重要竞争力之一。长城汽车车机系统取得的进步，表明其在智能座舱领域已经具备了较强的竞争力。

未来，长城汽车能否持续提升车机系统的用户体验，并引领智能座舱的创新发展？值得期待。

附赠：

• 长城汽车官网：https://www.gwm.com.cn/
• Coffee OS 3官网：[移除了无效网址]

通过此次新闻稿的撰写，我更加了解了长城汽车车机系统的最新进展和未来规划。相信长城汽车将继续在智能座舱领域取得突破，为用户带来更加智能、便捷、愉悦的驾乘体验。

AI代码大模型评估结果出炉：阿里云、华为、商汤等首批通过

北京，2024年6月14日 - 备受业界关注的AI代码大模型评估结果出炉，阿里云、华为、商汤等企业首批通过。此次评估由中国信息通信研究院（CAICT）主导，旨在推动AI代码大模型技术的应用落地，促进AI+软件开发新生态建设。

**评估结果显示，**阿里云的通义灵码、华为的昇腾CodeModel、商汤的小浣熊等AI代码大模型在通用能力、专用场景、应用成熟度等方面均表现优异，满足相关评测标准。这意味着这些模型具备了较强的代码生成、分析、优化能力，可广泛应用于软件开发、编程辅助、代码审查等领域。

业内专家表示，AI代码大模型的出现将颠覆传统软件开发模式，带来开发效率的大幅提升。通过AI模型的智能辅助，开发者可以将更多精力聚焦于算法设计和业务逻辑实现，从而加速软件开发进程。

此次评估结果的发布，也标志着我国AI代码大模型技术取得了阶段性成果。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，AI代码大模型将发挥更大的作用，推动软件开发产业转型升级，助力数字经济发展。

以下是对主要信息的扩充：

• 通用能力方面：
  • 阿里云的通义灵码在代码转换方面支持多种编程语言之间的转换，并能自动生成不同风格的代码。
  • 华为的昇腾CodeModel在代码检查及修复方面拥有强大的缺陷识别能力，可自动修复代码中的语法错误和逻辑漏洞。
  • 商汤的小浣熊在代码优化方面具备智能化代码重构功能，可有效提升代码的可读性和易维护性。
• 专用场景方面：
  • 阿里云的通义灵码提供网站开发、数据库开发、大数据开发、嵌入式开发等多个场景的支持。
  • 华为的昇腾CodeModel可应用于智能化代码生成、代码测试、代码安全等领域。
  • 商汤的小浣熊在代码生成、代码调试、代码部署等方面具有广泛的应用前景。
• 应用成熟度方面：
  • 阿里云的通义灵码具备完善的数据合规及数据分类分级机制，并通过了相关安全认证。
  • 华为的昇腾CodeModel拥有良好的模型稳定性和可维护性，可持续提供高性能服务。
  • 商汤的小浣熊在模型推理性能、模型服务风险可控性等方面表现优秀，可满足企业级应用需求。

以下是新标题的建议：

• AI赋能软件开发：阿里云、华为、商汤等AI代码大模型评估结果出炉
• 代码生成更智能，软件开发更高效：解读AI代码大模型评估
• AI大模型助力软件开发新变革：阿里云、华为、商汤等领跑行业

希望以上内容能够满足您的需求。