车载 AI：先想清楚要它干什么，再谈装什么

车载 AI 这个方向，大家最容易一上来就讨论硬件：装哪块板子、多少算力、什么摄像头。但真正决定成败的是前面那一步——你要它干什么。

按任务分三类

• 记录型：行车记录、停车监控。要求低功耗、稳定、断电不丢数据。这类不需要算力。
• 感知型：看路、看人、看标识，输出"画面里有什么"。这类要算力，但不一定要闭环决策。
• 决策型：看到就要动——预警、避让、自动执行。这才是真正意义上的闭环。

判断标准还是那条：闭环还是人在环

如果最终是"提示给人、由人决定"，那算力可以放在车上也可以放云端，只要延迟能接受。如果必须机器自己实时决定，算力就必须在车上，而且供电和散热立刻变成主要矛盾。

为什么建议从"记录型 + 感知型"起步

这两个阶段的投入小、风险低，而且能帮你摸清一件事：车上的电和热到底能不能撑住。很多车载项目不是算法不行，是下午两点车里六十度的时候机器降频了。

先让它在车上稳定活过一个夏天，再谈它要多聪明。