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高算力支持下,端側(cè)AI模型能給座艙帶來(lái)哪些變化?

芝能科技出品

在下一代座艙芯片支持下,本地部署的大模型開(kāi)始走入車(chē)內(nèi),承擔(dān)起智能座艙的核心任務(wù)。相比依賴云端的傳統(tǒng)方案,本地模型具備更強(qiáng)的響應(yīng)能力、隱私保護(hù)優(yōu)勢(shì)與場(chǎng)景穩(wěn)定性,正在重塑人車(chē)交互的形態(tài)。

實(shí)際上,端側(cè)AI大模型的實(shí)際上車(chē)重塑了智能座艙的技術(shù)框架,采用本地大模型驅(qū)動(dòng)的智能座艙產(chǎn)品,除了快速響應(yīng)和多模態(tài)交互,不依賴網(wǎng)絡(luò)的高精度個(gè)性化服務(wù),對(duì)消費(fèi)者有哪些體驗(yàn)上的變化,在高通的蘇州會(huì)議之后,我們準(zhǔn)備做一些記錄。

01   從“本地智能”到“主動(dòng)理解”

本地AI大模型的引入改變了車(chē)內(nèi)計(jì)算的基本邏輯。與傳統(tǒng)云端方案相比,本地模型最大的特征是其推理過(guò)程在終端完成。

這種方式的直接優(yōu)勢(shì),是大幅降低響應(yīng)延遲,將人機(jī)交互的平均等待時(shí)間控制在200毫秒(0.2秒)以內(nèi),顯著改善了智能系統(tǒng)“卡頓”、“誤判”的用戶體驗(yàn),響應(yīng)速度的提升,并非單純依賴模型壓縮,而是源于底層多維協(xié)同優(yōu)化,包括模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化、權(quán)重精度削減、芯片適配指令集融合等工程路徑。

以艙內(nèi)語(yǔ)音控制為例,過(guò)去語(yǔ)音識(shí)別常常要通過(guò)云端完成關(guān)鍵字提取、意圖識(shí)別與指令執(zhí)行的匹配流程,本地模型則可以在一套計(jì)算圖中完成這一鏈路。

例如,在本地完成“打開(kāi)王老師的車(chē)窗”的指令執(zhí)行,涉及對(duì)“王老師”與“車(chē)窗”的實(shí)體識(shí)別、在座位傳感器矩陣中定位該乘員、再聯(lián)動(dòng)車(chē)窗控制邏輯的全過(guò)程(之前的座艙只能分主駕、副駕、左后、右后這樣的區(qū)域),這需要語(yǔ)言理解、用戶記憶管理和設(shè)備控制三者之間的協(xié)同推理,在一個(gè)統(tǒng)一模型中實(shí)時(shí)達(dá)成。

多模態(tài)交互也成為本地模型能力評(píng)估的重要指標(biāo),智能座艙已具備同時(shí)感知語(yǔ)音、圖像、手勢(shì)等多種信息的硬件基礎(chǔ),而本地模型的作用是將這些異構(gòu)信息融合為統(tǒng)一的語(yǔ)義表示,并轉(zhuǎn)化為具體動(dòng)作。

例如,車(chē)外手勢(shì)開(kāi)門(mén),要求系統(tǒng)結(jié)合視覺(jué)檢測(cè)與語(yǔ)義識(shí)別對(duì)用戶意圖做出合理判斷;艙內(nèi)視頻解讀兒童指令,則需要圖像識(shí)別與語(yǔ)義對(duì)話的深度融合能力,融合不是簡(jiǎn)單的“堆疊感知通道”,而是通過(guò)統(tǒng)一編碼器和交叉注意力機(jī)制,在時(shí)空層面構(gòu)建語(yǔ)義一致性,這對(duì)模型設(shè)計(jì)的輕量性與泛化能力提出了較高要求。

在目前的高通8295上,可以運(yùn)行2B左右的模型,而在高通8397和8797上,可以穩(wěn)定運(yùn)行6B-14B參數(shù)規(guī)模的模型,覆蓋導(dǎo)航、語(yǔ)音控制、多媒體推薦等任務(wù),端側(cè)還可以構(gòu)建具備“記憶能力”的模塊,用以記錄用戶行為偏好、常用指令模式,形成本地私有知識(shí)圖譜。

這些“車(chē)內(nèi)記憶”不依賴云端,可以根據(jù)車(chē)輛環(huán)境與用戶狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,實(shí)現(xiàn)真正意義上的主動(dòng)服務(wù)而非被動(dòng)響應(yīng)。

02  隱私、穩(wěn)定與沉浸: 本地模型座艙 

本地部署AI模型的另一個(gè)核心優(yōu)勢(shì)是對(duì)用戶數(shù)據(jù)的高度保護(hù)。

艙內(nèi)攝像頭、麥克風(fēng)所采集的圖像與音頻數(shù)據(jù),不再需上傳至云端進(jìn)行處理,而是由本地模型直接完成識(shí)別與響應(yīng),避免了數(shù)據(jù)外泄的風(fēng)險(xiǎn),符合《數(shù)據(jù)安全法》與GDPR等數(shù)據(jù)法規(guī)要求。這一點(diǎn)在涉及面部識(shí)別、兒童圖像、乘員行為分析等敏感任務(wù)中尤為關(guān)鍵。

由于本地模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接依賴極低,其穩(wěn)定性在山區(qū)、隧道、弱信號(hào)環(huán)境下遠(yuǎn)勝云端方案。

這使得智能座艙的響應(yīng)能力不再取決于運(yùn)營(yíng)商信號(hào)質(zhì)量,而是由車(chē)載計(jì)算能力主導(dǎo)。這一點(diǎn)在語(yǔ)音控制、視頻播放、導(dǎo)航規(guī)劃等需要即時(shí)反饋的場(chǎng)景中,顯著提升了連續(xù)性和可靠性。

另一個(gè)技術(shù)演進(jìn)方向是座艙UI的沉浸式升級(jí)。

隨著本地GPU計(jì)算性能的提升,智能座艙已經(jīng)開(kāi)始支持復(fù)雜3D建模與動(dòng)態(tài)光影渲染,結(jié)合本地大模型的語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)能力,車(chē)輛狀態(tài)信息(如胎壓、電量)可以以圖形方式實(shí)時(shí)反饋,提升駕駛員感知效率。

例如,用戶說(shuō)“把前左胎壓調(diào)到2.4”,系統(tǒng)不僅完成設(shè)置,還能通過(guò)3D圖像展示實(shí)時(shí)胎壓狀態(tài)的變化過(guò)程。

在車(chē)機(jī)作為“第二終端”的趨勢(shì)下,本地模型還被賦予了跨設(shè)備控制的能力。

通過(guò)與家庭IoT、手機(jī)端任務(wù)的協(xié)同,本地模型可以控制家電、同步會(huì)議、切換媒體,實(shí)現(xiàn)“車(chē)家一體”的計(jì)算閉環(huán)。

這里的核心不是簡(jiǎn)單的遠(yuǎn)程控制指令,而是模型對(duì)上下文的持續(xù)理解與任務(wù)接管能力。

傳統(tǒng)語(yǔ)音助手更像一次性問(wèn)答機(jī)制,而本地大模型則能理解多輪上下文,例如在旅途中主動(dòng)提醒日程、協(xié)調(diào)路線與天氣變化、甚至調(diào)整家中空調(diào)溫度等。

隨著模型復(fù)雜度增加,對(duì)芯片微架構(gòu)的適配能力也成為關(guān)鍵一環(huán)。

從目前行業(yè)發(fā)展來(lái)看,本地模型已開(kāi)始倒逼芯片設(shè)計(jì)向AI原生架構(gòu)演進(jìn),例如優(yōu)化Transformer類模型在NPU上的推理路徑、增加片上緩存容量、降低延遲路徑等。模型與芯片之間的共生關(guān)系,正在成為下一階段產(chǎn)業(yè)演化的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

小結(jié)

本地大模型正在重構(gòu)車(chē)內(nèi)智能系統(tǒng)的運(yùn)行范式,不只是“脫離云端”的妥協(xié)方案,而是具備獨(dú)立推理能力的“數(shù)字大腦”,在用戶隱私、響應(yīng)速度、交互沉浸感等方面展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。

將改變了人車(chē)交互的方式,更推動(dòng)了芯片、系統(tǒng)與算法三位一體的深度融合。智能座艙將逐漸從“助手”角色,向“代理人”角色過(guò)渡。

       原文標(biāo)題 : 高算力支持下,端側(cè)AI模型能給座艙帶來(lái)哪些變化?

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