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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始走入車內(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)勢與場景穩(wěn)定性，正在重塑人車交互的形態(tài)。

實(shí)際上，端側(cè)AI大模型的實(shí)際上車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程在終端完成。

這種方式的直接優(yōu)勢，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)語音控制為例，過去語音識別常常要通過云端完成關(guān)鍵字提取、意圖識別與指令執(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“打開王老師的車窗”的指令執(zhí)行，涉及對“王老師”與“車窗”的實(shí)體識別、在座位傳感器矩陣中定位該乘員、再聯(lián)動(dòng)車窗控制邏輯的全過程（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估的重要指標(biāo)，智能座艙已具備同時(shí)感知語音、圖像、手勢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)一的語義表示，并轉(zhuǎn)化為具體動(dòng)作。

例如，車外手勢開門，要求系統(tǒng)結(jié)合視覺檢測與語義識別對用戶意圖做出合理判斷；艙內(nèi)視頻解讀兒童指令，則需要圖像識別與語義對話的深度融合能力，融合不是簡單的“堆疊感知通道”，而是通過統(tǒng)一編碼器和交叉注意力機(jī)制，在時(shí)空層面構(gòu)建語義一致性，這對模型設(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，形成本地私有知識圖譜。

這些“車內(nèi)記憶”不依賴云端，可以根據(jù)車輛環(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)勢是對用戶數(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。

由于本地模型對網(wǎng)絡(luò)連接依賴極低，其穩(wěn)定性在山區(qū)、隧道、弱信號環(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)營商信號質(zhì)量，而是由車載計(jì)算能力主導(dǎo)。這一點(diǎn)在語音控制、視頻播放、導(dǎo)航規(guī)劃等需要即時(shí)反饋的場景中，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。

隨著本地GPU計(jì)算性能的提升，智能座艙已經(jīng)開始支持復(fù)雜3D建模與動(dòng)態(tài)光影渲染，結(jié)合本地大模型的語言驅(qū)動(dòng)能力，車輛狀態(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“把前左胎壓調(diào)到2.4”，系統(tǒng)不僅完成設(shè)置，還能通過3D圖像展示實(shí)時(shí)胎壓狀態(tài)的變化過程。

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

通過與家庭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)“車家一體”的計(jì)算閉環(huán)。

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

傳統(tǒng)語音助手更像一次性問答機(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)展來看，本地模型已開始倒逼芯片設(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。

將改變了人車交互的方式，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”角色過渡。

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