汤不热吧
怎样利用 A/B 分区实现座舱 AI 模型的无损 OTA 升级：详解内核驱动与权重的同步更新
如何利用 A/B 分区实现座舱 AI 模型的无损 OTA 升级 1. 为什么座舱 AI 需要 A/B 分区？ 在智能座舱场景下，AI 模型的升级通常不只是替换一个 .onnx 或 .param 文件。它往往涉及到 NPU 驱动 (Kerne...
深度学习
座舱 AI 模型的“冷启动”调优：如何通过权重预加载与算子缓存实现开门即用的体验
如何优化座舱 AI 模型冷启动：通过权重预加载与算子缓存实现“开门即用” 在智能座舱（IVI）场景中，AI 模型的“冷启动”耗时直接影响用户对系统的“第一印象”。当车主进入座舱，语音交互（ASR/NLP）或视觉感知（DMS/OMS）模型如果...
基于 TensorRT 的车载视觉模型转换指南：解决端侧算子不支持导致的转换失败痛点
如何解决车载视觉模型 TensorRT 转换中的算子不支持痛点 在车载 AI 部署领域，将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 引擎是提升推理速度的必经之路。然而，由于车载视觉模型常包含一些特殊的采样（如 GridSample）或...
座舱红外摄像头深度学习模型部署详解：如何针对夜间低光照环境优化算子精度
如何针对座舱红外摄像头模型优化夜间低光照环境下的算子精度 在智能座舱场景中，红外摄像头（IR）是实现疲劳驾驶监测（DMS）和乘客监测（OMS）的核心硬件。然而，夜间低光照环境下，IR图像往往存在高噪点、对比度低的问题。当模型从FP32量化为...
怎样通过零拷贝技术处理车载摄像头原始流：提升 OMS 模型输入效率的底层方案
如何通过DMA-BUF零拷贝技术处理车载摄像头原始流：提升OMS模型输入效率 在车载监控系统（OMS）或高级驾驶辅助系统（ADAS）的开发中，摄像头数据流的实时性至关重要。传统的处理流程通常是：摄像头 -> V4L2驱动 -> 用户空间拷贝...
座舱视觉感知系统优化：如何通过算子融合实现 DMS 疲劳监测与多手势识别的并发执行
前言 在智能座舱领域，DMS（驾驶员监控系统）和多手势识别是两个核心算法。由于车载芯片的算力资源通常较为受限，如果将两个模型独立运行，会带来巨大的IO开销和计算冗余。本文将介绍如何通过多任务学习（Multi-task Learning）与算...
怎样利用单卡 4-bit 量化技术在车载芯片上跑通 7B 规模的座舱智能管家模型
如何利用单卡 4-bit 量化技术在车载芯片上跑通 7B 规模的座舱智能管家模型 在智能座舱场景中，7B（70亿参数）规模的大模型已成为实现自然语音交互、行程规划和情感化管家的主流选择。然而，传统的 FP16 精度模型需要占用约 15GB ...
如何针对座舱环境进行大模型的指令微调：详解车载垂直领域的 RAG 知识库构建
如何针对座舱环境构建智能助手：指令微调与车载RAG知识库实操全解析 在智能座舱（Smart Cockpit）领域，大模型（LLM）不仅要懂聊天，更要懂车载控制（HMI）和极其专业的汽车说明书。通用的基础模型往往在特定车型知识上存在“幻觉”。...
车载 LLM 的端云协同架构：如何通过动态判定逻辑决定指令在本地还是云端执行
如何实现车载LLM端云协同：动态判定逻辑的设计与实战 在智能座舱场景下，完全依赖云端大模型（LLM）会面临网络延迟高、断网失效、流量成本昂贵以及隐私泄露等问题；而完全依赖端侧（本地）推理，则受限于车机芯片（如高通8155/8295）的算力，...
怎样优化座舱内多模态大模型的 KV Cache：解决长对话场景下的显存占用溢出难题
如何优化座舱多模态大模型的 KV Cache：解决长对话场景下的显存占用溢出难题 在智能座舱场景下，多模态大模型（VLM）需要实时处理语音、视觉（如驾驶员监控）和长文本上下文。由于座舱 SoC 的显存（如 Orin X 或骁龙 8295）通...