智能座舱

2026-02-02andy阅读(3)评论(0)

如何针对车载垂直领域构建高效的 RAG 知识库：提升座舱大模型知识准确性 在汽车座舱环境中部署大模型（LLM）面临两大挑战：一是模型必须理解高度专业化的汽车术语和操作指南；二是用户对实时、准确的答案有极高要求，不能容忍“幻觉”（Halluc...

2026-02-01andy阅读(5)评论(0)

在车载智能座舱系统中，部署大语言模型（LLM）面临着性能、延迟和成本的挑战。为了平衡强大的能力（云端LLM）和低延迟、高实时性（端侧LLM），端云协同架构成为了主流。这种架构的核心在于一个高效的“动态决策引擎”，它能够根据用户指令的特性、实...

2026-02-01andy阅读(12)评论(0)

在汽车智能座舱环境中，部署多模态大模型（如处理语音、视觉和文本的VLM/LLM）是提升用户体验的关键。然而，座舱系统通常对硬件资源（尤其是GPU/NPU的显存）具有严格的限制。当用户进行长时间的连续对话时，大模型用于存储历史信息的KV Ca...

2026-01-31andy阅读(10)评论(0)

在现代智能座舱中，语音交互的体验直接决定了用户的满意度。传统的云端 ASR（自动语音识别）虽然识别精度高，但其固有的网络传输和全句等待时间，使得端到端延迟通常在数百毫秒甚至秒级，难以满足实时交互对“零延迟”的严苛要求。 本文将聚焦如何结合离...

2026-01-31andy阅读(12)评论(0)

在智能座舱（Smart Cockpit）系统中，视觉模型（如高分辨率感知、驾驶员/乘客监控DMS/OMS模型）往往体积庞大且计算密集。单个算力单元（如特定的NPU或DSP）可能无法提供足够的内存或吞吐量。模型分片（Model Shardin...

2026-01-30andy阅读(12)评论(0)

车载座舱中的AI应用，如驾驶员状态监控（DMS）、手势识别和语音处理，对实时性要求很高，但同时面临着严峻的散热挑战。在炎热环境或持续高负载下，端侧AI芯片（NPU/GPU）产生的热量可能导致系统性能下降甚至硬件损坏。为了保证AI系统的长期稳...

2026-01-30andy阅读(17)评论(0)

高通骁龙8295（通常集成在Snapdragon Cockpit平台）是为高性能AI计算设计的SoC，尤其擅长处理大模型（LLMs, Vison Transformers）推理任务。其核心优势在于集成的Hexagon NPU/DSP，但要充...

2026-01-29andy阅读(21)评论(0)

在现代智能汽车座舱中，通常运行着两种性质截然不同的系统：一是安全攸关的实时操作系统（R-OS），负责仪表盘、驾驶信息显示等关键功能；二是功能丰富但非安全的通用操作系统（G-OS），负责信息娱乐（IVI）和复杂的AI任务（如视觉处理）。如果两...

2026-01-29andy阅读(21)评论(0)

车载系统级芯片（SOC）是智能座舱的核心。随着功能越来越复杂，传统的 CPU 单核运算已无法满足需求。现代座舱依赖异构计算架构，即同时使用通用处理器（CPU）、图形处理器（GPU）和神经网络处理器（NPU）来分担工作负载。平衡这三种核心的算...