标签：ai

2026-02-05andy阅读(54)评论(0)

在汽车电子和智能座舱领域，AI模型的快速迭代和高可靠性要求使得传统的“单分区”OTA升级方式面临巨大挑战。任何升级失败都可能导致系统变砖或服务中断。A/B分区（冗余分区）机制是解决这一问题的黄金标准，它能保证在升级过程中服务的连续性和安全性...

2026-02-05andy阅读(57)评论(0)

在复杂的AI系统部署环境中，当模型性能下降、数据漂移或服务中断时，一个常见的问题是：谁应该立即介入并负最终责任（Accountability）？问责制不应停留在组织架构图上，而必须通过技术工具和流程落实到具体的故障响应机制中。 本文将聚焦如...

2026-02-05andy阅读(54)评论(0)

座舱AI（如驾驶员监控系统DMS、乘客识别、语音交互模型）对响应速度有极高要求。用户不希望在上车启动车辆时，需要等待数秒才能使用AI功能。AI模型从存储介质加载到内存并准备好进行首次推理的过程，即为“冷启动”。本文将介绍两种核心优化技术：权...

2026-02-05andy阅读(52)评论(0)

导语：从政策到基础设施的落地 AI治理框架（AIGF）不再是仅仅停留在法律或伦理层面的抽象文档。对于AI基础设施和模型部署团队而言，AIGF必须转化为可执行、可审计、可追溯的技术流程。这意味着，我们必须利用现有的MLOps工具链（如MLfl...

2026-02-03andy阅读(79)评论(0)

在高风险（High-Risk）AI系统，如金融信贷决策、医疗诊断或自动驾驶等领域，部署强制性的透明度日志（Transparency Logs）和审计跟踪（Audit Trails）不仅是技术最佳实践，更是满足监管合规（例如欧盟AI法案）的强...

2026-02-02andy阅读(54)评论(0)

导言：XAI与低延迟的冲突 随着AI模型在关键业务中的广泛应用，模型的可解释性（eXplainable AI, XAI）已成为部署的必备条件。然而，传统的后验解释性方法，如LIME（Local Interpretable Model-agn...

2026-02-02andy阅读(82)评论(0)

在AI模型部署过程中，解释性（XAI）已成为建立用户信任和满足合规性要求的关键。然而，仅仅计算出SHAP值或LIME分数是不够的，核心挑战在于如何将这些复杂的解释性数据转化为用户能够理解和操作的界面。本文将聚焦于如何设计一个高效的API结构...

2026-01-31andy阅读(68)评论(0)

导言：为什么我们需要因果解释？ 在AI模型部署中，可解释性（XAI）是信任和合规性的基石。然而，传统的XAI方法如LIME和SHAP，本质上是基于特征的局部相关性（Association）。它们能回答“哪些特征导致了当前的预测结果？”，但无...

2026-01-31andy阅读(64)评论(0)

在构建高性能AI训练服务器，尤其是涉及大型语言模型（LLM）或多模态模型的训练时，GPU之间的通信带宽往往成为整体性能的瓶颈。忽视互联技术（Interconnect）的选择，是许多开发者在组装硬件时常犯的“大坑”。本文将深入比较NVLink...

2026-01-30andy阅读(65)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...