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汽车行业步入AI驱动新时代：探索边缘侧大模型的应用

随着人工智能技术的迅猛发展，汽车领域正从“软件定义汽车”迈向“AI定义汽车”的崭新时代。这一转变的关键在于如何更深入地整合大模型技术，以实现更为高效、成本低廉的智能化解决方案。在这一背景下，2024高工智能汽车开发者大会暨舱驾智能与跨域论坛上，云知声智慧座舱解决方案中心总经理鲍晴峰以《边缘侧大模型带来的智能座舱交互革新》为主题，分享了云知声在边缘侧大模型技术的探索与应用成果。

边缘计算崛起，端云融合趋势

随着技术的演进，车载大模型正迎来重要转型期。尽管云端计算模式在处理大规模数据和复杂任务方面表现优异，但面对实时性、稳定性及个性化服务需求的提升，其局限性逐渐显现。尤其在车载环境，用户期待快速响应与高可靠性的智能服务，同时对数据隐私与安全提出更高要求。

端云融合与边缘计算的兴起，正是在这种背景下应运而生的解决方案。端侧硬件性能的提升，特别是AI芯片NPU算力的显著增强，为大模型在车辆本地的高效运行提供了有力支撑。这不仅意味着大模型能够在更靠近终端的位置运行，减少对云端的依赖，还能实现更快的响应速度和更高的稳定性。同时，本地处理有助于保护用户数据隐私，减少数据在车端与云端间的频繁传输。

端侧大模型的应用与优势

端侧大模型的引入，不仅提升了用户体验，也为车辆提供了更加个性化和智能化的服务，以满足市场对智能座舱的不断增长需求。云知声通过集成端侧大模型，从语音交互与应用场景两大核心方向出发，重塑智慧座舱的交互体验。

在语音交互层面，云知声基于大模型技术，重构了语音识别、语义理解与语音合成的全链路语音方案。这使得车辆能够独立完成对话处理，包括多语种精准识别、深度语义理解以及个性化语音反馈，创造出更自然、更贴心的交互体验。

针对应用场景，云知声利用大模型的理解与生成能力，赋能用车、出游、主动关怀、健康、通用聊天五大场景，使座舱体验从基本的语音交互升级至全面智能的个性化交互。

应用场景示例

• 用车场景：AI汽车大师提供详尽的用车手册和专业车载知识问答，助力用户更安全、便捷地使用车辆。
• 出游场景：提供个性化出游建议，结合车内外图片与视频制作功能，丰富旅行体验。
• 主动关怀场景：通过场景策略引擎，智慧座舱能够智能识别用户需求与习惯，主动提供服务，如天气提醒、日程安排，乃至长途驾驶中的休息提示。
• 健康场景：通过连接车内传感器与可穿戴设备，系统实时监测驾驶员生理状况，提供健康建议、慢性病管理服务，并在必要时发出警报，保障驾驶安全。
• 通用聊天场景：云知声提供多样化的虚拟角色，满足用户在不同情境下的情感交流需求，打造智能且有趣的生活伴侣。

展望未来，随着技术的不断革新，汽车将逐步转变为智能生活空间，成为用户不可或缺的伙伴。云知声将持续投入技术创新，推动每一辆汽车实现智能化、自学习与进化，为用户带来更加丰富、个性化的驾驶体验。

以上内容是对原内容的改写，旨在保持原文信息的核心价值，同时通过语言风格、结构与表达方式的调整，确保与原文有明显的区别。