今天分享的是：AI大模型车载软件平台白皮书

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AI大模型车载软件平台白皮书核心内容总结

《AI大模型车载软件平台白皮书》系统阐述了AI大模型在汽车领域的应用现状、技术架构及发展方向，为行业构建统一的软件平台架构提供了重要共识。

在发展背景方面，AI技术的快速突破正重塑智能汽车发展路径，大语言模型、多模态模型等在智能驾驶、智能座舱等场景的应用日益深化。全球主要国家和地区纷纷出台相关措施，推动AI与智能网联汽车融合发展，而行业内车载软件平台架构不统一的问题，已成为阻碍技术应用的关键瓶颈，亟需建立标准化的架构体系。

技术现状与趋势上，深度学习已成为AI发展的核心驱动力，大模型凭借参数量优势，具备智能涌现、跨领域泛化等能力，在自然语言处理、多模态理解等方面实现突破。汽车行业中，AI技术正推动智能驾驶向端到端范式演进，智能座舱则通过语音交互、情感分析等功能提升个性化体验，模仿学习、强化学习等算法不断优化，以应对复杂驾驶场景。

平台架构方面，AI大模型车载软件平台采用分层解耦设计，涵盖异构跨芯片计算硬件层、驱动及内核层、框架层、基础模型层、服务层等，具备跨域共用、安全可靠的特征。硬件层聚焦AI推理芯片的核心内部、芯片级及系统级架构优化；关键技术包括虚拟化管理、跨内核驱动框架、软硬协同计算加速等，支撑模型高效部署与运行。

车云协同是重要技术方向，通过车端数据预处理与上传、云端模型训练、车端模型更新等环节，实现数据与模型的高效协同。同时，平台构建了涵盖模型本体安全、数据资产安全等多维度的安全体系，采用加密脱敏、对抗性防御、可信执行环境等技术保障系统安全。

应用场景上，AI大模型在智能驾驶领域实现感知数据共享、协同驾驶等功能；在智能座舱中优化语音交互、多模态交互体验；还拓展至双智城市巡检、车辆健康管理等场景。

未来发展需聚焦技术突破、架构迭代、标准完善、监督认证与行业协作，推动AI与智能汽车深度融合，构建开放共建的产业生态，助力智能网联汽车产业高质量发展。

以下为报告节选内容