終端側智能是今年科技行業的主議題，從目前市場的動向來看，消費類設備、汽車、機器人這幾個終端是目前最受關注的AI硬件方向。在汽車市場，隨著電動化、智能化、網聯化汽車在全球市場的加速推進，全球主要車企在智能座艙、智能駕駛領域紛紛加快了布局，年初的CES展上海內外眾多車企的最新進展以及眾多算力芯片廠商的新品都印證了這股(gu)風潮(chao)。
通用人工智能技術的快速發展，已經驅動汽車行業進行一波產業升級，在此期間各類云端大模型被引入應用來支持車載智能功能的迭代。隨著AI處理的重心正逐漸從云端向終端轉移，優化后的端側模型在隱私保護、低延遲響應及個性化定制等方面具有顯著優勢，汽車端側算力與模型的部署正成為發展的又一風向標。
從傳統汽車到智能汽車，這一轉變不僅僅是技術的革新，也在重塑人們對出行方式的理解。如其中的智能座艙，作為人機交互的主要窗口，率先開啟了AI進程。去年新舊造車勢力，中外汽車品牌就啟動了AI大模型在座艙領域的全面應用，從語音、交互、個性化場景等多個維度，來重新定義智能座艙的應用創新與人機交互體驗。到今年，端側模型上車更多本地智能的支持也將開始推動智能汽車向汽車智能體轉變。
在AI落地的(de)新半場(chang)，端側AI推動的(de)智(zhi)能汽車革命已經到(dao)來，進一步改變人(ren)們的(de)出行方式引領著交通領域的(de)全面(mian)升級。
端側強智能拓展汽車智駕、座艙功能
當前，終端側AI在汽車智能駕駛升級、智能座艙升級（特別是端側大模型應用以及多模態交互融合）上有著明(ming)顯的推動作用。國內華為、比亞迪、蔚(yu)來、小鵬、理想等廠商(shang)，國外特斯拉、豐(feng)田、寶馬等均在(zai)在(zai)這些領域均有著深(shen)厚的布(bu)局，不僅致力于研發(fa)先進的智(zhi)駕軟硬件(jian)，還在(zai)智(zhi)能座艙、語(yu)音(yin)識別與(yu)自然語(yu)言處(chu)理等方面(mian)取得了顯著成(cheng)果。
智能駕駛
智駕一直都是汽車科技的(de)前沿陣地(di)(di)，2024年(nian)(nian)中國(guo)發布首(shou)個自動駕駛國(guo)標(biao)，年(nian)(nian)底北京、武漢(han)多(duo)地(di)(di)出臺相關條例(li)似乎(hu)預示著L3級自動駕駛即將邁(mai)向商用，2025年(nian)(nian)智駕領域的(de)動靜肯定不會小。
比(bi)亞迪已經明確表示(shi)在2025年聚焦于“智駕(jia)平權”，即通過(guo)規模化推廣智能駕(jia)駛系統，完(wan)成智駕(jia)在主流(liu)車(che)型上的落地(di)。
目前(qian)智(zhi)駕方案可以分為算(suan)力方案與算(suan)法方案，蔚(yu)小(xiao)理、比亞迪(di)(di)、吉(ji)利等主機廠(chang)走從算(suan)法到芯片的發展路線，蔚(yu)來“神(shen)璣NX9031”已搭載于蔚(yu)來 ET9、小(xiao)鵬和(he)吉(ji)利已成功流片、而理想和(he)比亞迪(di)(di)正在推進自研智(zhi)駕芯片項目。
華為是非常特殊的玩家(jia)，既是供應(ying)商也有終端品牌，華為車BU從算法到算力(li)全棧自研，基于昇騰的算力(li)方案只供給(gei)鴻蒙(meng)智行車型以(yi)及阿維塔、深藍這些。
芯片廠商(shang)也開始做智駕(jia)算法上的(de)突(tu)破(po)，像英(ying)偉達、地平線，算力和算法供應商(shang)都開始往(wang)軟硬(ying)一體的(de)方(fang)向(xiang)在走，增大自(zi)己在智駕(jia)產業鏈上的(de)價值(zhi)空間。
回到智(zhi)駕功能本(ben)身，算(suan)力硬件(jian)和傳(chuan)感硬件(jian)是智(zhi)駕得以(yi)實現的(de)基礎。終(zhong)端(duan)側AI對算(suan)力需求引(yin)領了(le)算(suan)力平(ping)臺(tai)的(de)持續(xu)革(ge)新。極具代表性的(de)高通智(zhi)駕Snapdragon Ride至尊版平(ping)臺(tai)就(jiu)在SoC中添加(jia)了(le)面向多模態AI設計的(de)專用神(shen)經網(wang)絡處理器(qi)NPU以(yi)及為(wei)汽車(che)定制(zhi)的(de)Oryou CPU，該平(ping)臺(tai)采用的(de)NPU配(pei)備了(le)Transformer加(jia)速器(qi)和矢量引(yin)擎，并支持混合精度，旨(zhi)在實現低時延、高精度且(qie)高效的(de)端(duan)到端(duan)Transformer，從而保持最佳能效和性能。
英偉達的(de)Thor處理器算力(li)更強(qiang)勁，這款(kuan)計(ji)算能力(li)達上(shang)一代產品(pin)Orin 20倍的(de)芯片也正(zheng)式(shi)進軍汽(qi)(qi)車市場，不(bu)僅限于自動駕駛芯片，更是(shi)為(wei)汽(qi)(qi)車的(de)中(zhong)央計(ji)算架(jia)構(gou)量身(shen)打造。黑芝(zhi)麻智能的(de)華山A2000內置高(gao)性能NPU核(he)心(xin)，支持高(gao)階(jie)智駕和具身(shen)智能等多種終(zhong)端(duan)算力(li)需求。當前汽(qi)(qi)車終(zhong)端(duan)側(ce)算力(li)的(de)提(ti)升為(wei)智駕落(luo)地提(ti)供了充足動力(li)。
圖源：英偉達官網
在(zai)傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)硬件(jian)上，TI1近期發布的60GHz毫(hao)米波(bo)雷(lei)達(da)(da)傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)也(ye)體(ti)現了硬件(jian)向(xiang)終(zhong)端側(ce)智能(neng)發展的風向(xiang)，該毫(hao)米波(bo)雷(lei)達(da)(da)傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)，整合了乘員檢測、兒(er)童存在(zai)檢測和(he)入(ru)侵檢測三項車內傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)安全功能(neng)，并采(cai)用運行終(zhong)端側(ce)AI算法的單芯(xin)片，在(zai)端側(ce)直(zhi)接進行數據(ju)處理與(yu)分析決策(ce)，提高準確性(xing)并且(qie)縮短處理時(shi)間，實(shi)現更安全的駕駛環境(jing)；飛凌微車載(zai)視覺(jue)應用M1系(xi)列芯(xin)片在(zai)支持(chi)高性(xing)能(neng)圖像處理同時(shi)也(ye)能(neng)支持(chi)端側(ce)視覺(jue)感(gan)(gan)(gan)知預處理。
在智駕領域，傳感會吃掉汽車終端側很多算力，導致規劃定位環節算力緊缺。現在整個汽車終端算力的提升以及傳感端側智能的優化，算力更加充裕，傳感側響應時間大幅縮短，在這種端側強智能的背景下全場景智駕實現的腳步會越來越快。
值得一提的是這些其實和人形機器人很像，相關軟硬件技術棧也較為重合，所以不少車廠都開始入局人形機器人，把握未來智能時代最大的兩個端側硬件方向。
智能座艙
智能(neng)座艙絕對是國內車廠(chang)卷(juan)得(de)最厲害(hai)的(de)方向，從(cong)前(qian)單一(yi)的(de)駕(jia)駛空間(jian)現在(zai)已轉變(bian)為集資訊、娛(yu)樂、交互、控制于一(yi)體(ti)的(de)智能(neng)空間(jian)。智能(neng)汽車研(yan)究院監測數(shu)據(ju)顯示，2024年1-11月，中(zhong)國市場(chang)（不含進出(chu)口）乘用(yong)車前(qian)裝標(biao)配智能(neng)座艙搭載(zai)率(lv)從(cong)上年同期(qi)的(de)61.06%，進一(yi)步提升至72.36%。
根據(ju)畢馬威分析(xi)數(shu)據(ju)，2026年中國智能座艙市場規(gui)模將達到2127億(yi)元，2022年至(zhi)2026年的年復合增長率約17%，滲透率有(you)望(wang)從59%提升(sheng)至(zhi)82%。
全場景AI智能語音交互，傳感器接入實現艙駕監測已經不再是新鮮的功能。端側大模型應用以及多模態交互融合才是未來智能空間的必需。
傳統智能座艙的AI也是由端側和云端構成，但重心在云端，端側普遍只支持10億參數以下小規模的模型。這樣的智能座艙體驗已經有些落后。往后智能座艙中，將支持幾十億參數以上端側大模型，做到端側強智能，并實現以端側本地智能為側重的端云混合。
在CES上亮相的(de)DESAYSV座(zuo)艙(cang)產(chan)品NPU性能最高算力性能提升(sheng)12倍，已經能夠運行幾十億參數的(de)座(zuo)艙(cang)端(duan)側(ce)模型。端(duan)側(ce)強智能是智能座(zuo)艙(cang)內卷的(de)確定方向(xiang)。
除了(le)華(hua)為、理想、蔚來(lai)、北汽(qi)等汽(qi)車(che)(che)廠(chang)商在(zai)持續推進汽(qi)車(che)(che)端＋云模(mo)(mo)型(xing)(xing)的升級，像(xiang)科大(da)訊飛(fei)去(qu)年也針對汽(qi)車(che)(che)端側(ce)發(fa)布了(le)星(xing)火大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)，該模(mo)(mo)型(xing)(xing)在(zai)車(che)(che)載應(ying)用中的效(xiao)果(guo)損失小于(yu)(yu)等于(yu)(yu)1%，并且在(zai)端側(ce)的首次響應(ying)時(shi)間僅(jin)需40毫(hao)秒，端云融(rong)合(he)交(jiao)互時(shi)間更是(shi)(shi)低至1.3秒，這(zhe)種及(ji)時(shi)性是(shi)(shi)端側(ce)優勢也是(shi)(shi)智能(neng)座艙(cang)急需的。英(ying)特爾(er)也正(zheng)在(zai)推動和合(he)作(zuo)伙伴把(ba)端側(ce)大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)、AI智能(neng)體部署到(dao)汽(qi)車(che)(che)本地(di)。
端側(ce)的(de)多模態應用(yong)同(tong)樣重要，人車交互(hu)體(ti)驗的(de)關鍵恰恰取決于理解和(he)生(sheng)成能力，依靠多模態的(de)理解和(he)生(sheng)成，可以處理和(he)生(sheng)成多種類型數(shu)據的(de)大模型，通再過量化、剪枝(zhi)和(he)蒸(zheng)餾的(de)方式將其部(bu)署到端側(ce)，可以提(ti)供實時(shi)的(de)更(geng)(geng)真實的(de)交互(hu)，這些更(geng)(geng)主(zhu)動(dong)更(geng)(geng)懂(dong)用(yong)戶(hu)意圖的(de)多模態交互(hu)引領的(de)是一個全新汽車智能空間生(sheng)態。
出于實時響應的要求以及對用戶隱私數據的保護需求，用于多模態感知的大模型肯定是部署在端側，換言之，端側部署的多模態感知大模型將成為已經內卷嚴重的智能座艙又一個激烈戰場。
實現AI Car仍有不少難關
在此(ci)前(qian)的(de)《機器人(ren)與模(mo)型(xing)深度融(rong)合開啟(qi)智能(neng)升級(ji)下半(ban)場，智能(neng)終端(duan)的(de)未(wei)來終局(ju)是物(wu)理AI》中提到過，終端(duan)側智能(neng)正在將AI從數字世(shi)界(jie)帶入物(wu)理世(shi)界(jie)。
和被寄予厚望的人形機器人一樣，目前目標是端側強智能的智能汽車，未來同樣有望借助多模態原生世界模型，打通物理世界和數字世界，成為整合人的需求并能與交通系統協同優化的具身智能實體，成為真正的AI Car。但在整個實現路(lu)徑上，仍舊面臨(lin)著不少(shao)挑戰。
首先，端側算力雖然在不斷提高，但端側大模型在算力資源利用上仍要與終端芯片架構、算力性能協同適配，端側模型架構和模型壓縮等技術仍需進一步研究。
其次，與AI PC、AI Phone等消費類終端設備相比，智能汽車感知來源多，既有對車外環境的感知也有車內空間的感知，且這些感知數據大部分是動態的。內外多傳感器的輸入，使得多模態信息融合異常困難。需要同時處理視覺、音頻、空間等動態信息，構建能在不確定的環境下具備理解空間與物理過程并提供泛化決策能力的多模態模型。
第三，強感知理解高實時性響應之外，車內感知會收集到大量用戶隱私數據。端側智能將數據處理集中在本地，一定程度上避免了數據頻繁上傳云端能更好地保護用戶隱私。但在有限的端側設備算力和存儲資源下實現隱私保護需要更多技術手段介入。以及當端側AI智能體基于第三方應用完成任務時，數據的控制權和保護責任也需要進一步明確劃分。
雖然端側AI推動(dong)(dong)的(de)智能(neng)汽(qi)(qi)車(che)(che)革(ge)命已經到來，但在實現(xian)真正的(de)AI Car的(de)道路上(shang)，仍需(xu)要克服(fu)諸多挑戰(zhan)。汽(qi)(qi)車(che)(che)軟硬件全棧技術與AI的(de)深度融(rong)合的(de)同時完善(shan)相關法(fa)律法(fa)規，提升(sheng)用(yong)戶(hu)接受度，才能(neng)推動(dong)(dong)智能(neng)汽(qi)(qi)車(che)(che)向AI Car的(de)持續發展。
寫在最后
在(zai)(zai)新能(neng)(neng)源進程的下(xia)半場與AI開(kai)始擁抱終端硬件重合的時(shi)間節點(dian)，汽車行業正(zheng)在(zai)(zai)加速向數智化新階段邁(mai)進。在(zai)(zai)這(zhe)場變(bian)革中，誰能(neng)(neng)率先(xian)(xian)利用端側(ce)智能(neng)(neng)完成賦能(neng)(neng)，誰就將在(zai)(zai)未來(lai)的市場競爭中搶占先(xian)(xian)機。
