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(shang)的(de)新品(pin)都印證了這股風潮。
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(zai)AI落地的新半場，端側AI推動的智能汽(qi)車革命已經到來，進一步改變人(ren)們的出行方式(shi)引領著交通領域的全面升級(ji)。
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(xian)的推(tui)動作用。國(guo)內華(hua)為(wei)、比(bi)亞迪、蔚來(lai)、小鵬(peng)、理想等廠商，國(guo)外(wai)特斯拉(la)、豐田、寶(bao)馬(ma)等均在在這些(xie)領域均有著深厚的布局，不僅(jin)致力(li)于研發先進(jin)的智(zhi)駕軟硬件(jian)，還(huan)在智(zhi)能座艙、語音識(shi)別與自然語言(yan)處理等方(fang)面取(qu)得了顯(xian)著成果。
智能駕駛
智駕(jia)一直都是汽車科技的前沿陣地(di)，2024年(nian)中國(guo)發布首個(ge)自動(dong)(dong)駕(jia)駛國(guo)標，年(nian)底北(bei)京、武漢多地(di)出臺相關條例似乎預示(shi)著L3級(ji)自動(dong)(dong)駕(jia)駛即將邁向(xiang)商用，2025年(nian)智駕(jia)領域的動(dong)(dong)靜(jing)肯定不會小(xiao)。
比亞迪已經明確表(biao)示在2025年聚(ju)焦于“智(zhi)(zhi)駕平權”，即通過(guo)規模(mo)化(hua)推廣智(zhi)(zhi)能駕駛系統，完(wan)成智(zhi)(zhi)駕在主流(liu)車型上的落地。
目前智(zhi)駕方(fang)(fang)案可以分(fen)為算力方(fang)(fang)案與算法方(fang)(fang)案，蔚(yu)小理(li)、比(bi)亞迪(di)、吉利等主機(ji)廠走從(cong)算法到芯(xin)片的發展(zhan)路線，蔚(yu)來“神(shen)璣NX9031”已搭載于蔚(yu)來 ET9、小鵬和吉利已成(cheng)功(gong)流片、而理(li)想(xiang)和比(bi)亞迪(di)正在推進自(zi)研智(zhi)駕芯(xin)片項目。
華為是非(fei)常特殊的(de)玩家，既是供(gong)應(ying)商也(ye)有終端(duan)品(pin)牌，華為車BU從算法(fa)到算力(li)全棧自研，基于昇(sheng)騰的(de)算力(li)方案只供(gong)給鴻(hong)蒙智行(xing)車型以及阿維塔、深藍這些。
芯片廠商也開(kai)始(shi)做智駕算(suan)法上(shang)的(de)突破，像英偉達、地平線(xian)，算(suan)力(li)和(he)算(suan)法供應(ying)商都開(kai)始(shi)往(wang)軟硬一體(ti)的(de)方(fang)向在(zai)走，增(zeng)大自(zi)己在(zai)智駕產(chan)業鏈上(shang)的(de)價(jia)值空間。
回到智(zhi)駕(jia)(jia)功能本身，算力硬件和傳感硬件是智(zhi)駕(jia)(jia)得以(yi)實現的(de)(de)(de)基(ji)礎。終(zhong)端(duan)側AI對(dui)算力需求引(yin)(yin)領了算力平(ping)臺(tai)的(de)(de)(de)持續革新(xin)。極具(ju)代表性的(de)(de)(de)高通智(zhi)駕(jia)(jia)Snapdragon Ride至(zhi)尊版平(ping)臺(tai)就在(zai)SoC中添加了面向多模態AI設計的(de)(de)(de)專用神經網絡處理器NPU以(yi)及為汽(qi)車定制的(de)(de)(de)Oryou CPU，該平(ping)臺(tai)采(cai)用的(de)(de)(de)NPU配備了Transformer加速(su)器和矢量引(yin)(yin)擎(qing)，并支(zhi)持混合精度(du)，旨在(zai)實現低時(shi)延、高精度(du)且高效的(de)(de)(de)端(duan)到端(duan)Transformer，從(cong)而保(bao)持最(zui)佳能效和性能。
英偉達(da)的(de)Thor處(chu)理器算(suan)(suan)力更強勁，這款(kuan)計算(suan)(suan)能(neng)力達(da)上一代產品Orin 20倍的(de)芯片(pian)也正式進軍汽(qi)車(che)市場，不(bu)僅限于(yu)自(zi)動(dong)駕駛芯片(pian)，更是(shi)為汽(qi)車(che)的(de)中央計算(suan)(suan)架構量身(shen)打造。黑(hei)芝麻智(zhi)能(neng)的(de)華山(shan)A2000內(nei)置高性能(neng)NPU核心(xin)，支持高階智(zhi)駕和(he)具身(shen)智(zhi)能(neng)等多種終端算(suan)(suan)力需求。當前汽(qi)車(che)終端側算(suan)(suan)力的(de)提升(sheng)為智(zhi)駕落地提供了充足動(dong)力。
圖源：英偉達官網
在(zai)傳(chuan)感硬件(jian)上，TI1近期(qi)發布的(de)60GHz毫(hao)米(mi)波雷(lei)達傳(chuan)感也體現(xian)了(le)硬件(jian)向(xiang)終端(duan)側(ce)智(zhi)能(neng)發展的(de)風向(xiang)，該毫(hao)米(mi)波雷(lei)達傳(chuan)感，整合了(le)乘員檢(jian)測、兒童存在(zai)檢(jian)測和入侵檢(jian)測三項車內傳(chuan)感安(an)全功能(neng)，并采用(yong)運行(xing)終端(duan)側(ce)AI算(suan)法的(de)單芯(xin)(xin)片，在(zai)端(duan)側(ce)直接進行(xing)數(shu)據(ju)處(chu)(chu)理(li)(li)與分析決(jue)策，提高準確性并且縮(suo)短處(chu)(chu)理(li)(li)時間(jian)，實現(xian)更安(an)全的(de)駕駛環境；飛凌(ling)微車載視覺(jue)應用(yong)M1系列(lie)芯(xin)(xin)片在(zai)支(zhi)持(chi)高性能(neng)圖像處(chu)(chu)理(li)(li)同時也能(neng)支(zhi)持(chi)端(duan)側(ce)視覺(jue)感知預處(chu)(chu)理(li)(li)。
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(zhi)(zhi)能座艙絕對是國內車廠卷得(de)最(zui)厲害的方向，從前單一(yi)的駕(jia)駛空間現在(zai)已(yi)轉變為集資訊、娛(yu)樂、交互、控(kong)制于一(yi)體的智(zhi)(zhi)能空間。智(zhi)(zhi)能汽車研(yan)究院監(jian)測數據顯(xian)示，2024年1-11月，中國市場（不含進出(chu)口(kou)）乘(cheng)用車前裝標(biao)配智(zhi)(zhi)能座艙搭載率(lv)從上年同期(qi)的61.06%，進一(yi)步提升至72.36%。
根據畢(bi)馬威分(fen)析數據，2026年(nian)(nian)中國智能座艙市場(chang)規模將達到2127億(yi)元，2022年(nian)(nian)至2026年(nian)(nian)的年(nian)(nian)復合增長(chang)率約(yue)17%，滲(shen)透(tou)率有望從59%提升至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座艙產(chan)品NPU性能(neng)最高算力性能(neng)提升12倍，已經能(neng)夠運行幾十(shi)億參(can)數的(de)座艙端(duan)側(ce)模型(xing)。端(duan)側(ce)強智能(neng)是智能(neng)座艙內卷(juan)的(de)確定方向。
除了(le)華為、理想(xiang)、蔚來(lai)、北汽(qi)(qi)等汽(qi)(qi)車廠(chang)商在(zai)持續推進汽(qi)(qi)車端(duan)＋云模型的(de)升級(ji)，像科(ke)大訊(xun)飛去年(nian)也針對汽(qi)(qi)車端(duan)側(ce)發(fa)布了(le)星(xing)火大模型，該模型在(zai)車載應(ying)用中的(de)效果損失小于等于1%，并且(qie)在(zai)端(duan)側(ce)的(de)首次(ci)響應(ying)時(shi)間僅需(xu)40毫秒，端(duan)云融合交互時(shi)間更是(shi)低至(zhi)1.3秒，這種及(ji)時(shi)性是(shi)端(duan)側(ce)優勢也是(shi)智能座(zuo)艙急需(xu)的(de)。英特爾也正在(zai)推動和合作伙伴把(ba)端(duan)側(ce)大模型、AI智能體部署到汽(qi)(qi)車本地。
端側的(de)多模(mo)(mo)態應用(yong)同樣重要，人車(che)交(jiao)互體驗(yan)的(de)關鍵恰(qia)(qia)恰(qia)(qia)取(qu)決于理解(jie)和(he)生(sheng)(sheng)(sheng)成能力(li)，依靠多模(mo)(mo)態的(de)理解(jie)和(he)生(sheng)(sheng)(sheng)成，可以(yi)處理和(he)生(sheng)(sheng)(sheng)成多種類型數(shu)據的(de)大模(mo)(mo)型，通再(zai)過量化、剪(jian)枝和(he)蒸餾的(de)方式將其部署到端側，可以(yi)提供實(shi)時的(de)更真(zhen)實(shi)的(de)交(jiao)互，這些更主(zhu)動(dong)更懂用(yong)戶意圖的(de)多模(mo)(mo)態交(jiao)互引領的(de)是(shi)一個全(quan)新汽車(che)智能空間(jian)生(sheng)(sheng)(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
在此前的《機器人與(yu)模(mo)型(xing)深度融合開啟智(zhi)能升級下(xia)半場(chang)，智(zhi)能終端的未來終局(ju)是物理AI》中提到(dao)過(guo)，終端側智(zhi)能正(zheng)在將AI從數字世界(jie)帶入(ru)物理世界(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(zheng)個實現路徑上，仍(reng)舊面臨著不少(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(sui)然(ran)端側AI推動(dong)的(de)(de)(de)智(zhi)能(neng)汽(qi)車革命已經到(dao)來，但在實現真正(zheng)的(de)(de)(de)AI Car的(de)(de)(de)道(dao)路上，仍(reng)需要克服(fu)諸多(duo)挑戰(zhan)。汽(qi)車軟硬件全(quan)棧(zhan)技術與AI的(de)(de)(de)深度(du)融(rong)合的(de)(de)(de)同(tong)時完善相關法(fa)律法(fa)規，提升(sheng)用戶接受度(du)，才能(neng)推動(dong)智(zhi)能(neng)汽(qi)車向AI Car的(de)(de)(de)持(chi)續發展。
寫在最后
在(zai)新(xin)能源進(jin)程的下半場(chang)(chang)與AI開始擁抱終端硬件重(zhong)合的時間節(jie)點，汽車行業正在(zai)加(jia)速向數(shu)智化新(xin)階(jie)段邁進(jin)。在(zai)這場(chang)(chang)變革中，誰(shui)能率先利(li)用端側智能完成(cheng)賦能，誰(shui)就將在(zai)未來的市場(chang)(chang)競爭中搶占先機。
