NVIDIA 与中科创达推动智能座舱进入“AI 定义”时代

随着座舱屏幕数量和算力趋近用户感知上限，智能座舱的竞争焦点正由硬件堆叠转向智能体验。真正的变革在于座舱系统能否成为贴心伙伴——不仅能听懂指令，更能理解意图；不仅能识别环境，更能洞察场景；不仅能执行操作，更具情感共鸣与主动服务能力。

纵观智能座舱的发展脉络，行业正经历从早期的功能集成 (将导航、音乐、车控等功能汇集一屏)，到当前的场景服务 (如“会议”“小憩”“长途”等模式)，再到综合情感交互的三阶段演进。未来的智能座舱将具备情景理解、全乘客意图判断与主动服务能力，真正成为有温度、有智慧、懂用户的舱内智能空间。而实现这一目标，需要在车端计算单元部署更强大的多模态、全模态 AI，并克服以下核心挑战：

• 确定性的超低延迟响应：无论是语音打断还是自然语言的交流反馈，响应必须在百毫秒级且稳定可预测，这是端侧部署 AI Agent 的核心优势，且直接关系到终端用户的体验与爽感。
• 高效的解码生成能力：当前端侧大模型推理的瓶颈往往在于文本输出生成阶段，若解码速度不足，用户将明显感受到回复卡顿、中断，严重影响对话的自然度与体验的连贯性。
• 多模态信号的实时检测：系统需要实时并同步处理来自舱内 DMS、OMS，以及舱外摄像头、麦克风阵列、语音文本等多路异构输入信号，需要多模且强大的实时处理能力。
• 可靠安全的端云协同架构：涉及隐私安全的长期记忆与历史记忆功能交互依赖本地计算，确保响应可靠；同时，复杂互联网信息查询又需要无缝连接云端模型，从而形成安全与智能兼顾的混合架构。

同时，这些挑战会催生出下一代舱内 AI 智能体的关键场景：

• 舱内外一体化视觉感知：DMS、OMS 正从基础的疲劳监测，演进为能够识别舱内驾驶员、乘客身份，手势表情指令、情绪状态的综合感知中枢，并与舱外感知配合，可实现“旅途路书导游”“雾霾自动关窗”“宠物遗留检测”等主动场景服务。
• 具有记忆与逻辑连贯性的多轮语音对话：语音助手需构建持续的对话记忆，能准确解析“调暗一点”“给刚才打电话的人回消息”等上下文所指，并处理“如果明天不下雨，就帮我预约洗车”式的复杂条件指令，实现真正类人的连贯交互。

面向 L2+/L3/L4 的高动态人机交互式共驾：系统根据驾驶员及乘客的乘车目的、路况复杂度、舱内场景状态、驾驶员专注度，动态调整交互策略和信息呈现方式，从而实现“不想回家，去看电影”“去一家我喜欢口味的餐厅”等丝滑驾舱体验。

NVIDIA TensorRT Edge-LLM——为车载等边缘端大模型而生的开源推理框架

一、框架概述

NVIDIA TensorRT Edge-LLM 是专为边缘端大模型部署打造的轻量级推理框架，面向智能汽车等实时端侧应用场景。框架针对边缘部署的核心诉求进行了深度优化：

1. 少量用户/低批量推理：面向少量用户或多摄像头小批量推理场景设计
2. 离线运行：无云端依赖，本地独立完成全流程推理
3. 极致性能：最小化延迟、内存与算力占用
4. 高可靠性：满足高可靠性的生产级部署标准

二、核心特性

更多技术细节请参考：TensorRT Edge-LLM 技术文档

三、开源意义

NVIDIA 在 GPU 计算领域深耕多年，依托 CUDA、TensorRT 等核心技术构建了成熟的 AI 开发生态，已成为业界事实标准。此次开源 TensorRT Edge-LLM，正是将这一生态优势向边缘端延伸的重要举措。

开源将带来多重价值：一方面，统一的技术规范能够有效降低车企等端侧厂商的开发门槛与适配成本；另一方面，也为 AI 模型厂商提供了标准化的适配路径，使模型能够更便捷地部署至边缘设备，加速商业化落地。此外，代码透明有助于提升安全可审计性，更好地满足生产环境的合规要求；开放的社区模式也将汇聚全球开发者持续贡献，推动技术快速迭代演进。

通过 TensorRT Edge-LLM 的开源，NVIDIA 旨在进一步完善从云到端的全栈 AI 生态，让开发者从复杂的底层优化中解放出来，更专注于上层应用创新，助力智能汽车等端侧行业加速迈向智能化。 欢迎访问开源社区参与贡献：TensorRT Edge-LLM GitHub

中科创达的创新实践：基于 NVIDIA TensorRT Edge-LLM 的多模态 AI 服务架构

TensorRT Edge-LLM 为车载边缘AI提供了高性能、轻量化、纯 C++ 的推理运行时，是构建车规级推理系统的重要基础。基于该运行时，中科创达进一步构建了面向座舱业务的多模态 AI 服务架构，将底层推理能力封装为可调度、可扩展的系统服务。

一、该架构特点

1. 统一的 AI 服务接口：
2. 在 TensorRT Edge-LLM 之上实现支持 LLM、VLM 及混合输入的 HTTP 推理服务，满足语音、视觉及多模态交互的统一接入需求。
3. 支持 Continuous Batching (多请求动态合并) 与Streaming 推理 (流式输出)，在提升 GPU 利用率的同时降低单请求感知时延，在多并发场景下吞吐量提高 2.4 倍。
4. 支持跨 SoC 平台的快速适配：

构建统一的推理后端抽象层，实现从特定平台推理框架到 TensorRT Edge-LLM 的平滑迁移，显著降低底层适配成本，提升整体开发效率。

在平台层提供标准化的模型定义与接入机制，使新模型能够快速完成适配、部署与调优，避免为每个模型重复进行工程开发，加速多模型在座舱场景中的规模化应用。

• 面向业务负载的推理任务调度和优化：
  • 推理服务可与座舱内语音、视觉、HMI 等模块协同运行，支持实际业务中的并发请求和实时交互需求。支持根据业务优先级对推理任务进行挂起与恢复，使高优先级交互请求能够获得确定性的响应时间。针对特定模型与应用场景，对推理逻辑进行针对性工程优化，使系统在满足业务约束的前提下获得更优的端到端性能表现，在 Qwen2.5-VL-7B 模型上，针对单并发多图输入场景 (9×448×364 图像 + 1000 text tokens + 30 output tokens)，相比基线方案实现 1.59 倍推理加速。
  • 与算法训练团队协同工作：具备自主训练 EAGLE3 draft model 及 LoRA 微调能力，从模型训练、推理策略到系统工程形成闭环，充分释放 TensorRT Edge-LLM 在推理加速、Speculative Decoding 等特性上的整体潜力。

二、客户合作案例

案例 A：重构 AI 座舱交互——基于 NVIDIA DRIVE AGX Orin 的端侧算力与优化视觉大模型融合实践

基于 DRIVE AGX Orin 平台，中科创达与某头部车企携手，成功打造并全球首发了新一代 AI 座舱。其核心成果在于：充分利用 DRIVE AGX Orin 平台的极致AI算力，深度融合经中科创达深度优化的本地 Qwen2.5-VL-7B 视觉大模型，真正兑现了“AI 座舱”的感知与决策能力，并将关键 AI 场景的端到端推理延迟降至业界领先水平，为用户带来颠覆性的瞬时响应体验。

性能成果：将关键 AI 场景的端到端推理延迟降至秒级——AI增强哨兵场景 2.6s，AI迎宾场景 0.6s，下车安全场景 0.7s，停车记忆场景 0.8s。

行业突破：中科创达成功解锁了 AIBOX (DRIVE AGX Orin) A 样的量产能力，实现了全球首次交付。这一里程碑标志着 AI 座舱相关智能场景进入了新的发展阶段。

案例B：面向下一代车载自然交互的端侧大模型记忆实践

中科创达与某全球头部车企合作的 Innovation Project 中，在车规级高性能 AI 算力底座上，部署并深度优化了 Qwen3-VL-4B 视觉语言模型，使其满足车载环境的苛刻要求。基于此，成功实现了“长聆听” (Long-Context Listening) 与“端侧主动记忆” (On-Device Proactive Memory) 两大原型功能，为探索无界面的自然交互奠定了基础。

三、核心价值

基于 DRIVE AGX Orin 的强大算力以及 TensorRT Edge-LLM 优秀的推理任务调度管理方案，实现端侧人人对话、主动记忆、Non-workflow 的智能任务编排范式，与客户共同探索车载 AI 场景技术的创新能力边界。

智能座舱的竞争已经进入下半场，决胜的关键不再是单纯的配置堆叠，而是考验在严苛车规级环境下能否提供稳定、高效且确定性的用户体验输出。此外，智能座舱的演进从来不是单点技术的突破，而是完整生态系统的协同进化升级。在这一关键进程中，NVIDIA 和中科创达基于各自的核心能力，形成了深度互补的合作，共同为行业提供从底层算力到上层应用的全栈解决方案。NVIDIA 开源的 TensorRT Edge-LLM 框架将专业级边缘AI推理能力全面开放给开发者，而中科创达则凭借深厚的座舱软件全栈能力，将TensorRT Edge-LLM 深度集成至座舱AI系统，将AI能力封装为智能且可复用的场景服务模块，从而共同推动智能座舱进入“AI 定义”时代。

面向未来，双方将合作聚焦于三个维度：基于量产数据和用户反馈持续优化 DRIVE 平台上的性能表现；共同开发支持个性化服务与座舱 AI Agent 框架；为车企提供从模型选型、量化优化到 Agent 部署集成的完整工具链与参考框架，助力打造可持续进化的AI定义座舱。中科创达非常期待通过 NVIDIA 开放的底层能力与中科创达成熟的集成经验，与更多开发者共同创建创新可靠的智能汽车软件生态，真正实现从功能定义到AI定义的范式变革。

获取核心框架、工具链以及模型部署示例：