云知声出席2024高工智能汽车开发者大会暨舱驾智能与跨域论坛并作主题演讲

随着人工智能技术的飞速发展，汽车行业正从“软件定义汽车”向“AI定义汽车”的新时代迈进。如何将大模型技术更深入地整合到车载系统中，以实现更高效、更低成本的智能化解决方案，正成为众多车企亟需解决的课题。

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《边缘侧大模型带来智能座舱交互新体验》为题，分享了云知声在边缘侧大模型技术探索和应用方面的丰富经验和前瞻性见解。

端云融合，边缘计算兴起

随着技术的发展，车载大模型正在经历一场重要的变革。尽管云端计算模式在处理大数据和复杂任务时表现出色，但随着对实时性、稳定性以及个性化服务需求的不断增长，其局限性开始显现。特别是在车载环境中，用户期望获得快速响应和高度可靠的智能服务，同时对数据隐私和安全性的要求也日益提高。

正是这些需求推动了车载大模型向端云融合和边缘计算的方向发展。端侧硬件性能的提升，尤其是AI芯片NPU算力的快速提升，为大模型在车辆本地的高效运行提供了必要的支持。这意味着大模型可以更接近端侧处理，从而减少对云端的依赖，实现更快的响应时间和更高的稳定性。同时，本地处理还有助于保护用户数据的隐私，因为数据不必频繁地在车端和云端之间传输。

此外，端侧大模型的小型化和优化，使得它们能够适应车载系统有限的计算资源，同时保持高性能的AI处理能力。这种技术进步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，满足市场对智能座舱不断增长的期望。

引入端侧大模型，云知声重塑座舱交互体验

基于端侧大模型，云知声从语音交互与应用场景两大关键方向入手，提供更加全面、精准的交互服务，重塑智慧座舱交互体验，让车辆从单纯的交通工具转变为能够提供全方位智能服务的生活伙伴。

面向语音交互，云知声依托大模型技术重构了语音识别、语义理解、语音合成的全链路语音方案，实现了在车辆端侧独立完成对话，包括对多语种的精准识别、深度的语义理解、以及提供情感化和个性化的语音反馈，从而打造一个更自然、更懂用户、更有趣的交互体验。

面向场景应用，云知声基于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，让座舱体验从简单的语音交互迈向全面智能的个性化交互。