隨著座艙屏幕數(shù)量和算力趨近用戶感知上限，智能座艙的競爭焦點正由硬件堆疊轉向智能體驗。真正的變革在于座艙系統(tǒng)能否成為貼心伙伴——不僅能聽懂指令，更能理解意圖；不僅能識別環(huán)境，更能洞察場景；不僅能執(zhí)行操作，更具情感共鳴與主動服務能力，而這正是中科創(chuàng)達深耕智能座艙領域的核心探索方向。
NVIDIA TensorRT Edge-LLM是專為邊緣端大模型部署打造的輕量級推理框架，面向智能汽車等實時端側應用場景。中科創(chuàng)達憑借深厚的智能汽車操作系統(tǒng)及AI技術，敏銳把握這一技術趨勢，將該框架作為核心底層依托，賦能座艙AI的本地化落地。
NVIDIA在GPU計算領域深耕多年，依托CUDA、TensorRT等核心技術構建了成熟的AI開發(fā)生態(tài)，已成為業(yè)界事實標準。此次開源TensorRT Edge-LLM，正是將這一生態(tài)優(yōu)勢向邊緣端延伸的重要舉措，更精準契合了智能座艙從硬件堆疊到AI體驗升級的行業(yè)需求。中科創(chuàng)達作為NVIDIA的重要合作伙伴，正借助這一開源技術紅利，將NVIDIA的標準化技術底座與自身的車規(guī)級AIOS深度融合，為車企打造高水準智能座艙提供標準化、高可靠的一體化技術解決方案。
中科創(chuàng)達的創(chuàng)新實踐基于NVIDIA TensorRT Edge-LLM的多模態(tài)AI服務架構
TensorRT Edge-LLM為車載邊緣AI提供了高性能、輕量化、純C++的推理運行時，是構建車規(guī)級推理系統(tǒng)的重要基礎?；谠撨\行時，中科創(chuàng)達進一步構建了面向座艙業(yè)務的多模態(tài)AI服務架構，將底層推理能力封裝為可調(diào)度、可擴展的系統(tǒng)服務。
該架構具有統(tǒng)一的AI服務接口、支持跨SoC平臺的快速適配、面向業(yè)務負載的推理任務調(diào)度和優(yōu)化的特點。
案例A：重構AI座艙交互基于NVIDIA DRIVE AGX Orin的端側算力與優(yōu)化視覺大模型融合實踐
基于DRIVE Orin平臺，中科創(chuàng)達與某頭部車企攜手，成功打造并全球首發(fā)了新一代AI座艙。其核心成果在于：充分利用DRIVE Orin平臺的極致 AI 算力，深度融合經(jīng)中科創(chuàng)達深度優(yōu)化的本地 Qwen2.5-VL-7B 視覺大模型，真正兌現(xiàn)了“AI座艙”的感知與決策能力，并將關鍵AI場景的端到端推理延遲降至業(yè)界領先水平，為用戶帶來顛覆性的瞬時響應體驗。
案例B：面向下一代車載自然交互的端側大模型記憶實踐
中科創(chuàng)達與某全球頭部車企合作的Innovation Project 中，在車規(guī)級高性能 AI 算力底座上，部署并深度優(yōu)化了Qwen3-VL-4B視覺語言模型，使其滿足車載環(huán)境的苛刻要求?；诖耍晒崿F(xiàn)了“長聆聽”（Long-Context Listening）與“端側主動記憶”（On-Device Proactive Memory）兩大原型功能，為探索無界面的自然交互奠定了基礎。
核心價值
面向未來，雙方將合作聚焦于三個維度：基于量產(chǎn)數(shù)據(jù)和用戶反饋持續(xù)優(yōu)化 DRIVE平臺上的性能表現(xiàn)；共同開發(fā)支持個性化服務與座艙AI Agent框架；為車企提供從模型選型、量化優(yōu)化到Agent部署集成的完整工具鏈與參考框架，助力打造可持續(xù)進化的AI定義座艙。中科創(chuàng)達非常期待通過NVIDIA開放的底層能力與中科創(chuàng)達成熟的集成經(jīng)驗，與更多開發(fā)者共同創(chuàng)建創(chuàng)新可靠的智能汽車軟件生態(tài)，真正實現(xiàn)從功能定義到AI定義的范式變革。
