今天分享的是《AI大模型车载软件平台白皮书》，该白皮书旨在为行业构建统一的AI大模型车载软件平台架构共识，以推动智能网联汽车的发展。
本报告共计：52页。完整版PDF电子版报告下载方式见文末。
一、核心目标与背景
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核心目标：构建一个开放可扩展、分层解耦的标准化AI大模型车载软件平台，以解决当前车载软件平台架构不统一、开发成本高的问题，加速AI技术在汽车领域的应用。
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驱动背景：人工智能（AI）大模型（如大语言模型、生成式AI）正重新定义智能汽车的技术路线，在智能驾驶、智能座舱、底盘控制等领域带来革命性变化。全球主要国家和地区均已出台政策引导AI及智能网联发展。
二、平台架构概述
平台采用分层设计，实现软硬件解耦，支持异构芯片的协同计算。其核心架构如下图所示，主要包括系统软件层、功能软件层、车云协同计算层以及贯穿始终的安全体系。
图1 AI大模型车载软件平台
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三大特征：
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分层解耦：通过“驱动及内核层-框架层-模型层-服务层-应用层”的模块化设计，降低开发复杂度。
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跨域共用：利用AI大模型的跨模态能力，打破动力、底盘、座舱、智驾等域的数据壁垒，实现全域AI平台共用。
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安全可靠：将功能安全、信息安全和数据安全融入框架设计，满足车载平台高实时、高可靠的要求。
三、关键技术栈
平台的技术实现依赖于以下关键层次的技术：
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异构跨芯片计算硬件层：
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AI推理芯片：面临大模型算力挑战，需在核心架构（支持混合精度量化、模型稀疏化）、芯片级架构（多核心并行）和系统级架构（采用多芯粒技术）上进行创新。
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AI大模型安全处理单元：芯片需具备功能安全架构（如独立“安全岛”MCU）和信息安全架构（如安全启动、加密），以满足车规级安全标准。
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驱动及内核层：
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包含大模型智能计算内核（负责智驾、座舱等AI计算）、控制单元内核（负责车辆控制）和安全处理内核（负责安全任务）。
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通过虚拟化管理和跨内核驱动框架，解决车载AI业务异构和算力异构带来的挑战，实现资源的灵活调度和高效利用。
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框架层：
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软硬协同计算加速：通过量化压缩、混合精度计算、显存复用、算子优化等技术，突破车载算力瓶颈，实现百亿级模型的实时推理。
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服务请求编排调度：通过阶段解耦、显存弹性管理、模型动态加载等技术，优化多任务高并发下的资源分配。
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异构联合计算：构建车端异构计算架构和V2X近场算力共享机制，实现跨域算力池化与任务迁移。
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基础模型层：
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集成大语言模型、视觉大模型、多模态大模型以及视觉-语言-动作模型，为车载系统提供深层的语义解析和环境理解能力。
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服务层：
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智能化工具服务：将基础模型能力转化为原子服务（如目标检测），并组合成应用服务（如自动泊车），通过智驾、座舱、底盘等大模型模块为用户提供智能服务。
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基础服务：为模型全生命周期提供支撑，包括数据隐私保护、模型训练更新、网联数据服务和安全监控等。
四、核心创新模式：车云协同计算
车云协同是发挥AI大模型效能的关键，通过车端与云端的分工协作，实现高效、安全的AI应用。
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分工：车端负责数据采集、预处理、实时推理和控制；云端负责大规模数据存储、模型训练、复杂计算和全局优化。
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流程：车端数据上传 → 云端模型训练与评估 → 通过OTA技术向车端增量更新模型。
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关键技术：包括联邦学习（保障数据隐私）、多源数据融合、异构计算资源调度等。
五、安全体系
平台构建了全面的AI大模型安全体系，聚焦五大风险及应对措施：
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风险分类：模型本体安全、数据资产安全、信息内容安全、供应链安全、运行时安全。
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技术措施：包括数据全生命周期加密、对抗性攻击主动防御、可信执行环境、多模态冗余感知、安全伦理规则嵌入等，形成纵深防御体系。
六、典型应用场景
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智能驾驶：感知数据共享、协同驾驶、自动泊车、远程驾驶、编队行驶，提升安全性和通行效率。
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智能座舱：通过车载语音交互、视觉交互（DMS/OMS）、多模态交互和开放式任务，实现个性化、情感化的智能座舱体验。
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双智城市：如AI巡检车用于城市精细化管理，以及车辆健康预测性维护、网络入侵检测与防御等。
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