汽车行业正经历一场深度变革——从“软件定义汽车”全面迈向“AI定义汽车”。如何将大模型技术更高效地融入车载系统，打造低成本、高智能的解决方案，已成为众多车企必须直面的关键挑战。

在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与应用方面的实战经验与深度思考。

端云融合加速，边缘计算强势崛起

技术演进正推动车载大模型经历一场重要转向。尽管云端计算模式在处理海量数据和复杂任务时表现出色，但面对实时性、稳定性及个性化服务的更高要求，其局限性逐渐显现。尤其在车载场景中，用户期望的是即时响应与高度可靠的智能服务，同时对数据隐私和安全性的关注也日益升温。

正是这些需求，使端云融合与边缘计算成为车载大模型发展的新方向。端侧硬件性能显著提升，尤其是AI芯片NPU算力的快速迭代，为大模型在车辆本地高效运行提供了坚实支撑。这意味着大模型可以更靠近端侧进行处理，减少对云端的依赖，从而获得更快的响应速度和更高的系统稳定性。同时，本地处理还能有效保护用户数据隐私——数据无需在车端与云端之间频繁传输。

此外，端侧大模型通过小型化和优化策略，得以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。这一技术进步不仅改善了用户体验，也使车辆具备更个性化、更智能化的服务能力，充分满足市场对智能座舱日益增长的需求。

云知声以端侧大模型重塑智能座舱交互体验

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，打造更全面、更精准的交互服务，重新定义智慧座舱的体验。车辆正从单纯的交通工具，进化为能够提供全方位智能服务的生活伙伴。

在语音交互层面，云知声利用大模型技术重构了语音识别、语义理解、语音合成的全链路方案，实现了在车辆端侧独立完成完整对话流程。这包括多语种精准识别、深度语义理解，以及情感化和个性化的语音反馈。最终呈现出一个更自然、更懂用户、也更有趣的交互体验。

在场景应用方面，云知声基于大模型的理解与生成能力，赋能五大典型场景：用车、出游、主动关怀、健康、通用聊天，让座舱体验从简单的语音指令跃升为全面智能的个性化交互。

用车场景

AI汽车大师提供用车手册与专业车载知识问答，帮助用户更快掌握车辆功能，让驾驶更安全、更便捷。

出游场景

系统能给出游建议，并结合车外图片拍摄与视频合成功能，丰富用户的旅行体验。

主动关怀场景

通过场景策略引擎，座舱智能识别用户需求与习惯，主动提供服务——比如天气提醒、日程安排，甚至在长途驾驶中提醒休息。

健康场景

与车内传感器及可穿戴设备联动，系统实时监测驾驶员的生理状态（如心率、疲劳程度），提供合理的健康建议和慢性病管理服务，必要时发出警示，保障驾驶安全。

通用聊天场景

针对高容错、高开放、低精准的聊天需求，云知声提供百变人设，打造最知趣知心的旅伴，满足用户的情感交流需求。

随着技术持续演进，可以预见车辆将变得更加智能，成为用户生活中不可或缺的伙伴。面向未来，云知声致力于通过持续的技术创新，把每一辆汽车转变为一个高度智能化、能够自我学习和进化的移动生活空间，为用户带来更丰富、更个性化的驾驶体验。