智能化已成為汽車(chē)行業(yè)發(fā)展的新引擎，NVIDIA 正在賦能理想汽車(chē)共同推進(jìn)智能駕駛和智能座艙技術(shù)創(chuàng)新。

作為中國(guó)新能源汽車(chē)制造商和造車(chē)新勢(shì)力頭部企業(yè)之一，理想汽車(chē)深耕智能駕駛領(lǐng)域。通過(guò)利用NVIDIA 從云端到車(chē)端的全方位加速解決方案，理想汽車(chē)在采用系統(tǒng) 1 和系統(tǒng) 2 思維的融合策略下，加速模仿人類(lèi)駕駛決策過(guò)程，提升了智能駕駛對(duì)復(fù)雜交通環(huán)境的適應(yīng)性。同時(shí)，NVIDIA 利用云端訓(xùn)練和推理，助力理想汽車(chē)的 AI 助手“理想同學(xué)”在智能座艙中提供三維空間交互體驗(yàn)，打造了更加自然和個(gè)性化的車(chē)內(nèi)空間。

未來(lái)交通運(yùn)輸業(yè)需要智能化的解決方案

智能駕駛技術(shù)正與人類(lèi)的認(rèn)知和決策過(guò)程相結(jié)合，開(kāi)創(chuàng)未來(lái)交通運(yùn)輸業(yè)的新時(shí)代。通過(guò)端到端模型和大語(yǔ)言模型等先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用，智能駕駛系統(tǒng)能夠更加精準(zhǔn)地理解周?chē)h(huán)境，做出快速而安全的決策。這些技術(shù)不僅提高了交通的智能化水平，還增強(qiáng)了車(chē)輛對(duì)復(fù)雜路況的適應(yīng)能力，從而為用戶帶來(lái)更高效、安全的出行體驗(yàn)。

在探索智能駕駛技術(shù)的過(guò)程中，理想汽車(chē)對(duì)于結(jié)合直覺(jué)式快速反應(yīng)（系統(tǒng) 1）與深度思考（系統(tǒng) 2）具有獨(dú)特見(jiàn)解。為了應(yīng)對(duì)未知和極端駕駛場(chǎng)景，理想引入了知識(shí)驅(qū)動(dòng)的新范式，利用多模態(tài)視覺(jué)語(yǔ)言模型，開(kāi)發(fā)了一套融合了基礎(chǔ)世界知識(shí)和邏輯思維的認(rèn)知模型（VLM）和一個(gè)能夠自動(dòng)進(jìn)行新模型車(chē)端驗(yàn)證的開(kāi)發(fā)系統(tǒng)，增強(qiáng)了智能駕駛的認(rèn)知和決策能力，并加速了系統(tǒng)的迭代和優(yōu)化。以此賦予智能駕駛系統(tǒng)更深層次的世界認(rèn)知和常識(shí)推理能力。

在 NVIDIA 的幫助下，理想汽車(chē)能夠在系統(tǒng)之上優(yōu)化數(shù)據(jù)的使用及生成，提升智能駕駛技術(shù)的開(kāi)發(fā)效率和性能表現(xiàn)。如對(duì)理想 L9 車(chē)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行重建和動(dòng)態(tài)編輯，有效利用歷史數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)處理的效率和模型訓(xùn)練的泛化能力。

NVIDIA 的 TensorRT-LLM 框架為大模型提供了高效的推理能力，能支持在 DRIVE Orin 平臺(tái)上運(yùn)行復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。NVIDIA DRIVE Replicator 能夠合成稀有場(chǎng)景數(shù)據(jù)，幫助智能駕駛系統(tǒng)更好地處理邊緣情況。同時(shí)，NVIDIA NeMo 框架支持智能汽車(chē)的視覺(jué)語(yǔ)言模型應(yīng)用，其提供了從數(shù)據(jù)處理到模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證的解決方案。在模型部署和優(yōu)化方面，NVIDIA DRIVE 平臺(tái)上可使用 NVIDIA DLA（Deep Learning Accelerator）和 GPU 進(jìn)行高效推理，并通過(guò)結(jié)構(gòu)化稀疏性等技術(shù)進(jìn)一步提升模型的推理性能。

NVIDIA 端到端解決方案

助力理想汽車(chē)構(gòu)建空間交互體驗(yàn)

在智能座艙領(lǐng)域，多模態(tài)感知技術(shù)和大語(yǔ)言模型的結(jié)合正在改變?nèi)塑?chē)交互的方式。理想汽車(chē)由其多模態(tài)認(rèn)知大模型 Mind GPT 構(gòu)建的 AI 助手“理想同學(xué)”融合了語(yǔ)音、視覺(jué)和觸控等多種感知信息，能夠在強(qiáng)大的端和云算力支持下，充分理解語(yǔ)言和用戶需求，并提供有價(jià)值的回復(fù)。

這一過(guò)程中，NVIDIA GPU 強(qiáng)大的計(jì)算能力支撐了大模型的訓(xùn)練和推理，使得“理想同學(xué)”能夠快速、準(zhǔn)確地處理和響應(yīng)用戶指令。另外，NVIDIA 在理想汽車(chē)大模型的工程實(shí)現(xiàn)方面也提供了強(qiáng)有力的支持。借助 NVIDIA GPU，理想的 LiPTM 訓(xùn)練平臺(tái)和 LisaRT-LLM 推理引擎可以實(shí)現(xiàn)更快的訓(xùn)練和推理速度，推動(dòng)大模型的高效迭代和應(yīng)用。同時(shí)，LisaRT 里的加速算子接入使用了 NVIDIA TensorRT-LLM 的高性能算子，以幫助提升性能和降低成本，使得理想汽車(chē)能夠在智能座艙領(lǐng)域取得顯著的進(jìn)展。

NVIDIA 從云端到邊緣端加速汽車(chē)行業(yè)伙伴

NVIDIA 從云端到車(chē)端的加速解決方案，旨在提升智能汽車(chē)在智能駕駛和座艙技術(shù)的開(kāi)發(fā)效率和性能表現(xiàn)。NVIDIA AI Enterprise是一個(gè)端到端云原生軟件平臺(tái)，包括 DALI、CV-CUDA、TensorRT-LLM 和 Triton 等 SDK，提供企業(yè)級(jí)的軟件和支持，幫助利用生成式 AI 進(jìn)行創(chuàng)新的汽車(chē)行業(yè)合作伙伴加速開(kāi)發(fā)。

NVIDIA 正在通過(guò)一系列解決方案，助力理想汽車(chē)并加速汽車(chē)行業(yè)客戶和合作伙伴提高研發(fā)效率，縮短產(chǎn)品的迭代周期和上市時(shí)間，推動(dòng)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步與智能化提升。

審核編輯：彭菁