第1章编制背景
- 人工智能时代，AI重新定义智能汽车发展技术路线：AI技术，特别是AI大模型，正推动智能网联汽车从传统交通工具向智能终端转变，成为其核心基础技术。
- 主要国家地区出台措施，引导AI及智能网联发展：全球主要国家和地区均高度重视AI及智能网联发展，通过政策法规、行动计划等措施推动其产业化进程。
- 行业需要构建AI大模型车载软件平台架构共识：当前行业缺乏统一的车载软件平台架构，阻碍了AI技术在汽车领域的应用，需要构建开放可扩展的平台架构共识。
第2章AI大模型现状、趋势及场景应用
- 基于深度学习的AI技术现状及发展趋势：深度学习是AI进化的核心驱动力，AI大模型在自然语言处理、多模态理解和自监督学习方面取得突破，具有智能涌现、摆脱标签依赖和跨领域泛化的能力。
- AI技术在汽车行业的场景演进及需求：AI技术显著提升了智能驾驶和智能座舱领域的算法性能和计算效率，并从容应对更复杂的应用场景，推动汽车产业升级。
第3章AI大模型车载软件平台架构概述
- 平台概述：AI大模型车载软件平台在车载智能计算基础平台参考架构的基础上扩展，采用异构跨芯片计算架构，支持模型部署与优化，实现AI大模型进行高效推理与持续学习。
- 平台架构：平台采用分层解耦和横向分区式架构，包含系统软件层（驱动及内核层、框架层）、功能软件层（基础模型层、服务层）和车云协同计算层，并构建了大模型安全体系。
- 架构特征：平台架构具有分层解耦、跨域共用和安全可靠的特征，实现全栈模块化开发，打通数据壁垒，满足车载软件平台对高实时、高可靠和高安全的要求。
第4章异构跨芯片计算硬件层
- AI推理芯片：AI大模型对车载芯片设计提出挑战，需要从模型压缩、芯片级架构和系统级架构等多方面进行技术创新，例如混合精度量化技术、模型稀疏化支持、多芯粒技术等。
- AI大模型安全处理单元：构建稳固且高效的车载AI芯片安全架构，包括功能安全架构和信息安全架构，确保车辆安全运行、保护用户隐私。
第5章AI大模型车载软件平台关键技术
- 驱动及内核层：包含大模型车载软件操作系统内核（大模型智能计算内核、控制单元内核、安全处理内核）、虚拟化和跨内核驱动框架，实现与硬件平台和操作系统的解耦。
- 框架层：构建软硬协同计算加速、服务请求编排调度、异构跨芯片计算等框架体系，支撑AI大模型高效部署和安全运行。
- 基础模型层：涵盖大语言模型、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语义解析与环境理解能力。
- 服务层：构建于基础模型之上，包含智能化工具服务和基础服务，实现多场景智能应用的灵活组合与高效部署。
第6章基于AI的车云协同计算
- 车端数据预处理与上传：通过数据采集、预处理、传输和安全合规管理，实现不同场景关键数据及时上传与应用。
- 云端模型训练：包括数据接收与存储、模型选择与设计、模型训练、模型评估与调优等内容。
- 车端模型更新：通过增量更新、差分隐私、OTA技术和回滚机制，实现云端模型到车端的快速更新。
- 车云协同：通过多源数据融合与协同处理、异构计算资源调度框架、实时内核优化、安全与隐私保护等技术，实现车云协同。
- 云端计算框架：主要包括实时计算框架和弱实时计算框架，满足车云协同下时间敏感和非敏感任务的响应要求。
第7章AI大模型安全体系
- 车载AI大模型安全风险分类：包括模型本体安全风险、数据资产安全风险、信息内容安全风险、供应链安全风险和运行时安全风险。
- 主要技术应对措施：包括数据全生命周期加密与脱敏强化、对抗性攻击主动防御体系、模型安全加固与可信执行环境、多模态冗余感知与安全决策仲裁、持续安全监控与OTA增量更新、隐私计算与联邦学习框架、安全伦理规则嵌入与可解释性增强、供应链安全与模型水印溯源等技术。
第8章车云协同下的AI应用场景
- 智能驾驶应用：包括感知数据共享、智驾功能增强及协同驾驶、自动泊车、远程驾驶和编队驾驶等场景。
- 智能座舱应用：包括车载语音交互、视觉交互、多模态交互和开放式任务等场景。
- 双智城市及其他应用：包括智能驾驶AI巡检、车辆健康管理与预测性维护和入侵检测与防御等场景。
第9章发展建议
- 鼓励技术突破，实现AI与智能汽车加速融合：加大技术研发投入，联合攻克关键技术，构建行业统一的大数据服务平台，加大财政支持力度。
- 凝聚行业共识，推动AI软件平台架构有序迭代：明确发展目标、关键技术和实施路径，共同制订技术标准，支持平台架构迭代。
- 健全标准法规，提高AI汽车产业链协作效率：制定完善的AI技术标准体系，规范数据格式和标注质量，完善安全标准，积极参与全球标准制定。
- 加强监督认证，确保AI技术应用的安全可信：在平台架构设计融入数据隐私保护及AI伦理合规机制，构建自动恢复机制，推动法律法规不断完善，建设第三方应用检测认证体系。
- 强化行业协作，打造开放共建的AI汽车生态：构建开放的AI软件平台架构生态系统，促进技术共享与创新，加强企业间合作，加快推动汽车行业可信数据空间建设，举办行业论坛和技术交流活动。
