申请技术丨AI数字座舱总成
申报领域丨智能座舱
技术描述:
3nm先进制程与异构计算架构
采用3nm芯片，集成CPU、GPU(Mali-G710 MC10)及APU(APU 690)的异构计算单元，实现性能与能效比的双重突破。其APU算力达46-55 TOPS，支持本地运行5B以下参数端侧大模型(如LLaMA-2、DeepSeek-R1)，推理效率较传统NPU提升30%。
多系统融合与安全隔离
支持Android 15+Linux双系统并行运行，通过Hypervisor技术实现硬件资源动态分配，确保关键功能的实时性与安全性。例如，仪表盘运行Linux系统，中控娱乐基于Android，两者资源隔离且互不干扰，满足ISO 26262 ASIL-B功能安全标准。
多模态交互与沉浸式体验
集成4K120Hz显示驱动引擎，支持三屏异显，结合10bit色深与HDR10+认证，实现影院级视觉效果。音频方面，支持28通道输入+32通道输出，实现多音区精准分离与沉浸式声场控制。
舱内AI全场景覆盖
通过整车智驾系统融合视觉感知，支持驾驶员状态监测、舱内乘客行为识别(OMS)及手势控制。例如，系统可识别驾驶员疲劳状态并触发接管提醒，或通过手势滑动切换音乐曲目，交互延迟低于200ms。
独特优势:
端侧大模型性能突破
基于APU算力，可本地部署5B以下大模型，实现自然语言问答、场景化服务推荐。实测显示，模型推理速度达15 tokens/s，响应延迟较云端方案降低80%。
多屏协同与显示技术
支持9K120Hz超高清显示，通过动态带宽分配技术，三屏同时渲染时GPU负载控制在70%以内。例如，主驾屏显示导航与ADAS信息，副驾屏运行3D游戏，后排屏播放4K视频，三者帧率波动小于3%。
AI语音与视觉融合交互
搭载多麦克风阵列与远场语音算法，支持方言识别及连续对话(最多16轮上下文理解)。视觉交互方面，集成4路800万像素摄像头，实现舱内乘客情绪识别(准确率92%)与儿童遗忘检测。
成本与可靠性优势
内置4G/5G基带模组，集成T-Box功能，较外挂方案降低BOM成本25%。通过AEC-Q100认证，在-40℃~85℃极端环境下，芯片结温温升控制在15℃以内，MTBF达10万小时。
应用场景:
智能座舱的端侧大模型、多屏协同与显示、AI语音与视觉融合交互等场景。
未来前景:
AI数字座舱系统将在2025年实现量产，并逐渐在10-18万车型率先形成规模化的应用，依托高算力和高集成特性，为AI上车的普及推广可以起到积极作用，并且相关的摄像头、算法、生态服务等产业也会迎来扩展。
