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SOFTWARE PLATFORM · 车内 AI

AIOS — 车内多模态 AI 助手

语音、视觉、手势在车端统一处理——理解、决策、执行与记忆都在车内完成。端侧为主、功能点交付、安全内建:断网完整可用,原始数据不出车。

0.5–7B
端侧多模态模型 · 调优定制
0
语音交互对网络的依赖 · 断网完整可用
3 层
记忆体系 · 车内分层存储

一个助手,覆盖全部车内交互

AIOS 是整体形态交付的车内 AI 助手,而非功能拼盘:端侧多模态统一、车内完成全链路、以功能点为交付与验收单位。工具调用、意图理解与客户信号约定在训练阶段写入模型,不靠运行时推断——新增功能点只需一轮模型调优。

核心机制

端侧为主 · 安全内建 · 只接入不替换

01

端侧为主

理解、决策、执行与记忆在车内完成,核心能力不依赖云端;地库、隧道等无网场景体验一致,隐私靠物理隔离。

02

双路径分流

车控类请求走确定性规则直达 SOA 服务,毫秒级响应且结果可控;开放对话与多模态请求走端侧生成式模型(SLM / VLM)。

03

安全围栏

AI 可以提议,但车控指令必经多维安全评估(物理约束 / 法规合规 / 乘员安全 / 场景风险);高风险操作二次确认,全程可审计。

04

只接入,不替换

以标准接口融入客户现有 HMI、感知栈、云与 OTA 体系;不经生成式模型产生车控指令,信号变更仅是配置级调整。

05

功能点交付

客户提出功能清单,我方承担模型调优、硬件部署与整车集成全过程——采购、实施、验收保持同一口径,对结果负责。

06

六类功能点

语音交互、视觉感知、手势交互、身份与个性化、主动服务、哨兵复核,按清单选配组合、可扩展。

技术规格

模型规模
0.5–7B 级多模态模型;工具调用与领域知识在训练阶段固化,支持微调与蒸馏
部署形态
端侧为主,运行于 Linux 环境;座舱域为 Android 时经域内 Linux 容器承载,资源隔离
车控路径
确定性 NLU 直达 SOA 服务,不经生成式模型;快速响应、结果可控可验证
交互能力
可见即可说、多轮上下文、跨 App 任务编排、屏幕内容理解(VLM)
记忆体系
会话层即用即逝 · 长期私有层端侧加密 · 可移植层脱敏;可查看、可删除,记忆不出车
集成接口
HMI 经 MCP / REST / WebSocket 调用;车辆信号经 VHAL / SOME-IP / DDS 集成;OTA 经 DoIP / UDS
安全机制
确定性车控 + 安全围栏;原始感知数据不出车,联网上云先脱敏;执行全程可审计
持续进化
功能与模型 OTA 持续更新;同一功能适配不同算力平台

场景体验

语音交互

车控快且稳、闲聊放得开:唤醒、识别、理解、合成全链路在车内,地库、隧道照样好使。

主动服务

基于疲劳、儿童遗留、电量、日程等状态的主动建议,执行经安全围栏,主动但不打扰。

个性化与情感化

多用户档案与人脸 / 声音融合识别,偏好记忆与情感化座舱联动,越用越懂你。

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