随着AI技术的飞速进步，特别是大语言模型（LLM）和边缘计算（Edge Computing）的兴起，如何高效地将AI与域控制器软硬件结合起来，成为了提升汽车智能化水平的关键。

  近年来，随着半导体技术的进步和算力需求的提升，端侧算力得到了显著的发展。特别是大语言模型（LLM）的引入，使得智能座舱和智能驾驶系统拥有了更为强大的“智能大脑”。 LLM通过其强大的自然语言解决能力，可以在一定程度上完成更复杂的语音交互和意图识别。例如，在驾驶过程中，系统能通过语音与驾驶员进行互动，提供实时的导航信息、天气预报等服务。LLM还能结合多模态信息输入，如图像和音频，实现对环境的全面感知和智能决策。

  AI-Agent具备自主理解、规划决策和执行复杂任务的能力，是实现车载全智能控制的核心。 大模型的引入，增强了AI-Agent的自然语言解决能力， 使其能够更好地理解用户的意图并做出相应的响应。例如，在驾驶过程中，AI-Agent能够准确的通过驾驶员的指令自动调节空调、播放音乐，甚至进行复杂的导航任务。

  同时，在硬件架构上，AI-Agent需要依赖强大的算力支持，而中央计算架构，通过一个中央控制器集中管理车辆的各项功能，极大地提升了系统的整体性能和智能化水平。所以 汽车的电子电气架构（E/E架构）将进一步向中央计算架构演进。 这种趋势下，功能逻辑将集中到一个中央控制器，从而简化系统的复杂性，提高系统的可靠性和可维护性。

  车载计算平台软硬件与AI的高效匹配，是提升智能座舱和无人驾驶智能化水平的关键。在AI-Edge-LLM、AI-SaaS、AI-Agent以及未来中央计算的发展的新趋势下，域控制器将实现更高效的计算和更智能的控制。通过采用异构计算架构和内存优化技术，域控制器能够在保证高性能的同时，降低能耗，满足新能源汽车环境下的需求。

  随着汽车电子与智能化的发展，传统分布式架构难以满足更高级别的智能化功能，EE架构沿着分布式架构→域集中式架构→车辆集中架构的路径进行演进。以座舱域控和智驾域控为例，二者在运算能力和硬件需求、功能安全等级、操作系统等方面有不同的技术需求，两个维度的适配仍然需要一段时间的发展。此外，由于智能座舱具有高差异性、高感知度等特点，尤其在迫切地需要降本增效的行业背景下，汽车厂商及配套方案商在智能座舱相关配置上一直在升级迭代，力求打造出自身特色和优势！

  对于域控，车企有哪些多样化的需求？厂商又有哪些差异化的具有超高的性价比的技术方案？汽车座舱将在视听感受、舒适安全、人机交互、计算平台和车联网等方面有哪些变化和趋势？钛祺汽车邀约高校机构、主机厂、软硬件系统上下游企业的研发、设计、采购等部门专业技术人员于2024年9月20日(周五)，齐聚上海，莅临 “【2024汽车智能域控及座舱前瞻技术论坛】”,一同探讨汽车域控制器的热点难点、前瞻技术及发展的新趋势，及降本增效背景下的汽车座舱将何去何从！

  论坛演讲+产品展示（邀请智能域控制器、智能座舱领域的优质企业参加现场产品展示。）

  300+,钛祺汽车将邀请各大车企及上下游配套企业研发、规划、采购等有关部门负责人莅临现场，一同探讨行业热点与发展趋势。

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