东吴汽车 AI系列深度26期云端基座模型如何在毫秒级车端跑起来

这份研报深入探讨了云端基座模型在毫秒级车端部署的挑战与解决方案。报告分析了学术最优与车端最优的错位，指出学术模型追求训练算力最优而忽略推理成本与时延，而车端部署需满足实时性要求。报告梳理了车端部署的三大路径：云端蒸馏、快慢双系统设计以及工程优化，并详细介绍了云端效率优化技术如稀疏化、视觉Token减脂和场景自适应等。此外，报告还分析了产业实践中的算力约束与云端算力合作情况，以及上游基座模型的发展动态。通过这些分析，报告揭示了车端大模型部署需通过多种技术手段实现降本增效，但当前量产方案仍面临实时性瓶颈，云端技术是重要支撑。

汽车AI赛道未来发展趋势呈现多元化与技术融合的特点。一方面，云端蒸馏技术将持续推动云端大模型向车端迁移，实现能力复用；另一方面，快慢双系统设计将更广泛地应用于量产车型，平衡计算资源与实时性需求。工程优化方面，量化技术、编译优化和高效解码采样等手段将不断进步，以适应车端算力限制。云端技术如混合专家MoE、稀疏化等将作为重要上游支撑，助力车端模型效率提升。同时，随着算力硬件的迭代升级，车端处理能力将逐步增强，推动更高阶的智能驾驶功能落地。行业合作也将更加紧密，车企与云服务商、芯片厂商等将加强协同，共同应对技术挑战。

研报重点分析了云端基座模型在车端部署的技术路径与优化策略。首先，报告剖析了学术模型与车端需求的错位问题，指出两者优化目标的差异。其次，报告系统梳理了车端部署的三大路径：云端蒸馏通过能力迁移实现降本，快慢双系统设计分离快速响应与复杂推理，工程优化则通过量化、编译和采样等技术提升效率。此外，报告还重点介绍了云端效率优化技术，包括稀疏化、视觉Token减脂和场景自适应等，并分析了产业实践中算力约束与云端算力合作的情况。最后，报告总结了车端大模型部署的挑战与未来方向，强调云端技术的重要支撑作用。

当前汽车AI市场呈现技术快速迭代与产业加速落地并存的现状。一方面，车企在车端大模型部署上积极探索，如理想VOA、小鹏第二代VA等通过云端蒸馏实现能力迁移，并采用快慢双系统设计优化实时性。工程优化方面，INT4/INT8量化、芯片编译器优化等技术已得到应用，显著提升模型效率。另一方面，车端算力仍面临较大约束，英伟达Orin向索尔优700 Tops的升级体现了硬件算力的持续追赶。云端算力合作日益紧密，小鹏、理想等与腾讯云等云服务商合作缓解芯片获取压力。但总体来看，当前量产方案在实时性上仍存在较大提升空间，车端大模型部署仍处于攻坚阶段。

研报提示车端大模型部署面临多重风险。首先，实时性瓶颈仍是核心挑战，尽管学术界追求30Hz帧率，但理想VOA等实际仅达10Hz，远低于目标，未来能否突破尚待观察。其次，算力硬件迭代速度需持续跟进，车端算力需求增长迅速，若硬件升级滞后可能制约功能落地。此外，云端蒸馏技术的效果受限于原始模型质量，若云端基座模型能力不足，迁移至车端后可能无法满足复杂场景需求。最后，产业生态协同存在不确定性，车企与云服务商、芯片厂商等合作关系的稳定性将影响技术落地进程。这些因素均可能对车端大模型部署的进度与效果产生重要影响。