NVIDIA 与中科创达推动智能座舱进入“AI 定义”时代 NEWS DETAIL

中国北京——2026年1月12日——随着座舱屏幕数量和算力趋近用户感知上限，智能座舱的竞争焦点正由硬件堆叠转向智能体验。NVIDIA今日宣布与全球领先的智能操作系统及端侧AI产品提供商中科创达深化合作，共同推动智能座舱进入“AI定义”时代。

双方合作的核心是NVIDIA TensorRT Edge-LLM——一个专为车载等边缘端大模型部署打造的轻量级开源推理框架。该框架面向智能汽车等实时端侧应用场景，针对少量用户/低批量推理、离线运行、极致性能与高可靠性等核心诉求进行了深度优化。

TensorRT Edge-LLM：为边缘端大模型而生的开源推理框架

TensorRT Edge-LLM具备以下核心特性：

• 纯C++运行时：开源代码，依赖极少，易于集成与生产部署

• 超轻量化设计：专注嵌入式场景，资源占用最小化

• 高性能计算：优化的CUDA内核与TensorRT集成，实现最大吞吐量

• 高级能力：支持投机解码、NVFP4量化、动态LoRA切换、先进KV缓存管理等

• 统一工具链：同一推理工具链适用于NVIDIA DRIVE AGX、Jetson及MediaTek Dimensity Auto座舱平台

NVIDIA此次开源TensorRT Edge-LLM，旨在将成熟的AI开发生态优势向边缘端延伸，统一技术规范以降低车企开发门槛，为AI模型厂商提供标准化适配路径，并加速商业化落地。

中科创达基于TensorRT Edge-LLM的创新实践

基于TensorRT Edge-LLM运行时，中科创达进一步构建了面向座舱业务的多模态AI服务架构，具备以下特点：

• 统一的AI服务接口：支持LLM、VLM及混合输入的HTTP推理服务；支持Continuous Batching与Streaming推理，在多并发场景下吞吐量提高2.4倍

• 跨SoC平台的快速适配：统一的推理后端抽象层，实现平滑迁移，显著降低适配成本

• 面向业务负载的推理任务调度和优化：支持根据业务优先级对推理任务进行挂起与恢复；在Qwen2.5-VL-7B模型上实现1.59倍推理加速

• 与算法训练团队协同工作：具备自主训练EAGLE3 draft model及LoRA微调能力，形成闭环

客户合作案例

案例A：重构AI座舱交互——基于NVIDIA DRIVE AGX Orin的端侧算力与视觉大模型融合实践

基于DRIVE AGX Orin平台，中科创达与某头部车企携手，成功打造并全球首发了新一代AI座舱。关键AI场景的端到端推理延迟降至秒级：

• AI增强哨兵场景：2.6秒

• AI迎宾场景：0.6秒

• 下车安全场景：0.7秒

• 停车记忆场景：0.8秒

中科创达成功解锁了AIBOX (DRIVE AGX Orin) A样的量产能力，实现了全球首次交付。

案例B：面向下一代车载自然交互的端侧大模型记忆实践

中科创达与某全球头部车企合作，在车规级高性能AI算力底座上部署并优化了Qwen3-VL-4B视觉语言模型，成功实现了“长聆听”与“端侧主动记忆”两大原型功能，为探索无界面的自然交互奠定了基础。

面向未来的合作维度

NVIDIA与中科创达将聚焦于三个维度：

1. 基于量产数据和用户反馈持续优化DRIVE平台上的性能表现

2. 共同开发支持个性化服务与座舱AI Agent框架

3. 为车企提供从模型选型、量化优化到Agent部署集成的完整工具链与参考框架

NVIDIA与中科创达基于各自的核心能力形成深度互补，共同为行业提供从底层算力到上层应用的全栈解决方案，推动智能座舱从“功能定义”迈向“AI定义”的范式变革。