未来交通运输业需要智能化的解决方案
在探索智能驾驶技术的过程中，理想汽车对于结合直觉式快速反应（系统 1）与深度思考（系统 2）具有独特见解。为了应对未知和极端驾驶场景，理想引入了知识驱动的新范式，利用多模态视觉语言模型（VLM），开发了一套融合了基础世界知识和逻辑思维的认知模型，以及一个能够自动进行新模型车端验证的开发系统，增强了智能驾驶的认知和决策能力，并加速了系统的迭代和优化。
在 NVIDIA 的帮助下，理想汽车能够在系统之上优化数据的使用及生成，提升智能驾驶技术的开发效率和性能表现。如对理想 L9 车型的数据进行重建和动态编辑，有效利用历史数据，提高了数据处理的效率和模型训练的泛化能力。
NVIDIA 技术全面赋能理想汽车智能驾驶
NVIDIA TRT-LLM 框架：为大模型提供高效的推理能力，支持在 DRIVE Orin 平台上运行复杂的神经网络模型
NVIDIA DRIVE Replicator：能够合成稀有场景数据，帮助智能驾驶系统更好地处理边缘情况
NVIDIA NeMo 框架：支持智能汽车的视觉语言模型应用，提供从数据处理到模型训练、模型验证的解决方案
NVIDIA DRIVE 平台：可使用 NVIDIA DLA（Deep Learning Accelerator）和 GPU 进行高效推理，并通过结构化稀疏性等技术进一步提升模型的推理性能
助力理想汽车构建空间交互体验
在智能座舱领域，多模态感知技术和大语言模型的结合正在改变人车交互的方式。理想汽车由其多模态认知大模型 Mind GPT 构建的 AI 助手“理想同学”，融合了语音、视觉和触控等多种感知信息，能够在强大的端和云算力支持下，充分理解语言和用户需求，并提供有价值的回复。
在这一过程中，NVIDIA GPU 强大的计算能力支撑了大模型的训练和推理，使得“理想同学”能够快速、准确地处理和响应用户指令。借助 NVIDIA GPU，理想的 LiPTM 训练平台和 LisaRT-LLM 推理引擎可以实现更快的训练和推理速度，推动大模型的高效迭代和应用。同时，LisaRT 里的加速算子接入使用了 NVIDIA TensorRT-LLM 的高性能算子，以帮助提升性能和降低成本。
NVIDIA 从云端到边缘端加速汽车行业伙伴
NVIDIA 从云端到车端的加速解决方案，旨在提升智能汽车在智能驾驶和座舱技术的开发效率和性能表现。NVIDIA AI Enterprise 是一个端到端云原生软件平台，包括 DALI、CV-CUDA、TensorRT-LLM 和 Triton 等 SDK，提供企业级的软件和支持，帮助利用生成式 AI 进行创新的汽车行业合作伙伴加速开发。
NVIDIA 正在通过一系列解决方案，助力理想汽车并加速汽车行业客户和合作伙伴提高研发效率，缩短产品的迭代周期和上市时间，推动行业的技术进步与智能化提升。
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