使用亚马逊云科技生成式 AI 解决方案打造车载体验的未来：战略概述

车辆体验的转型

随着生成式人工智能 (GenAI) 功能为更自然、更智能的交互创造机会，车辆体验正在发生根本性转变。现代车辆正在演变为复杂的环境，乘员期望获得涵盖导航、娱乐、游戏、安全和舒适的无缝个性化体验。这些体验必须适应用户的偏好，预测需求，并在不同的条件下提供稳定的性能。车载体验市场预计到 2031 年将达到 640.5 亿美元。这为汽车制造商提供了一个变革性的机遇，他们可以为客户创造差异化价值，通过个性化的语音优先服务来增强其品牌。

了解实施选项

意识到汽车制造商的要求和能力各不相同，亚马逊云科技首先提供了三种不同的途径来整合基于 GenAI 的车载体验。亚马逊云科技托管的解决方案为快速部署提供了一种统包方法，维护开销最小。这种完全托管的产品可处理系统操作、更新和扩展，使制造商能够快速将先进的人工智能功能引入其车辆，同时专注于其核心业务目标。

其次，合作伙伴主导的解决方案创造了中间立场，使制造商能够开发定制体验，同时利用现有组件和专业技术。通过与亚马逊云科技认证合作伙伴的合作，组织无需从头开始构建所有组件即可实现他们所寻求的差异化。这种方法可以加速发展，同时保持品牌标识和特定的用户体验要求。

第三，自我管理解决方案通过全面的参考架构、服务和详细的技术指导，为制造商提供了完全的控制权。这种方法适合具有强大内部技术能力且在实施中需要最大灵活性的组织。自我管理路径可以对每个组件进行深度定制，同时确保符合汽车安全和可靠性标准。

混合架构的关键作用

所有三种方法的核心是认识到车载体验必须在互联和离线场景中无缝运行。结合边缘和云处理的混合架构已成为满足汽车应用严格要求的必要条件。该架构通过边缘处理实现关键功能的低延迟响应，同时利用云功能执行更复杂的任务。

本地处理可实现安全关键功能的低延迟响应时间，从而确保连接中断期间的基本功能。边缘组件可处理即时车辆控制、基本语音命令和基本安全功能。无论网络条件如何，这种本地处理对于保持稳定的性能至关重要。

云集成提供了对复杂的人工智能模型的访问，并通过全队学习实现持续改进。更复杂的查询、自然语言理解和高级功能受益于基于云的处理能力。云组件还支持定期更新模型和知识库，确保系统保持最新状态并随着时间的推移不断改进。

成功实施的框架

实施基于 GenAI 的车载体验需要一个复杂的框架，以满足技术复杂性和汽车特定要求。该框架由四个关键阶段组成，旨在创建强大的、可投入生产的系统。

图 1：解决方案构件；将在后续的一系列博客中分享精细的细节

Interact 阶段是基础，通过语音、视觉、触摸和文本界面处理多模态输入。此阶段以低延迟处理安全关键功能的输入，同时保持自然的交互模式。该系统必须对来自各种传感器和模式的输入进行标准化，从而为下游处理创建连贯的交互流。

流程阶段编排 AI 模型和代理之间的工作流程，管理对话环境和车辆状态。这个复杂的编排层决定是在本地还是在云端处理请求，从而确保优秀性能和资源利用率。协调器可以随时了解网络状况、处理能力和请求复杂性，从而做出明智的路由决策。

Respond 阶段将用于即时响应的离线本地模型与用于高级功能的基于云的模型相结合。部署在边缘的小型语言模型 (SLM) 可处理常见的交互和安全关键功能，而基于云的大型语言模型 (LLM) 在连接可用时提供复杂的推理和复杂的任务处理。这种混合方法可确保稳定的性能，同时启用高级功能。

优化阶段通过数据驱动的模型细化确保持续改进。这个阶段管理边缘和云模型的持续发展，整合现实世界的使用模式和性能指标来增强系统功能。完善过程包括车队管理、模型存储库集成、自动更新、性能监控和响应质量的系统改进。

技术注意事项和要求

在汽车环境中部署和管理人工智能功能带来了独特的技术挑战。边缘性能优化需要复杂的模型压缩技术和高效的推理引擎，这些引擎可以在汽车硬件的限制下运行。这些优化必须保持准确性，同时满足严格的延迟要求。

将小型语言模型部署到车辆边缘需要强大而安全的交付基础架构。该系统必须高效地打包和分发模型更新到大型车队，同时确保系统稳定性。空中更新机制必须同时处理模型权重和相关的知识库，管理分阶段部署和备用场景的复杂性。

边缘知识库管理为存储优化和同步带来了特殊的挑战。本地矢量存储维护离线操作所需的基本信息，同时在可用时从云端资源高效更新。该系统智能地管理存储限制，对经常访问的信息进行优先级排序，同时保持对关键功能的全面覆盖。

车队范围的模型交付机制需要复杂的基础架构来管理潜在数百万辆汽车的模型分发和更新。该系统必须高效地处理增量更新，在确保可靠交付的同时降低带宽需求。版本控制变得至关重要，它能够跟踪整个队列中已部署的模型并在需要时管理回滚。

监控和遥测基础设施跟踪整个机队的模型性能、资源利用率和系统运行状况。这包括即使在离线操作期间也收集指标，以及在连接恢复后与云系统同步。该监控系统可检测异常，跟踪模型偏差，并为持续改进提供见解。

安全和隐私方面的考虑渗透到系统的方方面面。敏感数据的本地处理有助于保护用户隐私，而安全的更新机制可防止未经授权的修改。该系统必须保持严格的访问控制，同时启用必要的诊断功能和系统改进。

实施模式和优秀实践

成功实施车载 GenAI 系统需要仔细注意几种关键模式。混合架构必须在边缘和云组件之间智能地分配处理，同时考虑延迟要求、资源可用性和数据隐私等因素。

边缘处理模式侧重于在受限环境中优化性能。这包括高效的模型量化、批量推理处理和智能缓存策略。该系统在管理有限的计算资源和功率限制的同时保持响应性能。

云集成模式解决了间歇性连接和不断变化的网络条件的挑战。这包括复杂的排队机制、状态同步以及合并本地和云数据时的冲突解决。该系统在优化网络效率的同时保持一致性。

资源管理模式确保边缘和云资源的有效利用。这包括云资源的动态扩展、智能负载平衡和边缘计算利用率的优化。该系统必须保持成本效率，同时确保稳定的性能。

展望未来：详细的技术指导

在未来几周内，我们计划发布全面的技术指南，以实现基于 GenAI 的车载体验。本指南将首先介绍自我管理解决方案的详细架构和实施模式，为临近生产部署提供具体示例、用例和优秀实践。

该系列博客将探讨重塑车载人工智能实现的高级架构概念。边缘和云端的代理工作流程支持复杂的任务分解和执行，使系统能够处理复杂的多步骤交互，同时保持性能和可靠性。模型上下文协议为向语言模型公开工具、函数和资源提供了一种标准化的方式，从而在边缘和云环境中实现更高效、更强大的人工智能交互。

内容重点介绍人工智能护栏在汽车应用中的关键作用，确保模型行为安全和一致，同时保持合规性。这些护栏不仅限于简单的内容过滤，还包括复杂的上下文感知、安全限制和模型输出的实时监控。实现多模型选择和灵活性使系统能够根据任务需求、资源可用性和性能需求动态选择最合适的模型。

今后的帖子将为以下方面提供详细的实施指导：

• 多模态融合和输入处理架构。
• AI 工作流程编排和管理模式。
• 混合部署策略结合了边缘和云功能。
• 对整个车队的部署和更新机制进行建模。
• 性能优化和全面的监控系统。
• 安全和隐私实施模式。
• 应用参考架构的真实用例。
• 数据驱动的实现，用于比较和选择任务模型。

每篇文章都将包括实际示例、架构模式和特定于汽车要求的实施注意事项。我们将探索这些组件如何协同工作，以创建坚固、可投入生产的系统，在提供令人愉悦的用户体验的同时，满足现代汽车的苛刻需求。

结论

通过 GenAI 实现的车载体验转变代表了我们与车辆互动方式的根本转变。无论是通过托管解决方案、合作伙伴主导的实施还是自我管理的系统，亚马逊云科技都为这种转型提供全面支持。

随着本技术系列的进展，我们将探索构建这些复杂系统的实际方面，为每种实施方法提供详细的指导。我们可以共同创造下一代智能互联汽车，在满足汽车应用要求的同时，增强每一次旅程。

Sushant Dhamnekar

Sushant Dhamnekar 是亚马逊云科技的高级专业解决方案架构师。作为值得信赖的顾问，Sushant 帮助汽车客户在 GenAI、互联出行和软件定义车辆领域构建高度可扩展、灵活和有弹性的云架构。工作之余，Sushant 喜欢远足、美食、旅行和 HIT 锻炼。

Asif Khan

阿西夫·汗是亚马逊云科技的首席解决方案架构师，为企业汽车客户提供支持。他热衷于为汽车行业设计、构建和提供创新、具有成本效益和可扩展的解决方案。工作之余，他喜欢指导年轻的专业人士，并通过构建原型来紧跟新兴的技术趋势。

Weibo Gu

顾伟博是亚马逊云科技的高级全球解决方案架构师，与汽车客户合作。他对物联网、大数据和人工智能/机器学习技术充满热情。