在大车型、多场景不断创造新体验的背后，是智能座舱对算力的不断升级需求：为了支持越来越多的智能功能应用和多模式融合的趋势，汽车中的AI算法越来越丰富，传统座舱SOC将面临CPU算力不足的困境。与PC/手机行业硬件变革的频率相比，伴随用户的汽车产品生命周期要长得多，我们更需要通过算法细化，在成熟的平台上为用户提取SOC性能的最大值。
作为国内领先的综合智能座舱解决方案提供商，科大讯飞充分利用自身技术优势，深度集成部署智能汽车算法和智能汽车芯片，支持多模式融合和交互应用，实现高效推理、高效移植、高效调试。
以科大讯飞最具代表性的语音算法为例，通过异构将语音去噪、唤醒、识别和合成从CPU移植到NPU，可以将CPU算力需求降低60%。通过在资源丰富的NPU上部署更大的模型，可以在本地实现与云相当的语音识别性能。这就是红旗EH7、蔚来ES8等一批新车型快速准确的语音识别背后的技术秘密。
在更受欢迎的大模型领域，通过端到端的云协同部署解决方案，在利用云中的大模型实现多轮渗透、流式对话、全领域规划、可控对话、深度理解多领域知识的同时，在本地部署十亿级参数的端到端模型，可以增强本地语义理解能力。这不仅显著优化了响应时间，还有效确保了高速、离线、多模式、隐私和安全业务的闭环体验。在端到端云协同部署方案下，星火模型可以将本地模型语义增强40%，响应速度降低500ms，云意图分类准确率超过98%。奇瑞星途星时代、广汽艾昂、长城魏派都选择了星火端云部署解决方案，提升车载大车型的性能。
芯片计算的融合对于汽车芯片的国产替代也具有重要意义。在当前贸易摩擦的宏观经济背景下，中国汽车企业面临国外芯片供应链风险，中国国产汽车芯片面临市场替代的关键机遇。通过算法和芯片的深度集成，可以极大地优化系统的终端性能，填补当前国内产品在设计性能和工艺技术方面与国际领先竞争对手的差距。提振中国车企选择国产替代方案的信心，为消费者带来更具性价比的终端车型！