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在全球汽车产业向智能化、网联化加速转型的浪潮中，大模型技术的崛起为汽车领域带来了前所未有的变革机遇。黑芝麻智能在高性能芯片和基础软件架构领域的持续创新，正全力推动汽车智能化的发展，为行业注入新的活力。

大模型全面助力辅助驾驶迈向智能化

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在汽车领域的应用日益广泛，成为推动辅助驾驶智能化的关键力量。从智能底盘、智能座舱到辅助驾驶，大模型的应用场景不断拓展，为用户带来更智能、更便捷的出行体验。

在辅助驾驶领域，大模型能够实现端到端的决策控制，基于世界模型进行环境感知和路径规划，大幅提升辅助驾驶系统的决策效率和准确性。例如，DriveGPT4和DriveMLM等模型通过整合多模态数据，实现了更精准的环境感知和驾驶决策，推动辅助驾驶技术向更高级别发展。而在智能座舱中，基于LLM/MLM的多模态交互技术，如语音交互、舱内行为监控等，能够实现更自然、更智能的人车交互，提升用户的驾驶体验。

然而，大模型上车也对端侧设备提出了更高的要求。传统的模块化方案在面对多模型、多任务时，往往存在模块间信息丢失、计算负担重、难以应对长尾场景等问题。例如，模块优化目标的不统一使得系统整体性能难以达到最优，而每个模块的最坏情况执行时间（WCET）难以精确控制，导致整体时延较大，这对驾驶安全来说是个不小的挑战。

多模态大模型与世界模型：辅助驾驶的未来方向

多模态大模型和世界模型的出现，为辅助驾驶技术的发展提供了新的思路和方法。多模态大模型通过融合视觉、语言等多种模态信息，能够更全面地理解驾驶环境，提升辅助驾驶系统的感知能力和决策能力。例如，BLIP-2、LLaVA等多模态模型在视觉问答、图像描述等任务中表现出色，为辅助驾驶中的场景理解和决策提供了有力支持。

世界模型则通过构建虚拟环境模型，使辅助驾驶系统能够在虚拟环境中进行模拟和学习，提升系统的适应性和安全性。从2018年的World models到2024年的WorldDreamer等，世界模型在辅助驾驶中的应用不断深化，为辅助驾驶技术的发展提供了新的动力。

黑芝麻智能：以技术创新引领汽车智能化

面对汽车智能化的挑战和机遇，黑芝麻智能积极投身于技术创新，致力于为行业提供高性能、灵活可靠的解决方案。

黑芝麻智能积极拥抱下一代电子电气架构的演进，推动架构从传统模块化向集成化、集中化、跨域融合升级，通过域控制器（DCU）、跨域多域控制器（MDC）、车载电脑（CCU+Zone）等的运用，为汽车智能化提供高效、灵活的硬件基础。武当系列芯片平台借助先进的封装技术和高速通信接口，实现了算力的灵活扩展和高效通信，能够满足不同场景下的多样化需求。

在芯片创新方面，黑芝麻智能武当系列和华山系列芯片，为辅助驾驶智能化提供强大算力支持。武当系列芯片凭借高性能、高安全性以及开源开放的特点，在行业内脱颖而出。以武当C1296芯片为例，作为行业首颗支持多域融合的芯片平台，它集成了整车数据计算、自动泊车系统、安全信息系统等多种功能，为汽车智能化提供了全方位的支撑。而华山系列芯片依靠九韶架构、BaRT等先进技术，为辅助驾驶提供了高效的计算能力。

同时，黑芝麻智能充分认识到基础软件架构的重要性，积极研发面向未来的智能化基础软件架构。其开源基础软件参考实现符合《车载智能计算基础平台参考架构2.0》规范，为用户提供了标准化且可靠的技术底座。通过引入Cloud Native、OTA、Model Based Design、SOA等通信技术，基础软件架构更好地支持大模型运行和应用，为辅助驾驶发展奠定坚实基础。

开源生态与合作：共筑汽车智能化未来

黑芝麻智能深知开源生态对于汽车智能化发展的重要性，因此积极回馈开源社区，并与众多合作伙伴携手构建开放、协作的产业生态。

通过代码开源和接口开放，黑芝麻智能吸引了全球范围内的开发者参与，促进了技术的快速传播和应用。目前，武当系列芯片的开源代码和开放接口，为开发者提供了灵活的开发环境，加速了智能网联汽车的上市进程。

此外，黑芝麻智能还与产业链上下游的众多企业深度合作，共同探索新技术、新模式，推动汽车智能化的持续发展。通过这种紧密的合作，黑芝麻智能构建了一个涵盖芯片、操作系统、中间件、应用软件等全产业链的生态系统，为汽车智能化的全面发展提供了有力的支持。

黑芝麻智能将继续秉持创新无界、合作开放的理念，不断加大在技术研发和开源生态建设方面的投入。随着下一代高性能芯片和基础软件架构的持续创新，黑芝麻智能将为辅助驾驶的发展提供更强大的技术驱动力。