深度共创 绝影与英伟达推进AGI开发

CES 2026期间，绝影与英伟达以 Drive AGX 高算力平台为基石，在算子开发、模型量化等核心技术深度共创，赋能舱驾融座舱、自驾与端侧多模态大模型落地，共推智能汽车驶向 AGI 时代。

双方基于NVIDIA TensorRT Edge-LLM，以端到端的高效解决方案，推动车载AI技术规模化商业落地。TensorRT Edge-LLM 是一款全新的开源 C++ 框架，专为 LLM 和 VLM 推理而设计，旨在满足日益增长的高性能边缘端推理需求。

“SenseAuto 的成果展示了 NVIDIA 的边缘 AI 和LLM软件栈如何能够在大规模的真实汽车应用场景中落地。”NVIDIA 汽车业务副总裁 Rishi Dhall 表示。“通过利用 NVIDIA DRIVE 平台以及 TensorRT 和面向边缘的 LLM 能力，SenseAuto 正在推动智能座舱和自动驾驶体验的发展，使多模态 AI 更接近可量产部署。此次合作彰显了我们汽车生态的实力，即将前沿 AI 转化为实用的车载创新。”

自动驾驶领域，绝影通过集成视觉语言模型（VLM）支持和优化推理能力的TensorRT Edge-LLM，显著提升了系统对复杂交通场景的认知与决策能力。通过部署简化的工具链，模型可快速适配NVIDIA DRIVE AGX Orin和Thor等主流车载计算平台。

在智能座舱领域，通过结合先进的KV-cache管理、动态序列调度以及轻量化部署能力，绝影为智能座舱构建了一个高性能的多模态智能交互系统。经过优化的自定义注意力算子与多精度量化技术（支持FP8、INT4等多种精度格式），使系统可在算力受限的车载平台上，对语音、视觉等多模态输入实现低延迟响应。

由此，绝影实现了自然语言对话、智能场景推荐以及跨屏无缝指令编排。从复杂的路线规划到个性化座舱环境调节，用户都能获得即时、直观的反馈，使人车交互更贴近日常交流，构建真正沉浸式的智能出行体验。

长上下文支持使系统能够精准处理非结构化道路、罕见交通事件等具有挑战的边缘场景。同时，这一工具套件的交叉编译与基准测试能力，使绝影能够快速迭代并优化自动驾驶算法，在保障安全性的前提下，实现更强的场景泛化能力。

此次TensorRT Edge LLM的开源发布将进一步降低车载大模型的开发门槛。绝影也将持续深化与NVIDIA的生态协同，依托工具链的灵活扩展能力，探索更多AI在智能出行领域的创新应用。（觉英）