GTC25 | 3 月 17 日生成式 AI 与智能座舱分论坛

摘要：在以下智能汽车技术开发精选会议列表中，您将在 3 月 17 日生成式 AI 与智能座舱分论坛，与来自长城、蔚来、阿里巴巴和 NVIDIA 等技术团队演讲嘉宾一同探讨 AI 如何加速智能汽车技术新突破，并能够在各演讲录播上线后，下载演讲嘉宾授权分享的独家讲义。

在以下智能汽车技术开发精选会议列表中，您将在 3 月 17 日生成式 AI 与智能座舱分论坛，与来自长城、蔚来、阿里巴巴和 NVIDIA 等技术团队演讲嘉宾一同探讨 AI 如何加速智能汽车技术新突破，并能够在各演讲录播上线后，下载演讲嘉宾授权分享的独家讲义。

智能汽车技术开发精选会议精彩看点

演讲内容概览

陈瑞 NVIDIA 高级解决方案架构师

石济 NVIDIA 亚太地区 DevTech

刘琪 NVIDIA 高级系统软件工程师

会议主题：NVIDIA 革新智能座舱技术发展

演讲介绍：

我们将通过三部分介绍 NVIDIA 通过生成式 AI 加速智能座舱技术发展。首先将介绍生成式 AI 在智能座舱中的应用，以及 NVIDIA 生成式 AI 加速解决方案，如大模型训练并行加速和 FP8 训练优化和实践；第二部分将介绍使用 TRT-LLM 部署和优化多模态推理；最后将介绍 Thor SoC 如何应用于大语言模型，以及 Thor 上 LLM 部署的软件解决方案和加速。

张佶阿里巴巴通义实验室资深算法专家

会议主题：Mobile-Agent：探索基于多模态智能体的汽车座舱助手新技术

本主题将介绍通义 Mobile-Agent 技术在汽车智能驾驶舱助手场景中的实现方案和体验。该解决方案基于纯视觉理解和多模态智能体技术，提供驾驶舱屏幕感知、复杂任务规划和 UI 决策操作能力，大大扩展了驾驶舱智能助手的能力。此解决方案是由阿里云和 NVIDIA 联合开发的端云协作解决方案。

王光甫长城汽车 AI 算法总监

邱昭鹏 NVIDIA 高级解决方案架构师

演讲介绍：

深入了解汽车行业开发检索增强生成（RAG）应用所面临的挑战和创新解决方案。我们提出了一种基于 LLM 的解决方案，用于处理不同的文档格式知识文档、增强多模态理解和改进语义检索，以显著提高特定领域聊天机器人和问答系统的准确性。了解我们的方法如何将 HTML 文档的问答准确率从 58% 提高到 89%，并在更有挑战性的多模态 PDF 格式上实现了 91% 的惊人成绩。了解如何利用这些优化方法构建针对汽车领域的更强大、更准确的 LLM 应用。

高杰蔚来汽车数字座舱部高级总监

会议主题：大语言模型在智能座舱中的应用

演讲介绍：

大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）和多模态模型领域的快速发展正在推动自然交互界面（NUI）技术的根本性变革。从环境理解、自然语言理解到对话管理，LLM 正在重塑现代 NUI 系统的几乎每个组件。所有这些变化带来对智能座舱中的创新用户体验带来了更多的期望。在本次演讲中，我将介绍蔚来作为智能电动汽车（EV）行业的领导者，如何率先使用先进的 LLM 技术，在智能座舱中打造革命性的用户体验。我们利用所有 NVIDIA LLM 软件堆栈：Megatron Core：我们利用 Megatron Core 提高 LLM 和多模态大模型语言模型（M-LLM）模型的训练效率。TensorRT-LLM：我们在设备端 NVIDIA DRIVE AGX 平台上实施 TensorRT-LLM，从而加速 M-LLM 的部署。