车路云一体化新范式：仙途智能先知大模型重构无人驾驶安全边界

近日，中科院旗下互联网周刊联合社科院信息化研究中心等发出了中国(zhōngguó)生成式人工智能服务TOP100，仙途(xiāntú)智能先知大模型位列其中，与腾讯元宝、字节豆包(dòubāo)、阿里千问等一同代表(dàibiǎo)了国内领先的大模型。

随着自动驾驶技术的(de)不断演进，无人驾驶实时决策能力与安全保障机制已成为(wèi)衡量技术成熟度的核心标准。在(zài)核心技术深研上，仙途智能实现重要跃迁，通过车端化部署先知大模型(móxíng)，为自动驾驶系统赋予更强的实时响应能力与更高的安全冗余。

本文将深入解析(jiěxī)先知大模型核心技术架构，探讨如何赋能车端实现高效决策与全方位安全监督，并结合实际(jiéhéshíjì)部署场景，展现无人驾驶车在真实运营环境中(zhōng)的应用表现。

传统云端部署依赖强大的(de)算力资源，需将传感器数据上传至云端处理(chǔlǐ)并回传指令，这一模式对网络环境高度敏感，弱网或断网场景下易导致决策延迟甚至误判，无人驾驶车安全(ānquán)与(yǔ)作业稳定性难以保证。针对这一问题，仙途(xiāntú)智能先知大模型通过多阶段训练与系统化优化流程，实现(shíxiàn)了大模型技术从云端到车端的技术演进，实现了自动驾驶智能化水平的关键突破。

先知大模型通过“本地生成-本地处理-本地决策”的(de)(de)闭环(bìhuán)链路，直接将传感器数据输入送入模型，推理结果即时用于轨迹规划与车辆(chēliàng)控制，从而(cóngér)彻底摆脱对外部网络的依赖，使自动驾驶(jiàshǐ)系统能够以更快的速度应对突发状况。此外，车辆行驶轨迹、实时环境感知数据等敏感信息均在车载终端完成处理，有效规避了数据跨网络传输带来的泄露风险，构筑起坚实的数据安全防护壁垒。

图1：车端部署先知大模型技术架构

在(zài)技术实现路径上，仙途智能(zhìnéng)以业界领先的开源视觉语言大模型作为基础架构，融合海量开源自动驾驶数据(shùjù)进行专业化训练构建起具备复杂场景(chǎngjǐng)理解能力的视觉大模型体系。在此基础上，进一步引入仙途智能8年(nián)累积的无人驾驶车运营数据，通过精细标注与深度(shēndù)训练，使得先知大模型具备实战作战能力。这一过程实质上是让AI“阅读”学习数百万公里的真实道路场景，真正实现从“数据驱动”到(dào)“自主进化”的人工智能赋能自动驾驶。

在模型优化阶段，仙途(xiāntú)智能在部署过程中克服了诸多工程(gōngchéng)难题，例如，通过采用知识蒸馏(zhēngliú)技术将原始70B参数的大模型“精华”提取至更为轻量的8B/2B版本，同时借助AWQ（Activation-aware Weight Quantization）量化技术实现了模型体积的进一步压缩，在保持(bǎochí)推理精度的前提下显著降低计算资源(jìsuànzīyuán)需求(xūqiú)。

此外，为适应车载环境的严苛限制，对交互指令（prompt）进行结构化(jiégòuhuà)简化，减少输入和(hé)输出(shūchū)指令的复杂度。而针对(zhēnduì)车载版本稳定性(wěndìngxìng)要求，在Jetson和Drive多个稳定版本环境上部署了支持Flash Attention与KV Cache的高效推理框架，提升了推理效率——这些技术优化使得模型能够在Jetson Orin和 DriveOS Orin等车载计算平台上流畅运行(yùnxíng)，为自动驾驶(jiàshǐ)系统提供实时、精准的场景理解与决策支持。

在自动驾驶安全体系中(zhōng)，辅助决策与安全监督正成为技术演进的(de)关键方向。仙途(xiāntú)智能先知大模型(móxíng)初版模型以闭集场景(chǎngjǐng)理解为核心，通过1vN远程运营架构辅助安全员识别已知风险并触发接管指令，从而大幅提升远程干预效率(xiàolǜ)。然而现实道路环境复杂多变，在实际运营中仍面临长尾场景不可预知及安全员接管延迟等挑战，因此车端模型需直接参与决策，实时辅助无人驾驶车辆完成安全驾驶决策。

图2：先知大模型冗余安全机制