研讨会回顾：NVIDIA 助力汽车行业大语言模型创新与发展

10 月 28 日，汽车行业大语言模型研讨会正式结束。NVIDIA 解决方案架构师陈文恺在研讨会中讲解了汽车行业如何开发企业级大语言模型，以加速行业创新和发展。同时，NVIDIA 汽车行业开发者关系经理李博和英迈中国技术工程师李宁在现场探讨了汽车行业前沿趋势与未来风向标。下文将带领读者回顾嘉宾们在“NVIDIA 加速汽车行业大语言模型的开发与应用”研讨会上的重点分享。

基于深度学习的 AI 技术——大语言模型（LLM），通常拥有数十亿到数万亿的参数，具备自然语言处理、文本生成、问答、情感分析等多种能力，因而在各行各业中地位日趋重要，在汽车行业也不例外。

大语言模型助力实现

更加安全、智能的驾乘体验

在汽车行业，大语言模型可用于丰富与提升智能座舱功能交互，自动驾驶加速训练验证和提高端到端可解释性，车辆诊断和维护建议，市场营销和客户支持等多方面，以提高车辆性能和安全性，增强用户体验：

• 智能汽车用户交互：LLM 可以改善车辆内部的语音助手和信息娱乐系统，使用户与车辆更自然地进行交互，并提供更多个性化的建议和服务。

• 自动驾驶系统：LLM 可以帮助自动驾驶系统理解和应对复杂的交通信息与情境，提高车辆的感知和决策能力，从而增加道路安全性。

• 车辆诊断和维护：在车辆传感器和故障代码数据的基础下，LLM 可以帮助分析、识别问题，并提供维护建议，帮助车主维持车辆的良好状态。

• 其他自然语言处理功能：在客户支持和市场营销领域，LLM 可以用于自然语言处理应用，比如虚拟客服、在线车辆配置工具、销售推广和消费者反馈分析等。

NVIDIA 助力汽车行业部署大语言模型

NVIDIA 可提供多种开发者工具，助力汽车行业大语言模型的开发与部署。

在开发和部署阶段，端到端云原生框架 NVIDIA NeMo 可以让用户不受位置限制，灵活地构建、定制和部署 LLM 等生成式 AI 模型。它包含训练和推理框架、护栏工具包、数据管护工具和预训练模型，为企业采用 LLM 等生成式 AI 工具提供了一种既简单、又经济的方法。

汽车制造商和开发者可以在全球范围内协同开发和部署语音助手、用户界面改进和其他语言模型应用，来为广泛车主提供更好的用户体验。

在应用与运营方面，NVIDIA TensorRT——用于高性能深度学习推理的 SDK，包含了深度学习推理优化器和运行时环境，可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量，同时结合 NVIDIA TensorRT-LLM 开源库，可优化模型以适应车载计算平台，从而加速决策和感知过程，提高道路安全性并改善智能体验。

嘉宾圆桌会谈：共话汽车行业

前沿趋势与未来风向标

会议期间，NVIDIA 汽车行业开发者关系经理李博和英迈中国技术工程师李宁亮相会场，与参会者共同畅想汽车产业的未来。

随着汽车的电气化以及车载计算平台的算力步步攀升，汽车的智能化程度正在逐渐成为消费者选择产品时的关键考量因素，在 AI 的加持下，车主与汽车的关系将不局限于驾驶者和交通工具。

大语言模型应用的爆发也让人们将目光投向“车轮上的计算机”——智能汽车的更多可能性，LLM 将对车辆智能化、用户体验和行业创新产生深远影响。它将改善自动驾驶系统的人机交互，提高用户界面的便捷性和个性化，加强车辆的感知和决策能力，提高道路安全性。

但与此同时，更加个性化的体验意味着更多的数据采集及处理，在车辆智能基础之上，用户的信息安全也不容忽视，开发者可采取数据加密、匿名化处理、访问控制、合规性审核以及数据最小化原则等措施，以平衡 LLM 技术驱动的汽车智能创新和用户隐私保护之间的关系。

嘉宾还谈及了 LLM 对自动驾驶技术所能发挥的作用，在自然语言理解、上下文推理和智能交互等功能的助力下，未来自动驾驶技术的展现模式与先进性将具备更大潜能。

汽车行业 LLM 在发展中也面临着重重挑战，需要企业强化用户数据保护措施，应对技术的复杂性和可扩展性，以确保大语言模型的有效集成和稳定性，解决这些挑战将成为行业未来发展的重要议题。

了解更多

• 观看研讨会回放：NVIDIA 加速汽车行业大语言模型的开发与应用

  https://webinar.imc-china.com.cn/wap/nvidia/20231028/playback.html

• 由 NVIDIA 数据中心支持的自动驾驶汽车

  https://www.nvidia.cn/self-driving-cars/data-center/

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原文标题：研讨会回顾：NVIDIA 助力汽车行业大语言模型创新与发展

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