Binder Jetting技术领航，Formnext Asia深圳增材展解锁产业新动能

近日，中科院旗下互联网(hùliánwǎng)周刊联合社科院信息化研究中心等发出了中国生成式人工智能服务TOP100，仙途智能先知大模型(móxíng)位列其中，与腾讯元宝、字节豆包、阿里(ālǐ)千问等一同代表了国内领先的(de)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衡量技术成熟度的核心标准。在核心技术深研上，仙途智能实现重要跃迁，通过车端化(chēduānhuà)部署先知大模型，为自动驾驶系统赋予更强(gèngqiáng)的实时响应能力与更高的安全冗余(rǒngyú)。

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

传统云端部署依赖强大的算力资源，需(xū)将传感器数据上传至云端处理并回传指令，这一(zhèyī)模式对网络环境高度敏感(mǐngǎn)，弱网或断网场景下易导致(dǎozhì)决策延迟甚至误判，无人驾驶车(chē)安全与作业稳定性难以保证。针对这一问题，仙途智能先知大模型通过多阶段训练与系统化优化流程(liúchéng)，实现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(dà)模型通过“本地生成-本地处理-本地决策”的闭环链路，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控制，从而彻底(chèdǐ)摆脱对外部网络的依赖，使自动驾驶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(gǎnzhī)数据等敏感信息均在车载终端完成处理，有效规避(guībì)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(shùjùānquán)防护壁垒(bìlěi)。

图1：车端部署先知大模型技术架构

在技术实现路径上，仙途智能以业界领先的(de)开源视觉(shìjué)语言大(dà)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年累积(lěijī)的无人驾驶车运营数据，通过精细标注与深度训练，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(shùbǎiwàn)公里的真实道路场景，真正实现从“数据驱动”到“自主进化”的人工智能(réngōngzhìnéng)赋能自动驾驶。

在模型优化阶段，仙途智能(zhìnéng)在部署过程中克服了(le)诸多工程难题，例如，通过采用知识蒸馏技术将原始70B参数的大模型“精华”提取(tíqǔ)至(zhì)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(jìnyíbù)压缩，在保持推理精度的前提下(xià)显著降低计算资源需求。

此外，为适应车载环境的严苛限制，对交互指令（prompt）进行结构化简化(jiǎnhuà)，减少输入和(hé)输出指令的复杂度。而针对车载版本(bǎnběn)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(xiàolǜ)——这些技术优化使得模型(móxíng)能够在Jetson Orin和 DriveOS Orin等车载计算平台上流畅运行，为自动驾驶系统提供实时、精准的场景理解与决策(juécè)支持。

在自动驾驶安全体系中，辅助决策与安全监督正成为技术演进的关键方向。仙途智能(zhìnéng)先知大模型(móxíng)初版模型以闭集场景理解为核心，通过1vN远程运营(yùnyíng)架构辅助安全员识别已知(yǐzhī)风险并触发接管指令，从而大幅提升远程干预效率。然而(ránér)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(yánchí)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