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

近日，中科院旗下互联网周刊联合社科院信息化研究中心等发出(fāchū)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(qízhōng)，与腾讯元宝、字节豆包、阿里千问等一同代表了国内(guónèi)领先的大模型。

随着自动驾驶技术(jìshù)的(de)不断演进，无人驾驶实时决策能力与安全保障机制已(yǐ)成为衡量技术成熟度的核心标准(biāozhǔn)。在核心技术深研上，仙途智能实现重要跃迁，通过车端化部署先知大模型，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。

本文将深入解析先知(xiānzhī)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(ānquán)监督，并结合实际部署场景，展现无人驾驶车在真实(zhēnshí)运营环境中的应用表现。

传统云端部署依赖强大的算力(suànlì)资源，需将传感器数据上传至云端处理并回传指令，这一模式对网络环境高度敏感，弱网(ruòwǎng)或断网场景下易导致决策延迟甚至误判，无人驾驶车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，实现(shíxiàn)了大模型技术从云端到(dào)车端的(duānde)技术演进，实现了自动驾驶智能化水平的关键(guānjiàn)突破。

先知大模型(móxíng)通过“本地(běndì)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(guīhuà)与车辆控制，从而彻底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(sùdù)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(mǐngǎn)信息均在车载终端完成处理，有效规避了数据跨(kuà)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

在技术实现路径上，仙途智能以业界(yèjiè)领先的开源视觉语言大模型作为基础架构(jīchǔjiàgòu)，融合海量开源自动驾驶数据进行专业化训练构建起(qǐ)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(chē)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(xuéxí)数百万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，仙途智能在部署过程中克服了诸多工程难题，例如，通过采用知识蒸馏技术将原始70B参数的(de)(de)大模型“精华(jīnghuá)”提取至更为轻量的8B/2B版本，同时借助AWQ（Activation-aware Weight Quantization）量化(liànghuà)技术实现(shíxiàn)了模型体积的进一步压缩，在保持推理精度的前提下显著降低计算资源需求(xūqiú)。

此外，为适应车载环境的(de)严苛限制，对交互指令（prompt）进行结构化简化，减少输入和输出指令的复杂度。而针对车载版本(bǎnběn)稳定性要求，在Jetson和Drive多个(duōgè)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(tíshēng)了推理效率(xiàolǜ)——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(liúchàng)运行，为自动驾驶系统提供实时、精准的场景理解(lǐjiě)与决策支持。

在自动驾驶安全体系中，辅助决策与安全监督正成为(wèi)技术演进的关键方向。仙途智能先知(xiānzhī)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。然而现实道路环境(huánjìng)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(xū)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