NPU芯片多模態(tài)AI突破:Nexa AI與吉利汽車聯(lián)手打造邊緣智能新方案

這項由Nexa AI公司的陳偉領(lǐng)導(dǎo)，聯(lián)合吉利汽車多位研究員共同完成的突破性研究，發(fā)表于2025年12月的arXiv預(yù)印本平臺，論文編號為arXiv:2512.02924v1。研究團隊包括來自Nexa AI的吳良敏、胡云海、李志遠等多位專家，以及吉利汽車的梁羅義、唐強、劉振、楊涵等工程師，這種產(chǎn)學(xué)結(jié)合的方式為汽車智能化提供了全新的技術(shù)路徑。

現(xiàn)在的智能汽車越來越像一個移動的智能助手，不僅能夠理解我們說的話，還能"看懂"路況、儀表盤甚至是我們的手勢。但這里面有個大問題：傳統(tǒng)的人工智能模型就像是為大型超級計算機量身定做的西裝，穿在小巧的車載芯片上就顯得格格不入。

當前的視覺語言模型就好比一個需要巨大廚房才能發(fā)揮作用的頂級廚師，它們在GPU（圖形處理器）上表現(xiàn)出色，但一旦搬到車上的NPU（神經(jīng)處理單元）芯片上，就像讓這個廚師在一個小小的船艙廚房里做菜，不僅施展不開，還可能做出難以下咽的菜品。

研究團隊發(fā)現(xiàn)了兩個核心問題。第一個問題可以比作"食材過敏"：傳統(tǒng)的視覺識別系統(tǒng)使用一種叫做Vision Transformer的技術(shù)，這種技術(shù)就像一個對調(diào)料極其敏感的廚師，稍微改變一點配方（在技術(shù)上叫做量化，就是為了節(jié)省計算資源而簡化數(shù)據(jù)精度），整道菜的味道就完全變了。第二個問題則像是"廚房太小"：傳統(tǒng)的語言生成系統(tǒng)需要不斷地翻閱厚厚的"食譜手冊"（技術(shù)上稱為Key-Value緩存），在車載芯片有限的存儲空間里，這就像在一個只有手掌大小的廚房里放置百科全書一樣不現(xiàn)實。

為了解決這些問題，研究團隊提出了一個名為AutoNeural的全新架構(gòu)。這就像是重新設(shè)計了一套專門為小廚房工作的烹飪系統(tǒng)，不僅工具更加緊湊高效，連烹飪方法都做了根本性的改進。

一、重新設(shè)計視覺識別系統(tǒng)：從精密儀器到實用工具

傳統(tǒng)的視覺識別系統(tǒng)就像一臺需要絕對精確環(huán)境才能正常工作的精密天平，對任何微小的擾動都異常敏感。研究團隊決定拋棄這種脆弱的設(shè)計，轉(zhuǎn)而采用一種更像瑞士軍刀的解決方案。

他們選擇了MobileNet這種技術(shù)架構(gòu)，這就好比把復(fù)雜的顯微鏡換成了一副高質(zhì)量的放大鏡。雖然看起來簡單，但實際上更加實用可靠。MobileNet使用一種叫做"深度可分離卷積"的技術(shù)，這個聽起來復(fù)雜的名詞其實可以理解為一種特別聰明的圖像處理方式。

傳統(tǒng)方法就像是用一個巨大的篩子同時篩選圖像的所有特征，而深度可分離卷積則像是先用細篩子篩一遍，再用粗篩子篩一遍，這樣不僅效率更高，還能確保篩選結(jié)果更加穩(wěn)定。最重要的是，這種方法在面對數(shù)據(jù)精度降低時表現(xiàn)得異常堅韌，就像一個經(jīng)驗豐富的老師傅，即使工具不夠精密，也能做出不錯的成品。

研究團隊還設(shè)計了一個叫做"多尺度融合適配器"的組件，這就像是給放大鏡配備了可調(diào)節(jié)倍數(shù)的功能。這個適配器能夠同時處理圖像的粗略輪廓和精細細節(jié)，然后巧妙地將它們組合在一起，形成一個既包含全貌又不失細節(jié)的完整圖像理解。

具體來說，這個系統(tǒng)能夠?qū)⒁粡?68×768像素的圖片處理成256個"視覺標記"，每個標記都包含了2048維的特征信息。這就像是把一幅復(fù)雜的畫作總結(jié)成256個關(guān)鍵特征點，既保留了畫作的精髓，又大大簡化了后續(xù)的處理工作。

二、革新語言理解系統(tǒng)：從圖書館到隨身筆記本

傳統(tǒng)的語言處理系統(tǒng)就像一個需要頻繁查閱巨型圖書館的學(xué)者，每生成一個詞語都需要翻遍所有的參考資料。在計算資源充足的服務(wù)器上，這沒什么問題，但在車載芯片上，這就好比要求一個人在狹小的車廂里搬運整套百科全書。

研究團隊的解決方案是采用一種混合式架構(gòu)，就像給這個學(xué)者配備了一個智能助手。這個助手不僅有傳統(tǒng)學(xué)者的深度思考能力，還具備了快速筆記和信息提取的技巧。

他們使用的Liquid AI架構(gòu)采用了一種5:3的巧妙比例：在16層的系統(tǒng)中，10層使用快速的"門控卷積"技術(shù)，6層保留傳統(tǒng)的"Transformer自注意力"機制。這就像是在一個16人的工作團隊中，10個人負責(zé)快速執(zhí)行和記錄，6個人負責(zé)深度思考和決策。

門控卷積技術(shù)可以理解為一種特別聰明的信息篩選方式。它不需要像傳統(tǒng)方法那樣把所有信息都存儲下來供后續(xù)查閱，而是能夠?qū)崟r地決定哪些信息重要，哪些可以丟棄。這就像一個經(jīng)驗豐富的速記員，能夠在聽取信息的同時實時判斷重點，只記錄真正有用的內(nèi)容。

這種混合設(shè)計的妙處在于，它在保持強大推理能力的同時，將內(nèi)存占用減少了60%。這意味著原本需要4GB內(nèi)存才能運行的任務(wù)，現(xiàn)在只需要1.6GB就能完成，這對于車載設(shè)備來說是一個巨大的突破。

三、連接兩個世界：簡潔而強大的橋梁設(shè)計

在視覺理解和語言處理之間，需要一個翻譯器來確保兩個系統(tǒng)能夠無縫協(xié)作。研究團隊設(shè)計了一個輕量級的兩層連接器，這就像是在兩個說不同語言的專家之間安排了一個精通雙語的翻譯官。

與傳統(tǒng)設(shè)計不同的是，這個連接器故意避免使用某些"標準化"技術(shù)。這聽起來可能有些反直覺，但實際上非常明智。傳統(tǒng)的標準化技術(shù)雖然能夠讓系統(tǒng)在理想環(huán)境下表現(xiàn)更好，但在資源受限的環(huán)境中卻可能成為累贅，就像在崎嶇山路上，一輛簡單可靠的越野車往往比配置復(fù)雜的豪華轎車更加實用。

這個連接器使用GELU激活函數(shù)，這是一種特別適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)函數(shù)，能夠幫助系統(tǒng)更好地學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式。整個連接過程既保證了信息的完整傳遞，又確保了系統(tǒng)在低精度運算環(huán)境下的穩(wěn)定性。

四、專門的汽車數(shù)據(jù)集：從實驗室到真實道路

研究團隊深知，再好的技術(shù)如果不能解決實際問題就沒有意義。因此，他們專門構(gòu)建了一個包含20萬個樣本的汽車專用數(shù)據(jù)集，涵蓋了智能座艙AI的四個核心應(yīng)用場景。

第一個場景叫做"AI哨兵"，包含了56000個樣本。這就像給汽車配備了一個永不疲倦的保安，當車輛停放后，它能夠通過攝像頭實時監(jiān)控周圍環(huán)境，識別任何可能的破壞行為，比如有人試圖刮擦車漆或者撬鎖。

第二個場景是"AI門衛(wèi)"，包含50000個樣本。這個功能就像一個認識所有家人和朋友的智能管家，當熟悉的人走近車輛時，它能夠自動識別身份并提前為他們開鎖或打開后備箱，實現(xiàn)真正的無鑰匙便民服務(wù)。

第三個場景叫做"AI尋車助手"，包含44000個樣本。這解決了我們在大型停車場中經(jīng)常遇到的難題——找不到自己的車。這個系統(tǒng)能夠識別停車場中的重要標識，比如樓層標記、區(qū)域編號、周圍的參考車輛等，幫助車主快速準確地找到愛車的位置。

第四個場景是"安全監(jiān)護"，包含50000個樣本。這個功能專注于乘客上下車時的安全，能夠識別車輛周圍的潛在危險，比如突然出現(xiàn)的行人、自行車或者其他障礙物，及時向用戶發(fā)出安全提醒。

為了確保這個數(shù)據(jù)集的代表性和實用性，研究團隊邀請了大約400名不同年齡、性別和膚色的志愿者參與數(shù)據(jù)收集過程。這種多元化的數(shù)據(jù)收集方式確保了系統(tǒng)能夠在各種真實環(huán)境中穩(wěn)定工作，不會因為用戶的個人特征差異而出現(xiàn)識別偏差。

五、訓(xùn)練策略：從基礎(chǔ)學(xué)習(xí)到專業(yè)精通

研究團隊采用了一種循序漸進的四階段訓(xùn)練方法，就像培養(yǎng)一個從零基礎(chǔ)到專業(yè)水平的學(xué)生。

第一階段是"圖像文本關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)"，就像教一個孩子認識圖片和文字之間的關(guān)系。在這個階段，系統(tǒng)學(xué)會了將圖像內(nèi)容與文字描述進行匹配，建立了基本的視覺語言理解能力。

第二階段進入"通用視覺任務(wù)訓(xùn)練"，這時系統(tǒng)開始學(xué)習(xí)更復(fù)雜的視覺理解任務(wù)，包括物體識別、場景理解和基礎(chǔ)的視覺問答。這就像讓學(xué)生從認識單個事物發(fā)展到理解復(fù)雜場景。

第三階段是"指令特定微調(diào)"，系統(tǒng)學(xué)會了處理各種復(fù)雜的指令和多輪對話。這包括文檔理解、圖表推理、光學(xué)字符識別等高級任務(wù)，就像讓學(xué)生掌握各種專業(yè)技能。

第四階段是"領(lǐng)域特定量化感知微調(diào)"，這是最關(guān)鍵的一步。研究團隊將他們收集的汽車專用數(shù)據(jù)集與高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)結(jié)合，讓系統(tǒng)學(xué)會在低精度運算環(huán)境中保持高性能。這就像讓學(xué)生在各種困難條件下都能發(fā)揮出應(yīng)有的水平。

整個訓(xùn)練過程采用了先進的量化感知訓(xùn)練技術(shù)，確保最終的模型能夠在車載NPU芯片上穩(wěn)定運行。這種訓(xùn)練方法的巧妙之處在于，它讓模型從一開始就適應(yīng)低精度運算環(huán)境，而不是訓(xùn)練完成后再進行壓縮，這大大提高了最終系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。

六、實際性能驗證：從理論到現(xiàn)實的完美轉(zhuǎn)化

研究團隊在高通SA8295P NPU芯片上進行了全面的性能測試，這是目前汽車行業(yè)廣泛使用的主流芯片平臺。測試結(jié)果讓人印象深刻，充分驗證了他們的設(shè)計理念。

在視覺處理方面，AutoNeural展現(xiàn)出了壓倒性的優(yōu)勢。在256×256像素的圖像處理中，AutoNeural只需要28毫秒，而傳統(tǒng)的InternViT-300M需要163.3毫秒，速度提升了5.8倍。當圖像分辨率提升到512×512像素時，性能差距更加明顯：AutoNeural仍然只需要101.7毫秒，而傳統(tǒng)方法需要1415毫秒，速度提升達到了14倍。

更讓人驚嘆的是，在768×768像素這種高分辨率下，傳統(tǒng)的ViT架構(gòu)由于內(nèi)存限制根本無法在NPU上運行，而AutoNeural依然能夠在278.1毫秒內(nèi)完成處理。這就像是在同樣大小的廚房里，傳統(tǒng)廚師已經(jīng)無法工作，而新設(shè)計的烹飪系統(tǒng)仍然能夠從容地制作出精美的菜肴。

在系統(tǒng)整體性能方面，AutoNeural實現(xiàn)了全面的提升。首次響應(yīng)時間（從輸入到開始輸出的時間）比傳統(tǒng)方案快了14倍，這對于需要實時響應(yīng)的車載應(yīng)用來說至關(guān)重要。在量化穩(wěn)定性方面，AutoNeural的均方誤差只有0.562%，而傳統(tǒng)方案高達3.98%，信噪比也從28分貝提升到45分貝，這意味著在相同的硬件限制下，AutoNeural能夠保持更高的準確性。

語言生成速度也有顯著提升，解碼吞吐量達到每秒44個詞元，比傳統(tǒng)方案的每秒15個詞元快了近3倍。同時，系統(tǒng)支持的上下文長度也從1024擴展到4096，這意味著它能夠理解和處理更長更復(fù)雜的對話。

七、實際應(yīng)用場景展示：智能座艙的真實體驗

研究團隊展示了AutoNeural在實際汽車環(huán)境中的四個典型應(yīng)用場景，每個場景都體現(xiàn)了系統(tǒng)的實用價值和技術(shù)優(yōu)勢。

在車內(nèi)安全檢測場景中，當系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)兒童安全座椅安裝不當時，它不僅能夠準確識別問題，還能提供詳細的安全風(fēng)險解釋："車輛存在兒童安全風(fēng)險。兒童安全座椅未正確調(diào)整，這可能在碰撞時導(dǎo)致支撐不當。另外，兒童的手部位置不夠安全。"這種詳細的安全分析對于保護乘客安全具有重要意義。

在車外環(huán)境感知方面，系統(tǒng)能夠準確識別停車標志并解讀相關(guān)規(guī)則："停車規(guī)定顯示，在拖車區(qū)100英尺范圍內(nèi)禁止停車。"這種理解不僅包括標志的視覺識別，還包括對規(guī)則文本的準確解讀和語義理解。

在車輛狀態(tài)診斷方面，當儀表盤出現(xiàn)故障指示時，系統(tǒng)能夠提供專業(yè)的解釋和建議："這個問題表明車輛發(fā)動機運行不正常。可能是點火開關(guān)故障、交流發(fā)電機故障或其他發(fā)動機相關(guān)問題。建議盡快請專業(yè)人員檢查車輛，確定具體原因并妥善解決。"

在智能交互場景中，系統(tǒng)還能夠處理復(fù)雜的多模態(tài)請求。當用戶指著屏幕上的某個活動詢問"你能導(dǎo)航我去那個活動嗎？"時，系統(tǒng)不僅能夠理解用戶的指向動作，還能提取相關(guān)信息并生成結(jié)構(gòu)化的響應(yīng)：{"eventTitle": "藝術(shù)與音樂節(jié)", "startTime": "上午9:00"}。

這些實際應(yīng)用場景充分展示了AutoNeural在處理復(fù)雜多模態(tài)任務(wù)時的強大能力，無論是安全監(jiān)控、環(huán)境理解、狀態(tài)診斷還是智能交互，系統(tǒng)都能提供準確、及時、有用的響應(yīng)。

八、技術(shù)創(chuàng)新的深層意義：重新定義邊緣AI的可能性

AutoNeural的技術(shù)創(chuàng)新不僅僅是性能數(shù)字的提升，更重要的是它重新定義了在資源受限環(huán)境中實現(xiàn)智能系統(tǒng)的方法論。這種方法論的核心思想是"協(xié)同設(shè)計"——硬件特性、軟件架構(gòu)、算法選擇和應(yīng)用需求之間的深度整合。

傳統(tǒng)的方法就像是先設(shè)計好了一套精美的家具，然后試圖把它塞進一個小房間里。而AutoNeural的方法則是先仔細測量房間的尺寸和布局，然后專門設(shè)計適合這個空間的家具。這種差異看似微小，但結(jié)果卻截然不同。

在技術(shù)層面，研究團隊的創(chuàng)新體現(xiàn)在三個關(guān)鍵方面。首先是架構(gòu)選擇的智慧：他們沒有盲目追求最先進的算法，而是選擇了最適合目標硬件平臺的技術(shù)組合。其次是量化策略的優(yōu)化：通過量化感知訓(xùn)練，他們讓模型從訓(xùn)練階段就適應(yīng)低精度運算，而不是事后進行精度壓縮。最后是應(yīng)用導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集構(gòu)建：他們專門為汽車應(yīng)用場景收集和標注數(shù)據(jù)，確保模型能夠解決真實世界的實際問題。

這種協(xié)同設(shè)計的方法論對整個AI行業(yè)都有重要的啟發(fā)意義。隨著AI應(yīng)用越來越多地向邊緣設(shè)備遷移，如何在有限的計算資源下實現(xiàn)強大的AI能力將成為一個核心挑戰(zhàn)。AutoNeural提供了一個成功的范例，證明了通過精心的系統(tǒng)設(shè)計，即使在嚴格的硬件約束下，也能夠?qū)崿F(xiàn)令人滿意的AI性能。

九、對汽車行業(yè)的深遠影響：從輔助工具到智能伙伴

AutoNeural的成功不僅僅是一個技術(shù)突破，更預(yù)示著汽車行業(yè)正在經(jīng)歷的深刻變革。傳統(tǒng)汽車主要是一個機械交通工具，而智能汽車正在演變成一個能夠理解、思考和交流的智能伙伴。

在安全性方面，AutoNeural為汽車安全帶來了新的維度。傳統(tǒng)的汽車安全系統(tǒng)主要依靠傳感器和預(yù)設(shè)規(guī)則，而基于視覺語言理解的安全系統(tǒng)能夠像人類一樣理解復(fù)雜情境，提供更加智能和精準的安全保護。當系統(tǒng)能夠同時"看懂"車內(nèi)兒童安全座椅的安裝狀態(tài)和"理解"相關(guān)安全規(guī)范時，它就能夠提供比傳統(tǒng)傳感器更加全面的安全監(jiān)護。

在用戶體驗方面，AutoNeural讓人車交互變得更加自然和高效。用戶不再需要學(xué)習(xí)復(fù)雜的操作指令或者記住特定的語音命令，而是可以像與朋友交流一樣與汽車進行自然對話。系統(tǒng)能夠理解用戶的手勢、語言和意圖，并做出相應(yīng)的響應(yīng)，這種交互方式更加直觀和人性化。

在維護和診斷方面，AutoNeural為汽車維護帶來了革命性的改變。傳統(tǒng)的汽車故障診斷需要專業(yè)技師使用專門設(shè)備，而基于視覺語言理解的診斷系統(tǒng)能夠直接"讀懂"儀表盤上的各種指示，并用通俗易懂的語言解釋問題的原因和解決方案。這不僅降低了維護成本，也提高了用戶對車輛狀態(tài)的了解程度。

在智能化程度方面，AutoNeural為實現(xiàn)真正的智能駕駛艙奠定了基礎(chǔ)。當汽車能夠同時理解視覺信息和語言指令時，它就具備了成為智能助手的基本條件。無論是導(dǎo)航規(guī)劃、信息查詢、娛樂控制還是環(huán)境調(diào)節(jié)，用戶都可以通過自然的多模態(tài)交互來實現(xiàn)，這種體驗遠比傳統(tǒng)的按鈕和菜單操作更加便利和愉快。

十、技術(shù)普及的挑戰(zhàn)與機遇：從實驗室到量產(chǎn)的道路

雖然AutoNeural在技術(shù)驗證方面取得了顯著成功，但從實驗室原型到大規(guī)模量產(chǎn)應(yīng)用仍然面臨一些挑戰(zhàn)，同時也蘊含著巨大的機遇。

在技術(shù)挑戰(zhàn)方面，最主要的問題是如何確保系統(tǒng)在各種極端環(huán)境條件下的穩(wěn)定性。汽車需要在從零下幾十度到高溫酷暑的環(huán)境中正常工作，還要承受顛簸、震動等機械沖擊。雖然AutoNeural在標準測試環(huán)境中表現(xiàn)出色，但在這些極端條件下的表現(xiàn)還需要更多的驗證和優(yōu)化。

另一個挑戰(zhàn)是如何處理邊緣情況和異常場景。雖然研究團隊收集了20萬個樣本的數(shù)據(jù)集，但現(xiàn)實世界的復(fù)雜性是無窮的，總會有一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)中沒有涵蓋的特殊情況。如何讓系統(tǒng)在面對這些未知情況時保持安全和可靠的行為，是一個需要持續(xù)關(guān)注的問題。

在成本控制方面，雖然AutoNeural相比傳統(tǒng)方案大大降低了計算資源需求，但要實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)，還需要進一步優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)。這不僅包括芯片成本，還包括開發(fā)、測試、部署和維護的全生命周期成本。

然而，這些挑戰(zhàn)同時也代表著巨大的機遇。汽車智能化是一個萬億級的市場，而像AutoNeural這樣的技術(shù)突破為這個市場的快速發(fā)展提供了關(guān)鍵的技術(shù)基礎(chǔ)。隨著越來越多的車企開始重視智能座艙體驗，對高效、可靠、低成本的AI解決方案的需求將持續(xù)增長。

從產(chǎn)業(yè)生態(tài)角度來看，AutoNeural這樣的技術(shù)突破還將推動整個產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。芯片制造商會投入更多資源開發(fā)專門優(yōu)化的NPU產(chǎn)品，軟件開發(fā)商會基于這些技術(shù)平臺構(gòu)建更豐富的應(yīng)用生態(tài)，而車企則能夠為消費者提供更加智能化的產(chǎn)品和服務(wù)。

說到底，AutoNeural代表的不僅僅是一項技術(shù)創(chuàng)新，更是一種思維方式的轉(zhuǎn)變。在AI技術(shù)快速發(fā)展的時代，如何讓強大的AI能力真正服務(wù)于普通人的日常生活，如何在有限的資源約束下實現(xiàn)最大的價值創(chuàng)造，這些問題的答案將決定AI技術(shù)能夠走多遠、能夠為人類社會帶來多大的福祉。

從這個角度來看，AutoNeural提供了一個很好的答案。它告訴我們，真正有價值的技術(shù)創(chuàng)新不是簡單地追求最高的性能指標，而是要深入理解實際需求，巧妙地平衡各種約束條件，最終創(chuàng)造出既強大又實用的解決方案。這種務(wù)實而創(chuàng)新的態(tài)度，正是推動技術(shù)進步和社會發(fā)展的重要力量。

當我們駕駛著搭載類似技術(shù)的智能汽車，與車載助手進行自然對話，享受安全便利的智能化體驗時，我們也在見證著人工智能技術(shù)如何從實驗室走向現(xiàn)實生活，如何從概念展示變成實實在在的價值創(chuàng)造。AutoNeural的故事，就是這個偉大時代變遷的一個縮影。對于那些想要深入了解這項技術(shù)細節(jié)的讀者，可以通過論文編號arXiv:2512.02924v1在arXiv平臺查閱完整的研究報告。

Q&A

Q1：AutoNeural相比傳統(tǒng)的車載AI系統(tǒng)有什么優(yōu)勢？

A：AutoNeural最大的優(yōu)勢是專門為車載NPU芯片設(shè)計，速度比傳統(tǒng)系統(tǒng)快14倍，同時在低精度運算下更穩(wěn)定。它就像是為小廚房專門設(shè)計的高效烹飪系統(tǒng)，而不是把大廚房的設(shè)備硬塞進狹小空間。

Q2：AutoNeural能處理哪些具體的汽車應(yīng)用場景？

A：AutoNeural可以處理四大核心場景：AI哨兵負責(zé)車輛防盜監(jiān)控，AI門衛(wèi)識別熟人并自動開鎖，AI尋車助手幫助在停車場找車，安全監(jiān)護在上下車時識別周圍危險。這些功能都能通過自然對話方式操作。

Q3：這種技術(shù)什么時候能在普通汽車上使用？

A：研究團隊已經(jīng)在高通SA8295P芯片上完成了實際驗證，這是目前汽車行業(yè)廣泛使用的主流芯片。從技術(shù)成熟度來看，距離量產(chǎn)應(yīng)用已經(jīng)不遠，但具體時間還要看車企的產(chǎn)品規(guī)劃和成本控制策略。