Umělá inteligence se stává stále důležitější součástí softwarově definovaného vozidla, avšak spouštění složitých modelů AI uvnitř vozu staví inženýry před praktickou výzvu: výpočetní zdroje jsou omezené, zatímco trvalé připojení ke cloudu nelze zaručit. Spolupráce společností FEV a Microsoft zkoumá, jak by menší a efektivnější jazykové modely mohly pomoci tento problém vyřešit.

Tento přístup využívá malé jazykové modely (Small Language Models – SLM), včetně modelu Phi-4-mini-instruct od společnosti Microsoft, běžící na výpočetním hardwaru NVIDIA DRIVE AGX. Namísto odesílání každého požadavku na vzdálenou cloudovou službu lze vybrané funkce AI zpracovávat přímo ve vozidle. To může zlepšit odezvu a zajistit, že důležité funkce zůstanou dostupné i v případě, že je připojení slabé nebo nedostupné.

Jeden z předvedených příkladů představuje inteligentní konfigurátor přístrojové desky. Řidiči mohou pomocí přirozených hlasových příkazů měnit nastavení přístrojové desky nebo přizpůsobovat funkce a rozhraní vozidla různým uživatelským profilům. Systém kombinuje řeč, text a vizuální informace a funguje jako modulární softwarová služba uvnitř vozidla.

Potenciální využití přesahuje komfortní funkce. Společnost FEV zkoumá vestavěnou generativní AI pro automatizované a autonomní řízení, monitorování řidiče a cestujících a personalizovaná rozhraní člověk-stroj. Lokální zpracování by mohlo poskytnout také záložní vrstvu pro cloudové systémy AI, zejména u funkcí, kde jsou dostupnost a doba odezvy klíčové.

Zajímavým aspektem je samotný proces vývoje. FEV využila synteticky vygenerovaná data upravená pomocí NVIDIA NeMo k dolaďování modelu pro omezené vestavěné prostředí ještě před jeho nasazením na NVIDIA DRIVE AGX. Výsledný demonstrátor byl vyvinut během několika týdnů a v současnosti se testuje ve vozidlech.

To ukazuje na širší posun v automobilových výpočetních systémech. Budoucí vozidla možná nebudou pro každý úkol potřebovat největší možný model AI. Namísto toho by kombinace lokálních, specializovaných modelů a cloudové inteligence mohla poskytnout flexibilnější rovnováhu mezi výkonem, konektivitou, náklady a spolehlivostí.

Více informací o tématu najdete zde. 

Celý článek najdete zde.

STRASDAT, Marius. FEV collaborates with Microsoft on efficient AI model approach for in-car applications built on NVIDIA. FEV [online]. 9. července 2026 [cit. 2026-09-10]. Dostupné z: https://www.fev.com/en/fev-collaborates-with-microsoft-on-efficient-ai-model-approach-for-in-car-applications-built-on-nvidia

Obrázek: ChatGPT