- AWS 解决方案库›
- 车载人工智能助手指南
车载人工智能助手指南
概览
本指南演示了如何实施人工智能驱动的高级车载助手，其中该助手集成了小型语言模型（SLM）的效率和基于云的 LLM 的强大功能。本指南可以帮助汽车制造商创建智能系统，利用语义路由将查询定向到最合适的人工智能模型或 API，从而提高响应的准确性和表现。该解决方案展示了如何通过集成车辆特定数据、实时信息和服务管理功能，提供既复杂又实用的驾驶体验。通过基于代理的智能架构，其可以无缝执行各项任务，包括从计划维护到访问基于位置的服务等，同时还可通过复杂性感知模型选择保持最佳性能。
优势
部署混合边缘云人工智能助手，从而确保无论连接状况如何，都能提供一致的个性化交互。该架构集成了即时响应的车载处理与基于云的高级推理功能，从而确保驾驶员在所有驾驶条件下都能获得智能协助。
平衡车辆硬件和 AWS 云服务之间的计算需求，从而充分利用人工智能功能，同时最大限度地减少延迟。边缘语言模型可在本机处理常见请求，并且在连接可用时，可无缝过渡到 Amazon Bedrock 和 SageMaker AI 以执行复杂的推理任务。
通过自动数据收集和模型优化工作流程，实施持续改进。AI Refine 组件可在 Amazon S3 中处理车辆遥测和用户交互，从而实现模型的快速迭代，并通过线更新安全地将这些模型部署到车辆上。
工作原理
虚拟助手云组件（AI Serve）
适用于 AI Serve 的虚拟助手云组件可通过 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker 和 Amazon EKS 提供高级的人工智能推理功能，从而可实现自主管理服务，处理超过本地车辆处理能力的复杂查询。这些服务提供复杂的对话式人工智能响应。
免责声明
示例代码；软件库；命令行工具；概念验证；模板；或其他相关技术（包括由我方人员提供的任何前述项）作为 AWS 内容按照《AWS 客户协议》或您与 AWS 之间的相关书面协议（以适用者为准）向您提供。您不应将这些 AWS 内容用在您的生产账户中，或用于生产或其他关键数据。您负责根据特定质量控制规程和标准测试、保护和优化 AWS 内容，例如示例代码，以使其适合生产级应用。部署 AWS 内容可能会因创建或使用 AWS 可收费资源（例如，运行 Amazon EC2 实例或使用 Amazon S3 存储）而产生 AWS 费用。
找到今天要查找的内容了吗？
请提供您的意见，以便我们改进网页内容的质量。