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如何用 NVIDIA 构建车载 AI agent：从云端到汽车
How to Build In-Vehicle AI Agents with NVIDIA: From Cloud to Car
摘要
汽车座舱正从基于规则的界面转向 agentic 多模态 AI 系统，具备 reasoning、planning 和 acting 能力。现有多数车载 assistant 仍依赖固定命令-响应模式，即理解一句话、触发一个动作并重置，适用于明确任务但难以扩展到现代座舱需求。
汽车座舱正在经历一场根本性转变：从基于规则的界面，转向能够 reasoning（推理）、planning（规划）和……的 agentic（智能体式）多模态 AI 系统。汽车座舱正在经历一场根本性转变：从基于规则的界面，转向能够 reasoning、planning 和 acting（行动）的 agentic 多模态 AI 系统。在当今道路上行驶的大多数车辆中，车载 assistant 仍然依赖固定的命令-响应模式：理解一句话，触发一个动作，然后重置。虽然这种方式对定义明确的任务有效，但它无法扩展到现代…… 来源
译自 nvidia-developer · 录于 二〇二六年五月五日