FEV 與微軟攜手，在車端落地微軟小語言模型
歐洲工程整合服務商 FEV 宣布與微軟（Microsoft）合作，在 NVIDIA DRIVE AGX 運算平台上部署 Microsoft 的 Phi-4-mini-instruct 小語言模型（SLM）。即便在完全斷網的環境下，車端系統仍能透過語音指令完成儀表板設定與個人化車輛配置，FEV 並在微調過程中採用 NVIDIA NeMo 合成資料來優化模型效能。
重點
- 離線語音控制：Phi-4-mini 在車端本地執行，不依賴雲端，延遲低、隱私保護佳
- NVIDIA 平台加持：搭配 NVIDIA DRIVE AGX 算力，利用 NeMo 合成資料進行模型微調
- 三角最佳化：SLM 在功耗、延遲與硬體成本三者間取得平衡，契合車載部署需求
- Edge AI 落地：此案例展示 SLM 從概念驗證走向實際車用產品部署的可行路徑
編輯按
車載 AI 的戰場正從雲端移向端側。Phi-4-mini 體積精巧但足以應付常見車內指令，配合 NVIDIA DRIVE AGX 的推論算力，在無網路環境仍能提供穩定服務。SLM＋邊緣 AI 硬體的組合模式，預計將成為車廠導入 AI 語音助理的主流架構之一。
本文由 AI 整理，原文：TechNews 科技新報