作为我国智能电动汽车冲出的一匹黑马，爱驰汽车正在将AI技术应用于车载个性化助手、车载智能语音交互、车载机器人、车载驾驶员和乘员检测关怀等系统和功能中，并在量产车上落地应用，为用户提供体贴入微的个性化关怀。

 

爱驰U5是业内首款已量产的搭载了个性化AI助手的智能电动汽车，实现了车载助手“个人千面”。用户只需上传任意一张亲友的照片和一段语音，就能定制一个与其外形相似、可进行个性化语音播报和语音对话的专属虚拟伙伴，在车内也能拥有亲友陪伴在身边的温暖体验。

 

在汽车行驶过程中，爱驰AI助手会持续提供贴心关怀，当驾驶员出现不规范驾驶、疲劳驾驶、分神等行为时，TA会发出语音警示进行提醒；当车内有儿童哭闹，TA能够立刻辨别表情和声音，及时播放孩子喜欢的音乐、故事，甚至他自己大笑的声音来进行安抚。

 

爱驰汽车AI助手开发面临计算力挑战

 

以有温度的感情陪伴助手为目标，爱驰AI团队在与用户关联最紧密的人机交互上开展深入的研究和技术探索，包括语音识别、人机对话、个性化推荐等。训练相关的深度学习模型不仅需要海量数据，还需要高性能的计算资源。以语音识别模型为例，至少需要1000个小时以上的训练数据，如果按每条数据平均4秒时长计算，数据量在90万条以上，需要4张V100 GPU卡训练一个星期。为了满足AI研发创新对计算力的需求，爱驰汽车采用了浪潮AGX-2训练服务器集群，提供给数百人的人工智能开发团队使用，进行图像、NLP、语音、AR/VR等领域的研发。AGX-2在2U空间内高速互联集成8颗最高性能V100 GPU加速器，是业界计算密度最强的AI服务器。通过GPU加速，工作效率有了很大的提升。

 

但是随着业务需求和开发任务的增加，资源不足的矛盾逐渐凸显。计算资源依靠管理员手工标记GPU使用情况，无法及时了解资源的利用率，运维成本很高。尤其是开发人员提交并行任务时需要协调资源，更增加了系统管理员的工作难度。

 

此外，分散式的数据管理影响工作效率，不同业务开发人员开发所需要数据集不同，存在数据冲突和数据安全问题。音频和图像等数据集一般都有几百GB，处理起来费时费力。同时单台机器创建多个AI框架，开发环境相互影响，GPU卡多人同时使用导致相互抢占资源。

 

日训练任务多70%！AIStation提速爱驰汽车AI助手开发

 

浪潮AIStation是面向AI企业开发场景的人工智能资源平台，通过整合计算资源、数据资源以及AI开发环境，实现了AI 计算资源统一分配调度、训练数据集中管理与加速、AI模型流程化开发训练，为爱驰汽车的AI开发团队构建了敏捷高效的一体化开发平台。