加深与英伟达合作,汽车AI技术公司Cerence早盘一度涨超94%

黄雯雯、房家瑶
车载AI语音技术公司Cerence聚焦生成式AI,宣布与英伟达联手打造高性能车载AI平台,提升其语言模型的性能,并计划在2025财年实现盈利。消息发布后,Cerence盘前一度涨超32%,早盘一度涨超94%,过去六个月内累计涨幅约165%。

在汽车智能化浪潮中,车载语音助手作为人车交互的关键桥梁,其性能优劣直接影响驾驶体验与安全。

美东时间1月3日,美国车载AI语音技术公司Cerence(CRNC)宣布与英伟达加深合作,以提升其车载系统中的语言模型性能。

消息公布后,Cerence美股盘前一度涨超32%,美股早盘一度涨超94%。过去六个月内累涨约165%。

在汽车AI市场中,Cerence的主要竞争对手包括SoundHound和Nuance。这些公司也在提供语音助手和智能交互技术。

分析指出,借助英伟达的技术支持,Cerence有望降低研发成本,并加快新产品和功能的推出速度。对于市值仅为3.34亿美元的公司来说,与像英伟达这样行业巨头的联盟,无疑为其增加了显著的信誉和技术实力。而且英伟达的AI基础设施在行业内处于领先地位,Cerence能够直接利用这些资源,开发更强大的语言模型和车载系统。

强强联手,打造高性能车载AI平台

随着智能汽车功能日益丰富,消费者对车载语音助手的期望也在不断攀升。他们希望语音助手不仅能快速、准确地理解指令,还能在各种复杂场景下稳定运行,同时保护个人隐私。然而,单一的云端或边缘计算方案都难以完全满足这些需求。

部分语音助手的复杂计算会通过“云端服务器”处理(云端方案),虽然拥有强大的计算能力和数据处理能力,但网络连接不稳定时,语音助手的响应速度会大打折扣,且数据传输过程存在隐私泄露风险

而边缘计算方案可直接在汽车内部完成,比如快速响应指令,如“打开车窗”,这能更快地完成任务,同时不用把数据传到云端,隐私保护更好。但受限于车载硬件的计算资源,难以运行复杂的AI模型,功能拓展性受限。

Cerence通过同时提供这两种解决方案,满足了多样化的市场需求,也降低了因技术局限带来的风险。这种“云+边缘”的策略既让Cerence更灵活,也让汽车制造商更容易接受其技术。

Cerence和英伟达的合作是汽车AI部署中的重要一步。Cerence将借助英伟达的AI Enterprise软件和DRIVE AGX Orin硬件平台的强大算力,进一步优化其CaLLM(云端语言模型)和CaLLM Edge(边缘计算语言模型)的性能。英伟达的这些平台专为高性能AI计算设计,能够高效运行复杂的AI模型。

通过英伟达的DRIVE AGX Orin车载硬件,Cerence也能提供本地化(在车辆中直接运行)的AI功能,这对无法始终保持网络连接的场景非常有用。

另外,英伟达为Cerence提供了TensorRT-LLM和NeMo框架,有助于解决车载AI助手常见的三大难题。

一是延迟问题,汽车AI必须快速响应,在驾驶场景中,毫秒级的反应时间可能决定生死。二是性能不足,汽车内部计算资源有限,无法与数据中心相媲美。英伟达的TensorRT-LLM对模型进行深度优化,使其在有限的硬件资源下发挥最大效能,提升整体性能。三是资源消耗大,通过对硬件和模型的深度优化,降低了功耗和占用的计算资源,使技术能在资源受限的车载设备中运行。

在驾驶场景中,AI助手如果误解了你的指令,可能会带来危险。值得注意的是,Cerence还引入了英伟达的NeMo Guardrails技术,它就像AI助手的“安全网”,能过滤掉不正确或不安全的操作指令,还能避免恶意输入(如用户尝试诱导助手生成危险内容)。这对保障保障驾驶员和乘客的安全尤其重要。

聚焦生成式AI,力争2025财年重返盈利

值得注意的是,Cerence过去12个月的收入为3.315亿美元,毛利率高达73.7%.在第四季度,Cerence实现收入5480万美元,超出预期,调整后EBITDA为负190万美元,表现优于预期。公司预计其2025财年的自由现金流为2500万美元。

此前,Cerence宣布向生成式人工智能转变的战略,目标是到2025财年恢复盈利。

CerenceAI产品与技术执行副总裁Nils Schanz表示:

“通过优化CaLLM系列语言模型的性能,我们为汽车制造商客户节省了成本并提高了性能,这些客户正在迅速为他们的驾驶员部署生成式AI解决方案。随着我们以CaLLM为基础推进下一代平台,这些先进功能将为驾驶员提供更快、更可靠的互动,增强他们在路上的安全、乐趣和生产力。”

英伟达汽车副总裁Rishi Dhall则表示:

“大型语言模型提供了广阔的新用户体验,但在规模和部署的复杂性可能会使开发者难以将AI驱动的解决方案交到最终用户手中。通过这次扩大合作,Cerence AI正在部署先进的英伟达AI和加速计算技术来优化其大型语言模型的开发和部署。

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