es.wedoany.com Noticia: El 5 de junio, durante la Cumbre de Tecnología y Cooperación Automotriz de Qualcomm 2026 celebrada en Wuxi, Qualcomm Technologies, junto con empresas del ecosistema como Chengmai Technology, Cheliantianxia, Banma Smart, Desay SV, Megatronix y ThunderSoft, anunciaron el lanzamiento del programa ecológico Claw de inteligencia artificial en el vehículo.
Este programa combina las soluciones Snapdragon Digital Chassis con el entorno de ejecución de IA agente de Qualcomm, integrando las capacidades de las empresas del ecosistema en áreas como cabina, sistema operativo del vehículo, middleware de agentes inteligentes, aplicaciones de IA y entrega en producción. El objetivo del programa es resolver el problema de fragmentación que ha limitado durante mucho tiempo el desarrollo inteligente de la próxima generación de vehículos, ofreciendo a los fabricantes de automóviles una ruta más rápida e integrada desde la validación de conceptos hasta la implementación en producción.
A través del programa ecológico Claw de inteligencia artificial en el vehículo, Qualcomm Technologies y las empresas del ecosistema se comprometen a implementar directamente agentes de IA y modelos multimodales de gran escala en el vehículo, impulsando la evolución del automóvil de una herramienta de movilidad a un compañero inteligente. Las capacidades centrales del programa ecológico Claw de inteligencia artificial en el vehículo y del entorno de ejecución de IA agente incluyen percepción multimodal 24/7, modelos de gran escala con decenas de miles de millones de parámetros que admiten decisiones complejas, una arquitectura de seguridad de grado automotriz y un ecosistema de IA en evolución continua. La percepción multimodal 24/7, al fusionar datos en tiempo real de cámaras dentro y fuera del vehículo, audio, estado del vehículo, etc., permite que el sistema tenga una comprensión inteligente continua del entorno del vehículo, evolucionando de ejecutar comandos únicos a una cabina inteligente capaz de interpretar el contexto y anticipar las necesidades del conductor.
Los modelos de gran escala con decenas de miles de millones de parámetros que admiten decisiones complejas, basados en modelos de expertos mixtos (MoE) que se ejecutan en tiempo real en el terminal, logran una comprensión semántica avanzada, razonamiento lógico y planificación de tareas de múltiples pasos en escenarios complejos de cabina, brindando una experiencia de interacción rápida y segura las 24 horas, independientemente de si el vehículo está conectado a la red. La arquitectura de seguridad de grado automotriz incluye seis capas de mecanismos de seguridad, que cubren la clasificación del control del vehículo, la autorización del usuario, la auditoría de operaciones, las políticas de seguridad, la protección de la privacidad y la configuración del fabricante, lo que permite que las capacidades de IA se invoquen de manera confiable dentro de un marco de seguridad certificado, reduciendo la complejidad de cumplimiento normativo para los fabricantes y brindando una experiencia de IA en la que el conductor puede confiar. El ecosistema de IA en evolución continua, basado en una validación rápida, acceso de bajo umbral, reutilización de capacidades y retroalimentación continua, impulsa la IA de una entrega estática y predefinida a una iteración continua, ayudando a los fabricantes a implementar escenarios inteligentes más rápidamente, al tiempo que permite a los conductores experimentar un automóvil que se vuelve más inteligente con el uso.
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