基于合规监管的智能座舱大语言模型评估方法

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陈智林，都大卫，郭春辰，滕添益，李俊成

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中文摘要:

与传统车载语音助手相比，座舱大语言模型具有更强的语义理解、内容生成和多轮交互能力，但其开放式生成机制也带来了内容安全、数据安全、驾驶安全和监管合规等风险。现有大语言模型评估研究多聚焦于通用能力、安全对齐或用户体验，难以充分回应智能座舱真实应用场景下的合规判定需求。以“能力-安全-合规”为基本框架，提出一种面向监管落地的智能座舱大语言模型评估方法，该方法将合规评估作为连接技术评估与监管判断的关键层级，并构建面向实车场景的测试题库、端到端测试流程和多维评价指标。结果表明，所提出的方法能够实现从模型能力评估向实际应用合规验证的转化，这为生成式人工智能在智能座舱中的安全落地与监管实施提供了可行的技术路径。

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