车载 AI 语音助手（Jetson Orin Nano）

项目概述

基于 NVIDIA Jetson Orin Nano 的端侧车辆 AI 语音助手：说话→听懂→思考→执行→回答全链路在车端本地完成，不依赖云端。集成 ASR-TTS 语音交互、意图路由、RAG 车辆知识库、LLM/Tool 调用与 QT 数字座舱界面，实现车辆知识问答、车控工具调用与 GUI 展示。

各服务模块采用 ZeroMQ 轻量级通信框架，实现松耦合的分布式多服务架构。

系统架构

系统拆分为 ASR、Intent Router、RAG、LLM、Tool Bus、TTS、QT UI 七个模块，模块间通过 ZMQ 的 REQ/REP + PUB/SUB 组合，实现请求应答、状态广播、状态同步三种通信模式。

以一句「帮我把空调调到 24 度」为例的完整链路：

flowchart LR
    MIC["麦克风"] --> VAD["VAD / 关键词唤醒"]
    VAD --> ASR["ASR 语音识别
sherpa-onnx zipformer"]
    ASR --> IR["意图路由
语义分类 + 规则分类"]
    IR -->|"车控意图"| LLM["LLM
Qwen2.5-3B Q4_K_M"]
    IR -->|"知识问答"| RAG["RAG 检索
车辆手册向量库"]
    RAG --> LLM
    LLM -->|"tool_call JSON"| TOOL["Tool Bus
车控工具执行"]
    LLM -->|"respond JSON"| TTS["TTS 播报
SummerTTS"]
    TOOL -->|"状态同步"| UI["QT 座舱 UI"]
    TTS --> OUT["扬声器"]

关键技术点

AI 语音交互：ASR 使用 sherpa-onnx 部署 zipformer 模型，TTS 基于 SummerTTS；设计了 ASR 与 TTS 的同步机制，避免 TTS 播放期间语音回灌误识别；构建 VAD 与关键词唤醒
意图路由：语义分类 + 规则分类双通路融合的意图识别，编排 5 类服务调用，按意图选择 RAG 检索、LLM 调用、直接语音回复或 Tool 调用的组合
RAG 车辆知识库：基于 sentence-transformers 将车辆手册向量化，余弦相似度 + Top-K 检索，端侧全离线完成知识问答
LLM 部署与 Tool 调用：llama.cpp 部署 Qwen2.5-3B 的 GGUF Q4_K_M 量化模型；通过 prompt 强约束让模型只输出两类 JSON——respond 交给 TTS 播放，tool_call 驱动车控工具执行
QT 车载座舱 GUI：数字座舱界面，实时展示空调、车窗、天窗、摄像头与传感器等车辆状态

核心 API 与接口设计

服务端口与通信原语

服务	端口	协议
Intent Router	:6666	ZMQ REQ/REP
RAG Service	:6667	ZMQ REQ/REP
LLM Service	:6668	ZMQ REQ/REP
Tool Bus	:6669	ZMQ REQ/REP
状态广播	:6670 / :6671	ZMQ PUB/SUB
TTS Server	:7777	音频流
llama-server（GGUF 推理后端）	:8080	HTTP

C++ 侧封装了 ZmqServer / ZmqClient（REQ/REP 请求应答）与 ZmqPub / ZmqSub（状态广播）两组通用组件，各服务只依赖消息契约、不依赖彼此实现。

意图路由：五分类多分支

Router 对每句输入做语义分类 + 规则分类双通路融合，输出五类意图并按类型路由到不同服务链：

意图	链路	典型时延
EMERGENCY（紧急事项）	RAG → TTS	~0.5s
FACTUAL（手册事实问答）	RAG → TTS	~0.5s
EXPLICIT_CMD（明确车控指令）	Tool Bus → TTS	~0.5s
COMPLEX（复杂查询）	RAG → LLM → TTS	秒级
CREATIVE（闲聊/生成）	LLM → TTS	秒级
LLM + Tool 闭环	LLM ↔ Tool → LLM → TTS	秒级

LLM 双模式 JSON 契约

通过 Prompt 强约束 LLM 只输出两类 JSON，这是「语音语义 → 车辆动作」的核心契约：

1
2
3
4
5
6
7
{"action": "respond", "content": "好的，已为您将空调调到 24 度"}

{"action": "tool_call",
 "tool": "ac",
 "tool_action": "set_temperature",
 "params": {"value": 24},
 "reason": "用户要求把空调调到 24 度"}

respond → 直接送 TTS 播报
tool_call → Tool Bus 侧做参数归一化与校验（例如从口语化文本中提取「24 度」的数值），执行后通过 PUB 通道把车辆状态同步给 QT 座舱，并把执行结果回灌 LLM 生成自然语言回复
无法归一化的输出会降级为 respond 兜底，保证任何情况下用户都能得到语音反馈

RAG 检索接口

车辆手册切片后经 sentence-transformers 编码为 768 维向量入库；查询时同模型编码 query → 余弦相似度 Top-K 检索 → 命中文档拼接进 LLM 上下文，全部在端侧离线完成。

项目状态

全链路已在 Jetson Orin Nano 上跑通，端侧离线完成语音到车控的闭环。