车规级超算集群中大语言模型 (LLM) 智能体微沙箱隔离工程实践

深入剖析如何通过微内核隔离屏障，彻底将大模型智能体的非确定性推演与整车底层关键的 AUTOSAR 及安全 Linux 运行时进行物理与逻辑解耦。

混合关键性 CPU 核心与缓存严格分区机制

通过底层硬件缓存染色 (Cache Coloring) 与虚拟中断隔离技术，从根本上杜绝智能体高突发内存带宽争抢对 ADAS 视觉感知等关键管道造成的任何时延抖动。

所有跨进程跨分区 IPC 消息进入安全域时，必须携带不可伪造的硬件级权能签名令牌，彻底消除智能体伪造整车底层执行数据包的潜在安全隐患。