在全國(guó)汽車(chē)产业的大变革中，新(xīn)能(néng)源汽車(chē)已经成為(wèi)引领产业创新(xīn)发展的核心力量。2023年，新(xīn)能(néng)源汽車(chē)产销量全球占比超过60%，電(diàn)动汽車(chē)、锂電(diàn)池、光伏产品“新(xīn)三样”出口增長(cháng)近30%，我國(guó)汽車(chē)特别是新(xīn)能(néng)源汽車(chē)产业发展对全球汽車(chē)市场格局有(yǒu)着深刻的影响。

然而，汽車(chē)产业的变革并未止步。随着智能(néng)化、网联化技术的快速发展，智能(néng)网联汽車(chē)已经成為(wèi)新(xīn)的竞争焦点。当前，人工智能(néng)，特别是大模型新(xīn)技术浪潮正在掀起颠覆性变革，赋能(néng)千行百业，带来全新(xīn)的生产力和生产关系。多(duō)位业内人士在接受中國(guó)工业报记者采访时均表示，“大模型等人工智能(néng)技术的广泛应用(yòng)势在必行，汽車(chē)智能(néng)化也将迎来全新(xīn)的时代。”

大模型驱动汽車(chē)产业步入“新(xīn)智能(néng)”开端

随着ChatGPT的“走红”，大模型“上車(chē)”也成為(wèi)車(chē)企在智能(néng)化下半场“决胜”的关键。中國(guó)工业报记者了解到，長(cháng)城、吉利、長(cháng)安等車(chē)企都在积极推进大模型发展；蔚来、小(xiǎo)鹏、理(lǐ)想等新(xīn)势力車(chē)企，以及科(kē)技大厂百度、阿里、华為(wèi)、腾讯等也均在布局大模型“上車(chē)”。

在中國(guó)電(diàn)动汽車(chē)百人会论坛（2024）上，腾讯智慧出行副总裁钟學(xué)丹表示，在大模型的驱动下，汽車(chē)产业已处在“新(xīn)智能(néng)”发展的起点，大模型的应用(yòng)将重塑智能(néng)汽車(chē)算法与逻辑，助力生产力革新(xīn)，深度融入汽車(chē)各业務(wù)场景。人工智能(néng)作為(wèi)新(xīn)质生产力，推动汽車(chē)产业从数字化迈向数智化升级。

商(shāng)汤科(kē)技联合创始人、首席科(kē)學(xué)家、绝影智能(néng)汽車(chē)事业群总裁王晓刚表示，通用(yòng)人工智能(néng)能(néng)够极大地提升生产力，例如自动的代码生成，已经能(néng)够解决70%代码的生成；大模型、多(duō)模态大模型的出现，极大改变或将颠覆人机交互的方式。

“新(xīn)质生产力在汽車(chē)行业会是一个非常核心的突破点，我们也相信持续的创新(xīn)、高效的反应，每个企业都在做，但如何让自己的组织能(néng)够充分(fēn)地发挥技术的力量，充分(fēn)地发挥创新(xīn)的推进，可(kě)能(néng)会是更大的一个思考题。”麦肯锡全球董事合伙人，麦肯锡中國(guó)區(qū)汽車(chē)咨询业務(wù)负责人管鸣宇说道。

為(wèi)智驾智舱升级赋能(néng)

智能(néng)座舱、智能(néng)驾驶是大模型“上車(chē)”的重要应用(yòng)场景。

科(kē)大讯飞副总裁、智能(néng)汽車(chē)事业部总经理(lǐ)刘俊峰表示，目前，大模型给汽車(chē)座舱最大的价值，是从真正人性化的自然灵活、自由表达开始。在人和車(chē)整个交互对答(dá)这十几年里，人在車(chē)里约束还比较多(duō)，需要學(xué)习，需要适应，需要熟悉它相关的一些技能(néng)以及它的对话方式。“尽管我们做语音交互在汽車(chē)行业已经有(yǒu)20年了，但是在这些方面迟迟没有(yǒu)完整的改变，而大模型将带来新(xīn)的机会和潜力。”

而在智能(néng)驾驶端，元戎启行CEO周光表示，智能(néng)驾驶端到端模型将会成就一位“超级AI司机”，开启物(wù)理(lǐ)世界通用(yòng)人工智能(néng)技术的新(xīn)纪元。

周光介绍，在当前國(guó)内消费市场，智能(néng)驾驶系统仍然采用(yòng)模块化模型，将感知、预测、规划分(fēn)為(wèi)三个独立的模型。每个模型的技术栈差异较大，处于下游的规划模型需要依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则。在模块化的技术架构下，信息的传递会出现减损，系统维护难度大，无法从容应对复杂路况。

而端到端模型将感知、预测、规划三个模型融為(wèi)一體(tǐ)，无需程序员编写冗長(cháng)的代码去制定规则，而是用(yòng)海量数据去训练系统，赋予机器自主學(xué)习、思考和分(fēn)析的能(néng)力。端到端模型不会出现信息传递减损，能(néng)够更好地处理(lǐ)复杂的驾驶任務(wù)，解决模块化模型存在的所有(yǒu)“痛点”。

“现阶段智能(néng)驾驶技术尚未跨越早期市场与成熟市场的鸿沟，多(duō)数消费者与机器共驾的默契还有(yǒu)待提升。等端到端模型上車(chē)后，智能(néng)驾驶系统会变得更拟人，更便于消费者操作。”周光表示，端到端模型能(néng)快速推动智能(néng)驾驶行业迈向成熟市场，是打造汽車(chē)行业新(xīn)质生产力的重要引擎。

模型、数据、算力等挑战不容忽视

汽車(chē)行业正在积极拥抱大模型。然而，在钟學(xué)丹看来，在汽車(chē)行业大面积应用(yòng)大模型之前，依然面临着模型、数据、算力等方面的挑战。

第一，在模型方面，通用(yòng)大模型目前主要应用(yòng)于AI交互层面，但在某些汽車(chē)行业场景中，专业知识与行业数据积累不足。因此，选择适合的汽車(chē)行业大模型，结合企业自身数据进行训练或精调，才能(néng)打造实用(yòng)性强的人工智能(néng)服務(wù)。如何在合理(lǐ)成本下，挑选合适的模型，成為(wèi)企业需要思考与决策的关键。

第二，数据方面挑战也不小(xiǎo)。我國(guó)自动驾驶和汽車(chē)行业高质量数据體(tǐ)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足，同时要考虑数据分(fēn)类、标注、训练各环节的投入产出比，更要关注敏感数据的保护与合规。

第三，算力方面挑战不容忽视。L3+自动驾驶的算力级别已达千万亿次每秒(miǎo)，要支撑更大规模AI训练，需突破单車(chē)算力物(wù)理(lǐ)上限，实现云端、車(chē)端一體(tǐ)化算力协同，确保充足算力供给与弹性拓展。同时，大模型训练对网络速度与稳定性要求较高。

第十四届全國(guó)政协常委、经济委员会副主任苗圩也在日前表示，当前，全球生成式人工智能(néng)领域竞争激烈，但在先进算力上存在较大差距，中國(guó)一味跟随、去追求大算力、大模型、大数据，可(kě)能(néng)并不是最优策略。

要如何应对大模型带来的机遇与挑战？钟學(xué)丹提出，大模型应用(yòng)第一阶段首要考虑如何在一些非常明确和具體(tǐ)的领域快速实施，看到效果；有(yǒu)了效果之后，第二阶段再去构建平台，才有(yǒu)可(kě)能(néng)帮助其在未来加速发展；第三阶段腾讯会和車(chē)企一起，基于平台以及场景更好地结合，创造新(xīn)的应用(yòng)场景和服務(wù)，帮助車(chē)企自研自建AI平台。“汽車(chē)行业还处在大模型应用(yòng)的开端时期，需要产业链上下游开放共创，广泛探索。”钟學(xué)丹说道。

苗圩则建议，“应该學(xué)会采用(yòng)‘下围棋’的策略，在技术相对落后的情况下，通过大模型来赋能(néng)制造业、赋能(néng)各个具體(tǐ)领域来实现人工智能(néng)的应用(yòng)，从而走差异化的发展道路。”（记者马艳）