智能化與電動(dòng)化是汽車行業(yè)大趨勢(shì)，也正在重塑人們的駕駛出行體驗(yàn)，汽車已經(jīng)不單純是出行工具，而是具有交互主體多、交互方式多、計(jì)算零件多、數(shù)據(jù)規(guī)模大，以及空間屬性和社會(huì)屬性等特征，這些正是AI大模型最適合的應(yīng)用場(chǎng)景。

前段時(shí)間ChatGPT走紅后，大模型的熱度持續(xù)不減，AI技術(shù)正在加速顛覆各行各業(yè)，汽車行業(yè)正面臨著一系列前所未有的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，汽車行業(yè)需要將更復(fù)雜的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)融入汽車設(shè)計(jì)中，軟件技術(shù)在汽車行業(yè)里得到了飛速發(fā)展。如果說電動(dòng)汽車是這幾年最受關(guān)注的硬件，AI就是最受熱捧的軟件。方興未艾的AI大模型將成為汽車智能化的下一個(gè)風(fēng)口嗎？還是最終偃旗息鼓？

AI大模型讓汽車智能再進(jìn)階

AI大模型對(duì)于很多人來說很陌生。其實(shí)他是“人工智能預(yù)訓(xùn)練大模型”的簡(jiǎn)稱，擁有巨大參數(shù)規(guī)模，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)來學(xué)習(xí)和理解龐大的數(shù)據(jù)量，實(shí)現(xiàn)自然語言處理、圖像識(shí)別、語音識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)。簡(jiǎn)而言之AI大模型為智能汽車更多的是提供海量數(shù)據(jù)、模型、強(qiáng)大算力。

AI大模型在汽車領(lǐng)域有兩種可能的落地形式。一類是用于人工智能對(duì)話交流，大多數(shù)應(yīng)用在智能座艙。另一類與智能駕駛有關(guān)。自從2020年特斯拉將Transformer大模型引入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中便打開了AI大模型在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應(yīng)用的大門。AI大模型更快速、準(zhǔn)確地解決認(rèn)知和決策問題的能力，為車輛自動(dòng)駕駛能力的提升提供了核心驅(qū)動(dòng)力。

前段時(shí)間大模型上車的官宣不絕于耳。作為國(guó)內(nèi)最早發(fā)布的通用大模型，百度的文心一言目前已有東風(fēng)日產(chǎn)、紅旗、長(zhǎng)城、吉利等近10家車企宣布介入；吉利、智己等車企，也紛紛與阿里巴巴在通義千問大模型接入上展開合作。還有的車企正發(fā)力自研汽車領(lǐng)域垂直大模型。理想汽車推出自研認(rèn)知大模型Mind GPT；廣汽集團(tuán)帶來AI大模型技術(shù)的最新研發(fā)成果——廣汽AI大模型平臺(tái)等等。

AI大模型上車后對(duì)話機(jī)器人可以通過高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)持續(xù)訓(xùn)練，從而讓車載語音助手的智慧更加接近真人，在與用戶交互過程中具備情感化。以往的車載語音助手只是單純的執(zhí)行用戶的指令，屬于命令式交互；而在AI大模型的加持下轉(zhuǎn)變成能和用戶閑聊的伙伴，屬于對(duì)話式交互。

AI大模型的自學(xué)習(xí)算法能力在汽車駕駛過程中發(fā)揮的關(guān)鍵作用主要體現(xiàn)在感知和決策層面。以往自動(dòng)駕駛感知使用的都是各個(gè)小模型堆疊的方式，識(shí)別的原理就是自己先看，然后去知識(shí)庫里比對(duì)，如果以往沒有學(xué)習(xí)過，那就無法準(zhǔn)確識(shí)別出來。這種方法對(duì)于感知能力的提升是有限的，因?yàn)槁窙r的變化是日新月異的。此前特斯拉高速撞上側(cè)翻的白色貨車，就有可能是將側(cè)翻的車廂誤判為是天空或者強(qiáng)反光地面。有了AI大模型的加入后，可以在有限的標(biāo)注數(shù)據(jù)前提下找到相似障礙物之間的相關(guān)性。有了這個(gè)認(rèn)知，在遇到新的物體時(shí)大模型可以對(duì)比這個(gè)物體與之前所認(rèn)識(shí)到共性，由此判斷是否是個(gè)障礙物。

大規(guī)模上車或會(huì)有安全漏洞

多家車企都在為大模型上車鋪展出宏圖，但現(xiàn)在大模型上車的主攻方向基本均聚焦于智能座艙領(lǐng)域。通過語音喚醒車載AI完成多種服務(wù)功能是最能讓用戶在當(dāng)下“眼可看、手可觸”的領(lǐng)域。而智能化升級(jí)帶來便利的同時(shí)或伴隨有安全漏洞。

大模型的意義就在于能夠通過大量的數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)車輛智駕的不斷進(jìn)化，不斷完善，最終的意義是能達(dá)到車人合一的效果，即每輛車的智能駕駛習(xí)慣是跟隨駕駛員的實(shí)際駕駛習(xí)慣衍生過來的。但數(shù)據(jù)也有高低質(zhì)量之分，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)并不是每位駕駛員在駕駛中都能提供給車輛用以自學(xué)習(xí)的，比如在輔助駕駛過程中遇到需要接管車輛的問題，每個(gè)人對(duì)車輛的操作意識(shí)都不一樣，這就意味著如果駕駛者是個(gè)新手很可能自己就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的駕駛判斷，這樣車輛收集到的駕駛指令也會(huì)是錯(cuò)誤的，會(huì)形成一個(gè)低質(zhì)量數(shù)據(jù)，所以大模型自學(xué)習(xí)的核心要求是需要人類能有高質(zhì)量的駕駛習(xí)慣。

車企目前紛紛接入大模型，還是出于在智能化競(jìng)爭(zhēng)中不掉隊(duì)的考慮，未來能否形成自己的競(jìng)爭(zhēng)護(hù)城河，仍需要進(jìn)一步探索?，F(xiàn)在大模型能夠助力車企打造出更多的能夠激起用戶買單的更多增值服務(wù)，并且這種付費(fèi)訂閱服務(wù)不只包含智能座艙，也包括智能駕駛。

在智駕方面，大模型帶來的好處上面已經(jīng)說到了，但還需考慮一點(diǎn)的是等到L3級(jí)或以上的自動(dòng)駕駛逐漸成型，大模型體系下的大量數(shù)據(jù)帶來的優(yōu)勢(shì)就不言而喻，而且智駕能力的提升也可以讓車企在這上面下文章，或許大模型未來給智駕帶來的好處很可能在一段時(shí)間內(nèi)變成普通用戶消費(fèi)不起的汽車高端配置。

因此大模型上車會(huì)給予用戶全新的產(chǎn)品體驗(yàn)，但需要考慮大模型背后涉及的成本是不是當(dāng)下大部分用戶能夠消費(fèi)得起的，或者說大模型提升的產(chǎn)品力，是不是真的有必要、有足夠的說服力讓用戶買單。

百姓評(píng)車

AI大模型的到來為智能汽車的未來發(fā)展帶來更多可能，開啟了汽車領(lǐng)域的新賽道。但目前車企上車的大模型概念更多是為了以新技術(shù)、新概念，打出新能源產(chǎn)品差異化。然而大模型落地到邊端、終端，存在算力、算法方面的諸多難點(diǎn)，同時(shí)在終端應(yīng)用仍屬于初期，存在很多難點(diǎn)和痛點(diǎn)，商業(yè)模式不明確，無法變現(xiàn)維持資金支出。

現(xiàn)在的AI大模型應(yīng)有到汽車上沒有明顯的實(shí)質(zhì)性作用，甚至有可能存在“致命”的安全漏洞，猶如泡沫一樣存在破裂的風(fēng)險(xiǎn)，因此時(shí)下還沒有到AI大模型真正普及的良好時(shí)機(jī)。