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[汽车百科]「人工智能」的到来，会给「新能源车」带来哪些有趣的功能？ |
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「人工智能」的到来，会给「新能源车」带来哪些有趣的功能？ 关注问题?写回答 [img_log] 人工智能 汽车 新能源 自动驾驶 新能源车 「人工智能」的到来，会给「新能源车」带来哪些有趣的功能？ |
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蔚来车主前来作答。 目前的AI上车，我个人觉得还是缺乏想象的。 但有一点是没错的——那就是先堆硬件，再堆软件。AI靠的是大数据、云计算等等软件支撑。 但前提是你硬件要有呀。 如果你车上，一块大屏幕都没有，软件的厉害之处怎么让你体验到？ 蔚来在智能驾驶领域是这么做的，但堆智能座舱的部分，屏幕太小了，太克制了。 下一代NT3.0的ET9，也就是屏幕稍微大了一点点，后排也给安排了两块横屏。 还是银河E8、智己LS6这些大横屏，来得痛快！ 想象力缺乏、软件缺乏，都可以慢慢补，硬件补不上啊。 好像又在教斌子造车了。 |
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头部的几位已经介绍了AI与智能汽车结合的阶段，主要的变化就是智能交互更多样化，反应更快，语义识别和执行更准确。 我也来添一笔 AI的本质就是通过语言转化为实际，人类对于所观察到的一切，都会用语言去表达 只有这样，AI和人类才能实现沟通 那么AI在智能汽车做的事情，远不止生成几张AI图，或者一问一答 如果我们给AI足够的权限，AI可以做到： ·调取车上APP的功能进行泛化操作——比如我想知道这段道路收费多少钱 ·调取ADAS摄像头观察到的特征，进行本地化AI标注 ·分析其他车的驾驶行为，再决定（智能驾驶状态下）本车的行驶轨迹和规划控制 大家发挥下想象力，我觉得AI在人车交互上想象空间太多了 |
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自古以来，车就是一个容器，不断装下地球上最新的科技 当我们回顾汽车这一人类文明的重要成就时，它的技术演进无疑是工业革命的一个缩影。 汽车的最开始，装下的是蒸汽机和座椅技术，技术突破集中于机械和动力系统的创新，人们开始有一种更便利的交通方式去探索自由和远方。 然而，真正让汽车进入一个新纪元的，是20世纪电子和通讯技术的崛起。这一时期，汽车开始融入大灯、收音机、CD播放器等娱乐功能，融入座椅按摩和空调等舒适性配置，车上的娱乐系统在不断与日常生活同步，汽车也有了娱乐和财富的符号。 |
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进入21世纪，信息技术和人工智能的飞速发展，电子卫星导航系统、自动驾驶辅助、语音控制技术这些人类最新发明的的引入，让车变得更加智能和人性化，汽车正在逐步演变为一个高度智能化的移动终端。 |
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2024年，轮到了LLM和AIGC上车的元年 2023年，大模型支撑的生成式AI开始在互联网上爆发。 现在大语言模型（LLM）如GPT-4等，通过对海量文本数据的学习，已经能够理解和生成接近人类水平的语言。而人工智能内容生成（AIGC）如Midjourney等，可以在音频、视频、图像等多种媒介上创造高度逼真的内容。每次GPT-4和Midjourney的新迭代都能成为热点话题，大家都看到这些技术对生活方方面面的改变潜力。 |
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这种技术一旦爆发，各种应用必然不断寻找场景去落地。 为了承载这些先进的技术，就需要有足够的计算能力、通信能力、交互能力、用户时长占有的硬件终端。 当前符合以上要求的，除了手机端、电脑端，车是另一个可以想象的重大母体。得益于市场这些年越来越卷的堆料，新发布的新能源车普遍具有了AI上车的基础，高通8155、8295座舱芯片相当于为AI上车打好了硬件底子，远程OTA升级提供了AI软件不断迭代的可能。 2024年，是大语言模型技术（LLM）与人工智能内容生成（AIGC）在汽车领域的大规模应用元年。在过去两个月，我们已经陆续看到了吉利、理想等车企开始对外展示自己的自研AI上车产品。在德国，大众品牌的高尔夫车型，据说将会把ChatGPT带到车内。 具体来说，在车上，LLM和AIGC的应用场景会是怎样的？ 前段时间我去了一次杭州湾的吉利研究院，参观了AI上车的一些技术产品，也和工程师团队做了交流。 |
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吉利从2021年就开始部署在AIGC相关技术领域技术，目前已推出旗下全栈自研的全场景 AI 大模型：吉利星睿。未来在绘画、音乐、语言、自动驾驶领域都有应用场景。 |
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目前AI在车上的体验还是聚焦在文生图，在银河E8上，用户可以通过语音指令来生成一张覆盖45寸屏幕的8K超清壁纸，另一个AI律动桌面应用，已经可以理解音乐歌词并且快速生成图片MV。 |
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工程师告诉我，星睿 AI 大模型已经拥有超百亿参数量，使用超过 3 万亿知识语料进行训练。基于它打造的银河E8的Ai数字精灵，会在今年第二季度推出，这次没能提前看到。 参观交流后，分享我的一些感受： 1 这些已经上车的车载AI应用还在初级探索阶段，但它们确实和过去在座舱里遇到的东西很不一样，你能感受到AI在应用上的巨大潜力。就像你第一次见到汽车OTA，它可能只OTA了一些微不足道的东西，但你能阅读出这东西以后可能会影响重大。 2 目前电脑、手机、汽车已经开始形成联通，形成一个无缝的体验生态。 这三大终端恰恰最有可能优先搭载上AI能力的，所以可以预想到，一个成熟的AI的智能助理将无缝可以在手机、电脑、汽车上提供贯穿服务。 就像王老板的秘书李小姐，帮王老板管出差行程，管会议邀请，也管财务报表，而不是王老板雇三个秘书来分别处理。 3 未来，用户和车的交互方式会有巨大变动。过去TUI（物理接触交互）是主导，最近十年GUI（视觉图形交互）开始变成主导，同时CUI（语言对话交互）开始成为积极的补充。 |
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一旦LLM和AIGC的技术武装在车端，相信CUI会迅速扩张自己的影响力，甚至成为替代GUI的主导性交互方式。 如果简单自然自由的人类语言指令，车就能极为精准、聪明的听候调遣，甚至自主补全主人的潜台词，替主人想到他可能自己都没有考虑周到的地方，那么人们就不会像过去那样积极的使用GUI来翻越1-2个菜单、划过1-2个画面，再用手指来解决问题。 比如说，当一苒开车途径一个室外篮球场，产生了好奇和约人打球的欲望。他在车内可以说： 「刚这个球场，能预订吗？我和ToTo文翰，明天一起来打一个小时，可以吗？」 这个时候，车内的人工智能会瞬间发动各方面的传感器（通过导航了解所在的位置和附近的地图上的球场信息，通过摄像头回顾刚刚经过的视野中有怎样的球场，通过互联网查询这个球场的收费标准和可预订的档期，通过通讯录找到文翰的联系方式），然后它可能会回复： 「这是苏州的洛克公园球场，可以预订，一个小时200元。现在就能预订明天下午1-5点的任何时间。需要我先预约上？然后我再发个短信给Toto文翰，问一下他有没有空？如果你们最终不去，我就随时取消预约，只要明天中午12点前取消就可以。」 再比如另一个更简单的场景，一苒和ToTo文翰，分别坐到了前排和后排。一苒穿着波司登羽绒服，文翰穿着轻薄睡衣。两个人分别说了一句，「开一下空调」。电脑会迅速调用：当天的天气温度，前后排乘客的位置和图像扫描，然后很聪明的给前排开了强力制冷，在后排则吹出不冷不热的风。 4 虽然不是所有的车，但有部分车内，中央大屏幕这种今天看起来必备的配置，以后可能弱化甚至消除。 因为今天中央触控大屏的存在，是因为它承载了导航、车设车控、影音娱乐等丰富的功能，所以配置的必要性极强。 但一旦导航交给了仪表/HUD，车设车控和音乐播放可以用CUI来完成。至于电影视频画图游戏等需求，并不是所有用户的高频需求，也完全有可能通过iPad等外接设备来完成。所以中央大屏不再是每个车的必备之物，汽车的内饰设计的想象力将迎来全新的空间。 |
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屏幕不是越多越好，用户需要的是技术和体验，硬件屏幕本身不是刚需。 所以可以畅想的是，当最终AI技术发展成熟，未来的汽车将变得更加聪明和自主，不需要屏幕，不需要多余的按键，然后配合AI算法自动驾驶，也不需要方向盘，换挡，油门和刹车，车将成为一个高度创新的移动智能空间。 |
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做功能机没人做的过诺基亚，消灭诺基亚的是智能。汽车也是一样，智能汽车的核心是智能，而AI就是核心的核心，可惜不是所有车企都有资格抓住这一机遇。 传统智能是你问我答，谷歌、百度的搜索框，只要输入关键词就能得到一堆结果，用户一个一个看过去，将有效信息加以糅合才能得到答案。 |
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智能1.0是问答，以siri、小爱同学为代表，文字输入变成了语音，信息检索变成了发送指令，检索形式在变，但检索能力是初级的，只能处理简单问题。 |
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即便如此，依然超乎想象，人们思考把这种语音交互移植到汽车上用来改变汽车行业坚持了数十年的所谓的「盲操作」，逐步变成了君子动口不动手。只是时而保守时而激进，语音指令也没有达到要求，最终形成了常用功能机械按键，一般功能语音控制。 智能2.0就是AI时代了。AI是被动变主动的迭代，更像思想的人类。虽然是语音问答，但AI引擎可以处理信息并给出接近准确回答，甚至可以综合观点主观评价某人、某事，代表就是ChatGPT。 |
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可以画画、写脚本、总结归纳，如果愿意，ChatGPT甚至可以帮我完成这篇文章。ChatGPT的核心问题是不能生产内容，只能检索现有信息，尽管如此，也足够想象了。 如果人工智能无限接近于人，就有可能像电影《HER》那样，有一个非常懂自己的虚拟女友，懂你说的亦懂你没说的。如此智能，便有了陪伴的感觉，便在物理上尽可能削弱alone，感受上消灭lonely。 |
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优秀的AI是没有存在感的，正如最成功的男扮女装是骗过所有人。 打开手机，拍一张照，一张好照片理所当然的生成了。实际上，是AI让你觉得理所当然，绿色更绿、红色更红，知道要拍什么，怎样算美，计算摄影就是一种AI。 GPT 之所以能成为奠定万亿美金产业的基石，取决于人工智能的本质——信息交互方式的决定性变化。它是一个金字塔，通过数据 + 算法，得到新的数据，最重要的是，精确识别出场景，把消费者需要的服务，精准、按时、按需推送给消费者，这个过程就是人工智能。 - 更懂你的汽车，强调的是一种主动，通过数据分析用户当下的需求，主动给予服务。旅程中的疲劳，主动询问，播放音乐，甚至建议打开车窗。除此之外，自定义场景，诸如温度低于10摄氏度时检测到主驾有人打开座椅加热、方向盘加热，类似还包括问候、节日祝福、家庭氛围等等。 最近上市的银河E8展现了星睿AI大模型的初步应用，虽然场景比较有限，但显然是一种切实可行的方向，比如AI音乐律动，该功能会通过分析歌词、风格主动生成相关的音乐壁纸。我尝试了一首非常奇怪的歌《My Boyfriend is Gay》，Ai音乐律动就生成了一些类似GAY主题的壁纸。 |
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AI上车影响的并不只有软件，还有硬件。正如打败诺基亚的苹果，就是那个既不抗摔又不耐用的产品，他改变了一切，把硬件变得智能起来的同时改变了手机的造型。智能汽车就是新时代的苹果，AI上车改变了汽车内饰的设计风格，屏幕变得越来越重要，这就是为何尺寸越来越大。到银河E8，已经开始配备一整块45英寸8K无边界屏幕，沉浸感非常好，因此AI音乐律动才有非常优秀的效果。 换一种内饰风格，AI的优势也会发生变化。银河L7，AI展现优势的部分就是WOW壁纸，根据指令绘制两张风格、主题相似的壁纸，使两块屏幕统一起来，到银河L6，就着重强调家庭互动，通过上传小朋友照片，AI可以根据指令以小朋友为主角绘制一系列的故事连环画。 |
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吉利银河目前上车的功能虽然简单，但这一小步却是新时代的一大步。智能的开始都不够智能，甚至有点智障，跟马车比速度的蒸汽机车，跟算盘比速度的微机，最早的大哥大等等。吉利银河所做的这些尝试像是着重发力的几个方向，只要有了方向，接下来就是快速发展，智力的提升都是指数级的。 从行业角度，人工智能的目标必然是更加便捷的生活，但对行车来说，优秀的人工智能是将汽车变成第二移动空间的密钥。银河E8发布的AI精灵看起来不过是一个卡通形象，但背后的努力就是通过更懂你的拟人交互消除行车孤独感。这是智能汽车发展到一定阶段的必然产物。 恰恰是意识到智能是未来的核心竞争力，体验趋动或者来自供应商的功能统一会导致同质化，许多有野心的车企已经开始投入资金开发AI大模型。前面讲到的吉利就是一个代表，自研了星睿AI大模型，但不是所有汽车企业都有资格进行投资，星睿AI大模型的投资非常像模块化架构。 |
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模块化架构通过增大零部件共享率降低成本，但前期投资非常巨大，为此研发模块化的车企通常都是集团化，比如大众集团的MQB、MEB，吉利集团的CMA、浩瀚平台。唯有如此，才有足够的规模实现投资收益的平衡，这就导致像马自达、斯巴鲁这样的小企业很难涉足。虽然新势力车企有时候也提平台，但和浩瀚这种支撑大规模车型的模块化纯电平台不是一个东西。 星睿AI大模型也是一样，对吉利集团这种大型汽车集团来讲，投入巨资开发大模型可以赋能旗下覆盖银河、极氪、远程、领克等众多汽车品牌。另一方面，AI大模型需要大量的训练，车型越多、产品越多、保有量越多，AI大模型的进化就越快、体验就越好。规模较小的汽车企业或者新势力车企没有巨资或自研AI大模型的动力，面对这块不可或缺的布局，往往会先选择供应商或者联合开发的方式，比如理想和小鹏。 当然这与各大品牌对待AI大模型的态度有关，是否认可其为未来核心竞争力，吉利认为是，所以吉利选择了自研。 对于AI上车，手机和汽车不能简单的移植，大家应该注意到手机操作习惯和车机完全不同。汽车首要保障安全驾驶，其次防范复杂的信息干扰注意力，汽车有汽车的坚守，哪些是不宜展示的，哪些是不能妨碍驾驶的，哪些又是可以丰富车内生活的，有着丰富的「盲操作」经验。 与此同时，一直在谈的「千人千面」有望率先在汽车上实现，通过摄像头识别人脸切换账号，每个账号在云端同步个人习惯，初级习惯包括了座椅、后视镜位置，中级习惯包括了视听习惯、操作习惯，高级习惯包括了个人喜好、驾驶习惯。陪伴的越久，AI就越像是活生生的人一样，每个AI模型会越来越懂你。 当然，AI智能的核心是分析能力，座舱变化只是其中一部分，背后还会对智驾提供，尤其是复杂路况，通过传感器信息收集，加以分析得到更加贴近人类的驾驶习惯，让智驾成为老司机。 AI必然是未来智能汽车的核心，涵盖智能驾驶、智能语音、GPT，目前来看，大型汽车集团率先觉悟，以吉利为代表的汽车集团特别强调自家AI与别家AI的不同。未来在软件上选择同质化，无异于共享灵魂。 |
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AI上车会对汽车造成哪些影响？ 1、改变了座舱设计，屏幕越来越大，越来越适应智能交互，越来越在意沉浸感，汽车企业和液晶面板的合作越来越深入，定制化的产品越来越多，机械按钮最终被消灭。 2、真·智能的座舱内容越来越丰富，针对细分场景开发的功能越来越多，比如吉利的AI音乐律动、壁纸、故事等等。 3、联动驾驶、情绪监测，越来越在意主动的服务，一定程度上削弱长途行车的孤独感。 4、赋能智能驾驶，对复杂路面的分析做出更准确的判断之外，能以更符合人类驾驶习惯的方式操控车辆。 所谓软件定义汽车，既是控制软件也是交互软件，强调的只是软硬件结合，驱动整个系统运作的始终是一个可以分析数据、给出解决方案的智能AI大模型。现在看起来，时间不会很久了。 |
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12月20日，北京大学光华管理学院携手腾讯云在北京大学举办了“AI驱动汽车新智能”出行产业沙龙。腾讯智慧出行副总裁钟学丹、理想汽车智能空间副总裁勾晓菲、梧桐车联科技有限公司副总经理/CTO王永亮以及北京大学光华管理学院组织与战略管理系副教授/北京大学管理案例研究中心联席主任王铁民围绕“AI大模型在汽车产业的创新应用方向”、“汽车行业落地大模型的核心挑战”、“汽车行业大模型的评估标准”等话题展开了深入探讨。 王铁民教授从学术的角度谈了大模型在行业中的应用。她表示，AI大模型带来的不是普通的技术创新，而是技术范式级别的创新。技术范式的影响不只是经济增长，还有对就业、生活质量、环境和生态等方面的影响。AI技术的应用除了改善体验外，还有很多治理、安全等问题，都需要综合考量。 在“AI驱动汽车新智能”出行产业沙龙上，钟学丹讨论了汽车行业的两个热点话题——AI大模型及其技术底座和大模型+汽车，分享了AI在前期汽车制造、中间汽车体验和后面销售和运营端的应用场景，并勾画了一幅AI汽车应用的前景图。 “大模型+汽车”催生新智能 |
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近年来，主要得益于政策推动、消费者对环保和节能认识提升，以及技术的进步，我国汽车行业的电动化进程上半场成绩斐然，汽车销量持续增长。随着电动化竞争的加剧，智能化成为了下半场决定汽车行业变革的关键。 事实上，智能化不仅是指汽车的自动驾驶功能，还包括车联网、AI、大数据等技术的应用。AI和大模型的加持将进一步优化汽车的智能表现，使汽车能够更好地理解驾驶者的需求、提供更加个性化的服务，并提高驾驶的安全性和舒适性。 毋庸置疑，大模型上车应用将有效提升汽车智能化体验，促进智舱、智驾的进一步升级。正如钟学丹所说：“大模型+汽车”正在创造新的机遇，新的智能将给出行和汽车行业带来诸多变革。在他看来，大模型带来的汽车“新智能”具有以下四大核心特征。 |
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首先，大模型将重新定义人机交互。从指令式对话系统进化为主动式、拟人化服务，有助于车辆感知发挥更大价值。大模型的用车行为分析、场景分析等能力可以形成专家型决策大脑，为用车提供场景化服务建议。 第二，大模型将加速高阶智驾落地。端到端自动驾驶已成为市场远期共识，为自动驾驶产业落地指明了方向。一些头部玩家已经开始基于BEV+Transformer大模型推进智能驾驶上路。 第三，舱驾一体化成为必然。智能座舱域和智能驾驶域的协同不止是服务层面的融合，而是进一步释放智能驾驶系统算力为座舱体验服务，显著强化多模态、3D化、虚实融合交互体验。 第四，汽车将具备更强的开放性和连接性。在新智能时代，汽车将与智能手机、智能家居等多种设备协同互动，使用户的服务需求平滑地在多个智能设备间无缝同步和交互，形成全场景互联的智能服务，发挥智能汽车的感知、计算、交互等方面更大的价值。 汽车新智能为我们带来了什么？ 汽车新智能的应用可以让我们的驾驶更加安全、便捷和舒适。从服务角度来讲，以往是开车的人遇到问题去找服务信息，有了多模态大模型，无需用户唤醒车主即可在恰好需要的时候获得车辆、道路、天气等信息，特别是根据实际情况的专业用车建议，甚至做出相应反应。 例如，发现前方是山路，车辆会主动调节驾驶模式，打开空气悬架，让车辆更加稳定舒适。又如，舱驾一体化可以将用户视线之外的环境信息投射到座舱，实时提醒用户周边真实环境动态，最大程度缓解用户的驾驶焦虑。这样的车才是用户真正的“爱车”。 |
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“AI大模型的应用不止是让车更智能，汽车的研发、生产、销售、服务等环节都可以叠加AI生产力，借以提质、降本和增效，并基于大模型重新设计底层结构，设计新的场景。”钟学丹说。 的确是这样，从产业角度来看，随着AI、大数据等技术的快速引入，以及消费者对汽车智能化、安全性等方面的需求不断提高，各大车企和科技公司都在加大投入，研发更强大的计算平台和算法，以提高汽车的性能和智能化水平。为此，越来越多车企开始扩大超算中心规模，加速算力资源角逐，也让算力竞赛进入了内卷时代。 |
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如何让算力回归商业本质？大模型应用将是破局的关键。大模型可以为研发、生产、营销和服务赋能，全面推动深度学习及生成式AI的落地应用。承载巨量参数的生成式AI大模型可完成大部分数据标注和挖掘工作；多模态数据能够提升智驾研发效率，节省数据标注成本，还可构建仿真场景。此外，基于Transformer+BEV架构的智驾大模型具备极强泛化能力，将加快高速及城市领航辅助等功能的落地。 除了解决算力问题，大模型还可以在更多方面发挥其潜力。在软件研发方面，懂得多种人类语言，还掌握多种程序语言的大语言模型能够理解代码，还能帮助程序员编写、排错和测试代码，提高软件研发全流程的效率和代码质量。 在车辆设计方面，通过大量数据学习和分析，生成式AI可以结合用户需求自动优化车辆设计，如车身结构、外观设计、内饰布局等，大大提高设计效率，减少人工干预，降低设计成本。 在营销和客服方面，大模型能力覆盖复杂知识问答、业务办理等核心场景的智能客服，不仅可以结合上下文推理理解复杂的口语问题，还能叠加搜索引擎模式，更高效触达企业官网和海量行业知识，通过模型生成拟人化答案，提高回答的准确性和多样性。 “大模型+汽车”三大挑战如何应对？ 在汽车行业变革中，虽然AI和大模型技术在汽车行业智能化进程中具有巨大的潜力，将引领汽车行业进入新的发展阶段，但我们也必须正视其中存在的一些挑战，比如技术成熟度、成本和规模化、教育和培训，以及数据安全和隐私保护、法规和伦理问题等等。而“在“大模型+汽车”的具体实施中，模型、数据和算力是面临的三大挑战。”钟学丹指出。 |
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首先是模型挑战。大家期待很高的通用大语言模型聊天机器人并不是唯一的大模型服务方式，也不一定是满足行业场景需求的最优解。目前的通用大模型一般都是基于广泛的公开文献与网络信息来训练的，数据“噪音”过大，信息可能有错误、谣言或偏见，许多专业知识和行业数据积累不足，导致模型的行业针对性与精准度不够。 “企业使用的大模型必须可控、可追溯、可修正，而且必须进行反复及充分测试才能上线。”他说。客户需要的是有行业针对性的行业大模型，再加上企业自己的数据做训练或精调，以打造出实用性更高的智能服务。它能够在实际场景中真正解决某个问题，而不是在100个场景中每个只做到80%。另外，训练数据越多，模型越大，训练与推理的成本也越高。实际上，大部分企业场景可能并不需要通用AI，如何在合理成本下，选择合适的模型，是企业客户需要的思考与决策。 其次是数据挑战。数据是大模型的原材料，针对具体场景，相关数据的覆盖与质量至关重要，因此，标注数据的管理也是模型迭代的重要工作。模型最终要在真实场景落地，要达到理想的服务效果，往往需要把企业自身的数据用起来。在模型研发过程中，既要关注敏感数据的保护与安全合规，也需要管理好大量的数据与标签，不断测试和迭代模型。 第三是算力挑战。算力是模型持续运转的基础，高性能、高弹性和高稳定的算力需要借助专业的云服务。在大模型的训练和使用过程中，需要大量异构算力的支持，对网络速度与稳定性要求也很高，加上GPU服务器比一般服务器稳定性低一些，服务器的运维、问题的排查更为频繁，整体运维的难度与工作量高很多。在训练集群中，一旦网络有波动，训练的速度就会受到很大的影响；只要一台服务器过热宕机，整个集群都可能停下来，然后再重启训练任务。这些问题会大大增加训练时间，大模型的成本也会飙升。 钟学丹强调说：“大模型的应用场景很多，真正落地的就要做出好的体验，抓住好的应用场景好的应用场景。”在汽车行业，目前除了看到座舱和自动驾驶两个领域的一些应用，其他还相对会较少。如何挖掘更多的应用场景，也是行业面临的挑战。现在的模型评估还不够完善，特别是对行业大模型的评估也是接下来要面对的挑战。 腾讯为新智能发展赋能 腾讯作为国内领先的互联网科技公司，拥有强大的技术实力和研发能力，具备丰富的互联网产品和服务经验，这为腾讯在汽车智能化领域的发展提供了坚实的基础。 近年来，腾讯一直致力于做好汽车产业新智能发展的底座和助手，将AI、大数据、云计算等领域领先的技术和产品与汽车产业进行深度融合，为汽车智能化提供强有力的支持。针对车企的新智能需求，腾讯在模型、算力等多方面均能提供领先的数字化底座和丰富的行业应用场景。 混元大模型就是腾讯自研的千亿级参数规模大模型，也是目前国内最大的中文语言模型之一，具备超2万Tokens预训练语料、强大的中文创作能力、复杂语境的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力，在多轮对话、知识增强、逻辑推理、内容创作等核心能力上都有非常不错的表现。 |
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据了解，目前，腾讯云有超过200个应用已接入混元大模型，在很多应用场景，如广告、营销、游戏和一些社交场景，都能够利用其强大的能力帮助人们做很多工作，如会议摘要、总结以及相关的会议助手等等。 今年6月，腾讯公布了开放的腾讯云MaaS服务全景图。基于腾讯云TI平台打造的行业大模型精选商店，覆盖出行、金融、文旅、政务、医疗、传媒、教育等行业，提供超过50个解决方案。在这些能力模型基础上，合作伙伴只需加入自己独有的场景数据，即可快速生成自己的“专属模型”。 |
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基于腾讯云TI平台的行业大模型精调解决方案，能够帮助模型开发者与算法工程师一站式解决模型调用、数据与标注管理、模型精调、评估测试与部署等任务，减轻创建大模型的压力；还可以用TI平台实现模型的私有化部署、权限管控和数据加密等方式，让企业用户在使用模型时更加放心。 钟学丹介绍说，对汽车行业来说，当加入了用车知识、专业景区、文旅等数据，进行模型精调之后，用车回答会变得更加细致入微，能够准确指导用户做出准确、及时的用车操作，还可以规划每天的交通、景点安排，包括不同档次的酒店介绍和推荐，甚至可以提供预订链接、平台优惠券信息，不仅实现了人性化的服务体验，还具备了更强的商业转化能力。 在算力服务方面，腾讯智能汽车云面向大模型带来的新需求进行了全面优化，在上海松江、河北省怀来县开设的两个智能汽车云专区，在业内率先实现了“双专区”模式，专门为智能驾驶、智能汽车行业客户提供服务。 腾讯云打造的面向模型训练的新一代HCC（高性能计算集群），搭载最新一代GPU，结合多层加速高性能存储系统，加上高带宽、低延迟的网络传输，整体性能比过去提升了3倍，获得了很多客户的高度认可，几家大模型独角兽都与腾讯云展开了算力合作。 在计算集群的“硬实力”之外，腾讯最近还推出了更适合AI运算的“软能力”——向量数据库，能够更高效地处理图像、音频和文本等非结构化数据，支持10亿级规模索引单次查询，比单机插件式检索规模提升10倍，数据接入AI效率也比传统方案提升了10倍。 加速赋能汽车新智能 钟学丹最后表达了与汽车行业伙伴精诚合作，为车企客户提供更具行业属性的基底模型选择，加速赋能汽车新智能的迫切愿望。 他表示，为了助力汽车行业大模型更加全面、精准、智能的服务应用场景，腾讯沉淀了TB级的汽车行业知识，包括汽车常识性知识、驾驶/维修知识、行业研报、汽车品牌、汽车文化知识等等，并通过持续迭代，为车企客户提供更具行业属性的基底模型选择，加速座舱体验的迭代。 |
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未来，腾讯将持续挖掘创新应用场景，释放模型价值，与汽车行业伙伴共建大模型应用；同时积极探索与汽车产业的深度合作，通过与车企、Tier1供应商等合作，创造更多的商业机会和合作资源，共同推动汽车智能化的发展。 来源：智车科技 |
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人工智能的到来，会给新能源汽车，带来哪些有趣的功能，人机交互『无』障碍，更人性化。AI大模型会做的更加666，大家好，知乎愉快！ 大数据，大模型，高智能 其实说白了，这些都是车机系统。如果将车机系统做的更加成熟，更加智能，更加高科技。 |
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大家在使用的时候，开车的时候，可以让自己节省时间。解放自己的双手，可以让自己的大脑得到休息。 可以开车的时候，一边工作。智能驾驶也可以当做是一件，很愉快的事情，不再让危险发生。让自己放心，安全，心里更靠谱，心里有底。 |
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黑科技不再深奥黑科技，更加白科技化 相信，大家也看到了。前几天伙伴们也在说，黑科技与白科技的事情。 |
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其实，不管黑科技，还是白科技。只要实在方便好用，那么它就是高科技。而且高科技也可以与人的距离更加接近，更加完美，更加通俗易懂。 所以，现在有的车企，都已经开始在向白科技优化了。前几天的零跑汽车，都在做这一块儿的宣传。 |
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当然，在零跑汽车之前都有这样的宣传，只不过篇幅，区域，没有延伸到这么广泛。 代客泊车 智能辅助驾驶L4 就像现在，大家的系统都在做的待客泊车的一个功能。都已经应用到许多汽车品牌的车机系统，像这样的一个功能，对于新手司机来说特别友好。 |
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倒车入库也是同样如此，如果技术不好，或者是在不难度的停车位。这待客泊车的功能，就可以彰显他的能力和实力。 而华为科技问界M9，的发布会上，余大嘴，余承东所说的，他们将智能辅助驾驶提升到L4级，而且也是他们下一个目标。 |
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现在，有的车机系统，一般都是L3级，有的还停留在L2级。所以，还有很大的发挥空间，努力加油吧。可以开启跟智能语音交互对话，而且它会变得更加人性化。 |
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AI上车当然行得通。自2020年开始大火、至2023年已被用户普遍接受的两个功能，已经深度应用了人工智能技术(AI, Artificial Intelligence)，那就是智能驾驶与语音交互功能。其中，智能驾驶应用AI技术主要是在感知环节，而语音的语音识别、语义识别、真人语音合成等环节均依赖AI技术。 |
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语音交互功能应用了AI技术 这些功能中，AI技术隐藏在背后，题主可能没意识到AI的存在。题主想问的大概是，2023年大火的、像ChatGPT这样的大模型AI上车，是否会带来产业机会和变革？ 所谓大模型AI，就是通过大算力、大规模训练数据来突破AI的瓶颈，量变引起质变。我认为大模型AI必然会上车，而且会带来深刻的影响，主要体现在两个方面： 智能驾驶：当前的技术架构下，AI主要应用于感知环节，还没有涉及到规划与控制环节，其工作模式为「传感器输入感知数据 → AI解析看到了什么 → 根据规则进行规划与控制」。自2024年开始，智驾第一梯队的车企将陆续用上「端到端」的AI大模型，工作模式变成「传感器输入感知数据 → AI直接进行规划与控制」，这将促进智驾水平迈上新的台阶。智能座舱：题主期待的可能还是ChatGPT、MindGPT这种基于自然语言处理(NLP, Natural Language Processing)的AI大模型，最多再加点绘画功能。实际上，AI大模型对智能座舱带来的影响远不止于此；就像Internet设计之初只是为了发邮件的，谁也没想到最终改变了整个社会形态。 |
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理想汽车的MindGPT 智能驾驶技术的进化路径，全行业存在共识：先是BEV+Transformer+占用网络三件套，然后再上大模型。有了共识，路径一致，讨论起来就比较乏味。至于AI大模型下的智能座舱最终形态，当前尚无定论；展望未来，充满着神秘的色彩，一切皆有可能。 第一次亲眼看到AI大模型上车，大概是2023年7月，就在我家附近的上汽集团。零束为飞凡F7的三连屏开发了一些简单的功能，譬如通过语音指令在中控屏上实现AI绘图。这是一个保密活动，所以很可惜就没拍下照片。这个功能并没有打动我，原因有二： 应用场景尚不明确：通过语音指令来绘图，从功能上来说是“语音交互”+“AI绘画”的二合一，仅仅是将此功能从PC端搬到了车机上。从尝鲜的角度来说，有一定的趣味性和展示效果。但是应用场景呢？谁开车会使用这个功能呢？AI模型算力不够强：当时确实也画出了图，但很明显没有Midjourney画得生动。我猜应该是模型算力不够、迭代次数不够多吧，而且存在比较明显的时延。 第二次是又体验了一下商汤的智能座舱，其实也是大差不差。作为供应商，商汤在应用场景开发方面的主观能动性是有限的。对了，蔚来的DMS系统是由商汤供的，它在人脸识别方面也是应用了AI技术，这也属于智能座舱的一部分。 第三次体验AI大模型的智能座舱，则是在杭州湾的吉利汽车，这次体验比较充分，还与研究院相关部门进行了深入交流，在此将所见所感分享给大家。 |
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银河E8的AI大模型初体验 刚来时有点惊奇：吉利汽车作为传统车企，难道会在智能座舱的AI大模型上发力？来到杭州湾，夜色已深，寒风中我们还是兴致勃勃地让工程师帮我们展示新奇的功能。我兴致也挺高，想管中窥豹去尝试看到未来。有三个功能让我们印象深刻，也引发了三个不同方向的思考。 |
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1.音乐律动 —— 高频场景 第一个功能，可以说是毫不起眼，甚至有点「大隐隐于市」的平平无奇感 —— 当你播放音乐时，中控屏上会通过AI大模型自动生成一张很有氛围感的图片。 听到这里，你是不是有点想骂人？ 20年前买专辑，也会给配一张封面啊(如下图)！怎么到了车机上，摇身一变就成了AI大模型了？如果这还不是噱头，什么才是噱头！ |
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别急着下结论，咱们首先达成一个共识：氛围感搭调的图片，确实会对音乐起到锦上添花的作用。例如想到周杰伦的范特西专辑，就会想到他的红色帽衫；想到王菲，就会想到腮红较浓的这张照片（专辑名称我甚至都不记得了）。唐朝诗人王维，被苏轼评价「味摩诘之诗，诗中有画；观摩诘之画，画中有诗」。 诗与画相得益彰，缺一不可。吉利银河的音乐律动，也是想在传统的听觉之上叠加视觉，起到1+1>2的效果。 |
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王维的诗与画 聊到这里，你可能会说：就算承认氛围感搭调的图片可以起到意想不到的用户感知，但这与AI大模型有什么关系呢？那关系可大了，我在现场一下子就给工程师提了好多建议： 多样性：我20年的那辆电车，两年时间收藏了100多首歌曲；每次开高速几个小时，就从第一首听到最后一首。不知道有没有和我一样念旧的？ 不仅喜欢新歌，更喜欢老歌。喜欢的老歌重复听几十遍，如果总是固定的专辑封面图，不免有些乏味。如果每次都生成不同的图片，岂不是更好？个性化：每个人的偏好不同，可以将这些信息输入以改变图片。例如，我比较喜欢蓝色，可以把周杰伦的帽衫给换个颜色吗？当然，让AI进行这些创作的时候，需要确保合法。车主形象与特定环境：比如车主认为周杰伦不够帅（其实还是挺帅的），就想把帽衫下面的人物换成杰森斯坦森可以吗？再比如王维的诗写的是中原/江南地区的景色，我家在东北，可以生成一个雪景吗？ |
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由此可见，音乐律动有可能产生的用户价值，远比最初想象的大得多，当然这需要深入挖掘用户需求才可以落实。 说一千道一万，音乐律动始终是一个听起来比较简单的AI大模型应用，为什么我要把它放在第一位呢？这是因为，音乐律动具有很强的用户使用场景，不需要去引导、去教育，用户自然而然地就会去使用！ 上车玩游戏、上车K歌、上车看电视，听起来内容更丰富一些、应用潜力更大一些，但一年到头也用不了几次；不像音乐，很多用户几乎每次开车都会用到 —— 音乐律动功能是一个纯粹的增量，不需要付出额外的教育成本，这是它最大的优点！ 与之相对的，工程师给我们展示了一个AI壁纸功能 —— 圣诞节快到了，就可以下载圣诞主题的壁纸，AI在此处主要体现了多样性。当时我给的建议就是：入口太深了，辛苦开发的功能估计没几个人会用；不如直接在主页设计一个「左右划换壁纸」的功能，这样用的人就多了！ |
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除音乐外，开车最常用的功能就是导航了。说到导航，其实AI大模型也有很强的应用潜力，只不过深度开发需要与导航供应商合作才行，目前没有放在第一优先级。 2.WOW壁纸 —— 模型大小与算力规模 第二个功能WOW壁纸，使用起来也是简单明了：上传一张自己的图片，生成不同风格的漫画图片，并上传到车机上。 |
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上传到银河E8的效果如下。这块没有接缝的大长屏，视觉观感真的很爽！以前说智能车的屏幕设计要与内饰协调，而银河E8的屏幕太大了，屏幕已经成了内饰的主体，所以屏幕上的内容对于E8来说就尤为重要。 |
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一开始，我对这个应用不以为然。因为早在十几年前，智能手机刚出来的时候，就有这种图片风格化的APP了！后来仔细看看，发现完全不一样： 你看图片上的手表屏幕、电脑键盘、车内布置、衣服褶皱的细节就会发现，它并不是简单给图片套个风格化模板，而是深入理解图片上的信息并重新绘制的；只不过当前的设定约束了AI的手脚，所以看起来像是简单的套模板。 要实现如此丰富的AI图片细节，就需要AI模型足够大、算力规模足够强，普通的车企还真做不了！那也就是说，要实现WOW壁纸功能，银河E8还要向阿里等互联网公司买算力吗？ 并不用！因为吉利自建了星睿智算中心，云端总算力达 81 亿亿次/秒。在第 61 届全球算力 500 强榜单中，星睿智算中心·智能仿真平台位列第 185 名，是中国上榜制造业第一，可以满足350万辆车辆的并发计算需求。考虑到乘用车并不是一直处于驾驶状态，以10%的时间使用率为例则可以支撑3500万辆智能车，绝对满足吉利集团的计算需求了！ |
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这么高的算力，在国内全行业也属于领先水平，更不用说限定在汽车行业了。当然，这么高的算力，不只是为了算个壁纸的，而是同时服务于智能驾驶、大数据、人工智能和云计算。 |
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3.AI数字精灵 —— 用户感知的一致性 后来工程师又给我们展示了好几个AI大模型的功能，比如根据成语讲故事生成配图、将照片中的头像换成车主或车主孩子的照片等等。 此时我提出了一个建议：给我的感觉是每个APP下面对应一个AI大模型，为什么不去把这些APP的功能实现多合一，不要给人一种「这有很多AI功能」的感觉，而给人一种「车里有一个聪明的AI助手」的感觉呢？ 更为具体一些，音乐律动与WOW壁纸这两个功能完全就可以二合一，听音乐生成的氛围感图片若有人物，就以我的形象来生成人物不更好吗？如此一来，就可以避免用户体验的割裂感，从而实现用户感知的一致性。 工程师回答，这些其实都有考虑，这次展示的其实都是demo版本，只是为了演示功能的。等几个月后真正给用户OTA的时候，肯定会成熟很多！至于用户感知的一致性，2024年Q2就会OTA「AI数字精灵」功能，可以实现自然语言车控、可以闲聊、可以在Web上为用户检索信息，还有独特的形象、表情与肢体动作。 关于AI数字精灵的具体形象，由于处于保密状态，所以也不能拍照，无法展示给大家。我们也给工程师分享了对行业优秀案例的看法：蔚来的Nomi、小鹏的小P、极越的Simo。 大家可以期待一下这个功能，用起来非常有亲和力，底层其实是比较硬核的技术，包括星睿语言大模型，星睿多模态大模型，星睿数字孪生大模型等等。 车企AI大模型的策略思考 后来，我们和吉利研发中心还深入探讨了一个问题：将来华为、阿里、腾讯、百度的AI大模型肯定也会进军车机，车企固然有自身的优势，但在互联网应用方面也有劣势，那么车机AI大模型应该采取什么样的策略呢？ 激烈讨论的过程就不展开了，最后我们得到两个结论，大家来看看有没有道理？ 长期来看，应强调与车强相关的AI应用，应追求独特性：像华为、阿里、腾讯、百度这类互联网巨头，长远来看在AI算力与AI模型上会形成优势（个人判断），而且具有各自的生态（特别是华为还有手机），它们带着自己的优势，必然会侵入车机的一部分，侵占车企的地盘。从车企角度来看，与其去和互联网巨头抢这些地盘，倒不是固守自己的一亩三分地、去打那些必胜的仗。就比如说，现在去做AI大模型的导航地图，投入资源最后血本无归； 相对地，自己去做AI数字精灵，去主攻用户的情感联结，这就明智得多！短期来看，应重点关注AI对品牌的赋能，追求销售转化：与互联网巨头不同，车企开发AI大模型并不是为了收服务费，最终还是为了卖车（可预见的将来，这一论断不会变）。吉利星睿AI大模型，短期也可以提供用户价值，但更重要的是要做好配套的传播体系，来告诉大家一个信息：吉利银河虽然是传统车企造车，但在智能化方面投入很大、硬件与算力具备优势、AI应用也率先提供了用户价值。如此一来，就给吉利银河进行了品牌赋能，让关注智能化的潜客进店甚至 转化，这也就实现了销售转化的使命！ 当时我还举了一个例子，有一个AI大模型的汽车虚拟贴膜改色的功能，可以异想天花地生成各种好看的图案。 我就建议：能不能在上线这个功能的同时，也与一些贴膜店合作一下，让虚拟改装也能落地到实物上？ 如果可以的话，成千上万辆风格各异的银河车型行驶在道路上，就是移动的广告牌啊！这些广告牌在告诉大家：银河也很智能，来店里看看银河E8吧！ 当然，这个想法是否合规、是否可行、是否适合由车企主导来做，那还是需要仔细探讨的，我只是提出一个想法！ 写了这么多，不知道对大家有没有启发？ 此次杭州湾之行让我觉得，吉利在22-23年的新能源转型战略，曾经让人担心忧虑能不能赶上末班车，最后执行得却非常成功！那么在24-25年的智能化转型浪潮中，吉利不会选择后发制人了，而是在AI大模型的算力布局、应用上车方面走在了前列，战略眼光长远！ |
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随着科技的快速发展，智能汽车已经成为了人们关注的焦点。 智能汽车的自动驾驶技术将会改变我们的出行方式。在未来，我们可以享受驾车的乐趣，也可以将大部分驾驶任务交给汽车自动完成。自动驾驶技术有望缓解交通拥堵、减少交通事故，提高道路安全，同时还可以节约能源和减少排放。听到这是不是特别期待！ |
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智能汽车的出现也会对传统的汽车产业和商业模式产生重大影响，不仅是燃油还有燃电！ |
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前不久索尼本田称中国电动汽车只会排列图标，没有真正的技术惊喜。 |
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你看每个企业态度不一样，目前看最摆烂的就是日企和一些合资了，在汽车的智能化方面中国是真的领先。我想起了以前跟朋友的对话。 “德国和日本汽车没有未来。” “为什么？就因为电动化慢？” “不是，只要下决心我相信他们电动化能赶上来，但是他们的车智能化很难有好的解决办法，因为德国和日本的IT产业太落后了，AI更是如此，这方面只有中美两国的厂商有希望。” 这是前段时间我跟朋友聊天的内容，我相信有些人可能现在对智能化并不以为意，但是谁都无法否认智能化带来的便捷，对于绝大部分人而言也是一旦用过就很难回去了，车的智能化是一个显而易见的趋势。 如果我们多去试驾一下就很容易发现新能源车的智能化普遍做的更好，智能化是汽车行业正在进行的变革，AI上车不是能否行得通的问题而是如何做才能好用又实用，2024年问AI上车是否行得通，就相当于2010年问智能手机会不会成为主流，这就是秃子头上的虱子——明摆着的事儿。 智能化以及AI属于IT的范畴，因此传统大厂哪怕是BBA在这方面也有较大的差距，但是国内的一些传统车厂观念转变和行动就很快。这是因为国内的IT行业和手机行业培养大量的相关人才，即便是传统汽车厂商只要有决心也能做好。最近我试驾/体验了不少车，给我留下比较深印象的有两个，一个是问界M9，确实对得起科技车皇的称号，另一个是吉利银河E8，主要是原本对它不报任何期望的，结果它那块带鱼屏加上一些智能化特色让我印象深刻。从另一个角度来说银河E8也证明了我前面所说的在中国即便是传统汽车厂商只要有决心也能做好。说吉利的IT和AI能力比华为强我是不信，但是它给其他传统车厂做了个很好的示范。 如何充分的利用好AI？这是接下来汽车行业每个厂商都要考虑的问题，为了更好的说清楚这个问题，我们需要先了解一下当前AI的技术都有哪些，下面就以前面提到的吉利为例来聊聊传统车厂如何做好AI上车。 首先我要对AI有个基本的认知，这两年最火热的AI就是ChatGPT以及它所涉及的大模型技术，同样做的好的汽车厂商也是以大模型为基数的。AI（人工智能）的三要素：数据、算法、算力，你要做好产品首先要在这些方面有所投入和成就才行。咱们先不说ChatGPT，就以上一代的GPT-3为例，该模型的参数有1750亿，数量级接近人类的神经元的数量，远高于上一代的15.42亿；网络层数达到了96层；预训练数据量达到了45TB。而算力方面更加的惊人，GPT-3仅训练成本就在460万美元以上，微软还为其建了一个5亿美元的超算中心，装载了1万张英伟达GPU，训练GPT-3消耗了它355个GPU年的算力。 |
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Facebook的AI负责人杰罗姆·佩森蒂表示，针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就好几百万美金。所以大模型主要玩家是几家大的IT公司，国内这方面也不落后多少，放眼全球除了美国也只有中国有这些了。 从这里就能看出来ChatGPT的算力需求更大，对于传统车厂而言，这不仅是花钱的问题，这根本就是从来没接触过的领域，但是要用AI就必须有很大的投入。华为这种自己都有云服务的除外，传统车厂在AI方面的投入差距挺大的，查了很多资料，里面最让我意外的是吉利中国人工智能产业发展联盟-汽车行业推进组的副组长单位，联合中国信通院、百度等企业共建汽车大模型标准，可以说是汽车行业大模型标准制定者。惊不惊喜，意不意外？ 根据我查询到的资料，吉利属于国内传统厂商投入前列（我甚至怀疑是传统车厂第一）的，吉利云端总算力达 81 亿亿次/秒，在第 61 届全球算力 500 强榜单中，星睿智算中心·智能仿真平台位列第 185 名，这个是真的超出了预期。数据方面更不用担心了，以语言大模型为例，参数量超过百亿，总训练数据量超过 3万亿 Tokens，这个数据量已经不低了。 |
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我们再说下吉利的大模型，吉利的大模型叫吉利星睿AI大模型，目前获得了国家信通院模型能力4+级国内最高评级评分（百度，讯飞，华为均为 4+水平）。 星睿 AI 大模型由「语言大模型」、「多模态大模型」和「数字孪生大模型」3 个基础模型构成，并由此衍生出「NLP 语言大模型」、「NPDS 研发大模型」、「多模态感知大模型」、「多模态生成大模型」、「AI DRIVE 大模型」、「数字生命大模型」6 大能力模型涵盖绘画大模型、音乐大模型、语言大模型、自动驾驶领域大模型等 4 大系列大模型，实现了十亿级别、百亿级、千亿级别全覆盖。 这些说起来太抽象了，这里我想跟大家重点讨论下体验过的吉利智能座舱里的「WOW 壁纸」、「AI 律动桌面」两个应用以及我对「AI数字精灵」的期待和展望。 首先我得说明「WOW 壁纸」不是魔兽世界壁纸，这是吉利智能座舱的一个功能，简单说就是运用AI技术生成个性化的壁纸。其实我们的手机也好、PC也好，换壁纸是很常见的操作，很多时候换个壁纸就是换个心情。吉利的「WOW 壁纸」本质上是文生图的应用，比如要过圣诞节了，我说“换一个圣诞风格的壁纸”，它就会分析我说了什么，理解语义然后生成图片。原本我以为这是一个很简单的应用，但是使用后发现首先图片生成很快，两三秒就可以完成，其次画面的质量比较高，还有最重要的是可以中控屏和副驾屏联动应用，这样氛围感一下就出来了。它也支持图生图，比如把自己的照片放上去，生成一个以自己图片为主的AI壁纸，如果是家庭图片，那车里马上有了一个家庭的氛围。 |
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从纯技术的角度来说，很难说「WOW 壁纸」是一个前沿的技术，但是它的完成度能给人一种耳目一新的感觉，尤其是在多屏的车上。 下面我们说一说「AI 律动桌面」，这个功能简单说就是根据歌词所描写的场景、氛围，生成相对应的风格化壁纸，比如说当前正在播放周杰伦《花海》，AI 大模型会充分理解和学习歌曲所描绘的意境，在大屏上显示一幅生动高质量的花海图片。 「WOW 壁纸」与「AI 律动桌面」有点相似？确实，只是信息来说不同，呈现的地方不同，功能是相似的，他们都是基于星睿多模态大模型实现的。事实上开车时最常见的场景就是导航、音乐/收音机、桌面这几个，导航最好干干净净不干预，音乐和桌面两个场景通过AI可以让他带来更好的体验，与其他相比这属于细节，现在大家都在卷智能座舱，很多功能也都相似，这种情况下细节就会是决定差异和区别的重要地方，吉利在这方面做的不错。 可能就是因为吉利在智能座舱的细节方面比很多厂商好，「吉利汽车智能座舱AI系统建设」成为唯一入选「2023 AIIA（中国人工智能产业发展联盟）人工智能十大先锋应用案例」的车企。当然吉利的智能座舱远不止我上面提到的两个，「AI 绘本」、「大模型开放域对话」、「AI 数字精灵」等众多 AI 原生应用。 |
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基于吉利目前的实现，我想谈谈对「AI 数字精灵」这个功能上车的期待和展望，这个功能据说在今年Q2上线。 不知道大家有没有看过《头号玩家》、《失控玩家》、《银翼杀手2049》这些科幻电影，里面就有虚拟和现实的交互。比如《银翼杀手2049》里面的女主角乔伊就是一个虚拟人物，她只能在投影机辐射的范围内出现，她美丽、善解人意，一直陪伴着K。电影终归是电影，但是这种科幻形态并不遥远，因为现在数字虚拟人已经可以做的足够逼真，再加上大模型语言等技术，数字虚拟人则可以完成充当一个旅途伴侣的角色。一个人开车通常是很无聊的，尤其是跑长途高速的时候，如果有个虚拟人物聊天会让旅途变的更有趣，比如你可以问它“最近有什么新闻？”，“南方小土豆是什么意思？”，也可以发出指令让它完成，比如“给我定一张去哈尔滨的机票还有冰雪大世界的门票”。它可以是更懂你的私人助理，也可以是一个“朋友”，如果能加上一些肢体语言以及表情，那将会更好的充当好这个角色。 |
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洋洋洒洒写了不少，如果简单总结一下就是，在中国AI上车主要取决于厂商的投入和决心，这个领域有长期投入的华为，有造车新势力，也有吉利这样的传统厂商代表，还有一些不思进取的合资。 智能手机行业信号是基础，在此之上的智能化更便捷，同样的新能源时代机械素质依然很重要，这点吉利做的足够好了，在此之上的智能化是无法阻挡的趋势，很高兴看到吉利这样的传统车厂积极的去拥抱AI，拥抱大模型，让汽车更智能化，通过吉利大模型的3个应用我们可以看到智能化人性的一面，让人更舒服的智能化。 |
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我不知道现在到了哪一个阶段，我只知道，我们现在开车越来越省事，无论是停车还是超车，而且，对于乘客，也照顾的方方面面。 当然，如今的我还是不特别完全相信智能化，因为，我总是感觉油门在自己脚底下才安心，其他的，都会让我提心吊胆。 |
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当然我也承认，那一天总会到来，那一天也许很快了，等真的到了那一天，用的也就适应了，而不是怀疑了。 你期待吗？ |
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