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上半场谈续航、电池，下半场开始聊智能座舱、智能驾驶。今年，众多车企纷纷向智能化加速奔跑，研发聚焦的重点开始围绕AI大模型、大算力推进。日前，广汽集团发布广汽AI大模型平台，同时吉利宣布自研全场景AI大模型将“上车”、长城成立AI Lab研发通用大模型解决方案、奇瑞牵手科大讯飞大模型等消息迭出。汽车供应链上的科技企业也纷纷涉足大模型汽车应用，不仅有百度、阿里、华为、腾讯等大厂，还有商汤科技、毫末智行等布局。在新能源汽车行业，大模型“上车”成为兵家必争之地，也是车企突显产品智能化、打造差异化的重要选择。在一片火爆之下，谁能凭借“大模型”跑赢汽车智能化下半场的竞争？
进行时：大模型重新定义车机交互能力
“现在你对着车机密集地发出好几条指令，它都能陆续为你处理。不再像以前互动不佳。”日前，在极越01的一次体验上，现场工程师如是告诉记者。据悉，该车是百度与吉利合作的一款新能源车，被定义为“汽车机器人”，最大特点之一就是百度AI大模型率先在该车语音交互上的落地应用，提供了非常好的大模型赋能的基础语音产品，未来将逐步实现整体智能座舱的高度智能化。
大模型技术的飞速发展，正给汽车产业带来极大的想象空间。记者留意到，当前无论是百度文心大模型、阿里通义千问大模型、科大讯飞星火大模型，还是其他头部大厂，首先赋能到新能源汽车的智能座舱，尤其是各家基于BEV、认知、NLP语言等AI大模型技术，开始助推汽车在人机交互的智能化登上新高度。今年以来，已有数款新车实现大模型“上车”，仅第四季度将有至少三款搭载NLP语言大模型的智能新车上市。如最新亮相的昊铂GT，就呈现了广汽AI大模型平台与车端能力和云端生态深度融合。广汽让AI大模型平台成为全场景应用的入口，重塑智能汽车场景交互范式。
“内部测试时，我们让大模型用孔子的语调跟我们作过对话，感觉非常有意思。”智己汽车整车业务规划总监陈韡告诉记者，“虽然目前行业仍处于大模型概念的初始阶段，但在我们最新车型上已经落地了智己生成式大模型，主要是车机交互，可视为陪伴车主成长的‘出行搭子’，让用户在行驶过程当中充满乐趣。”
供应链上的科技企业也有共同看法。科大讯飞智能汽车智驾产品线副总经理冉旭认为，最为直观的是，大模型让人机交互上多了“共情”的理解能力。
NVIDIA工程和解决方案技术总监路川也表示，通过大模型赋能，智能汽车更具“情感”，以真正向第三生活空间转变，满足乘客更深层次的生理和心理需求。
下一步：从Chat GPT，到Drive GPT
从语言到智能座舱的技术升级，再到智能驾驶上的应用，是车企们加速布局大模型的重点。尤其端到端自动驾驶系统是当下新能源车企们角力的重要方向，对AI大模型需求更甚。
东方证券报告显示，AI感知大模型的应用成为实现L2+自动驾驶的关键，并有望加速向L3+高等级自动驾驶的发展过程。NVIDIA全球副总裁兼中国区汽车事业部总经理刘通指出，大模型正在影响自动驾驶领域，这是不能回避的问题，而且会颠覆今天智能汽车的形态，大幅度提升颠覆自动驾驶与智能座舱的体验。
记者留意到，今年以来，多家车企基于BEV大模型的自动辅助导航驾驶NOA系统量产，正加速推向市场。以商汤为例，在2021年推出智能汽车平台——商汤绝影，包含驾、舱和云三位一体能力后，又在今年推出“日日新SenseNova”大模型体系。
车企方面，如长城汽车重点研发中的未来AI大模型技术将广泛应用到座舱功能开发、智能驾驶，甚至还包括利用AIGC做车型外观设计等。长城透露，智能驾驶大模型的应用目前已经比较明晰，长城旗下的毫末智行已经有所尝试。
业内认为，“软件定义汽车”已成过去式，“AI定义的汽车”是未来时。“一是语言，二是座舱生态系统，最后通过大模型实现不断改进用户驾驶体验的自闭环系统。”科大讯飞智能汽车智驾产品线副总经理冉旭以讯飞星火大模型在座舱里面的三个重要应用，来阐述AI大模型赋能汽车的场景畅想。
大模型重塑智能汽车
·催生高算力的支撑
大模型需要处理海量数据，要提高模型的准确率和性能。因此，算力被视为智能汽车的底座，大模型在汽车应用后更不例外，高算力是一定会被需求的。如将上市的极越01对外“预告”，将直接采用目前全球领先的高通8295智能座舱芯片，算力是当前通用的8155芯片的8倍，并首次完全启用双NPU，实现60TOPS算力支撑AI大模型的“上车”。NVIDIA全球副总裁兼中国区汽车事业部总经理刘通表示，“汽车需要多少算力，其实是技术人员都在追求平衡点，对于智能汽车来讲，算力是没有终极的。”
·实现成本的降低
“整个自动驾驶技术路径分成1.0、2.0、3.0。1.0时代硬件驱动，需要堆大量硬件，成本非常高。在2.0时代逐渐进入软件驱动，用很多小模型解决这样的问题；在3.0时代则是数据驱动，这时候大数据、大模型、大算力成为最核心的标志。而大模型的研发探索，确实降低了成本。”毫末智行数据智能科学家贺翔表示，以长城的“小摩驼”智能服务车为例，通过大模型技术，整车成本从四五十万元降到十几万元，直到现在降到几万元以内，成本非常低，“车上所有的数据智能系统包括大模型都是在算力中心进行训练的。”
选择题：合作还是自研？
对于车企们而言，要想实现跑赢智能化下半场的野心，大模型和大算力已被视为像水和空气一样的关键资源，而且少不了在大算力与持续迭代的算法上获得支撑。虽然有不少车企喊出了“自研”的口号，但在业内看来，大部分车企很难同时拥有这两部分的能力。
业内认为，应从基础设施的角度来看待大模型。中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟则指出，智能化阶段将需要更多的新型基础设施，其中就包括大模型。他表示，要依托智算中心打造汽车行业大模型，大模型也只会成为汽车行业基础设施。正因如此，如果全部车企、科技企业都选择“自研”，一窝蜂地搞大模型，会造成资源浪费。
其实，透视吉利、广汽、上汽等传统车企，甚至“蔚小理”等造车新势力的大模型“后方”研发团队，可以留意到，无一例外都有百度、阿里、华为、商汤科技等大厂的身影。换言之，在大模型领域，车企不存在完全的大模型自研，如今车企与科技公司正形成全新的商业模式，相互协助来促进大模型上车应用，搭好“基础建设”。
就像吉利与百度的合作造车。“通用大模型是不是可以在汽车领域迅速的发挥作用，在我们业务中发现上手难度还是非常高。”百度智能驾驶事业群组（IDG）智能汽车业务部总经理苏坦指出，标准四层的通用大模型架构的搭建会耗费巨大的时间精力，并且有一定的行业门槛。因此，百度通过OEM（汽车主机厂）在进入到自己的品牌大模型搭建的时候，提供完善的开放工具链，让OEM再进一步去打造自己的品牌大模型，使整体的工作效率可以获得大幅度的提升。
在业内看来，基于大模型和大算力的基础设施支持，可以让智能汽车实现算法和功能上快速迭代。也因此，2023年已被行业内外公认为是人工智能大模型的发展元年。
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