網(wǎng)通社評(píng)論ChatGPT橫空出世，燒錢的AI大模型開始獲得資本的關(guān)注，走進(jìn)人們的視線。
【資料圖】
互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)先行，涌現(xiàn)出百度的文心一言，阿里的通義千問、科大訊飛的星火、騰訊的混元等認(rèn)知大模型；車企緊隨其后，開始擁抱大模型。
8月17日，訊飛星火認(rèn)知大模型正式首搭星紀(jì)元ES，“LION AI”大模型平臺(tái)首發(fā)落地，標(biāo)志著星途汽車進(jìn)入全面“大模型時(shí)代”。
時(shí)間線往前倒，實(shí)際上已有不少車企宣布了各家的AI大模型的計(jì)劃，廣汽AI大模型平臺(tái)將近期首搭昊鉑GT，吉利全場(chǎng)景AI大模型將首搭銀河L6，理想汽車的MindGPT將在年內(nèi)OTA上線，問界M9將接入華為盤古大模型，諸如此類，枚不勝舉。
如此熱鬧的場(chǎng)景，上一次還是 “元宇宙”。如今，元宇宙似乎已經(jīng)悄無聲息，那么方興未艾的AI大模型，將成為汽車智能化的下一個(gè)風(fēng)口？還是會(huì)像元宇宙一樣，最終偃旗息鼓？
什么是AI大模型？
“阿爾法狗”（AlphaGo），大家應(yīng)該不會(huì)感到陌生，曾兩次戰(zhàn)敗世界圍棋冠軍。這個(gè)由谷歌公司開發(fā)的人工智能圍棋計(jì)算機(jī)，就是AI大模型的一個(gè)典型案例。
AI大模型是“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。時(shí)下，AI大模型在多個(gè)領(lǐng)域中取得了顯著的突破和應(yīng)用，簡(jiǎn)單可分為通用類和行業(yè)類。
通用認(rèn)知大模型主要是依賴自然語言處理（NLP），如早年的百度小冰，如今的GPT4、訊飛星火。GPT4和訊飛星火已經(jīng)擁有圖文多模態(tài)的能力，在語言理解、邏輯推理、任務(wù)規(guī)劃等多方面流暢突出。
行業(yè)類大模型，又叫垂直類大模型。NLP語言大模型進(jìn)入汽車領(lǐng)域，應(yīng)用于車機(jī)系統(tǒng)和智能座艙，實(shí)現(xiàn)更高智能的人車交互，如文章開頭提到的理想MindGPT。另外，BEV、認(rèn)知等AI大模型技術(shù)同樣影響汽車領(lǐng)域，毫末智行在4月發(fā)布了DriveGPT。
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。
車企為何入局AI大模型？
汽車智能化時(shí)代，自動(dòng)駕駛和智能座艙并駕齊驅(qū)，均需要大數(shù)據(jù)做支撐。而AI大模型訓(xùn)練成本居高不下，需要落地來保證資金。于是，汽車成了AI大模型最好的落地產(chǎn)品。
AI大模型介入自動(dòng)駕駛，將促使自動(dòng)駕駛能力快速調(diào)動(dòng)數(shù)據(jù)，同時(shí)提升安全性。在感知層，AI大模型有望降低自動(dòng)駕駛傳感器硬件成本，加速自動(dòng)駕駛普及；在決策層，認(rèn)知大模型上線，基于學(xué)習(xí)的決策規(guī)劃算法走向主流。
從感知算法的推進(jìn)來看，行業(yè)總體2022年及之前的的商業(yè)化應(yīng)用主要為2D+CNN算法；隨著ChatGPT等AI大模型的興起，感知算法已經(jīng)升級(jí)至BEV（ Bird’s eye view ）+Transformer。
光大證券認(rèn)為，與傳統(tǒng)的2D＋CNN算法相比，BEV+Transformer算法主要有三大優(yōu)勢(shì)，①感知輸出信息精準(zhǔn)度更高；②魯棒性高；③泛化能力強(qiáng)，有助于城市高階智能駕駛落地。同時(shí)光大證券給出判斷，各車企在數(shù)據(jù)+硬件+軟件算法的布局或?qū)⒊蔀長(zhǎng)3級(jí)能否兌現(xiàn)的關(guān)鍵。
AI大模型在自動(dòng)駕駛方面的應(yīng)用，圖源：東方證券
以毫末DriveGPT雪湖·海若為例，通過引入駕駛數(shù)據(jù)建立 RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）技術(shù)，對(duì)自動(dòng)駕駛認(rèn)知決策模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，現(xiàn)階段主要用于解決自動(dòng)駕駛的認(rèn)知決策問題，最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)駕駛，并將后續(xù)持續(xù)會(huì)將毫末多個(gè)大模型的能力整合到DriveGPT雪湖·海若。
相比自動(dòng)駕駛，智能座艙似乎更容易將AI大模型落地，依托AI語音助手，完成座艙內(nèi)的人機(jī)交互。以訊飛星火大模型為例，其首搭星紀(jì)元ES，最先在車載語音方面落地，相比傳統(tǒng)的語音交互，其具備跨業(yè)務(wù)場(chǎng)景、深度語義理解、多輪交互、學(xué)習(xí)進(jìn)化、實(shí)時(shí)加載和多風(fēng)格的能力。
多家車企曾公開表示，未來，AI大模型將賦能智能駕駛和智能座艙的融合，通過語音、視覺、手勢(shì)等多種交互方式，實(shí)現(xiàn)座艙端的決策。最終，高階自動(dòng)駕駛將有望與智能座艙的人機(jī)交互相融合，完成車輛的駕駛調(diào)控。
AI大模型將為車市帶來哪些契機(jī)？
大模型可以處理更大規(guī)模、更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，并從海量的原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)提取出有用的特征和知識(shí)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)和全面的模型表達(dá)。
安信證券認(rèn)為，城市領(lǐng)航輔助駕駛落地在即，AI大模型的應(yīng)用驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛算法具備更強(qiáng)的泛化能力。生成式AI有望推動(dòng)仿真場(chǎng)景大幅提升泛化能力，幫助主機(jī)廠提升仿真場(chǎng)景數(shù)據(jù)的應(yīng)用比例，從而提高自動(dòng)駕駛模型的迭代速度、縮短開發(fā)周期。
國(guó)內(nèi)外巨頭相繼推出大模型，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇。AI大模型對(duì)于汽車圈而言，究竟是流星劃過，噱頭而已；還是下一顆恒星，新風(fēng)口？
以ChatGPT為例，據(jù)SimilarWeb統(tǒng)計(jì)，OpenAI 7月的用戶為15億，較6月的17億減少12%。8月初，OpenAI被爆出每天的營(yíng)運(yùn)支持成本多達(dá)70萬美元，若再不設(shè)法轉(zhuǎn)虧為盈，資金終究會(huì)燒光。
對(duì)此，天風(fēng)國(guó)際證券知名分析師郭明錤在社交平臺(tái)X發(fā)文指出，若AI/AIGC（人工智能生成內(nèi)容，AI generated content）無法創(chuàng)造可持續(xù)盈利的商業(yè)模式，產(chǎn)業(yè)對(duì)AI/AIGC的投資可能會(huì)放緩。但AI/AIGC已是明確的趨勢(shì)，產(chǎn)業(yè)的變化將會(huì)創(chuàng)造新贏家與輸家。不必?fù)?dān)心OpenAI可能破產(chǎn)的問題。
大模型中的領(lǐng)頭羊OpenAI，尚且無法實(shí)現(xiàn)盈利，那轉(zhuǎn)向行業(yè)大模型的后來者，能把這條路走通嗎？熱情高漲的汽車主機(jī)廠沒有停下來的意思，各家紛紛推出自家AI大模型，試圖搶占先機(jī)。
結(jié)語
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。不過，AIGC是一個(gè)大趨勢(shì)，智能化需要更高的算力提升，這也毋庸置疑。
（圖/文網(wǎng)通社王穎萍）標(biāo)簽：
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