大模型走向汽车产业，最先落地在智能座舱？

图片来源 @视觉中国

文 | 智能相对论，作者 | leo 陈

(资料图)

ChatGPT 走红后，大模型的热度持续不减。时至今日，随着国内多巨头掀起 " 百模大战 "，热度又被顶到更高峰。

前两个月里，百度、阿里、腾讯加入；进入 5 月，先有网易有道，发布了基于 " 子曰 " 大模型开发的 AI 口语老师剧透视频，介绍其基于教育场景的类 ChatGPT 产品；后有科大讯飞，发布认知大模型 " 讯飞星火 "......

通过大大小小的发布会，各企业都在向外介绍自己的 AI 大模型与应用场景结合后能带来怎样的想象空间，以及证明自己，又会有多大的增长空间。

而正在电动化、智能化、制造革新的 " 车 "，就有不少可以展开无限想象的场景。

未来，按照功能去划分，大模型可以用在 AI 交流对话领域，应用在智能座舱；还可以参考大模型下的生成式底层技术，去优化自动驾驶认知决策问题；此外，或许还可以革新造车流程中的设计、工程和制造环节。

尽管它们都离真正的落地有些遥远，甚至看起来是 " 空中楼阁 "，但仍然值得我们尝试做些思考。

把大模型 "OTA" 进智能座舱

对于这三种场景，相信大部分人都能很容易地做出一个主观判断，最早到来的应该是 AI 大模型在车内 AI 交流对话领域里的运用。

因为我们实实在在地能看到一个趋势，如今车内人机交互已经走到了多模态交互，语音、视觉、手势三者兼有。

其中，语音技术又是相对最成熟的，能够应用在智能座舱里的各种功能和场景：从最初的信息娱乐，到支持整车控制，甚至和家里的智能家居设备相连。

不仅如此，现在车企和智能语音供应商在合作上，还希望能让语音交互更具有 " 个性化 " 和 " 情感化 "。

通俗来说，就是以前车主和 AI 助手之间像是 " 雇佣关系 "，车主主动布置任务，AI 助手被动执行任务；而在未来，两者之间多出一层 " 陪伴关系 "，AI 助手主动和车主沟通和车相关的事情，也就是反过来向人输出内容。

以前车载 AI 语音的智能程度普遍较弱，体验也不好，明显呈现出装配率不低但使用率极低的情况。对于消费者来说，这是一个比较 " 鸡肋 " 的配置，而车企这边，能主动拿语音交互作为核心卖点的，也几乎没有。

这就是 AI 大模型之于车而言，可能不是最好但目前是最现实的用武之处。而关于另外两种场景，高阶自动驾驶本身无论是在技术成熟和商业能力上都还不清晰；而革新造车环节依赖的其实是专业型人才，大模型更偏向于成为通用知识型人才。

能够看到，大模型应用在智能座舱，国内大厂都已有动作，至少有了概念和象征意义上的合作，未来很可能会进一步推进。

据不完全统计，目前已经宣布将接入文心一言的车企包括长安、集度、吉利、岚图、红旗、长城、东风日产、零跑等。长安逸达成为首搭文心一言的车型，将通过软件升级的形式搭载到新车上。

在上个月华为 nova11 系列及全场景新品发布会上，余承东则宣布 AITO 问界 M9 将搭载 AI 大模型，同时小艺智慧助手将能够为用户带来业界比较强的车载 AI 体验。

讯飞 " 星火认知 " 大模型中，推出 "1+N" 架构，就有汽车领域相关的产品。按照官方说法，讯飞火星认知大模型与智慧座舱结合后，可以实现车内跨业务、跨场景人车自由交流。

可以发现，国内大厂关于大模型在汽车行业内的应用，步调和着眼点是高度一致的。而且在面对大模型时，要聚焦垂直场景，这注重的明显是 " 实用化 "，要能够尽快将具体的产品落地和发挥商业价值。

这和国内大厂们多年来一直强调 "AI 应用普惠 " 其实是相契合的，让人人可用的 " 普惠模型 " 去推动 AI 普惠，本质是务实的。

如果说大模型的诞生之初是 AI 进入 " 重工业时代 "，需要海量数据、巨量资金、巨额算力，属于国内大厂的一场 " 长跑 "。

那么大模型落地 AI 语音交互，相对来说是一次 " 短跑 "，大厂的核心工作应该是对大模型进行轻量化，在于 " 小而美 "，让用户更早地体验到产品。

大模型还将如何变革汽车产业？

目前，对于大模型的底层技术能力在汽车产业里的上层应用，厂商在宣传方面更多表达成 " 可以如何 "、" 将会如何 "。换句话来说，美好的是愿景，不是现在。各行业都在对它展开想象，这是大模型当下的意义所在。

大模型是一个非常好的价值点，就是它把整个 AI 领域全部都带活了：把市场带活，把资金带活，也把创新带活了。

所以，从具体应用延伸到整个汽车产业来看，大模型可能会如何变革汽车产业？

首先，汽车产业的研发方式又会发生变化。

理想汽车李想举了这样一个例子：" 过去我们一年要做大概 1000 万帧的自动驾驶图像的人工标定，所以我们请了很多外包公司进行标定，大概 6 元到 8 元钱一张，一年的成本接近一个亿，这仅仅是来做自动驾驶方面的图片标定。"

他还提到，同时我们又面临了新的挑战，就是人工智能的大模型软件 2.0 到来了。

" 但是当我们使用软件 2.0 的大模型，通过训练的方式进行自动化标定，结果和效果会非常可怕，过去需要用一年做的事情，基本上 3 个小时就能完成，效率是人的 1000 倍，这个领域的工作完全不一样了。"

可以说，大模型能够再次激起汽车产业对研发模式更多的交流和探索，但同时也意味着新的挑战。软件定义汽车的时代刚刚开启，如何快速和汽车产业原有的知识体系相融合，如何与大模型的学习能力、泛化能力协同，形成更有效率的研发方式，又会成为汽车产业接下来研究的核心课题之一。

其次，对人的要求对比以前有了本质不同。

李想关于这一点也有提及：" 对于员工来说，他们会感觉用拳头打架遇到了拿枪的。所以在这样的状况下，我们如何能够让软件 2.0 和现有人才进行融合，为他们提供怎样的全新工作流程、激励机制，怎么去做选用、任用，这又会面临一个更大的挑战。"

新能源车迎接着电动化、智能化、制造革新，行业对人的要求，在短短几年里，已经经历了好几波迭代。从机械到电气，从硬件到软件，从产品到生态，从服务到体验，每一种变化，背后都是一次人才的重新筛选。而进入大模型时代，基础的重复的通用的工作，会快速地被机器学习所取代。

在中高端人才聚集地 " 脉脉 " 上，百度早已经发布 AI 大模型方向的职位招聘，比如前端研发工程师，待遇 30k-60k/ 月；C++/GO 后端研发工程师，待遇 35k-70k/ 月。

（图源：脉脉）

最后，大家在商业模式上会出现新的思考。

拿车载 AI 语音交互来说，当它实现从 " 雇佣关系 " 到 " 陪伴关系 "，具备一定的情感智能，消费者是否会更乐意接受它主动推荐的东西？在和用户长时间互动之后，语音助手会变得更懂用户喜好和习惯，这里会有新的商业价值等待被挖掘。

同时也有太多深刻地思考，大模型底层技术能力如何在 AI 语音交互上得到应用，让用户 " 开口即用 "？如何让人真正懂车，如何让车真正懂人？

无论如何，大模型开启了新的赛道和新的可能。未来，大模型会对对现有模式和生态带来哪些改变，对行业会带来哪些创新和新的窗口期，值得展开无限想象。

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