據(jù)不完全統(tǒng)計,，已經(jīng)有超過20家汽車品牌宣布 AI 大模型正式“上車”。

大模型“上車”概念日漸火爆,，尤其很多中國 AI 公司都“突出重圍”,，競逐國際品牌汽車合作,。

隨著智能汽車下半場悄然到來,，汽車正在升級為新一代“移動智能終端”,，其智能化水平的高低也成為車企在智能網(wǎng)聯(lián)時代決勝的關(guān)鍵,。加速大模型“上車”,，也成為車企突顯產(chǎn)品智能化,、打造產(chǎn)品差異化的新選擇與新方向。

然而,，現(xiàn)場發(fā)現(xiàn)另一個現(xiàn)象,，就是大模型“上車”還未規(guī)?；逃茫嗉移髽I(yè)反饋均為“展示”階段,。有專家指出,，目前大模型上車概念成份居多，具體實際應(yīng)用情況還有待觀察,，而且大模型上車不一定能提升企業(yè)經(jīng)營業(yè)績并帶來穩(wěn)定利潤,。

IDC中國高級分析師洪婉婷表示，智駕技術(shù)本質(zhì)上是以AI為核心驅(qū)動力的復雜系統(tǒng)工程,，其發(fā)展高度依賴于企業(yè)的技術(shù)研發(fā)底蘊,、資金投入規(guī)模以及對前沿科技的敏銳捕捉與高效轉(zhuǎn)化能力。而國際車企持續(xù)與國內(nèi)企業(yè)在智能輔助駕駛或 AI 領(lǐng)域展開合作,，是中國智駕技術(shù)站上世界舞臺邁出的重要一步,，而背后核心動力，是國內(nèi)企業(yè)在AI技術(shù)上的深度布局與持續(xù)投入,。

AI 大模型要“上車”,，汽車廠商撬動1.4萬億市場

據(jù)乘聯(lián)會最新數(shù)據(jù)顯示，4月1日至4月14日,，全國乘用車市場零售51.6萬輛,，其中新能源汽車銷量同比增長32%，達到26萬輛,，滲透率達50.39%；全國乘用車廠商批發(fā)汽車53.4萬輛,，其中新能源汽車批發(fā)26.8萬輛,，滲透率達50.19%。

新能源汽車零售,、批發(fā)滲透率雙雙突破50%,。更早之前，電動車在新車銷售量中滲透率快速提升,，2021年至2023年5月,，已經(jīng)達到35.3%水平左右，電動車市場已經(jīng)從爆發(fā)式增長階段,，逐步進入穩(wěn)定高速增長階段,。

與此同時，在外觀,、三電,、智能座艙領(lǐng)域競逐多年后，深度智能化成為中國汽車公司錨定的下一個目標,。

中國汽車工業(yè)協(xié)會預測,，到2035年，中國智能汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過2000億美元（約合人民幣1.44萬億元）。

瑞銀UBS研究團隊則預計,，到2025年,，中國將產(chǎn)生多達660萬輛新能源車，即每四輛新能源車中的一輛將擁有智能化功能,；而IDC認為,，到2026年全球智駕車輛銷量將達到8930萬輛。

實際上,，AI 與汽車之間的最初聯(lián)系要追溯到40年前,，最初的方向是“自動駕駛”。

1984年,，美國國防高級研究計劃署（DARPA）與陸軍合作,，發(fā)起自主地面車輛（ALV）計劃。隨后,，美國卡內(nèi)基·梅隆大學,、斯坦福大學、麻省理工學院等美國院校都先后加入無人駕駛汽車的研究工作中,。

其中,，美國卡內(nèi)基·梅隆大學研制的 NavLab 系列智能車輛最具有代表性，在1995年NavLab-5就實現(xiàn)了88.5km/h的實驗環(huán)境自主行駛平均速度,，并首次橫穿美國大陸,，自主行駛里程為4496km，占總行程的98.1%,。

2015年10月,，AI 技術(shù)與汽車迎來了一個重要時間點——特斯拉推出半自動駕駛系統(tǒng)Autopilot，成為全球第一個投入商用自動駕駛技術(shù)的廠商,。隨后,，通用汽車推出Cruise，奧迪A8量產(chǎn) Level 3 級別的自動駕駛技術(shù),。

與此同時,，國內(nèi)層面，中國無人駕駛汽車研究晚于美國,。1992 年,，國防科技大學成功研制出中國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。

2011年7月,，由一汽集團與國防科技大學共同研制的紅旗 HQ3 無人駕駛汽車完成了 286km 的面向高速公路的全程無人駕駛試驗,。

到了2015年，宇通大型客車在完全開放的道路環(huán)境下完成自動駕駛試驗,，這也是國內(nèi)首次大型客車高速公路自動駕駛試驗,；2016年北京車展上,，北汽集團展示了其基于EU260打造的無人駕駛汽車，成為搭載的無人駕駛感知與控制汽車,。

如今,，電動化、網(wǎng)聯(lián)化,、智能化成為汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢,。

那么，在大模型誕生之前,，AI 為何沒能實現(xiàn)“上車”,？梳理認為有三點：

首先，短期內(nèi)新能源車難以實現(xiàn)“自動駕駛”,。從技術(shù)體驗來說,，自動駕駛是一種起點到終點、“兩點”距離之間利用視覺,、激光雷達,、車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實現(xiàn)的駕駛員輔助或其完全不需操控的汽車，因此,，鑒于中國北上廣深堵車,、地圖無法實時更新、政策法規(guī)等因素,，中國一直將自動駕駛設(shè)計為實驗性,、區(qū)域性，比如北京亦莊,、北京首鋼等,。所以，此前大家期盼的“自動駕駛”無法落地,，城市NOA只是輔助、或者說利用高精地圖所做的技術(shù)“平衡”,，而非真正的自動駕駛,。

其次，傳統(tǒng) AI 利用決策樹,、無監(jiān)督學習等技術(shù)方案,，在數(shù)據(jù)量無法達到規(guī)模級別下，最終只是逼近一個正確值,。當然,，這其中也有因為汽車這類端側(cè)場景無法擁有大量、100%有效的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集,。另外,，傳統(tǒng) AI 無法實現(xiàn)通用型的場景技術(shù),。

最后，算力不夠強大,、資金和人力成本太高,。小鵬汽車董事長何小鵬曾表示，汽車智能化的研發(fā)屬于大算力,、大數(shù)據(jù)工程,，需投入大量資金人力，一般的算力公司做起來極其困難,。而在此之前的2017年-2021年,，新能源車、AI,、云計算等領(lǐng)域都在努力做營收,、商業(yè)化、資本化,，中國沒有出現(xiàn)真正類似于ChatGPT這類新技術(shù)的思維和想法,，所以無法實現(xiàn)傳統(tǒng) AI 技術(shù)“上車”。

360公司董事長周鴻祎表示,，此前 AI 上車“誕生”智能座艙和自動駕駛,，但同時也受到技術(shù)路線阻礙，并非“真人工智能”,。但如今,，AI 大模型帶來了革命性變化，大模型“上車”對于車的智能能力是本質(zhì)上的提升,。

周鴻祎舉出四個大模型“上車”改變的場景案例,。

第一、之前的智能座艙,，用戶對話更多的是基于規(guī)則處理的,，你說把車窗打開，他能聽懂,，你要說把玻璃搖下來,，他就聽不懂了，類似于Siri,，其實是一個智障的角色,，并不好用。如今大模型上車之后,，真正讓汽車理解你的想法,，屬于革命性東西。

第二,、Sora現(xiàn)在的能力是代表了多模態(tài)的能力,，而未來汽車,、機器人都可以利用激光雷達、攝像頭等傳感器,，實現(xiàn)感知,、認知等能力。同時,，這種多模態(tài)大模型,，可以讓汽車更加能懂車內(nèi)和車外的很多東西，比如辨別是不是車主,、是否疲勞駕駛等,。

第三、今天的汽車還是一個機械物件,，并不能理解很多東西,，它也不能做邏輯推理和規(guī)劃，包括機器人也一樣,，都是接收人的指令,。但是，未來一旦車上加了大模型之后,，大模型具備了大腦的能力,，不止能夠理解人類話語交流，而且還能完整理解人類的知識和推理,，分析邏輯判斷的過程,，從而作出更多判斷。

第四,、自動駕駛在這兩年會獲得突破,。Transformer的大模型訓練和傳統(tǒng)智能駕駛不一樣，傳統(tǒng)智能還是基于規(guī)則的方案,，主要改bug和軟件升級,，那么有一萬個規(guī)則，碰見這種情況應(yīng)該怎么辦,，總有情況是沒有編輯到規(guī)則里的,。而如果用Transformer來訓練，可以提供多樣化的駕駛案例,。大模型最強大的能力，它不是把你送進數(shù)據(jù)存起來,，是通過你的數(shù)據(jù)訓練他,，他能夠形成一個舉一反三規(guī)律的總結(jié)。

如今,，AI 大模型的智能化“上車”已成為本屆北京車展上的新潮流,。

作為日本汽車品牌龍頭,，車展首日，日產(chǎn)（中國）投資有限公司與百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司共同達成可行性研究的戰(zhàn)略合作諒解備忘錄,。

日產(chǎn)透露,，本次可行性研究的合作內(nèi)容包含兩大方面：一是基于日產(chǎn)汽車智能化平臺，發(fā)揮百度在生成式AI方面的優(yōu)勢,，共同開發(fā)和研究相關(guān)領(lǐng)域的未來技術(shù)發(fā)展和商業(yè)合作可行性,；二是日產(chǎn)汽車在中國的車型上搭載百度AI解決方案，發(fā)掘AI解決方案的發(fā)展?jié)摿?，以及共同探索?chuàng)新技術(shù)在未來汽車領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展,。

日產(chǎn)汽車公司總裁兼CEO內(nèi)田誠（Makoto Uchida）表示，中國的新能源汽車發(fā)展非常迅速,。此次雙方合作,，主要是使這些技術(shù)更好地整合到日產(chǎn)的產(chǎn)品中，從而為中國用戶帶來令人興奮的智能系統(tǒng)和基于 AI 服務(wù),。

日產(chǎn)汽車公司中國戰(zhàn)略及專項任務(wù)副總裁,、日產(chǎn)（中國）投資有限公司總經(jīng)理松山昌史（Masashi Matsuyama）則表示，“汽車產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷智能化變革,，消費者對以AI為代表的新技術(shù)應(yīng)用的需求不斷增長,，日產(chǎn)汽車在3月份發(fā)布的‘The Arc日產(chǎn)電弧計劃’中明確提出‘將戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系拓展至技術(shù)、產(chǎn)品組合和軟件服務(wù)領(lǐng)域’,。通過與百度的合作,，百度的生成式AI能力將被應(yīng)用到日產(chǎn)汽車在中國的車輛中，這將進一步加速日產(chǎn)汽車智能化和電動化的步伐,，為消費者提供更加多元化的智能出行體驗,。”

松山昌史強調(diào),，日產(chǎn)的合作不只局限于車輛的電驅(qū)化,，還包括智能化。

很顯然,，深度“智能化”不僅是中國汽車公司錨定的下一個目標,，而且也是全球汽車龍頭的重要發(fā)展方向。

實際應(yīng)用有待觀察,，大模型“上車”仍需耐心

周鴻祎直言,，雖然大模型“上車”會給汽車產(chǎn)業(yè)帶來“革命性”變化，但這個變化不會在“一夜之間”發(fā)生,。

盡管汽車品牌都在宣傳“AI 大模型上車”概念,，但AI大模型“上車”在車展現(xiàn)場還處于PPT狀態(tài)，且大部分亮相的展車考慮到安全中設(shè)置了展車模式，現(xiàn)場沒有辦法直接體驗到AI大模型真正的場景效果,。

騰訊集團高級執(zhí)行副總裁,、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生認為，大模型“上車”需要耐心,。算力,、算法、數(shù)據(jù)等關(guān)鍵能力升級,，推動自動駕駛突破,。AI成為用戶體驗升級的核心推動力。汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)迭代和產(chǎn)品更新的周期持續(xù)縮短,，也需要與之相匹配的運營管理能力和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同能力,。

當整個汽車行業(yè)陷入降價讓利的漩渦，最終有幾家能夠在大模型上車的競爭中勝出存在不確定性,。北京車展上,，不少汽車品牌沒有透露最新亮相大模型產(chǎn)品的規(guī)模量產(chǎn)時間。

然而,，從長期來看,，包括 AI 大模型在內(nèi)的智能技術(shù)“上車”，一定會成為汽車產(chǎn)業(yè)最重要的趨勢,。

目前,，長安、吉利,、嵐圖,、紅旗、長城,、東風日產(chǎn),、零跑等都搭上了百度的文心一言的“快車”，專注語音交互的提升,；不久前,，吉利、百度再次攜手,，高端智能汽車機器人品牌——極越誕生,，在智能化方面尋求突圍；本月初,，華為發(fā)布了接入盤古大模型的鴻蒙HarmonyOS 4系統(tǒng),，將首搭于與奇瑞合作的首款華為智選車型Luxeed。

雷軍表示,，智能電動車已經(jīng)發(fā)展了10年時間,，其實今天主要解決的“電動問題”。過去10年是電動化的十年，而今天開始的“下半場”,，是智能化的十年。因此,，智能化是未來智能電動車的核心和靈魂,。

商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家,、絕影智能汽車事業(yè)群總裁王曉剛?cè)涨氨硎?，AI 大模型“上車”從本質(zhì)上來說改變兩個方面：一個是生產(chǎn)效率的提升，第二個是人機交互方式的改變,。

王曉剛提到,，汽車需要人力投入是非常高的，未來大模型和機器自動化可能會節(jié)省80%工作量,。而在更多非規(guī)則,、復雜的場景中，很多自動駕駛,、智能座艙等人機交互場景下,，大模型會適應(yīng)更多需求。

“本身場景是非常重要的,，到今天,，智能汽車正在經(jīng)歷著從汽車智能化1.0到通用人工智能體的過程?！蓖鯐詣倧娬{(diào),，未來，大模型技術(shù)還可以擴展到機器人領(lǐng)域,。

據(jù)悉,，截至2023年底，商湯絕影已經(jīng)與本田,、比亞迪,、長城、廣汽,、紅旗,、蔚來等超過30家國內(nèi)外車企達成合作，AI方案覆蓋超過90款車型,，已累計交付190萬輛智能汽車,。

短短幾年時間，大家看到中國車企的智駕功能已經(jīng)能夠解決行駛軌跡不穩(wěn)定,、急剎頻發(fā),、在某一個速度才能開啟等挑戰(zhàn)，并開始能夠較好完成高速、城區(qū)的端到端駕駛?cè)蝿?wù),。

展望未來,，AI 大模型對于汽車行業(yè)的作用，可能不止是智能座艙,、智能駕駛等單一領(lǐng)域,，而是通用化場景。當然,，在這個過程中依然需要長期探索和測試,。

中國工程院院士、清華大學教授,、國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心首席科學家李克強表示,，目前，汽車領(lǐng)域?qū)τ诖竽Ｐ偷膽?yīng)用還處在早期的嘗試探索階段,，后續(xù)仍需基于云平臺進行打通,，向深層領(lǐng)域應(yīng)用推進的任務(wù)目標邁進仍然任重而道遠。

當前大模型在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用還存在較多風險：一方面,，相關(guān)政策法規(guī)尚未出臺,，數(shù)據(jù)安全無法保障，數(shù)據(jù)合規(guī)成為關(guān)鍵,；另一方面,，落地場景尚不明朗，這都是挑戰(zhàn)所在,。

隨著 AI 大模型技術(shù)不斷更迭,，未來汽車領(lǐng)域會發(fā)生什么“變革”，仍有待觀察,，也需要不斷等待技術(shù)的重要變革,。