上海白領劉先生，坐上他的汽車主駕，向右扭頭說：“打開那窗戶。”話音剛落，副駕駛的車窗自動開了。

　　這輛車搭載了基于國產AI大模型的智能系統(tǒng)，就像有了人的大腦和神經網絡，通過學習提升語音、視覺等多模態(tài)感知能力，在座艙里提供更人性化的交互，智能駕駛方面計算更精準，越來越像“老司機”開車。

　　當國產AI大模型開始加速“上車”，人工智能正以更加觸手可及的方式走進現實生活。

　　會思考的多功能助手

　　“汽車是一個終端，承載大量先進技術，先是電動化，現在是智能化，以后還要和整個社會交通體系聯起來。”哪吒汽車創(chuàng)始人方運舟說。

　　“有一段時間，車的智能化體現為一個個App，你問它答。現在我們的車搭載360智腦大模型，開始會思考了，與人交互更自然，識別車內外的人與物更準確，增強自動駕駛系統(tǒng)的效率和安全。這是初步探索，以后是強大的多功能助手。”學習并研究汽車技術30年的方運舟說。

　　“車會思考”怎么體現？

　　方運舟舉例，以前司機要對語音助手提出明確指令，如“打開空調”。AI大模型接入車內語音助手后，司機只需要說：“我有點冷”。大模型會像人一樣考慮如何滿足司機的需求，執(zhí)行多個動作，如關上車窗、把空調調到司機習慣的溫度、風力調至常用的檔位等。

　　“車會思考”背后是什么？

　　中科院院士姚期智表示，大模型在技術上可分為通用、行業(yè)、場景三類。大模型的通用智能必須細化到各個行業(yè)，給它投喂行業(yè)中的專業(yè)數據，通過訓練形成場景化、定制化、個性化，產生專有的模型，才能給各垂直領域帶來AI革命，關鍵是算力、數據和模型的匹配。

　　賽迪智庫未來產業(yè)研究中心人工智能研究室主任鐘新龍說，以前的人工智能是規(guī)則驅動，大模型則是數據驅動，數據決定模型的質量，影響泛化能力。“泛化就是學習并理解數據中隱含的規(guī)律，進而能夠對未曾見過的數據給出恰當的輸出，就像舉一反三、學以致用。”

　　國家網信辦4月發(fā)布的公告顯示，我國已有117個大模型完成生成式人工智能服務備案。

　　記者梳理發(fā)現，目前“上車”的大模型，既有華為的盤古、百度的文心一言、科大訊飛的星火、360的智腦等科技企業(yè)的通用大模型，也有比亞迪的璇璣、小鵬的靈犀等車企自研的行業(yè)大模型。從終端看，已有超過10個品牌的汽車搭載大模型。

　　云端和車端協同工作

　　大模型賦能汽車是不斷深入的過程，目前集中體現在智能座艙和智能駕駛上。

　　極越汽車座艙里，有塊35.6英寸的一體屏幕。司機劉先生說，因為文心一言大模型的支持，屏幕顯示的各種應用“可見即可說，可說即可做”。記者看到這樣的對話場景：

　　司機：“Simo，我還有多久能到家？”

　　大模型：“1小時。”

　　司機：“在我到家前30分鐘，打開家里的空調、拉上窗簾。”

　　大模型：“好的。”

　　司機不需要操作車里或手機上任何按鍵，通過Simo智能語音系統(tǒng)控制車內一切，還可通過屏幕上的小度App，遠程控制家中電器。即使出現多人指令、聲音交織、連續(xù)對話等情況，大模型也可理解每人不同的需求，滿足不同的操作指令。極越首席執(zhí)行官夏一平表示，極越車主目前對智能語音系統(tǒng)的使用率達98%，平均每人每天用60多次。

　　“以前的語音識別需要在云端解析數據，再下載到車端，現在全部的語音識別都是離線，這樣反應快，而且哪怕沒網絡，也不影響開車。”夏一平說。

　　這得益于大模型在云端和車端的協同工作。鐘新龍說，云端大模型的參數規(guī)模大、算力強，完成大量數據標注、數據融合等任務，降低成本和錯誤率；車端大模型的參數量小一些，無需聯網也有算力，節(jié)省車端計算的推理時間，即使云與車端通訊有時延，也能確保安全。

　　“我們已把大模型應用到整車智能，垂直整合所有場景應用。”比亞迪集團董事長王傳福表示，智能化架構有一個“中央大腦”，車端AI和云端AI，車聯網、5G網、衛(wèi)星網，及傳感鏈、控制鏈、數據鏈、機械鏈，實時捕捉內外部環(huán)境的變化，在毫秒間將信息匯總反饋到“大腦”思考決策，調節(jié)車輛“身體”狀態(tài)，提升駕乘安全性和舒適性。

　　學習能力迭代加速

　　展望大模型“上車”的發(fā)展前景，百度創(chuàng)始人李彥宏表示，隨著技術的進步，汽車機器人將實現每天開“新版本”的體驗，就如同購買新車一樣，給用戶帶來持續(xù)的驚喜。

　　自動駕駛的迭代速度將加快。專家普遍認為，大模型可重構自動駕駛技術架構、合成模擬場景數據、預測安全風險，加快自動駕駛技術開發(fā)和應用落地。

　　在大模型出現前，自動駕駛是靠任務驅動，即程序員依據特定的場景，編寫解決方案的代碼，當車輛在行駛中感知到相應情況，便按照之前設定的方式處理。

　　“有了大模型后，我們發(fā)現有巨大的機會讓原來特別多的泛化代碼變成簡單的端到端的模型，使感知、行為、控制在很多領域比我們想象的聰明很多，比如讀懂‘前方ETC即將維修，請換道’等標識。”小鵬汽車創(chuàng)始人何小鵬說，以前小鵬智駕系統(tǒng)每一季度更新一次，現在平均每天有3.87個版本快速迭代。

　　未來，基于數據驅動的大模型端到端自動駕駛，可通過單個神經網絡完成所有模塊任務。中國工程院院士張亞勤表示，通過視頻大模型，可根據環(huán)境、交通標志要素，結合車輛的控制、轉向等駕駛行為生成大量可控視頻，用于端到端自動駕駛的訓練、測試，解決自動駕駛長尾場景數據積累問題。

　　大模型可整合座艙分散功能，提供類人理解能力的人機交互體驗。商湯科技首席科學家王曉剛認為，大模型“上車”后能將座艙各單點AI功能組合起來，自動調用座艙軟硬件資源，多模態(tài)大模型能夠實現人與車的多感官交互，顯著提升交互順暢性、自然性。

　　“大模型‘上車’，現在帶來了從0到1的變化，未來會實現從1到100等更大變化，人會把駕駛交給車，在智能空間處理其他事。”方運舟說。

　　夏一平打比方說，智能汽車現在理解用戶的能力也許還是中學生，但大模型讓車有了每天學習的能力，很快會成為大學生、博士；現在自動駕駛的能力還是新手菜鳥，以后會變成老司機。

　　大模型在汽車行業(yè)的深入應用也面臨挑戰(zhàn)。張亞勤指出，大模型在汽車行業(yè)的應用對數據資源的流動與共享提出更高要求。王曉剛認為，大模型訓練與應用對AI芯片等算力基礎設施要求不斷提升。

　　大模型“上車”的成長之旅才剛剛開始。

　　作為汽車、電子信息、通信等領域跨界融合的產物，智能網聯汽車已成為全球技術革命和產業(yè)變革的前沿陣地，國產汽車有望借助大模型，鞏固和擴大在智能網聯領域的優(yōu)勢，在新一輪產業(yè)革命中走在前列。

　　（新華社北京4月25日電）