智慧化與電動化是汽車行業大趨勢，也正在重塑人們的駕駛出行體驗，汽車已經不單純是出行工具，而是具有互動主體多、互動方式多、計算零件多、數據規模大，以及空間內容和社會內容等特征，這些正是AI大模型最適合的套用場景。
前段時間ChatGPT走紅後，大模型的熱度持續不減，AI技術正在加速顛覆各行各業，汽車行業正面臨著一系列前所未有的挑戰。為了應對這些挑戰，汽車行業需要將更復雜的電腦系統融入汽車設計中，軟體技術在汽車行業裏得到了飛速發展。如果說電動汽車是這幾年最受關註的硬體，AI就是最受熱捧的軟體。方興未艾的AI大模型將成為汽車智慧化的下一個風口嗎？還是最終偃旗息鼓？
AI大模型讓汽車智慧再進階
AI大模型對於很多人來說很陌生。其實它是「人工智慧預訓練大模型」的簡稱，擁有巨大參數規模，透過機器學習和深度學習的技術來學習和理解龐大的數據量，實作自然語言處理、影像辨識、語音辨識等復雜任務。簡而言之AI大模型為智慧汽車更多的是提供海量數據、模型、強大算力。
AI大模型在汽車領域有兩種可能的落地形式。一類是用於人工智慧對話交流，大多數套用在智慧座艙。另一類與智慧駕駛有關。自從2020年特斯拉將Transformer大模型引入自動駕駛領域中便開啟了AI大模型在自動駕駛領域套用的大門。AI大模型更快速、準確地解決認知和決策問題的能力，為車輛自動駕駛能力的提升提供了核心驅動力。
前段時間大模型上車的官宣不絕於耳。作為國內最早釋出的通用大模型，百度的文心一言目前已有東風日產、紅旗、長城、吉利等近10家車企宣布介入；吉利、智己等車企，也紛紛與阿裏巴巴在通義千問大模型接入上展開合作。還有的車企正發力自研汽車領域垂直大模型。理想汽車推出自研認知大模型Mind GPT；廣汽集團帶來AI大模型技術的最新研發成果——廣汽AI大模型平台等等。
AI大模型上車後對話機器人可以透過高品質的大數據持續訓練，從而讓車載語音助手的智慧更加接近真人，在與使用者互動過程中具備情感化。以往的車載語音助手只是單純的執行使用者的指令，屬於命令式互動；而在AI大模型的加持下轉變成能和使用者閑聊的夥伴，屬於對話式互動。
點選（最多30字）
AI大模型的自學習演算法能力在汽車駕駛過程中發揮的關鍵作用主要體現在感知和決策層面。以往自動駕駛感知使用的都是各個小模型堆疊的方式，辨識的原理就是自己先看，然後去知識柯瑞比對，如果以往沒有學習過，那就無法準確辨識出來。這種方法對於感知能力的提升是有限的，因為路況的變化是日新月異的。此前特斯拉高速撞上側翻的白色貨車，就有可能是將側翻的車廂誤判為是天空或者強反光地面。有了AI大模型的加入後，可以在有限的標註數據前提下找到相似障礙物之間的相關性。有了這個認知，在遇到新的物體時大模型可以對比這個物體與之前所認識的共性，由此判斷是否是個障礙物。
大規模上車或有安全漏洞
多家車企都在為大模型上車鋪展出宏圖，但現在大模型上車的主攻方向基本均聚焦於智慧座艙領域。透過語音喚醒車載AI完成多種服務功能是最能讓使用者在當下「眼可看、手可觸」的領域。而智慧化升級帶來便利的同時或伴隨有安全漏洞。
大模型的意義就在於能夠透過大量的數據采集，實作車輛智駕的不斷前進演化，不斷完善，最終的意義是能達到車人合一的效果，即每輛車的智慧駕駛習慣是跟隨駕駛員的實際駕駛習慣衍生過來的。但數據也有高低品質之分，高品質的數據並不是每位駕駛員在駕駛中都能提供給車輛用以自學習的，比如在輔助駕駛過程中遇到需要接管車輛的問題，每個人對車輛的操作意識都不一樣，這就意味著如果駕駛者是個新手很可能自己就會出現錯誤的駕駛判斷，這樣車輛收集到的駕駛指令也會是錯誤的，會形成一個低品質數據，所以大模型自學習的核心要求是需要人類能有高品質的駕駛習慣。
車企目前紛紛接入大模型，還是出於在智慧化競爭中不掉隊的考慮，未來能否形成自己的競爭護城河，仍需要進一步探索。現在大模型能夠助力車企打造出更多的能夠激起使用者買單的更多增值服務，並且這種付費訂閱服務不只包含智慧座艙，也包括智慧駕駛。
在智駕方面，大模型帶來的好處上面已經說到了，但還需考慮一點的是等到L3級或以上的自動駕駛逐漸成型，大模型體系下的大量數據帶來的優勢就不言而喻，而且智駕能力的提升也可以讓車企在這上面下文章，或許大模型未來給智駕帶來的好處很可能在一段時間內變成普通使用者消費不起的汽車高端配置。
因此大模型上車會給予使用者全新的產品體驗，但需要考慮大模型背後涉及的成本是不是當下大部份使用者能夠消費得起的，或者說大模型提升的產品力，是不是真的有必要、有足夠的說服力讓使用者買單。
百姓評車
AI大模型的到來為智慧汽車的未來發展帶來更多可能，開啟了汽車領域的新賽道。但目前車企上車的大模型概念更多是為了以新技術、新概念，打出新能源產品差異化。然而大模型落地到邊端、終端，存在算力、演算法方面的諸多難點，同時在終端套用仍屬於初期，存在很多難點和痛點，商業模式不明確，無法變現維持資金支出。
現在的AI大模型套用到汽車上沒有明顯的實質性作用，甚至有可能存在「致命」的安全漏洞，猶如泡沫一樣存在破裂的風險，因此時下還沒有到AI大模型真正普及的良好時機。
