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大模型“上車”進行時:車企加速布局智能化,“算力”成競爭焦點

每日經(jīng)濟新聞 2024-04-22 17:07:23

每經(jīng)記者 范文清    每經(jīng)編輯 裴健如

當深度智能化成為決戰(zhàn)電動賽道下半場的關鍵要素時,各大車企和科技公司開始重點圍繞大模型、大算力推進產品布局。

4月18日,北汽集團官微發(fā)布消息稱,北汽版AI大模型即將上車。據(jù)介紹,該大模型是一個超級智能體,擁有3D擬人形象,人設和性格可自己定義,可理解復雜任務,迅速轉化成行為,可通過燈光、語音、圖像等多種介質表達情感。

事實上,在北汽之前,已有多家車企宣布大模型已“上車”。去年10月,在智己品牌第三款車型LS6上市交付時,其就正式上線了GPT大模型;廣汽集團此前發(fā)布了廣汽AI大模型平臺,將搭載于高端智能轎跑昊鉑GT;奇瑞旗下高端品牌星途也宣布,其全新系列星紀元ES將首搭科大訊飛的星火認知大模型LIONAI。除此之外,蔚來、小鵬、理想等新勢力車企,以及百度、阿里、華為、騰訊等科技企業(yè),也均在布局大模型“上車”。

圖片來源:每經(jīng)記者 孫磊 攝(資料圖)

“自動駕駛和智能汽車將是大模型技術賦能實體經(jīng)濟的最佳場景之一,業(yè)界普遍認為大模型率先上車落地的場景是智能座艙。”百度集團智能駕駛事業(yè)群組總裁李震宇曾這樣表述其對大模型“上車”的理解。

目前來看,車企讓大模型“上車”主要有兩種方式:一是自研;二是與科技公司合作。這兩種路徑為不少科技公司提供了搶占智能座艙的商機。

4月18日,騰訊與長安汽車合資成立的梧桐車聯(lián)(即北京梧桐車聯(lián)科技有限責任公司)率先發(fā)力,發(fā)布了全新品牌TTi(TINNOVE&TAI Inside)。該品牌共有六條產品線,涵蓋軟件生態(tài)、硬件生態(tài)、車載計算平臺、車載音響、人車交互以及空間顯示六大方面,試圖為客戶提供全棧式智能空間解決方案。

“大模型帶來的汽車‘新智能’具有四大核心特征:第一,重新定義了人機交互方式,從指令式向主動式服務轉變。第二,端到端自動駕駛加速落地。第三,艙駕一體成為必然。第四,開放和連接,更多在智能終端開放協(xié)同,形成全場景互聯(lián)的智能體驗。”騰訊智慧出行副總裁鐘學丹認為。

而上述大模型衍生的場景能否在車機上順利落地,與算力密切相關。比如訓練ChatGPT所采用的數(shù)據(jù)多為文本數(shù)據(jù),而研發(fā)自動駕駛任務訓練所使用的數(shù)據(jù)則多為視頻和圖像,這意味著,研發(fā)自動駕駛,僅在數(shù)據(jù)處理上,不僅量更大,而且更加復雜,對算力的要求也就更高。

為了解決算力問題,有的車企選擇自建算力中心,比如特斯拉,但更多車企選擇與云廠商合作,比如小鵬汽車與阿里云合建了智算中心“扶搖”,專門用于自動駕駛模型訓練。而梧桐車聯(lián)與半導體公司聯(lián)發(fā)科技聯(lián)手,發(fā)布了兩款TTI Computing高性能算力平臺C2080和C2090,以吸引更多汽車主機廠的目光。

圖片來源:每經(jīng)記者 范文清 攝

據(jù)了解,TTI Computing高性能算力平臺C2080基于4nm制程,集成HiFi3 DSP、Vision DSP、AI Picture Quality DSP、AI ISP等17項算法和控制器,安兔兔車機版跑分超過100萬分。旗艦算力平臺C2090,基于全球首個3nm制程車規(guī)級SoC打造,理論AI算力高于C2080一倍以上。

“兩個算力平臺將致力于實現(xiàn)智能空間‘大域控’算力中心的目標,最終實現(xiàn)整車中央計算。”梧桐車聯(lián)副總經(jīng)理劉銅陽說。

在鐘學丹看來,大模型與汽車行業(yè)的結合將作為支撐整個行業(yè)的基礎設施,通過與現(xiàn)有的基礎架構深度融合,從而催化更深層次的變革。“未來,騰訊和梧桐車聯(lián)也將共同探索大模型等前沿技術應用創(chuàng)新,探索更多生態(tài)服務上車,不斷拓展汽車的新聯(lián)接、新價值。”鐘學丹說。

公開數(shù)據(jù)顯示,2023年我國汽車市場的智能滲透率已經(jīng)達到42.5%,出口的智能網(wǎng)聯(lián)車也達到了180萬輛。而隨著大模型技術的集中“上車”,自動駕駛的成本將隨之走低,并加速該技術的落地。

天風證券在研報中指出,大模型云端應用能加速L3及以上自動駕駛技術落地。不過,當前大模型在智能汽車中的應用仍存在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、云端算力需求大、車端部署,以及安全性和一致性等問題。目前大模型應用仍處于初期階段,隨著模型的優(yōu)化和技術的應用,大模型在自動駕駛中的應用比例或將快速提升。

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