大模型技術(shù)已經(jīng)成為推動科技進(jìn)步的重要力量，對汽車全生命周期的設(shè)計、制造、運營和服務(wù)等多個環(huán)節(jié)起到巨大推動作用，甚至對智能座艙、自動駕駛為代表的新能源汽車智能化下半場帶來革命性變革。但是，大模型落地汽車行業(yè)，會帶來數(shù)據(jù)、算力、算法等方面的問題，以及系統(tǒng)級的安全問題，大模型“上車”還缺乏一系列標(biāo)準(zhǔn)。

基于大模型在汽車行業(yè)應(yīng)用這一產(chǎn)業(yè)內(nèi)非常關(guān)心的話題，在中關(guān)村科學(xué)城管委會指導(dǎo)下，中國電動汽車百人會、車百智庫汽車產(chǎn)業(yè)研究院等，于5月10日在京組織召開了“加快推動大模型在汽車領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用”高端研討會。

行業(yè)專家以及20余家企業(yè)的高管在研討會上發(fā)言，另有來自汽車企業(yè)、科技企業(yè)的眾多嘉賓參與到研討會中來。

與會嘉賓認(rèn)為，大模型將會對汽車行業(yè)帶來革命性變革，并介紹了大模型落地汽車領(lǐng)域探索的各種應(yīng)用，以及大模型落地汽車行業(yè)將帶來的一系列機遇，提出大模型落地汽車產(chǎn)業(yè)可能出現(xiàn)的問題，給出相關(guān)建議。

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帶來革命性變革，孕育大量機遇近兩年，大模型創(chuàng)新速度遠(yuǎn)超出汽車產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新速度。大模型對汽車行業(yè)發(fā)展的重要性和緊迫性，不言而喻。

與會代表認(rèn)為，大模型是解決問題的根本方法，對整個汽車的技術(shù)變革有巨大的推動作用，將帶來革命性的變化。

所謂“革命性變化”，首先，具有毀滅性，打爛一個舊世界再建立一個新世界，意味著一定會顛覆部分行業(yè)；其次，不可阻擋，沒有力量能阻止大潮的到來；最后是速度快，會以不可思議的速度到來。以自動駕駛為例，大模型一旦注入到自動駕駛領(lǐng)域，將是顛覆性的創(chuàng)新。有與會代表表示，受制于標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)等諸多難題，L4、L5級自動駕駛的商業(yè)化，此前認(rèn)為需要很長時間，但大模型的出現(xiàn)，可能把這些問題全解決掉。

業(yè)內(nèi)認(rèn)為，汽車革命的上半場是電動化、下半場是智能化，而自動駕駛是智能化核心主題。因此，面對快速發(fā)展的大模型技術(shù)，需要從戰(zhàn)略上來認(rèn)識大模型對汽車產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的顛覆性、革命性的影響。

汽車行業(yè)應(yīng)用大模型不僅僅是技術(shù)問題，而是一個戰(zhàn)略問題。

一方面，汽車產(chǎn)業(yè)十分巨大，大模型落地汽車業(yè)將會為相關(guān)企業(yè)帶來一系列的發(fā)展機遇。譬如，大模型能變革車企的組織效能、業(yè)務(wù)流程、提升組織競爭力，還能優(yōu)化智能駕駛、智能座艙體驗，提升車企的產(chǎn)品競爭力，以及為后市場服務(wù)帶來很多新機遇。

另一方面，大模型是一個馬拉松，各行各業(yè)都在做大模型，但現(xiàn)在為止都沒有看到現(xiàn)象級的產(chǎn)品，沒有找到核心的應(yīng)用場景，致使真正實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)、盈利的非常少。如何推廣示范性的運營，可持續(xù)地健康發(fā)展大模型，是值得思考的問題。而大模型在汽車行業(yè)落地，將有較好的示范性，汽車領(lǐng)域須全力擁抱大模型。

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大模型“上車”的問題及相關(guān)建議大模型的落地汽車行業(yè)，也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)、算力、算法、標(biāo)準(zhǔn)等一系列的問題，且存在系統(tǒng)級的安全問題。

未來整個智能化當(dāng)中最核心、最基礎(chǔ)的就是數(shù)據(jù)。對于自動駕駛大模型來說，自主車企可以用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)非常少，部分大模型公司擁有的數(shù)據(jù)更少，數(shù)據(jù)量已經(jīng)成為關(guān)鍵掣肘點之一。同時，數(shù)據(jù)的問題不僅涉及到數(shù)據(jù)的體量，還涉及到數(shù)據(jù)的質(zhì)量，真正的“老司機”數(shù)據(jù)、有指導(dǎo)價值的數(shù)據(jù)更是不足。如何保證數(shù)據(jù)的高質(zhì)量、大體量、完備性，是汽車行業(yè)大模型發(fā)展要思考的問題。

除了數(shù)據(jù)的問題，大模型落地汽車行業(yè)還面臨云端算力和車端算力的制約。云端主要涉及模型訓(xùn)練過程，但是訓(xùn)練芯片仍受制約。車端算力挑戰(zhàn)在于如何把模型部署在有限的算力平臺上，并確保能夠穩(wěn)定高效運行起來。

對于數(shù)據(jù)與算力的問題，與會代表給出的解決方法是共享。有代表建議推動以車路云一體化為架構(gòu)的智駕大模型的開發(fā)方案，通過眾包數(shù)據(jù)采集的方式，將大量車的數(shù)據(jù)上傳到云控平臺，并結(jié)合數(shù)據(jù)合成技術(shù)，希望做到95%是仿真數(shù)據(jù)、5%是實車數(shù)據(jù)。不過數(shù)據(jù)共享有一定難度，短期內(nèi)很難實現(xiàn)，但算力共享是有可能的，有與會代表建議國家推動建設(shè)算力聯(lián)盟，推動算力共享。

算法的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在：感知領(lǐng)域、監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域的算法做得比較好，但動態(tài)和決策系統(tǒng)的算法研發(fā)不足。

大模型落地汽車領(lǐng)域還存在缺乏標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)的問題。目前國內(nèi)涌現(xiàn)了很多大模型，而圍繞每個大模型的生態(tài)構(gòu)建、開放程度、跨大模型的合作上存在壁壘。對此，代表建議加快推動評價體系的建設(shè)，有關(guān)部門牽頭制定大模型“上車”相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。

大模型在實際應(yīng)用中還可能出現(xiàn)系統(tǒng)級的安全問題。有專家在做大模型“越獄”時，可以讓大模型“做任何我想讓他做的事情”。另外，雖然大模型生成代碼的正確性比較高，但生成時候也會出現(xiàn)幻覺問題、安全問題等。因此，與會代表建議使用大模型的過程中，不要疏忽安全問題。

與會代表還討論了車企和大模型的技術(shù)如何更好協(xié)同的問題，從而盡快確定整車和人工智能、大模型企業(yè)的協(xié)同關(guān)系，確保先進(jìn)的算法、先進(jìn)的技術(shù)能夠盡快“上車”。大模型作為新質(zhì)生產(chǎn)力，還需要可持續(xù)的商業(yè)保障，才能夠走得更遠(yuǎn)、走得更好。

至于如何促進(jìn)大模型落地汽車領(lǐng)域，與會代表建議以應(yīng)用的需求為牽引，出臺相應(yīng)的政策，對其加以支持，并且對大模型“上車”給予方向方面的指導(dǎo)。

最后，中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉表示，百人會還將組織進(jìn)一步調(diào)研，和企業(yè)做更多深入討論，解決汽車與大模型兩個產(chǎn)業(yè)的供需深度對接問題，推動協(xié)同共享機制的建設(shè)，推動相關(guān)方面更好地支持大模型技術(shù)，營造大模型在汽車行業(yè)快速應(yīng)用的環(huán)境。