ChatGPT橫空出世，燒錢的AI大模型開始獲得資本的關注，走進人們的視線。
互聯(lián)網企業(yè)先行，涌現(xiàn)出百度的文心一言，阿里的通義千問、科大訊飛的星火、騰訊的混元等認知大模型；車企緊隨其后，開始擁抱大模型。
8月17日，訊飛星火認知大模型正式首搭星紀元ES，“LION AI”大模型平臺首發(fā)落地，標志著星途汽車進入全面“大模型時代”。
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時間線往前倒，實際上已有不少車企宣布了各家的AI大模型的計劃，廣汽AI大模型平臺將近期首搭昊鉑GT，吉利全場景AI大模型將首搭銀河L6，理想汽車的MindGPT將在年內OTA上線，問界M9將接入華為盤古大模型，諸如此類，枚不勝舉。
如此熱鬧的場景，上一次還是 “元宇宙”。如今，元宇宙似乎已經悄無聲息，那么方興未艾的AI大模型，將成為汽車智能化的下一個風口？還是會像元宇宙一樣，最終偃旗息鼓？
什么是AI大模型？
“阿爾法狗”（AlphaGo），大家應該不會感到陌生，曾兩次戰(zhàn)敗世界圍棋冠軍。這個由谷歌公司開發(fā)的人工智能圍棋計算機，就是AI大模型的一個典型案例。
AI大模型是“人工智能預訓練大模型”的簡稱，擁有巨大參數規(guī)模，通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。時下，AI大模型在多個領域中取得了顯著的突破和應用，簡單可分為通用類和行業(yè)類。
通用認知大模型主要是依賴自然語言處理（NLP），如早年的百度小冰，如今的GPT4、訊飛星火。GPT4和訊飛星火已經擁有圖文多模態(tài)的能力，在語言理解、邏輯推理、任務規(guī)劃等多方面流暢突出。
行業(yè)類大模型，又叫垂直類大模型。NLP語言大模型進入汽車領域，應用于車機系統(tǒng)和智能座艙，實現(xiàn)更高智能的人車交互，如文章開頭提到的理想MindGPT。另外，BEV、認知等AI大模型技術同樣影響汽車領域，毫末智行在4月發(fā)布了DriveGPT。
簡而言之，AI大模型為智能汽車更多的是提供海量數據、模型、強大算力。
車企為何入局AI大模型？
汽車智能化時代，自動駕駛和智能座艙并駕齊驅，均需要大數據做支撐。而AI大模型訓練成本居高不下，需要落地來保證資金。于是，汽車成了AI大模型最好的落地產品。
AI大模型介入自動駕駛，將促使自動駕駛能力快速調動數據，同時提升安全性。在感知層，AI大模型有望降低自動駕駛傳感器硬件成本，加速自動駕駛普及；在決策層，認知大模型上線，基于學習的決策規(guī)劃算法走向主流。
從感知算法的推進來看，行業(yè)總體2022年及之前的的商業(yè)化應用主要為2D+CNN算法；隨著ChatGPT等AI大模型的興起，感知算法已經升級至BEV（ Bird’s eye view ）+Transformer。
光大證券認為，與傳統(tǒng)的2D＋CNN算法相比，BEV+Transformer算法主要有三大優(yōu)勢，①感知輸出信息精準度更高；②魯棒性高；③泛化能力強，有助于城市高階智能駕駛落地。同時光大證券給出判斷，各車企在數據+硬件+軟件算法的布局或將成為L3級能否兌現(xiàn)的關鍵。
以毫末DriveGPT雪湖·海若為例，通過引入駕駛數據建立 RLHF（人類反饋強化學習）技術，對自動駕駛認知決策模型進行持續(xù)優(yōu)化，現(xiàn)階段主要用于解決自動駕駛的認知決策問題，最終目標是實現(xiàn)端到端自動駕駛，并將后續(xù)持續(xù)會將毫末多個大模型的能力整合到DriveGPT雪湖·海若。
相比自動駕駛，智能座艙似乎更容易將AI大模型落地，依托AI語音助手，完成座艙內的人機交互。以訊飛星火大模型為例，其首搭星紀元ES，最先在車載語音方面落地，相比傳統(tǒng)的語音交互，其具備跨業(yè)務場景、深度語義理解、多輪交互、學習進化、實時加載和多風格的能力。
多家車企曾公開表示，未來，AI大模型將賦能智能駕駛和智能座艙的融合，通過語音、視覺、手勢等多種交互方式，實現(xiàn)座艙端的決策。最終，高階自動駕駛將有望與智能座艙的人機交互相融合，完成車輛的駕駛調控。
AI大模型將為車市帶來哪些契機？
大模型可以處理更大規(guī)模、更復雜的數據集，并從海量的原始數據中學習提取出有用的特征和知識，實現(xiàn)更精準和全面的模型表達。
安信證券認為，城市領航輔助駕駛落地在即，AI大模型的應用驅動自動駕駛算法具備更強的泛化能力。生成式AI有望推動仿真場景大幅提升泛化能力，幫助主機廠提升仿真場景數據的應用比例，從而提高自動駕駛模型的迭代速度、縮短開發(fā)周期。
國內外巨頭相繼推出大模型，行業(yè)競爭加劇。AI大模型對于汽車圈而言，究竟是流星劃過，噱頭而已；還是下一顆恒星，新風口？
以ChatGPT為例，據SimilarWeb統(tǒng)計，OpenAI 7月的用戶為15億，較6月的17億減少12%。8月初，OpenAI被爆出每天的營運支持成本多達70萬美元，若再不設法轉虧為盈，資金終究會燒光。
對此，天風國際證券知名分析師郭明錤在社交平臺X發(fā)文指出，若AI/AIGC（人工智能生成內容，AI generated content）無法創(chuàng)造可持續(xù)盈利的商業(yè)模式，產業(yè)對AI/AIGC的投資可能會放緩。但AI/AIGC已是明確的趨勢，產業(yè)的變化將會創(chuàng)造新贏家與輸家。不必擔心OpenAI可能破產的問題。
大模型中的領頭羊OpenAI，尚且無法實現(xiàn)盈利，那轉向行業(yè)大模型的后來者，能把這條路走通嗎？熱情高漲的汽車主機廠沒有停下來的意思，各家紛紛推出自家AI大模型，試圖搶占先機。
結語
大模型落地到邊端、終端，存在算力、算法方面的諸多難點，同時在終端應用仍屬于初期，存在很多難點和痛點，商業(yè)模式不明確，無法變現(xiàn)維持資金支出。不過，AIGC是一個大趨勢，智能化需要更高的算力提升，這也毋庸置疑。
