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“企業(yè)管理者人工智能通識課”是北大光華管理學院與騰訊云聯(lián)合打造的一門開放學習課程，旨在幫助企業(yè)管理者了解和推進人工智能（AI）的發(fā)展。
12月20日，北京大學光華管理學院攜手騰訊云在北京大學舉辦了“AI驅動汽車新智能”出行產(chǎn)業(yè)沙龍。騰訊智慧出行副總裁鐘學丹、理想汽車智能空間副總裁勾曉菲、梧桐車聯(lián)科技有限公司副總經(jīng)理/CTO王永亮以及北京大學光華管理學院組織與戰(zhàn)略管理系副教授/北京大學管理案例研究中心聯(lián)席主任王鐵民圍繞“AI大模型在汽車產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新應用方向”、“汽車行業(yè)落地大模型的核心挑戰(zhàn)”、“汽車行業(yè)大模型的評估標準”等話題展開了深入探討。
王鐵民教授從學術的角度談了大模型在行業(yè)中的應用。她表示，AI大模型帶來的不是普通的技術創(chuàng)新，而是技術范式級別的創(chuàng)新。技術范式的影響不只是經(jīng)濟增長，還有對就業(yè)、生活質量、環(huán)境和生態(tài)等方面的影響。AI技術的應用除了改善體驗外，還有很多治理、安全等問題，都需要綜合考量。
在“AI驅動汽車新智能”出行產(chǎn)業(yè)沙龍上，鐘學丹討論了汽車行業(yè)的兩個熱點話題——AI大模型及其技術底座和大模型+汽車，分享了AI在前期汽車制造、中間汽車體驗和后面銷售和運營端的應用場景，并勾畫了一幅AI汽車應用的前景圖。
“大模型+汽車”催生新智能
近年來，主要得益于政策推動、消費者對環(huán)保和節(jié)能認識提升，以及技術的進步，我國汽車行業(yè)的電動化進程上半場成績斐然，汽車銷量持續(xù)增長。隨著電動化競爭的加劇，智能化成為了下半場決定汽車行業(yè)變革的關鍵。
事實上，智能化不僅是指汽車的自動駕駛功能，還包括車聯(lián)網(wǎng)、AI、大數(shù)據(jù)等技術的應用。AI和大模型的加持將進一步優(yōu)化汽車的智能表現(xiàn)，使汽車能夠更好地理解駕駛者的需求、提供更加個性化的服務，并提高駕駛的安全性和舒適性。
毋庸置疑，大模型上車應用將有效提升汽車智能化體驗，促進智艙、智駕的進一步升級。正如鐘學丹所說：“大模型+汽車”正在創(chuàng)造新的機遇，新的智能將給出行和汽車行業(yè)帶來諸多變革。在他看來，大模型帶來的汽車“新智能”具有以下四大核心特征。
首先，大模型將重新定義人機交互。從指令式對話系統(tǒng)進化為主動式、擬人化服務，有助于車輛感知發(fā)揮更大價值。大模型的用車行為分析、場景分析等能力可以形成專家型決策大腦，為用車提供場景化服務建議。
第二，大模型將加速高階智駕落地。端到端自動駕駛已成為市場遠期共識，為自動駕駛產(chǎn)業(yè)落地指明了方向。一些頭部玩家已經(jīng)開始基于BEV+Transformer大模型推進智能駕駛上路。
第三，艙駕一體化成為必然。智能座艙域和智能駕駛域的協(xié)同不止是服務層面的融合，而是進一步釋放智能駕駛系統(tǒng)算力為座艙體驗服務，顯著強化多模態(tài)、3D化、虛實融合交互體驗。
第四，汽車將具備更強的開放性和連接性。在新智能時代，汽車將與智能手機、智能家居等多種設備協(xié)同互動，使用戶的服務需求平滑地在多個智能設備間無縫同步和交互，形成全場景互聯(lián)的智能服務，發(fā)揮智能汽車的感知、計算、交互等方面更大的價值。
汽車新智能為我們帶來了什么？
汽車新智能的應用可以讓我們的駕駛更加安全、便捷和舒適。從服務角度來講，以往是開車的人遇到問題去找服務信息，有了多模態(tài)大模型，無需用戶喚醒車主即可在恰好需要的時候獲得車輛、道路、天氣等信息，特別是根據(jù)實際情況的專業(yè)用車建議，甚至做出相應反應。
例如，發(fā)現(xiàn)前方是山路，車輛會主動調(diào)節(jié)駕駛模式，打開空氣懸架，讓車輛更加穩(wěn)定舒適。又如，艙駕一體化可以將用戶視線之外的環(huán)境信息投射到座艙，實時提醒用戶周邊真實環(huán)境動態(tài)，最大程度緩解用戶的駕駛焦慮。這樣的車才是用戶真正的“愛車”。
“AI大模型的應用不止是讓車更智能，汽車的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務等環(huán)節(jié)都可以疊加AI生產(chǎn)力，借以提質、降本和增效，并基于大模型重新設計底層結構，設計新的場景?！辩妼W丹說。
的確是這樣，從產(chǎn)業(yè)角度來看，隨著AI、大數(shù)據(jù)等技術的快速引入，以及消費者對汽車智能化、安全性等方面的需求不斷提高，各大車企和科技公司都在加大投入，研發(fā)更強大的計算平臺和算法，以提高汽車的性能和智能化水平。為此，越來越多車企開始擴大超算中心規(guī)模，加速算力資源角逐，也讓算力競賽進入了內(nèi)卷時代。
如何讓算力回歸商業(yè)本質？大模型應用將是破局的關鍵。大模型可以為研發(fā)、生產(chǎn)、營銷和服務賦能，全面推動深度學習及生成式AI的落地應用。承載巨量參數(shù)的生成式AI大模型可完成大部分數(shù)據(jù)標注和挖掘工作；多模態(tài)數(shù)據(jù)能夠提升智駕研發(fā)效率，節(jié)省數(shù)據(jù)標注成本，還可構建仿真場景。此外，基于Transformer+BEV架構的智駕大模型具備極強泛化能力，將加快高速及城市領航輔助等功能的落地。
除了解決算力問題，大模型還可以在更多方面發(fā)揮其潛力。在軟件研發(fā)方面，懂得多種人類語言，還掌握多種程序語言的大語言模型能夠理解代碼，還能幫助程序員編寫、排錯和測試代碼，提高軟件研發(fā)全流程的效率和代碼質量。
在車輛設計方面，通過大量數(shù)據(jù)學習和分析，生成式AI可以結合用戶需求自動優(yōu)化車輛設計，如車身結構、外觀設計、內(nèi)飾布局等，大大提高設計效率，減少人工干預，降低設計成本。
在營銷和客服方面，大模型能力覆蓋復雜知識問答、業(yè)務辦理等核心場景的智能客服，不僅可以結合上下文推理理解復雜的口語問題，還能疊加搜索引擎模式，更高效觸達企業(yè)官網(wǎng)和海量行業(yè)知識，通過模型生成擬人化答案，提高回答的準確性和多樣性。
“大模型+汽車”三大挑戰(zhàn)如何應對？
在汽車行業(yè)變革中，雖然AI和大模型技術在汽車行業(yè)智能化進程中具有巨大的潛力，將引領汽車行業(yè)進入新的發(fā)展階段，但我們也必須正視其中存在的一些挑戰(zhàn)，比如技術成熟度、成本和規(guī)?；?、教育和培訓，以及數(shù)據(jù)安全和隱私保護、法規(guī)和倫理問題等等。而“在“大模型+汽車”的具體實施中，模型、數(shù)據(jù)和算力是面臨的三大挑戰(zhàn)。”鐘學丹指出。
首先是模型挑戰(zhàn)。大家期待很高的通用大語言模型聊天機器人并不是唯一的大模型服務方式，也不一定是滿足行業(yè)場景需求的最優(yōu)解。目前的通用大模型一般都是基于廣泛的公開文獻與網(wǎng)絡信息來訓練的，數(shù)據(jù)“噪音”過大，信息可能有錯誤、謠言或偏見，許多專業(yè)知識和行業(yè)數(shù)據(jù)積累不足，導致模型的行業(yè)針對性與精準度不夠。
“企業(yè)使用的大模型必須可控、可追溯、可修正，而且必須進行反復及充分測試才能上線。”他說?？蛻粜枰氖怯行袠I(yè)針對性的行業(yè)大模型，再加上企業(yè)自己的數(shù)據(jù)做訓練或精調(diào)，以打造出實用性更高的智能服務。它能夠在實際場景中真正解決某個問題，而不是在100個場景中每個只做到80%。另外，訓練數(shù)據(jù)越多，模型越大，訓練與推理的成本也越高。實際上，大部分企業(yè)場景可能并不需要通用AI，如何在合理成本下，選擇合適的模型，是企業(yè)客戶需要的思考與決策。
其次是數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)是大模型的原材料，針對具體場景，相關數(shù)據(jù)的覆蓋與質量至關重要，因此，標注數(shù)據(jù)的管理也是模型迭代的重要工作。模型最終要在真實場景落地，要達到理想的服務效果，往往需要把企業(yè)自身的數(shù)據(jù)用起來。在模型研發(fā)過程中，既要關注敏感數(shù)據(jù)的保護與安全合規(guī)，也需要管理好大量的數(shù)據(jù)與標簽，不斷測試和迭代模型。
第三是算力挑戰(zhàn)。算力是模型持續(xù)運轉的基礎，高性能、高彈性和高穩(wěn)定的算力需要借助專業(yè)的云服務。在大模型的訓練和使用過程中，需要大量異構算力的支持，對網(wǎng)絡速度與穩(wěn)定性要求也很高，加上GPU服務器比一般服務器穩(wěn)定性低一些，服務器的運維、問題的排查更為頻繁，整體運維的難度與工作量高很多。在訓練集群中，一旦網(wǎng)絡有波動，訓練的速度就會受到很大的影響；只要一臺服務器過熱宕機，整個集群都可能停下來，然后再重啟訓練任務。這些問題會大大增加訓練時間，大模型的成本也會飆升。
鐘學丹強調(diào)說：“大模型的應用場景很多，真正落地的就要做出好的體驗，抓住好的應用場景好的應用場景。”在汽車行業(yè)，目前除了看到座艙和自動駕駛兩個領域的一些應用，其他還相對會較少。如何挖掘更多的應用場景，也是行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。現(xiàn)在的模型評估還不夠完善，特別是對行業(yè)大模型的評估也是接下來要面對的挑戰(zhàn)。
騰訊為新智能發(fā)展賦能
騰訊作為國內(nèi)領先的互聯(lián)網(wǎng)科技公司，擁有強大的技術實力和研發(fā)能力，具備豐富的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和服務經(jīng)驗，這為騰訊在汽車智能化領域的發(fā)展提供了堅實的基礎。
近年來，騰訊一直致力于做好汽車產(chǎn)業(yè)新智能發(fā)展的底座和助手，將AI、大數(shù)據(jù)、云計算等領域領先的技術和產(chǎn)品與汽車產(chǎn)業(yè)進行深度融合，為汽車智能化提供強有力的支持。針對車企的新智能需求，騰訊在模型、算力等多方面均能提供領先的數(shù)字化底座和豐富的行業(yè)應用場景。
混元大模型就是騰訊自研的千億級參數(shù)規(guī)模大模型，也是目前國內(nèi)最大的中文語言模型之一，具備超2萬Tokens預訓練語料、強大的中文創(chuàng)作能力、復雜語境的邏輯推理能力，以及可靠的任務執(zhí)行能力，在多輪對話、知識增強、邏輯推理、內(nèi)容創(chuàng)作等核心能力上都有非常不錯的表現(xiàn)。
據(jù)了解，目前，騰訊云有超過200個應用已接入混元大模型，在很多應用場景，如廣告、營銷、游戲和一些社交場景，都能夠利用其強大的能力幫助人們做很多工作，如會議摘要、總結以及相關的會議助手等等。
今年6月，騰訊公布了開放的騰訊云MaaS服務全景圖?；隍v訊云TI平臺打造的行業(yè)大模型精選商店，覆蓋出行、金融、文旅、政務、醫(yī)療、傳媒、教育等行業(yè)，提供超過50個解決方案。在這些能力模型基礎上，合作伙伴只需加入自己獨有的場景數(shù)據(jù)，即可快速生成自己的“專屬模型”。
基于騰訊云TI平臺的行業(yè)大模型精調(diào)解決方案，能夠幫助模型開發(fā)者與算法工程師一站式解決模型調(diào)用、數(shù)據(jù)與標注管理、模型精調(diào)、評估測試與部署等任務，減輕創(chuàng)建大模型的壓力；還可以用TI平臺實現(xiàn)模型的私有化部署、權限管控和數(shù)據(jù)加密等方式，讓企業(yè)用戶在使用模型時更加放心。
鐘學丹介紹說，對汽車行業(yè)來說，當加入了用車知識、專業(yè)景區(qū)、文旅等數(shù)據(jù)，進行模型精調(diào)之后，用車回答會變得更加細致入微，能夠準確指導用戶做出準確、及時的用車操作，還可以規(guī)劃每天的交通、景點安排，包括不同檔次的酒店介紹和推薦，甚至可以提供預訂鏈接、平臺優(yōu)惠券信息，不僅實現(xiàn)了人性化的服務體驗，還具備了更強的商業(yè)轉化能力。
在算力服務方面，騰訊智能汽車云面向大模型帶來的新需求進行了全面優(yōu)化，在上海松江、河北省懷來縣開設的兩個智能汽車云專區(qū)，在業(yè)內(nèi)率先實現(xiàn)了“雙專區(qū)”模式，專門為智能駕駛、智能汽車行業(yè)客戶提供服務。
騰訊云打造的面向模型訓練的新一代HCC（高性能計算集群），搭載最新一代GPU，結合多層加速高性能存儲系統(tǒng)，加上高帶寬、低延遲的網(wǎng)絡傳輸，整體性能比過去提升了3倍，獲得了很多客戶的高度認可，幾家大模型獨角獸都與騰訊云展開了算力合作。
在計算集群的“硬實力”之外，騰訊最近還推出了更適合AI運算的“軟能力”——向量數(shù)據(jù)庫，能夠更高效地處理圖像、音頻和文本等非結構化數(shù)據(jù)，支持10億級規(guī)模索引單次查詢，比單機插件式檢索規(guī)模提升10倍，數(shù)據(jù)接入AI效率也比傳統(tǒng)方案提升了10倍。
加速賦能汽車新智能
鐘學丹最后表達了與汽車行業(yè)伙伴精誠合作，為車企客戶提供更具行業(yè)屬性的基底模型選擇，加速賦能汽車新智能的迫切愿望。
他表示，為了助力汽車行業(yè)大模型更加全面、精準、智能的服務應用場景，騰訊沉淀了TB級的汽車行業(yè)知識，包括汽車常識性知識、駕駛/維修知識、行業(yè)研報、汽車品牌、汽車文化知識等等，并通過持續(xù)迭代，為車企客戶提供更具行業(yè)屬性的基底模型選擇，加速座艙體驗的迭代。
未來，騰訊將持續(xù)挖掘創(chuàng)新應用場景，釋放模型價值，與汽車行業(yè)伙伴共建大模型應用；同時積極探索與汽車產(chǎn)業(yè)的深度合作，通過與車企、Tier1供應商等合作，創(chuàng)造更多的商業(yè)機會和合作資源，共同推動汽車智能化的發(fā)展。
下載ECAD模型
