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在中國汽車行業(yè)，隨著電動化和智能化的快速發(fā)展，汽車逐漸從單純的交通工具演變?yōu)榧萍寂c消費屬性于一體的智能終端。然而，隨之而來的是“內(nèi)卷”現(xiàn)象的加劇，價格戰(zhàn)、營銷戰(zhàn)、流量戰(zhàn)和渠道戰(zhàn)等讓汽車產(chǎn)業(yè)上下游都陷入困局。面對這一挑戰(zhàn)，奇瑞控股集團黨委書記、董事長尹同躍表示，車企應(yīng)當“卷”技術(shù)、“卷”價值，而非單純“卷”價格。智能汽車時代，汽車行業(yè)該如何通過技術(shù)創(chuàng)新和價值創(chuàng)造，突破“內(nèi)卷”困局，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展？
近日，中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉在2024全球智能汽車產(chǎn)業(yè)大會上明確指出，汽車行業(yè)的主要變化是技術(shù)高地和企業(yè)戰(zhàn)略競爭支點快速向人工智能（AI）驅(qū)動的智能化遷移。過去的競爭力已難以支撐汽車企業(yè)的下一步發(fā)展，未來必須基于新的高地和支點，以AI驅(qū)動智能化發(fā)展，實現(xiàn)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，才能贏得未來。如果在這個領(lǐng)域的變革跟不上或未引起足夠重視，大量企業(yè)將面臨失去未來的風(fēng)險。
算力：汽車企業(yè)競爭的關(guān)鍵
隨著人工智能大模型技術(shù)的快速發(fā)展，汽車云端智能算力的需求急劇增長，算力正日益成為汽車企業(yè)競爭的關(guān)鍵。
“人工智能時代，汽車行業(yè)最缺的是智算的基礎(chǔ)設(shè)施，而不是生產(chǎn)能力?！睆堄纻ケ硎?，隨著汽車與AI的深度融合，端到端智能駕駛、座艙大模型等技術(shù)加速上車，行業(yè)對智能算力的需求快速增長。
在端到端智能駕駛領(lǐng)域，起步算力是1EFLOPS（超級計算機浮點性能的衡量單位），而車企平均投入的算力已達到3EFLOPS以上，但距離100EFLOPS的理想算力仍相去甚遠。在座艙大模型領(lǐng)域，基礎(chǔ)模型算力需求大于10E－FLOPS，座艙垂域模型算力需求為數(shù)百到數(shù)千PFLOPS。然而，國內(nèi)車企現(xiàn)有的算力都在10EFLOPS以下，中國移動、中國電信、中國聯(lián)通三大運營商到2024年底的規(guī)劃算力合計也只有53E－FLOPS，遠不能滿足行業(yè)需求。
隨著人工智能大模型技術(shù)的快速發(fā)展，汽車云端智能算力的需求急劇增長，算力正日益成為汽車企業(yè)競爭的關(guān)鍵。據(jù)中國工業(yè)報記者了解，汽車企業(yè)可以通過自建、合作建設(shè)與使用云服務(wù)多種模式發(fā)展算力。
Google、特斯拉等國際頭部自動駕駛企業(yè)基于自身強大的技術(shù)積累和資金儲備，從芯片、算法、軟件到系統(tǒng)幾乎全棧自研。國內(nèi)百度、華為、商湯等企業(yè)基于自身在人工智能與信息通信等領(lǐng)域的積累，依托自建數(shù)據(jù)中心發(fā)展自動駕駛等汽車智能化業(yè)務(wù)。百度、阿里、火山引擎等科技企業(yè)已有算力中心相關(guān)布局和經(jīng)驗，能夠向汽車企業(yè)提供包括算力中心規(guī)劃、建設(shè)、運維等多種服務(wù)。通過合作建設(shè)，整車企業(yè)可以大幅節(jié)省算力建設(shè)的時間，減輕運維壓力。
近年來，長安汽車、吉利、小鵬、理想、毫末智行等汽車企業(yè)紛紛聯(lián)合科技企業(yè)，建設(shè)智算中心。例如，長安汽車與百度共建長安汽車智算中心，算力達142PFLOPS；小鵬汽車聯(lián)合阿里云在烏蘭察布建設(shè)專用于自動駕駛模型訓(xùn)練的“扶搖”智算中心，算力達600PFLOPS。
亞馬遜云科技、微軟云、阿里云、騰訊云、火山引擎等云服務(wù)企業(yè)本身儲備了相當規(guī)模的算力，基于覆蓋全球或區(qū)域的算力中心，為汽車企業(yè)提供算力服務(wù)及多種數(shù)字化解決方案。例如，亞馬遜云科技圍繞自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)和軟件定義汽車三大場景賦能汽車行業(yè)，為寶馬、比亞迪、小鵬、理想等企業(yè)提供服務(wù)；微軟基于Azure云平臺，打造了完整的自動駕駛開發(fā)支持解決方案，合作企業(yè)包括通用、大眾、元戎啟行等；騰訊云的智能汽車“云專區(qū)”，為智能汽車企業(yè)定制一站式云解決方案，已與奔馳、博世、蔚來等企業(yè)合作，助力汽車企業(yè)自動駕駛研發(fā)。另外，一些城市的智算中心也通過云服務(wù)為當?shù)仄髽I(yè)及科研機構(gòu)提供算力支撐。
來自智能汽車與智慧城市協(xié)同發(fā)展聯(lián)盟觀點認為，數(shù)據(jù)驅(qū)動體系下算法是決定上限的“菜譜”，云端算力是“燃料”，數(shù)據(jù)是“食材”，數(shù)據(jù)閉環(huán)工具是“廚具”，共同決定了企業(yè)的智駕能力。在技術(shù)方面，特斯拉算力、數(shù)據(jù)、工具、算法具備先發(fā)優(yōu)勢。特斯拉算力規(guī)模超過國內(nèi)廠商一個數(shù)量級。2023年一季度，特斯拉云端算力達到35EFLOPS，超過華為車BU、百度極越、長城、蔚來、理想、吉利、小鵬等企業(yè)已公開自建算力總和的3倍。且特斯拉不受芯片法案影響，具備自研AI訓(xùn)練芯片能力，算力增長空間很大。馬斯克表示，2024年底算力將提升至100EFLOPS。
張永偉提出，汽車行業(yè)未來應(yīng)從四個方面加強算力共建共享，提升資源利用效率：一是算力集中，提高模型迭代效率；二是基礎(chǔ)模型共享，減少資源重復(fù)利用；三是軟硬協(xié)同，提升軟硬件適配；四是生態(tài)共建，完善軟件開發(fā)生態(tài)。他強調(diào)，除了算力規(guī)模不足，中國本土算力還需解決從不成熟向成熟化發(fā)展的問題。目前，雖然有了英偉達芯片，但圍繞芯片的軟件開發(fā)才剛剛起步，形成了“有芯片、缺軟件”的不成熟算力。通過豐富軟件和生態(tài)，可以將不成熟的算力轉(zhuǎn)變?yōu)槌墒斓乃懔?，減少未來被“卡脖子”的風(fēng)險。
大模型：智能汽車的“靈魂”
大模型甚至有可能推動智能駕駛汽車變革為超級智能體，讓汽車能夠不斷從周圍環(huán)境中積累數(shù)據(jù)并自主改進和優(yōu)化自身表現(xiàn)，主動適應(yīng)各種駕駛環(huán)境和交通狀況，提高駕駛的舒適性和安全性。
大模型，是指那些擁有數(shù)億乃至數(shù)十億參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型，是智能汽車智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一。它們在處理復(fù)雜任務(wù)時表現(xiàn)出色，尤其是在自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域。在智能汽車領(lǐng)域，大模型的應(yīng)用同樣具有重要意義。例如，生成式AI為AI在汽車場景中的應(yīng)用提供了新的機遇?；鹕揭嫫囆袠I(yè)總經(jīng)理楊立偉指出，生成式AI不僅可以優(yōu)化用戶體驗，還能提高汽車的智能化水平。楊立偉引用數(shù)據(jù)說明，自2010年至2023年，全球軟件市場規(guī)模幾乎翻了一番，其中云服務(wù)市場占據(jù)了60%-70%的份額，顯示了云化軟件的巨大價值。生成式AI的潛力巨大，其增長空間不容忽視。
在具體應(yīng)用方面，清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系教授鄧志東介紹了端到端一體化的自動駕駛新范式，該范式的核心是基于學(xué)習(xí)的決策推理與規(guī)劃。與傳統(tǒng)基于邏輯規(guī)則的方法相比，基于學(xué)習(xí)的方法能夠更好地模擬人類駕駛行為，提高自動駕駛的安全性和可靠性。鄧志東還提到，為了實現(xiàn)這一目標，必須構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)，確保模型能夠在真實的駕駛環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化。中國科技大學(xué)教授、安徽深信科創(chuàng)CEO楊子江補充道，數(shù)據(jù)閉環(huán)可以通過多種方式進行，包括基于游戲引擎的仿真、三維重建的仿真以及基于世界模型的仿真，每種方法都有其優(yōu)勢和局限性。
大模型以算力為基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)為資源、算法為放大器的技術(shù)范式具有馬太倍增效應(yīng)，已經(jīng)產(chǎn)生出智能涌現(xiàn)的特性，可以在自動駕駛、智能座艙等多方面提升汽車的智能化水平，且能快速迭代，帶來新的價值增量。大模型甚至有可能推動智能駕駛汽車變革為超級智能體，讓汽車能夠不斷從周圍環(huán)境中積累數(shù)據(jù)并自主改進和優(yōu)化自身表現(xiàn)，主動適應(yīng)各種駕駛環(huán)境和交通狀況，提高駕駛的舒適性和安全性。同時，也可以幫助汽車理解人類的語言和手勢，并通過語音、燈光或屏幕等方式與人類進行高效溝通。
百度智艙業(yè)務(wù)部總經(jīng)理李濤指出，當前很多座艙設(shè)計簡單地將平板電腦安裝在車上，然后將移動App直接遷移到車機上，導(dǎo)致單臺車上搭載的App數(shù)量多達189個。這種做法不僅占用寶貴的車機算力和內(nèi)存資源，還嚴重影響用戶體驗。李濤認為，未來的智能座艙應(yīng)具備全感融合、全局規(guī)劃和全域執(zhí)行能力，能夠主動感知用戶需求，提供更加智能化的服務(wù)。
百度近日宣布將其智能座艙升級為Apolo超級座艙，計劃在用戶交互頻率上做“減法”。李濤解釋說，早期的座艙設(shè)計主要圍繞艙內(nèi)感知和操作，而現(xiàn)在應(yīng)該讓車能主動感知用戶的需求，利用“艙—駕—云—圖”的趨勢，通過艙內(nèi)的攝像頭、毫米波雷達傳感器等設(shè)備提升用戶體驗。未來，市場需要一個能夠理解用戶上下文、了解用戶當前需求并自動生成全局化執(zhí)行方案的新時代座艙。
火山引擎座艙大模型負責(zé)人張航提出了一種更為激進的方案，即將車內(nèi)所有感知信號、用戶信息、環(huán)境信息、車內(nèi)狀態(tài)交給大模型，利用大模型的推理能力在不同場景、不同狀態(tài)下做出更好的判斷。例如，當用戶說“我有點冷”時，如果是在冬天且車窗打開，大模型會自動關(guān)上車窗，而不是簡單地調(diào)高空調(diào)溫度。
目前，小鵬、極越等車企30%以上的軟件依賴于大模型自動生成。此外，大模型還為科技公司賦能汽車產(chǎn)業(yè)增加了一條清晰可行的路徑，進一步促進了人工智能、信息通信等與汽車產(chǎn)業(yè)的融合，加速產(chǎn)業(yè)格局重塑。
AI大模型將推動智能駕駛汽車變革為超級智能體。
標準：智能汽車發(fā)展的基石
智能座艙作為一個新興領(lǐng)域，缺乏統(tǒng)一的標準，導(dǎo)致各廠商的認知模糊，行業(yè)發(fā)展受限。
除了算力和大模型，智能汽車的發(fā)展還面臨著標準缺失的挑戰(zhàn)。中國軟件評測中心智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品與系統(tǒng)測評室主任王榮在GIV2024（全球智能汽車產(chǎn)業(yè)大會）上多次強調(diào)標準的重要性。智能座艙作為一個新興領(lǐng)域，缺乏統(tǒng)一的標準，導(dǎo)致各廠商的認知模糊，行業(yè)發(fā)展受限。
神州數(shù)碼汽車業(yè)務(wù)集團CTO劉黎表示，無論是車內(nèi)交互、車與車之間的交互，還是車與V2X（車對外界的信息交換）、車路云的交互，都需要建立統(tǒng)一的標準。這些標準與現(xiàn)有手機App應(yīng)用商店的框架完全不同，亟待建立。張永偉也強調(diào)，中國電動汽車百人會早在四年前就開始呼吁推動汽車操作系統(tǒng)的自主可控，實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，以減少未來的切換成本。
張永偉認為，車企和操作系統(tǒng)企業(yè)應(yīng)共同努力，實現(xiàn)自主可控。車企要承擔起讓自主操作系統(tǒng)上車的主要責(zé)任，操作系統(tǒng)企業(yè)也要創(chuàng)新發(fā)展模式，與車企共生共贏。通過建立商業(yè)和創(chuàng)新的閉環(huán)，推動智能汽車生態(tài)的健康發(fā)展。
數(shù)據(jù)與商業(yè)模式：智能汽車發(fā)展的新挑戰(zhàn)
大模型在汽車行業(yè)落地應(yīng)用過程中，面臨的主要問題是數(shù)據(jù)量少且質(zhì)量不高。
中國工業(yè)報記者在采訪中了解到，大模型在汽車行業(yè)落地應(yīng)用過程中，面臨的主要問題是數(shù)據(jù)量少且質(zhì)量不高。特斯拉擁有超過1000萬個有效視頻片段數(shù)據(jù)，且其在全球有超過600萬輛智能汽車在通過影子模式持續(xù)采集數(shù)據(jù)。與之相比，國內(nèi)車企場景數(shù)據(jù)普遍不足百萬，且出于數(shù)據(jù)合規(guī)的考慮，車企之間數(shù)據(jù)難以共享流通，導(dǎo)致國內(nèi)車企的高價值場景數(shù)據(jù)較特斯拉相差超過一個數(shù)量級。此外，國內(nèi)車企車型多而單一車型存量少，不同車型的傳感器配置不一，且采集的數(shù)據(jù)各有差異，數(shù)據(jù)的復(fù)用性很差。
智能汽車與智慧城市協(xié)同發(fā)展聯(lián)盟認為，一方面加快制定汽車數(shù)據(jù)定價、權(quán)責(zé)劃分、流通交易等基礎(chǔ)制度，消除相關(guān)法規(guī)壁壘，促進汽車數(shù)據(jù)大規(guī)模流通，增加可供大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量。比如可借鑒北京市政府開放市區(qū)級單位高質(zhì)量政務(wù)數(shù)據(jù)的做法，在合法、保證隱私的前提下逐步放開部委、地方政府的政務(wù)數(shù)據(jù)并積極引導(dǎo)行業(yè)機構(gòu)釋放部分高質(zhì)量數(shù)據(jù)，形成通用型數(shù)據(jù)集并對外公開。
另一方面，探索新的商業(yè)模式，如按需付費、訂閱模式等，以適應(yīng)大模型的動態(tài)收費特點。同時，鼓勵車企與大模型企業(yè)建立長期合作關(guān)系，共同探索可持續(xù)發(fā)展的商業(yè)模式。
中國智能汽車的發(fā)展正處于關(guān)鍵時期，算力不足、標準缺失、數(shù)據(jù)和商業(yè)模式不明確是當前面臨的主要挑戰(zhàn)。通過加強算力共建共享、提升大模型的應(yīng)用水平、建立統(tǒng)一的標準和明確發(fā)展方向，中國智能汽車產(chǎn)業(yè)有望在未來的競爭中占據(jù)有利地位，推動智能汽車時代的到來。智能汽車將不僅僅是交通工具，而是成為人們生活中不可或缺的一部分，開啟一個全新的智能出行時代。
