4月19日，小米手機發(fā)布會的次日，雷軍現身2023上海車展，并出現在小鵬、蔚來、極氪、高合甚至大眾、奧迪等展臺。

對此，有知情人士表示，雷軍此行目的是要學習上海車展并為小米汽車明年的車展做準備。而不久前雷軍曾公開透露，小米造車進展超預期，最近已經順利完成了冬季測試，預計將會在2024年上半年實現量產。

事實上，自2021年高調宣布跨界造車以來，小米汽車甚至雷軍的一舉一動就廣受關注。

而在小米跨界造車的背后，是在汽車智能化浪潮之下，科技巨頭在人工智能、數據算法的多年布局成果向汽車行業(yè)的不斷滲透。

在本屆車展期間，除了占據絕對C位的新能源汽車外，包括百度、華為、阿里巴巴、騰訊、滴滴在內的科技巨頭以及地平線、黑芝麻、四維圖新、億咖通科技、星紀魅族等多家芯片、自動駕駛解決方案、高精地圖等行業(yè)的頭部企業(yè)紛紛參展，并帶來自動駕駛、AI大模型等最新的技術應用，試圖打破上下游各個環(huán)節(jié)的協(xié)作障礙和信息壁壘，參與到汽車技術與產業(yè)變革之中。

而騰訊和阿里巴巴雖未直接參展，但在車展期間，騰訊全面展示了“車云一體”領域的技術和產品體系，并發(fā)布HD Air輕量級高精數據產品；阿里巴巴則在車展首日上宣布AliOS智能汽車操作系統(tǒng)已接入通義千問大模型進行測試。

“大模型開啟AI時代，會重塑千行百業(yè)，而新汽車是大模型最大的交互應用場景，智能汽車操作系統(tǒng)也會被重塑。”4月18日，阿里集團副總裁、斑馬智行CEO張春暉在阿里巴巴新能源汽車發(fā)布會上表示，“大模型會帶來巨大轉折點，不光是人工智能領域，對汽車產業(yè)也是?！?/p>

在張春暉看來，新汽車具有交互主體多、交互方式多、交互粘性強、計算零件多、數據規(guī)模大、空間屬性和社會屬性等等特征，決定了新汽車一定是大模型最大的交互應用場景。

而大模型的上車應用，也將為汽車行業(yè)帶來交互智能與服務智能的深刻變革，帶來包括與情感化的數字人交互、開放而豐富的服務生態(tài)、智能生成內容與表現形式等在內的全新體驗。

AI大模型重塑智能汽車

近幾個月來，ChatGPT在全行業(yè)掀起了一場變革。尤其是在作為下一代智能終端的智能汽車上，隨著智能駕駛、智能座艙的快速普及和功能的不斷提升，行業(yè)也在加速推進AI大模型的上車應用。

從功能上來看，目前AI大模型在汽車上主要有兩種落地形式，一是用于人工智能交流對話領域，多數應用在智能座艙，這一類以文心一言為代表，也是主流應用形式；另一類如毫末，利用GPT背后的生成式技術，幫助解決認知決策問題，最終實現端到端的自動駕駛。

“斑馬智行跟達摩院在兩年前就開始討論大模型和數字人的事情，ChatGPT產生了深遠的影響。今年將是人工智能的一個轉折點，大模型將開啟AI的新時代，重塑千行百業(yè)。阿里集團CEO張勇也提到，阿里巴巴所有產品，未來將接入‘通義千問’?！睆埓簳煴硎荆爸袊ㄐ履茉雌嚕┮呀浺I全球，在汽車智能化的關鍵節(jié)點，大模型出現了，給了行業(yè)一個巨大的推動力?！?/p>

有行業(yè)人士預判，2023年智駕產品進入全線爆發(fā)期，大模型將開啟在車端的落地應用。毫末智行預估，到2025年高級別輔助駕駛搭載率將超過70%。

“自動駕駛技術發(fā)展到現在，硬件性能早已不是天花板，關鍵是自動駕駛感知決策能力以及數據樣本的量級。ChatGPT的成功表明，大模型可能才是行業(yè)最終的解決方案?！?月11日，自動駕駛生成式大模型DriveGPT發(fā)布現場，毫末智行COO侯軍在接受記者采訪時表示。

毫末智行董事長張凱預測，智駕產品正在進入快速增長的全線爆發(fā)期，2023年是非常關鍵的一年。而首個搭載DriveGPT的車型——新摩卡DHT-PHEV也即將量產上市，未來DriveGPT可以逐步應用到城市NOH、捷徑推薦、智能陪練以及脫困場景中。

不過，不同于聚焦智能駕駛數據訓練的毫末DriveGPT，阿里巴巴則聚焦智能座艙，AliOS智能汽車操作系統(tǒng)已接入通義千問大模型進行測試。

同時，基于通義千問大模型、面向汽車場景打造的第三代汽車AI能力體系Banma Co-Pilot首次亮相。

無獨有偶，借助在AI技術領域的布局，騰訊也在車展前夕發(fā)布全新升級的騰訊云智能車載語音助手。據介紹，騰訊通過打通訓練平臺和云端能力，語音交互功能更新周期將縮短至小時級；3D數字人與語音助手聯(lián)合，多方言、多語種識別等功能，也將助力車企打造更有溫度、有效率、有感情的人車交互體驗。

值得注意的是，在通義千問之前，文心一言已經搶先上車，吉利、嵐圖、紅旗、長城等多家車企都確認接入文心一言。

數據驅動大模型上車

“有人說大模型是貴族俱樂部的游戲，這句話也對，確實還是要花點兒算力?！睆埓簳煴硎?。

的確，AI大模型上車，離不開算法、算力和數據的驅動。而包括騰訊、阿里巴巴、毫末智行、地平線在內的企業(yè)也圍繞AI大模型所需要的數據驅動和數據訓練進行布局。

同樣，在張凱看來，不管是L4的公司還是漸進式路線的公司，數據驅動是一定要堅持的方向。

從毫末DriveGPT實現過程來看，在預訓練階段通過引入量產駕駛數據，訓練初始模型，再通過引入駕駛接管Clips數據完成反饋模型（Reward Model）的訓練，然后再通過強化學習的方式，使用反饋模型去不斷優(yōu)化迭代初始模型，形成對自動駕駛認知決策模型的持續(xù)優(yōu)化。

不過，海量數據與巨量模型需要更高效的基礎設施。國內智能駕駛計算方案提供商地平線則在本屆上海車展上發(fā)布新一代BPU?智能計算架構，為智能汽車數據計算提供解決方案。

而騰訊同樣定位數據訓練“基礎設施”的建設者。通過云原生的“車云一體”應用框架，騰訊將通過三個核心能力來實現“車云一體”的數據驅動。

“從技術發(fā)展趨勢上來看，現在做自動駕駛繞不開AI了。數據驅動是一定要堅持的，在硬件上，一定會給數據驅動留下相應的算力、空間，這樣才能推動自動駕駛能力的可生長狀態(tài)，逐步從L2做到更高級別的無人駕駛，這是一條必經的路線?！睆垊P對21世紀經濟報道記者表示。