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AI大模型上车 新风口还是新噱头?

ChatGPT横空出世,烧钱的AI大模型开始获得资本的关注,走进人们的视线。

互联网企业先行,涌现出百度的文心一言,阿里的通义千问、科大讯飞的星火、腾讯的混元等认知大模型;车企紧随其后,开始拥抱大模型。

8月17日,讯飞星火认知大模型正式首搭星纪元ES,“LION AI”大模型平台首发落地,标志着星途汽车进入全面“大模型时代”。


(相关资料图)

时间线往前倒,实际上已有不少车企宣布了各家的AI大模型的计划,广汽AI大模型平台将近期首搭昊铂GT,吉利全场景AI大模型将首搭银河L6,理想汽车的MindGPT将在年内OTA上线,问界M9将接入华为盘古大模型,诸如此类,枚不胜举。

如此热闹的场景,上一次还是 “元宇宙”。如今,元宇宙似乎已经悄无声息,那么方兴未艾的AI大模型,将成为汽车智能化的下一个风口?还是会像元宇宙一样,最终偃旗息鼓?

什么是AI大模型?

“阿尔法狗”(AlphaGo),大家应该不会感到陌生,曾两次战败世界围棋冠军。这个由谷歌公司开发的人工智能围棋计算机,就是AI大模型的一个典型案例。

AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称,拥有巨大参数规模,通过机器学习和深度学习的技术来学习和理解庞大的数据量。时下,AI大模型在多个领域中取得了显著的突破和应用,简单可分为通用类和行业类。

通用认知大模型主要是依赖自然语言处理(NLP),如早年的百度小冰,如今的GPT4、讯飞星火。GPT4和讯飞星火已经拥有图文多模态的能力,在语言理解、逻辑推理、任务规划等多方面流畅突出。

行业类大模型,又叫垂直类大模型。NLP语言大模型进入汽车领域,应用于车机系统和智能座舱,实现更高智能的人车交互,如文章开头提到的理想MindGPT。另外,BEV、认知等AI大模型技术同样影响汽车领域,毫末智行在4月发布了DriveGPT。

简而言之,AI大模型为智能汽车更多的是提供海量数据、模型、强大算力。

车企为何入局AI大模型?

汽车智能化时代,自动驾驶和智能座舱并驾齐驱,均需要大数据做支撑。而AI大模型训练成本居高不下,需要落地来保证资金。于是,汽车成了AI大模型最好的落地产品。

AI大模型介入自动驾驶,将促使自动驾驶能力快速调动数据,同时提升安全性。在感知层,AI大模型有望降低自动驾驶传感器硬件成本,加速自动驾驶普及;在决策层,认知大模型上线,基于学习的决策规划算法走向主流。

从感知算法的推进来看,行业总体2022年及之前的的商业化应用主要为2D+CNN算法;随着ChatGPT等AI大模型的兴起,感知算法已经升级至BEV( Bird’s eye view )+Transformer。

光大证券认为,与传统的2D+CNN算法相比,BEV+Transformer算法主要有三大优势,①感知输出信息精准度更高;②鲁棒性高;③泛化能力强,有助于城市高阶智能驾驶落地。同时光大证券给出判断,各车企在数据+硬件+软件算法的布局或将成为L3级能否兑现的关键。

以毫末DriveGPT雪湖·海若为例,通过引入驾驶数据建立 RLHF(人类反馈强化学习)技术,对自动驾驶认知决策模型进行持续优化,现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题,最终目标是实现端到端自动驾驶,并将后续持续会将毫末多个大模型的能力整合到DriveGPT雪湖·海若。

相比自动驾驶,智能座舱似乎更容易将AI大模型落地,依托AI语音助手,完成座舱内的人机交互。以讯飞星火大模型为例,其首搭星纪元ES,最先在车载语音方面落地,相比传统的语音交互,其具备跨业务场景、深度语义理解、多轮交互、学习进化、实时加载和多风格的能力。

多家车企曾公开表示,未来,AI大模型将赋能智能驾驶和智能座舱的融合,通过语音、视觉、手势等多种交互方式,实现座舱端的决策。最终,高阶自动驾驶将有望与智能座舱的人机交互相融合,完成车辆的驾驶调控。

AI大模型将为车市带来哪些契机?

大模型可以处理更大规模、更复杂的数据集,并从海量的原始数据中学习提取出有用的特征和知识,实现更精准和全面的模型表达。

安信证券认为,城市领航辅助驾驶落地在即,AI大模型的应用驱动自动驾驶算法具备更强的泛化能力。生成式AI有望推动仿真场景大幅提升泛化能力,帮助主机厂提升仿真场景数据的应用比例,从而提高自动驾驶模型的迭代速度、缩短开发周期。

国内外巨头相继推出大模型,行业竞争加剧。AI大模型对于汽车圈而言,究竟是流星划过,噱头而已;还是下一颗恒星,新风口?

以ChatGPT为例,据SimilarWeb统计,OpenAI 7月的用户为15亿,较6月的17亿减少12%。8月初,OpenAI被爆出每天的营运支持成本多达70万美元,若再不设法转亏为盈,资金终究会烧光。

对此,天风国际证券知名分析师郭明錤在社交平台X发文指出,若AI/AIGC(人工智能生成内容,AI generated content)无法创造可持续盈利的商业模式,产业对AI/AIGC的投资可能会放缓。但AI/AIGC已是明确的趋势,产业的变化将会创造新赢家与输家。不必担心OpenAI可能破产的问题。

大模型中的领头羊OpenAI,尚且无法实现盈利,那转向行业大模型的后来者,能把这条路走通吗?热情高涨的汽车主机厂没有停下来的意思,各家纷纷推出自家AI大模型,试图抢占先机。

结语

大模型落地到边端、终端,存在算力、算法方面的诸多难点,同时在终端应用仍属于初期,存在很多难点和痛点,商业模式不明确,无法变现维持资金支出。不过,AIGC是一个大趋势,智能化需要更高的算力提升,这也毋庸置疑。

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