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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