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經(jīng)濟觀察網(wǎng) 周信/文 2024年被廣泛認為是人工智能的元年，人工智能的研究與應(yīng)用如雨后春筍般涌現(xiàn)。得益于此，2024年汽車智能化飛速發(fā)展，不管是智能座艙還是智能駕駛，都有了質(zhì)變性的提升。

AI大模型的應(yīng)用，促使汽車智能座艙的聽、說、人機交互、車手互聯(lián)、個性化體驗實現(xiàn)了全面升級，汽車座艙能夠更流暢、更智能地理解用戶，并提供定制化的服務(wù)和體驗。

而“端到端”技術(shù)的應(yīng)用，則讓高等級智能輔助駕駛從高速NOA向城市NOA快速突進，此前眾多車企規(guī)劃的逐步“開城”計劃也迅速轉(zhuǎn)向“全國開城”，城市NOA的技術(shù)的迭代速度越來越快，智駕技術(shù)也越來越像“老司機”。

在AI加持下，新一輪智能化革命蓄勢待發(fā)。AI Agent即將上車，最終將實現(xiàn)人“人”交互。在端到端技術(shù)尚未完全被消化之際，業(yè)內(nèi)又掀起“一段式端到端”自動駕駛技術(shù)競賽，各家企業(yè)都希望在智駕技術(shù)方面實現(xiàn)跨越性的領(lǐng)先。

但與此同時，智能化的發(fā)展深度依賴數(shù)據(jù)、算法、算力。“到了人工智能時代，汽車行業(yè)最缺的是智算的基礎(chǔ)設(shè)施，這也將會成為智能網(wǎng)聯(lián)汽車加速發(fā)展的主要矛盾。”中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉表示。

AI大模型讓智能座艙更類人

隨著智能化技術(shù)的日新月異，車企比拼智駕、智艙技術(shù)上車的節(jié)奏令人眼花繚亂，也讓很多人享受到了智能化進步帶來的更好體驗。

2019至2022年，預(yù)訓(xùn)練模型（Pre-trained Model）井噴式出現(xiàn)；2023年，首個真正意義上的大語言模型（Large Language Model）ChatGPT落地，谷歌、亞馬遜、百度、阿里、騰訊等科技巨頭先后加入。

根據(jù)網(wǎng)信辦發(fā)布的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，目前已有超過283個大模型通過備案。大模型與其他模型最大的區(qū)別在于“涌現(xiàn)”能力，有了類人的“思維方式”。在預(yù)訓(xùn)練階段，隨著模型規(guī)模的擴大和參數(shù)量的提升，在超過某一閾值后，模型準確度就會大幅提升。

去年12月，理想汽車開始批量推送OTA5.0，認知大模型Mind GPT首次上車，賦能理想汽車智能助手“理想同學(xué)”擁有類似于 ChatGPT、Midjourney 等生成式 AI 的能力，拉開了智能座艙的AI競爭序幕。

在智能座艙領(lǐng)域，現(xiàn)階段AI大模型主要應(yīng)用于車載語音助手，通過深化語義理解和優(yōu)化語料生成，AI大模型能夠精準捕捉用戶的意圖與需求，提供自然、擬人、流暢且邏輯清晰的回答與建議。

今年4月，蔚來汽車自研的AI大模型NOMI GPT上線，實現(xiàn)了視覺（圖像）、聽覺（聲音）、觸覺（車身傳感器信息）等維度的感知能力，具備包括語音、視覺和文本等多種形式的交互能力。

AI大模型還具備強大的短期記憶及長期記憶，長期記憶存儲和回憶過去的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，短期記憶幫助快速響應(yīng)和即時處理信息。基于此，座艙能夠主動為用戶提供音樂、新聞、導(dǎo)航等信息，自動調(diào)整座椅位置、后視鏡角度、氛圍燈顏色、空調(diào)溫度等。

目前，AI在智能座艙上的應(yīng)用更多是通過語音識別、圖像識別等提升感知模塊的準確度。而隨著多模態(tài)及大模型技術(shù)的發(fā)展，基于語音、手勢控制和視覺多模態(tài)能夠讓智能座艙更加準確地識別用戶需求和意圖。

在AI智能體的作用下，智能座艙能提升復(fù)雜問題的快速拆解、推理、決策、并分發(fā)執(zhí)行的技術(shù)能力，切實解決用戶困難，滿足或預(yù)測用戶需求，實現(xiàn)類人的執(zhí)行能力，進行主動交互，提供個性化服務(wù)。

同時，智能座艙也將真正向改變場景體驗轉(zhuǎn)變，打破“車”“家”“手機”的功能和習(xí)慣壁壘，在高頻率使用能工上深挖功能與場景結(jié)合，在低頻使用的功能方面則進一步提升已用、實用性，讓汽車真正成為用戶第三智能空間。

“端到端“助推高階智駕快速普及

除了智能座艙，智能駕駛輔助技術(shù)在今年也實現(xiàn)了革命性的進步。今年3月，特斯拉推出采用“端到端”自動駕駛解決方案的V12版本FSD（全稱Full-Self Driving，完全自動駕駛）能夠高度模擬人類駕駛行為，實現(xiàn)感知決策一體化，引起了全球汽車產(chǎn)業(yè)的震動。

所謂“端到端自動駕駛”，一般指控制系統(tǒng)讀取原始傳感器的數(shù)據(jù)后，僅通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接計算出控制指令，其中不包含任何人為設(shè)計的規(guī)則模塊。

在特斯拉推出“端到端”后，國內(nèi)的造車新勢力企業(yè)也開始上馬“端到端”智駕技術(shù)。小鵬汽車在“520AI DAY”發(fā)布會上宣布，小鵬國內(nèi)首個“端到端”大模型量產(chǎn)上車。7月，理想汽車發(fā)布了基于“端到端”模型、VLM 視覺語言模型和世界模型的全新自動駕駛技術(shù)架構(gòu)。

在特斯拉布局“端到端”技術(shù)的時候，國內(nèi)智駕公司如Momenta、元戎啟行等也于2023年做出了相關(guān)布局。商湯絕影、百度Apollo、輕舟智航等供應(yīng)商，也公布了各自在“端到端”領(lǐng)域的計劃和落地進展。

傳統(tǒng)自主車企依托智駕供應(yīng)商的技術(shù)，也快速實現(xiàn)了“端到端”的上車。8月，采用元戎啟行“端到端”智駕方案的魏牌全新藍山，成為中大型新能源SUV市場的爆款車型。采用Momenta“端到端”高階智駕方案的廣汽埃安第二代AION V霸王龍、埃安RT都取得了不錯的市場反響。

與“端到端”技術(shù)一起發(fā)展的還有去激光雷達的純視覺技術(shù)路線。小鵬汽車發(fā)布了AI鷹眼視覺方案，華為帶來了ADS SE（乾崑智駕的基礎(chǔ)版）、卓馭（原大疆車載）帶來了成行平臺。智駕供應(yīng)商如鑒智機器人、商湯絕影、文遠知行等也都發(fā)布了純視覺智駕方案。

“純視覺+端到端，讓高階智駕技術(shù)快速迭代、快速普及。地平線方面向經(jīng)濟觀察網(wǎng)表示，截至2024年10月，中國自主品牌高階智駕滲透率達到了11.7%，2024年推出的NEV新車種，L2+及以上級別智能駕駛功能的搭載率超過50%。

在“端到端“技術(shù)正火熱，眾多車企甚至還沒上馬端到端技術(shù)之際，“一段式端到端”又成為眾多自動駕駛公司和車企的布局重點。

相比“兩段式端到端”方案將信息經(jīng)過感知模型過濾后再到規(guī)控模型的兩個信息處理環(huán)節(jié)，“一段式端到端”將智駕的感知、預(yù)測決策、規(guī)劃多個模塊合為一體，直接從傳感器輸入外部環(huán)境信息，并輸出車輛的行駛軌跡，只有一個信息處理環(huán)節(jié)。

今年4月的北京車展上，商湯絕影發(fā)布了其“一段式端到端“自動駕駛技術(shù)DriveAGI；9月底，Momenta也發(fā)布了首個量產(chǎn)“一段式端到端”智駕大模型。小米、華為等眾多企業(yè)也開始布局“一段式端到端“。

辰韜資本聯(lián)合多家單位在8月發(fā)布的2024年度《端到端自動駕駛行業(yè)研究報告》認為，“一段式端到端”系統(tǒng)中性預(yù)期落地時間會晚于模塊化端到端1~2年時間，從2026年至2027年開始上車量產(chǎn)。

在AI大模型推高智能座艙和智駕競爭天花板的同時，AI算力也在急劇消耗。人工智能三要素是數(shù)據(jù)、算法、算力，整個產(chǎn)業(yè)鏈是倒三角結(jié)構(gòu)，越往算力方向發(fā)展，能提供高算力的廠家越少。

根據(jù)中國電動汽車百人會的數(shù)據(jù)，“端到端”智能駕駛領(lǐng)域的起步算力為1 EFLOPS，而座艙大模型的基礎(chǔ)模型算力需求大于10EFLOPS，垂域模型算力需求為數(shù)百到數(shù)千PFLOPS?。

理想狀態(tài)下，一家車企在“端到端”大模型上消耗的算力就高達100 EFLOPS。但數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)車企現(xiàn)有的算力都在10 EFLOPS以下，中國移動、中國電信、中國聯(lián)通三大運營商的規(guī)劃算力合計才53 EFLOPS。

如何追求端云一體化，更好地執(zhí)行更高的算力，降低主機廠單車成本，同時優(yōu)化云端算力成本，是當前行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。