AI应用 | 【AI+智驾】大模型上车，汽车智能势不可挡

智能汽车尚且处于朝阳期，行业规模快速扩容，有望赶超智能手机。智能汽车在整个汽车市场中普及率远未达到饱 和状态，渗透率非常低，行业发展仍处于初期阶段。

据智能汽车行业发展前景分析测算，2025 年智能汽车销量将达到2490 万辆，占汽车总销量的 80%以上，复合增长率为 16%，这其中会孕育巨大的市场机会，发展前景非常广阔。

在本届CES压轴大戏自然是无处不在的AI，如果说电动汽车是这几年最受关注的硬件，那AI毫无疑问就是最受热捧的软件。理所应当，两者的结合也自然而然。

紧跟ChatGPT和Sora掀起的AI热潮，车企AI技术竞赛进入白热化阶段。作为重要的人机交互界面，生成式AI将如何影响汽车业也打开了广阔的想象空间。

与此同时，部分车企已经展开行动，何小鹏在节后开工第一天发布了一封内部公开信，当中提到要投入共计35亿元，发展以智驾为核心的AI技术。按照何小鹏的说法，今年是小鹏迈向高阶智能驾驶，让高阶智驾走出国门走向全球的第一年。AI，无疑将在当中发挥重要作用。

除了高调发力的小鹏外，吉利、比亚迪等巨头均已公开表达了对AI的重视，比亚迪更是明确指出：“上半场是电动化，下半场是智能化”。AI将重塑各行各业，对于早已进入智驾时代的新能源车行业来说，AI的重要性比其他行业有过之而无不及。2024年，也将成为AI汽车元年。

预计下一代车型毫无意外将搭载生成式AI技术。在AI技术发展日新月异的今天，我们可能很难精准预测生成式AI未来5年乃至10年将为汽车业带来怎样的影响，但是潜在的颠覆效应将毋庸置疑。

AI大模型主要在 语言、视觉和多模态大模型方向发展迅速，在自动驾驶领域感知、决策等模块具有广阔应用前景。

语言大模型，如ChatGPT，主要可应用于车机系统和智能座舱，实现更高智能的人车交互。

视觉大模型，主要用于感知层算法，可用于数据自动标注、传感器算法和场景仿真。

而多模态大模型一方面可应用于多传感器数据融合的感知算法，提高感知精度和安全性；另一方面，多模态大模型是端到端、决控集成、 感知决策一体化等新自动驾驶架构实现的主要解决方案。海量数据驱动的多模态 AI 大模型将成为集成化自动驾驶设计实现的关键。

语言大模型的落地，或将加速软件能力升级，推动座舱 5.0 人机主动式交互时代的到来:

通过赋能语音助手对于乘客的语音语义理解能力，提升全功能操控力。打通其在视觉、听觉、触觉等多模态应用上的操控力，形成深度的乘驾人机主动式互动体验。

打造智能生态差异化，摆脱座舱同质化。通过大模型赋能语音助手或将成为“AI智能管家”，因算法不同而具有不同的特色和功能，进而形成车企自身独特的智能化差异。

基于大模型的逻辑推理、策略规划和知识问答等功能，将使语音交互成为车载系统主要操作模式之一，带动操作系统架构的重新优化调整。

AI视觉大模型的应用有望降低自动驾驶传感器硬件成本。自动驾驶传感器主要包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、GPS 等。超声波雷达在 0.1-3 米间精度较高，但易受天气和车速影响，主要应用于智能泊车功能；摄像头是实现众多预警、 识别类高级辅助驾驶功能的基础。

因此，基于AI视觉大模型的感知能力，会使激光雷达传感器的重要性下降，在主流的多雷达+多摄像头的传感器架构之外，提出了纯视觉传感方案，基于多个摄像头即可基本满 足复杂场景环境感知的需求。

同时，通过视觉大模型可以生成各种在自动驾驶场景下非常接近于真实的视频及各种传感器的输出。自动地产生模拟的环境等，对于自动驾驶技术的训练、测试、迭代都会有极大的推动作用。

AI大模型正从单模态走向多模态、多任务融合的趋势。相较于单模态只能处理一种类型的数据，例如文本、图像、语音等，多模态则可以处理和理解多种类型的数据，包括视觉、听觉、语言等，从而能够更好地理解和生成复杂的信息。

多模态 AI 大模型可通过单模型实现感知、决策、控制等自动驾驶过程，有望成为高等级自动驾驶 汽车的主要操作系统。

多模态系统同时采集摄像头和高精度雷达的多模态数据并进行融合，以训练多模态大模型。两种传感器系统在传感器数据融合算法上存在架构差异，但都使用 Transformer 模型 进行训练。纯视觉大模型优势在于硬件成本低，图像数据信息量高，模型训练优化较快。

目前车企已实现的多模态融合包括但不限于语音+唇动识别、语音+面部识别、语音+手势识别、语音+头姿、面部+情绪识别、面部+眼球追踪、香氛+面部+语音识别等。

苹果取消了他们长达十年累计投入超过数十亿美金的“泰坦”造车计划。不过，苹果的这些投入并不会白费，苹果计划将原来团队的研发重点转向生成式AI。

在去年9月21日，华为云在华为全联接大会2023上发布盘古汽车大模型，为了进一步探讨盘古汽车大模型在行业场景中的应用落地。

目前，盘古汽车大模型已深入赋能汽车产业，在场景提质增效方面，助力北京重卡打造领先车联网平台，通过数字伴跑，实时分析车辆运行情况，基于路线分析给出路径优化建议，实现降本增效。助力T3出行打造端云协同方案，对于司机服务过程中疲劳驾驶、分神等行为的检测算法准确率达到90%以上，赋能智慧出行。此外，盘古汽车大模型还基于文生图，助力一汽解放实现车辆设计的“所说即所得”，降低创新成本。

在百度重点布局的智能汽车领域，可以说生成式AI 同样重塑了百度的智能座舱和智驾产品，百度Apollo的多款产品都颇具看点。

智驾产品中，百度Apollo发布的城市常用路线领航Apollo City Driving，借助车道级地图，仅一趟就能实现秒级建图。

国内首款纯视觉城市领航高阶智驾产品Apollo City Driving Max将于今年4季度量产落地。

而在智能座舱领域，大模型能力将重构人车交互业态。同时，百度发布了智能座舱开发工具链，帮助品牌构建专属模型和应用。

此外，百度即将发布国内首款舱驾融合智能汽车，搭载舱驾一体软芯融合智算平台Apollo Robo-Cabin。入门级产品可实现基本的行泊一体功能和智舱语言功能，后续也将推出高阶智驾版本产品。

比亚迪推出了行业首创双循环多模态AI——璇玑AI大模型，首次将人工智能应用到车辆全领域。它拥有业界最庞大的数据底座、行业领先的样本量和高算力，覆盖了整车三百多个场景，赋予整车智能持续进化的能力。

比亚迪深刻洞察行业和用户需求，发布整车智能战略。比亚迪认为，目前行业把汽车智能化和智舱智驾画上等号，导致概念被窄化。实际上，智能化绝不止智舱智驾，整车智能打破固有思维，重新定义智能汽车。

1月26日，蔚来推送了最新版本的智能系统——Banyan榕 2.4.0。

这是2024开年以来，蔚来Banyan·榕 智能系统的首个重大版本更新。基于AI智能底盘技术打造的4D舒适领航功能，是此次系统升级的核心功能之一。这一划时代的技术，将成为蔚来智能电动汽车底盘发展的全新路径，并引领汽车底盘进入AI时代。

以智驾为主要卖点的小鹏，很早就进入了AI领域。回顾小鹏这几年的AI研发历程，在智能语音系统、造车平台和软件服务等多个环节都取得了不错的成果。

和很多车企一样，小鹏最早将AI技术落地在智能语音助手和车机系统领域。早在2021年1月，小鹏就和微软Azure达成合作，对车规级语音助手进行了升级，并应用在小鹏P7车型中。购买了小鹏P7的车主，只需要升级OTA，则可率先感受智能语音助手“小P”的服务。

理想汽车早已在AI大模型领域有所布局。他们先前宣布，通过自研的AD Max 3.0系统结合大模型AI算法，摆脱了对高精地图的依赖，实现了类似人类司机的实时感知、决策和规划能力。这一服务已经在城市场景中得到应用，并计划在二季度开始向内测用户推送，预计到年底将覆盖100座国内城市。

理想最新发布的廉价SUV，首次在该车上引入AI大模型的ADPro智驾系统，并全面开放城市与高速NOA领航功能。

吉利则通过吉利银河 L6 亮出AI牌。据介绍，吉利银河 L6 是国内首款基于 AI 智能大模型全面开发的电混家轿，在品鉴会上，吉利相关负责人提出了「从人机交互到人车交互」的体验转变，即采用新一代 AI 后，智能汽车的「智」将不仅局限于车机娱乐，更是全域融合到整个智能座舱中。