摘要:“加快推動大模型在汽車領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用”高端研討會在京召開
大模型技術(shù)已經(jīng)成為推動科技進(jìn)步的重要力量,對汽車全生命周期的設(shè)計、制造、運(yùn)營和服務(wù)等多個環(huán)節(jié)起到巨大推動作用,甚至對智能座艙、自動駕駛為代表的新能源汽車智能化下半場帶來革命性變革。但是,大模型落地汽車行業(yè),會帶來數(shù)據(jù)、算力、算法等方面的難題,以及系統(tǒng)級的安全問題,大模型“上車”還缺乏一系列標(biāo)準(zhǔn)。
基于大模型在汽車行業(yè)應(yīng)用這一產(chǎn)業(yè)內(nèi)非常關(guān)心的話題,在中關(guān)村科學(xué)城管委會指導(dǎo)下,中國電動汽車百人會、車百智庫汽車產(chǎn)業(yè)研究院與華為云,于5月10日在京組織召開了“加快推動大模型在汽車領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用”高端研討會。
行業(yè)專家以及20余家企業(yè)的高管在研討會上發(fā)言,另有來自汽車企業(yè)、科技企業(yè)的眾多嘉賓參與到研討會中來。
與會的企業(yè)介紹了他們在大模型落地汽車領(lǐng)域探索的各種應(yīng)用,以及大模型落地汽車行業(yè)將帶來了一系列機(jī)遇,提出大模型落地汽車產(chǎn)業(yè)可能出現(xiàn)的問題,并給出相關(guān)建議。
帶來革命性變革,孕育大量機(jī)遇
近兩年,大模型創(chuàng)新速度遠(yuǎn)超出汽車產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新速度。大模型對汽車行業(yè)發(fā)展的重要性和緊迫性,不言而喻。
與會代表認(rèn)為,大模型是解決問題的根本方法,對整個汽車的技術(shù)變革有巨大的推動作用。
所謂“革命性變化”,首先,具有毀滅性,打爛一個舊世界再建立一個新世界,意味著一定會顛覆部分行業(yè);其次,不可阻擋,沒有力量能阻止大潮的到來;最后是速度快,會以不可思議的速度到來。以自動駕駛為例,大模型一旦注入到自動駕駛領(lǐng)域,將是顛覆性的創(chuàng)新,會帶來革命性的變化。有與會代表表示,受制于標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)等諸多難題,L4、L5級自動駕駛的商業(yè)化,此前認(rèn)為需要很長時間,但大模型的出現(xiàn),可能把這些問題全解決掉。
業(yè)內(nèi)認(rèn)為,汽車革命的上半場是電動化、下半場是智能化,而自動駕駛是智能化核心主題。因此,面對快速發(fā)展的大模型技術(shù),需要從戰(zhàn)略上來認(rèn)識大模型對汽車產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的顛覆性、革命性的影響。
汽車行業(yè)應(yīng)用大模型不僅僅是技術(shù)問題,而是一個戰(zhàn)略問題。
一方面,汽車產(chǎn)業(yè)十分巨大,大模型落地汽車業(yè)將有較好的示范性,汽車領(lǐng)域必須全力擁抱大模型。譬如,大模型能變革車企的組織效能、業(yè)務(wù)流程、提升組織競爭力。還能優(yōu)化智能駕駛、智能座艙體驗,提升車企的產(chǎn)品競爭力,,以及在后市場服務(wù)都能帶來很多新機(jī)遇。
另一方面,大模型是一個馬拉松,各行各業(yè)都在做大模型,但現(xiàn)在為止都沒有看到現(xiàn)象級的產(chǎn)品,沒有找到核心的應(yīng)用場景,致使真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)、盈利的非常少,。如何推廣示范性的運(yùn)營,可持續(xù)地健康發(fā)展大模型,是值得思考的問題。
大模型“上車”的問題及相關(guān)建議
大模型的落地汽車行業(yè),也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)、算力、算法、標(biāo)準(zhǔn)等一系列的問題,且存在系統(tǒng)級的安全問題。
未來整個智能化當(dāng)中最核心、最基礎(chǔ)的就是數(shù)據(jù)。對于自動駕駛大模型來說,與特斯拉相比,自主車企可以用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)非常少,部分大模型公司擁有的數(shù)據(jù)更少,數(shù)據(jù)量已經(jīng)成為關(guān)鍵掣肘點(diǎn)之一。同時,數(shù)據(jù)的問題不僅涉及到數(shù)據(jù)的體量,還涉及到數(shù)據(jù)的質(zhì)量,真正的“老司機(jī)”數(shù)據(jù)、有指導(dǎo)價值的數(shù)據(jù)更是不足。如何保證數(shù)據(jù)的高質(zhì)量、大體量、完備性,是汽車行業(yè)大模型發(fā)展要思考的問題。
除了數(shù)據(jù)的問題,大模型落地汽車行業(yè)還面臨云端算力和車端算力的制約。云端主要涉及模型訓(xùn)練過程,但是訓(xùn)練芯片仍受美國制約。車端算力挑戰(zhàn)在于如何把模型部署在有限的算力平臺上,并確保能夠穩(wěn)定高效運(yùn)行起來。
對于數(shù)據(jù)與算力的問題,與會代表給出的解決方法是共享。有代表建議推動以車路云一體化為架構(gòu)的智駕大模型的開發(fā)方案,通過眾包數(shù)據(jù)采集的方式,將大量車的數(shù)據(jù)上傳到云控平臺,結(jié)合數(shù)據(jù)合成技術(shù),希望做到95%是仿真數(shù)據(jù)、5%是實(shí)車數(shù)據(jù)。不過數(shù)據(jù)共享有一定難度,短期內(nèi)很難實(shí)現(xiàn),但算力共享是有可能的,有與會代表建議國家推動建設(shè)算力聯(lián)盟,推動算力共享。
算法的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在:感知領(lǐng)域、監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域的算法做得比較好,但動態(tài)和決策系統(tǒng)的算法研發(fā)不足的。
大模型落地汽車領(lǐng)域還存在缺乏標(biāo)準(zhǔn)知道的問題。目前國內(nèi)涌現(xiàn)了很多大模型,而圍繞每個大模型的生態(tài)構(gòu)建、開放程度、跨大模型的合作上也存在壁壘。對此,代表希望能夠加快推動評價體系、宣傳體系的建設(shè)。這需要有關(guān)部門來牽頭制定大模型“上車”相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。
大模型在實(shí)際應(yīng)用中還可能出現(xiàn)系統(tǒng)級的安全問題。有專家在做大模型“越獄”時,可以讓大模型“做任何我想讓他做的事情”。另外,雖然大模型生成代碼的正確性比較高,但生成時候也會出現(xiàn)幻覺問題、安全問題等。因此,與會代表建議在使用大模型的過程中,不要疏忽安全問題。
與會代表還討論車企和大模型的技術(shù)如何更好協(xié)同的問題,從而盡快確定整車和人工智能、大模型企業(yè)的協(xié)同關(guān)系,來確保先進(jìn)的算法、先進(jìn)的技術(shù)能夠盡快上車。大模型作為新質(zhì)生產(chǎn)力,也需要可持續(xù)的商業(yè)保障,才能夠走得更遠(yuǎn)、走得更好。
至于如何促進(jìn)大模型落地汽車領(lǐng)域,與會代表建議以應(yīng)用的需求為牽引,出臺相應(yīng)的政策,對其加以支持,并且對大模型“上車”給予方向方面的指導(dǎo)。
最后,中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉表示,百人會還將組織進(jìn)一步調(diào)研,和企業(yè)做更多深入討論,解決汽車與大模型兩個產(chǎn)業(yè)的供需深度對接問題,推動協(xié)同共享機(jī)制的建設(shè),推動相關(guān)方面更好地支持大模型技術(shù),營造大模型在汽車行業(yè)快速應(yīng)用的環(huán)境。