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在中國汽車行業(yè)，隨著電動化和智能化的快速發(fā)展，汽車逐漸從單純的交通工具演變?yōu)榧萍寂c消費屬性于一體的智能終端。然而，隨之而來的是“內卷”現(xiàn)象的加劇，價格戰(zhàn)、營銷戰(zhàn)、流量戰(zhàn)和渠道戰(zhàn)等讓汽車產業(yè)上下游都陷入困局。面對這一挑戰(zhàn)，奇瑞控股集團黨委書記、董事長尹同躍表示，車企應當“卷”技術、“卷”價值，而非單純“卷”價格。智能汽車時代，汽車行業(yè)該如何通過技術創(chuàng)新和價值創(chuàng)造，突破“內卷”困局，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展？
近日，中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉在2024全球智能汽車產業(yè)大會上明確指出，汽車行業(yè)的主要變化是技術高地和企業(yè)戰(zhàn)略競爭支點快速向人工智能（AI）驅動的智能化遷移。過去的競爭力已難以支撐汽車企業(yè)的下一步發(fā)展，未來必須基于新的高地和支點，以AI驅動智能化發(fā)展，實現(xiàn)戰(zhàn)略轉型，才能贏得未來。如果在這個領域的變革跟不上或未引起足夠重視，大量企業(yè)將面臨失去未來的風險。
算力：汽車企業(yè)競爭的關鍵
隨著人工智能大模型技術的快速發(fā)展，汽車云端智能算力的需求急劇增長，算力正日益成為汽車企業(yè)競爭的關鍵。
“人工智能時代，汽車行業(yè)最缺的是智算的基礎設施，而不是生產能力?！睆堄纻ケ硎荆S著汽車與AI的深度融合，端到端智能駕駛、座艙大模型等技術加速上車，行業(yè)對智能算力的需求快速增長。
在端到端智能駕駛領域，起步算力是1EFLOPS（超級計算機浮點性能的衡量單位），而車企平均投入的算力已達到3EFLOPS以上，但距離100EFLOPS的理想算力仍相去甚遠。在座艙大模型領域，基礎模型算力需求大于10E－FLOPS，座艙垂域模型算力需求為數(shù)百到數(shù)千PFLOPS。然而，國內車企現(xiàn)有的算力都在10EFLOPS以下，中國移動、中國電信、中國聯(lián)通三大運營商到2024年底的規(guī)劃算力合計也只有53E－FLOPS，遠不能滿足行業(yè)需求。
隨著人工智能大模型技術的快速發(fā)展，汽車云端智能算力的需求急劇增長，算力正日益成為汽車企業(yè)競爭的關鍵。據(jù)中國工業(yè)報記者了解，汽車企業(yè)可以通過自建、合作建設與使用云服務多種模式發(fā)展算力。
Google、特斯拉等國際頭部自動駕駛企業(yè)基于自身強大的技術積累和資金儲備，從芯片、算法、軟件到系統(tǒng)幾乎全棧自研。國內百度、華為、商湯等企業(yè)基于自身在人工智能與信息通信等領域的積累，依托自建數(shù)據(jù)中心發(fā)展自動駕駛等汽車智能化業(yè)務。百度、阿里、火山引擎等科技企業(yè)已有算力中心相關布局和經驗，能夠向汽車企業(yè)提供包括算力中心規(guī)劃、建設、運維等多種服務。通過合作建設，整車企業(yè)可以大幅節(jié)省算力建設的時間，減輕運維壓力。
近年來，長安汽車、吉利、小鵬、理想、毫末智行等汽車企業(yè)紛紛聯(lián)合科技企業(yè)，建設智算中心。例如，長安汽車與百度共建長安汽車智算中心，算力達142PFLOPS；小鵬汽車聯(lián)合阿里云在烏蘭察布建設專用于自動駕駛模型訓練的“扶搖”智算中心，算力達600PFLOPS。
亞馬遜云科技、微軟云、阿里云、騰訊云、火山引擎等云服務企業(yè)本身儲備了相當規(guī)模的算力，基于覆蓋全球或區(qū)域的算力中心，為汽車企業(yè)提供算力服務及多種數(shù)字化解決方案。例如，亞馬遜云科技圍繞自動駕駛、車聯(lián)網和軟件定義汽車三大場景賦能汽車行業(yè)，為寶馬、比亞迪、小鵬、理想等企業(yè)提供服務；微軟基于Azure云平臺，打造了完整的自動駕駛開發(fā)支持解決方案，合作企業(yè)包括通用、大眾、元戎啟行等；騰訊云的智能汽車“云專區(qū)”，為智能汽車企業(yè)定制一站式云解決方案，已與奔馳、博世、蔚來等企業(yè)合作，助力汽車企業(yè)自動駕駛研發(fā)。另外，一些城市的智算中心也通過云服務為當?shù)仄髽I(yè)及科研機構提供算力支撐。
來自智能汽車與智慧城市協(xié)同發(fā)展聯(lián)盟觀點認為，數(shù)據(jù)驅動體系下算法是決定上限的“菜譜”，云端算力是“燃料”，數(shù)據(jù)是“食材”，數(shù)據(jù)閉環(huán)工具是“廚具”，共同決定了企業(yè)的智駕能力。在技術方面，特斯拉算力、數(shù)據(jù)、工具、算法具備先發(fā)優(yōu)勢。特斯拉算力規(guī)模超過國內廠商一個數(shù)量級。2023年一季度，特斯拉云端算力達到35EFLOPS，超過華為車BU、百度極越、長城、蔚來、理想、吉利、小鵬等企業(yè)已公開自建算力總和的3倍。且特斯拉不受芯片法案影響，具備自研AI訓練芯片能力，算力增長空間很大。馬斯克表示，2024年底算力將提升至100EFLOPS。
張永偉提出，汽車行業(yè)未來應從四個方面加強算力共建共享，提升資源利用效率：一是算力集中，提高模型迭代效率；二是基礎模型共享，減少資源重復利用；三是軟硬協(xié)同，提升軟硬件適配；四是生態(tài)共建，完善軟件開發(fā)生態(tài)。他強調，除了算力規(guī)模不足，中國本土算力還需解決從不成熟向成熟化發(fā)展的問題。目前，雖然有了英偉達芯片，但圍繞芯片的軟件開發(fā)才剛剛起步，形成了“有芯片、缺軟件”的不成熟算力。通過豐富軟件和生態(tài)，可以將不成熟的算力轉變?yōu)槌墒斓乃懔?，減少未來被“卡脖子”的風險。
大模型：智能汽車的“靈魂”
大模型甚至有可能推動智能駕駛汽車變革為超級智能體，讓汽車能夠不斷從周圍環(huán)境中積累數(shù)據(jù)并自主改進和優(yōu)化自身表現(xiàn)，主動適應各種駕駛環(huán)境和交通狀況，提高駕駛的舒適性和安全性。
大模型，是指那些擁有數(shù)億乃至數(shù)十億參數(shù)的深度學習模型，是智能汽車智能化的關鍵技術之一。它們在處理復雜任務時表現(xiàn)出色，尤其是在自然語言處理、圖像識別等領域。在智能汽車領域，大模型的應用同樣具有重要意義。例如，生成式AI為AI在汽車場景中的應用提供了新的機遇。火山引擎汽車行業(yè)總經理楊立偉指出，生成式AI不僅可以優(yōu)化用戶體驗，還能提高汽車的智能化水平。楊立偉引用數(shù)據(jù)說明，自2010年至2023年，全球軟件市場規(guī)模幾乎翻了一番，其中云服務市場占據(jù)了60%-70%的份額，顯示了云化軟件的巨大價值。生成式AI的潛力巨大，其增長空間不容忽視。
在具體應用方面，清華大學計算機科學與技術系教授鄧志東介紹了端到端一體化的自動駕駛新范式，該范式的核心是基于學習的決策推理與規(guī)劃。與傳統(tǒng)基于邏輯規(guī)則的方法相比，基于學習的方法能夠更好地模擬人類駕駛行為，提高自動駕駛的安全性和可靠性。鄧志東還提到，為了實現(xiàn)這一目標，必須構建數(shù)據(jù)閉環(huán)，確保模型能夠在真實的駕駛環(huán)境中不斷學習和優(yōu)化。中國科技大學教授、安徽深信科創(chuàng)CEO楊子江補充道，數(shù)據(jù)閉環(huán)可以通過多種方式進行，包括基于游戲引擎的仿真、三維重建的仿真以及基于世界模型的仿真，每種方法都有其優(yōu)勢和局限性。
大模型以算力為基礎、數(shù)據(jù)為資源、算法為放大器的技術范式具有馬太倍增效應，已經產生出智能涌現(xiàn)的特性，可以在自動駕駛、智能座艙等多方面提升汽車的智能化水平，且能快速迭代，帶來新的價值增量。大模型甚至有可能推動智能駕駛汽車變革為超級智能體，讓汽車能夠不斷從周圍環(huán)境中積累數(shù)據(jù)并自主改進和優(yōu)化自身表現(xiàn)，主動適應各種駕駛環(huán)境和交通狀況，提高駕駛的舒適性和安全性。同時，也可以幫助汽車理解人類的語言和手勢，并通過語音、燈光或屏幕等方式與人類進行高效溝通。
百度智艙業(yè)務部總經理李濤指出，當前很多座艙設計簡單地將平板電腦安裝在車上，然后將移動App直接遷移到車機上，導致單臺車上搭載的App數(shù)量多達189個。這種做法不僅占用寶貴的車機算力和內存資源，還嚴重影響用戶體驗。李濤認為，未來的智能座艙應具備全感融合、全局規(guī)劃和全域執(zhí)行能力，能夠主動感知用戶需求，提供更加智能化的服務。
百度近日宣布將其智能座艙升級為Apolo超級座艙，計劃在用戶交互頻率上做“減法”。李濤解釋說，早期的座艙設計主要圍繞艙內感知和操作，而現(xiàn)在應該讓車能主動感知用戶的需求，利用“艙—駕—云—圖”的趨勢，通過艙內的攝像頭、毫米波雷達傳感器等設備提升用戶體驗。未來，市場需要一個能夠理解用戶上下文、了解用戶當前需求并自動生成全局化執(zhí)行方案的新時代座艙。
火山引擎座艙大模型負責人張航提出了一種更為激進的方案，即將車內所有感知信號、用戶信息、環(huán)境信息、車內狀態(tài)交給大模型，利用大模型的推理能力在不同場景、不同狀態(tài)下做出更好的判斷。例如，當用戶說“我有點冷”時，如果是在冬天且車窗打開，大模型會自動關上車窗，而不是簡單地調高空調溫度。
目前，小鵬、極越等車企30%以上的軟件依賴于大模型自動生成。此外，大模型還為科技公司賦能汽車產業(yè)增加了一條清晰可行的路徑，進一步促進了人工智能、信息通信等與汽車產業(yè)的融合，加速產業(yè)格局重塑。
AI大模型將推動智能駕駛汽車變革為超級智能體。
標準：智能汽車發(fā)展的基石
智能座艙作為一個新興領域，缺乏統(tǒng)一的標準，導致各廠商的認知模糊，行業(yè)發(fā)展受限。
除了算力和大模型，智能汽車的發(fā)展還面臨著標準缺失的挑戰(zhàn)。中國軟件評測中心智能網聯(lián)汽車產品與系統(tǒng)測評室主任王榮在GIV2024（全球智能汽車產業(yè)大會）上多次強調標準的重要性。智能座艙作為一個新興領域，缺乏統(tǒng)一的標準，導致各廠商的認知模糊，行業(yè)發(fā)展受限。
神州數(shù)碼汽車業(yè)務集團CTO劉黎表示，無論是車內交互、車與車之間的交互，還是車與V2X（車對外界的信息交換）、車路云的交互，都需要建立統(tǒng)一的標準。這些標準與現(xiàn)有手機App應用商店的框架完全不同，亟待建立。張永偉也強調，中國電動汽車百人會早在四年前就開始呼吁推動汽車操作系統(tǒng)的自主可控，實現(xiàn)規(guī)?；瘧?，以減少未來的切換成本。
張永偉認為，車企和操作系統(tǒng)企業(yè)應共同努力，實現(xiàn)自主可控。車企要承擔起讓自主操作系統(tǒng)上車的主要責任，操作系統(tǒng)企業(yè)也要創(chuàng)新發(fā)展模式，與車企共生共贏。通過建立商業(yè)和創(chuàng)新的閉環(huán)，推動智能汽車生態(tài)的健康發(fā)展。
數(shù)據(jù)與商業(yè)模式：智能汽車發(fā)展的新挑戰(zhàn)
大模型在汽車行業(yè)落地應用過程中，面臨的主要問題是數(shù)據(jù)量少且質量不高。
中國工業(yè)報記者在采訪中了解到，大模型在汽車行業(yè)落地應用過程中，面臨的主要問題是數(shù)據(jù)量少且質量不高。特斯拉擁有超過1000萬個有效視頻片段數(shù)據(jù)，且其在全球有超過600萬輛智能汽車在通過影子模式持續(xù)采集數(shù)據(jù)。與之相比，國內車企場景數(shù)據(jù)普遍不足百萬，且出于數(shù)據(jù)合規(guī)的考慮，車企之間數(shù)據(jù)難以共享流通，導致國內車企的高價值場景數(shù)據(jù)較特斯拉相差超過一個數(shù)量級。此外，國內車企車型多而單一車型存量少，不同車型的傳感器配置不一，且采集的數(shù)據(jù)各有差異，數(shù)據(jù)的復用性很差。
智能汽車與智慧城市協(xié)同發(fā)展聯(lián)盟認為，一方面加快制定汽車數(shù)據(jù)定價、權責劃分、流通交易等基礎制度，消除相關法規(guī)壁壘，促進汽車數(shù)據(jù)大規(guī)模流通，增加可供大模型訓練的數(shù)據(jù)量。比如可借鑒北京市政府開放市區(qū)級單位高質量政務數(shù)據(jù)的做法，在合法、保證隱私的前提下逐步放開部委、地方政府的政務數(shù)據(jù)并積極引導行業(yè)機構釋放部分高質量數(shù)據(jù)，形成通用型數(shù)據(jù)集并對外公開。
另一方面，探索新的商業(yè)模式，如按需付費、訂閱模式等，以適應大模型的動態(tài)收費特點。同時，鼓勵車企與大模型企業(yè)建立長期合作關系，共同探索可持續(xù)發(fā)展的商業(yè)模式。
中國智能汽車的發(fā)展正處于關鍵時期，算力不足、標準缺失、數(shù)據(jù)和商業(yè)模式不明確是當前面臨的主要挑戰(zhàn)。通過加強算力共建共享、提升大模型的應用水平、建立統(tǒng)一的標準和明確發(fā)展方向，中國智能汽車產業(yè)有望在未來的競爭中占據(jù)有利地位，推動智能汽車時代的到來。智能汽車將不僅僅是交通工具，而是成為人們生活中不可或缺的一部分，開啟一個全新的智能出行時代。
