車企的數(shù)智化“內(nèi)功”，大模型幫修煉

文｜白 ?? 鴿

時(shí)隔4年回歸的北京車展，遇上了中國智能汽車的熱潮。

開年價(jià)格戰(zhàn)的持續(xù)洗禮，不僅讓一眾中國車企都慌得一批，也讓全球巨頭特斯拉也面臨一季度銷量大跌局面。

與此同時(shí)，智能汽車還在不斷地卷新技術(shù)。

首先是各家紛紛打出“高階智駕”，在重感知輕地圖的路線下比拼“智駕全國都能開”。另外，在大模型浪潮下，大模型“上車”也在今年有了新的實(shí)質(zhì)性落地。

早在2023年，ChatGPT的火爆就已經(jīng)帶動了大模型上車。

毫末智行等自動駕駛方案商和小鵬汽車等車企緊跟特斯拉，將Transformer架構(gòu)應(yīng)用在智能駕駛系統(tǒng)中；智己旗下車型LS6已上線GPT大模型；廣汽發(fā)布AI大模型平臺，將搭載于昊鉑GT。

總體來看，大模型“上車”分為兩種，一種是在智駕領(lǐng)域，用端到端的方式提升智駕系統(tǒng)的感知能力；另外，就是在智能座艙領(lǐng)域，完成人和車之間的自然語言交互。

但是，大模型當(dāng)前面臨一個(gè)重要問題是，目前已經(jīng)落地應(yīng)用場景還比較窄，主要成熟的應(yīng)用場景是在智能客服、座艙交互等領(lǐng)域。

不過，隨著汽車產(chǎn)業(yè)進(jìn)入“新智能”階段，AI大模型的突破，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些。

“大模型在汽車出行產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用價(jià)值，遠(yuǎn)不止用戶顯而易見的‘車上’體驗(yàn)，在諸如研發(fā)、生產(chǎn)、營銷、客服等更多‘車下’場景，也有非常多的實(shí)踐和應(yīng)用空間。”騰訊智慧出行副總裁、騰訊智慧出行負(fù)責(zé)人鐘學(xué)丹如此說道。

可以預(yù)見，隨著這些場景應(yīng)用的不斷落地，汽車產(chǎn)業(yè)將真正進(jìn)入全產(chǎn)業(yè)鏈的“高階智能”。

汽車行業(yè)的競爭日趨白熱化，價(jià)格戰(zhàn)更是愈演愈烈。

當(dāng)同質(zhì)化的供應(yīng)商遇上同質(zhì)化的設(shè)計(jì)，車企們需要不斷降本增效的同時(shí)，還急需構(gòu)建智能化時(shí)代的新競爭力。

AI大模型，成為車企們構(gòu)建差異化能力的關(guān)鍵，也是車企們構(gòu)建全域智能的基礎(chǔ)底座能力。

去年，吉利汽車研究院成立了AI智能研究部，吉利集團(tuán)CEO淦家閱稱，吉利已具備全棧自研的大模型技術(shù)；理想汽車創(chuàng)始人李想表示，“大模型的研發(fā)和訓(xùn)練，是智能電動車企業(yè)的必要能力?！?/p>

可以看到，車企們都在積極構(gòu)建大模型能力，目前構(gòu)建的方式主要有兩種：

• 一是自主研發(fā)大模型，以蔚小理等造車新勢力為首，比如理想汽車自研的Mind GPT中文大模型；蔚來自研的AI大模型NOMI GPT；小鵬汽車自研XGPT靈犀大模型等。
• 二是與科技互聯(lián)網(wǎng)公司聯(lián)手研發(fā)大模型，以傳統(tǒng)車企為主，比如，長安、奇瑞等企業(yè)正在與騰訊共同探索座艙垂域大模型的開發(fā)和應(yīng)用，長城汽車與科大訊飛搭建了知識大模型“長城汽車知識大腦”。

當(dāng)前，車企在AI大模型領(lǐng)域所落地應(yīng)用的重點(diǎn)，更多的還在于“上車”，即通過大模型能力，不斷提升汽車智能化水平。

比如在智能座艙領(lǐng)域，大模型背后強(qiáng)大的計(jì)算處理能力、生產(chǎn)和多模態(tài)交互能力，則可以給智能座艙帶來更高的智能化水平、更豐富的交互能力。

最明顯一個(gè)表現(xiàn)在于車載語音交互系統(tǒng)，當(dāng)車載語音交互系統(tǒng)接入AI大模型后，就可以實(shí)現(xiàn)多輪對話的意圖理解，可以跟用戶進(jìn)行聊天，而非只是個(gè)執(zhí)行語音命令的機(jī)器。

在自動駕駛領(lǐng)域，特斯拉最早在自動駕駛系統(tǒng)訓(xùn)練中引入Transformer大模型。

據(jù)了解，在圖像識別能力方面，Transformer擁有更高的上限，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增長，傳統(tǒng)CNN模型識別能力呈現(xiàn)飽和態(tài)勢，而Transformer則在數(shù)據(jù)量越大的情況下?lián)碛懈玫谋憩F(xiàn)。

自動駕駛則是一個(gè)擁有海量數(shù)據(jù)的場景，也需要通過從海量數(shù)據(jù)中不斷訓(xùn)練出更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，推動自動駕駛系統(tǒng)的升級迭代。

另外，隨著汽車行業(yè)競爭加劇，車企在大模型應(yīng)用上，不光要“上車”，更需要“下車”。AI大模型能力會融入車企的各業(yè)務(wù)場景，以及產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，構(gòu)建全域智能，不斷提升研發(fā)生產(chǎn)效率。

畢竟，一家企業(yè)從內(nèi)到外的高效運(yùn)轉(zhuǎn)，也是在行業(yè)中競爭的關(guān)鍵。

目前，各大汽車企業(yè)已紛紛將大模型納入重點(diǎn)投入規(guī)劃，在汽車的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)、協(xié)同管理等各環(huán)節(jié)中，疊加AI的生產(chǎn)力，來提質(zhì)、降本與增效。

車企對AI落地的重視程度可見一斑，也正在為此做出積極的改變。廣汽集團(tuán)大圣科技有限公司副總經(jīng)理陳銳就表示，AI一定會快速應(yīng)用到生產(chǎn)、生活等各個(gè)領(lǐng)域。但同時(shí)，AI的全面應(yīng)用也需要企業(yè)、組織和人的全面變革。

姚振認(rèn)為，AI大模型給汽車行業(yè)帶來的新變化，主要體現(xiàn)在降本和增效兩方面。

降本層面，是面向車企內(nèi)部研發(fā)、生成、管理等多個(gè)環(huán)節(jié)，比如代碼助手、會議文檔AI助手等，降低人工成本。

“因?yàn)榇a助手的引入，我們一些客戶的人工效率提升7%?！币φ駥忮F智能說道。

增效則更多的體現(xiàn)在銷售和服務(wù)環(huán)節(jié)。如在消費(fèi)者購車過程中，基于大模型的輔助銷售顧問、輔助知識庫等能力，會讓銷售服務(wù)消費(fèi)者時(shí)有明確的數(shù)據(jù)策略做參考，提升銷售轉(zhuǎn)化率。

大模型既然如此重要，那么如何率先落地大模型的能力，也成為車企們思考的方向。

那么，車企們該如何快速落地大模型能力？

借力打力，相比完全自研的投入多、見效慢，選擇合適的汽車行業(yè)大模型服務(wù)商是關(guān)鍵。

“我們發(fā)現(xiàn)通用大模型，在汽車行業(yè)的應(yīng)用效果并沒有那么好?！币φ裾f道。

通用大模型的長處聚焦于一個(gè)“廣”字，面向人群以及場景適用范圍十分廣泛。但對于特定場景而言，企業(yè)并不需要通用大模型的“全能”能力，更多需要的是模型的精度和質(zhì)量。

因此，騰訊智慧出行以騰訊自研的混元大模型為底座，推出了針對汽車行業(yè)的大模型，落地汽車研發(fā)、生產(chǎn)、營銷、服務(wù)、企業(yè)協(xié)同等五大場景。

姚振表示：“基于這套汽車行業(yè)大模型，應(yīng)用效果就非常好。因?yàn)榧尤肓撕Ａ科囆袠I(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練、汽車領(lǐng)域垂類任務(wù)精調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，尤其是在中文閱讀理解、端到端問答、汽車行業(yè)相關(guān)任務(wù)等方面表現(xiàn)出色?！?/p>

比如在研發(fā)上，騰訊汽車大模型可以提供AI代碼助手能力，可協(xié)助軟件工程師寫代碼、補(bǔ)代碼、診斷代碼、測試用例；在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，騰訊的AI質(zhì)檢功能，可以進(jìn)行瑕疵汽車零部件篩查、違規(guī)操作告警，并可以讓生產(chǎn)線、生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行情況、生產(chǎn)進(jìn)度，實(shí)時(shí)可視化管理。

在營銷層面，基于騰訊汽車行業(yè)大模型能力，可以通過AIGC智能生成宣傳文案、海報(bào)、視頻，并可1小時(shí)內(nèi)制作專屬數(shù)智人分身，可線上直播賣車，不但熟知車型賣點(diǎn)，還能和觀眾準(zhǔn)確互動，有效促進(jìn)從線上到線下試駕的線索轉(zhuǎn)化。針對B端銷售人員，銷售AI助手則可以幫助銷售人員快速獲得準(zhǔn)確的汽車銷量商業(yè)分析。

在服務(wù)層面，基于騰訊混元打造的智能座艙大模型，通過加入汽車專業(yè)用車知識，進(jìn)行模型精調(diào)，可以實(shí)現(xiàn)高階、專業(yè)、自如問答，比如在智能客服場景中，可以針對用車、維保問題提供更精準(zhǔn)、詳細(xì)的回答。同時(shí)，還可以輔助人工客服，自動生成前序會話摘要、協(xié)助進(jìn)行疑難問題檢索、會話結(jié)束后自動小結(jié)和填單。

面對如此龐大的系統(tǒng)性工程，車企將如何排列優(yōu)先級去落地？

姚振表示：“落地速度最快的是在營銷、銷售這些領(lǐng)域，因?yàn)槟軌驇椭嚻蟀衍囐u好、服務(wù)好客戶，所以不管是預(yù)算還是優(yōu)先級，車企的重視度肯定最高?！?/p>

其次，是智能座艙，主要涉及到產(chǎn)品力的提升，甚至涉及到用戶是否會買這款車，所以車企在這塊的重視度也非常高?！暗壳罢麄€(gè)行業(yè)暫時(shí)還沒有一家企業(yè)能夠?qū)⒋竽Ｐ驮谥悄茏擃I(lǐng)域的應(yīng)用做到獨(dú)一無二，各家的能力都比較散。所以基于大模型的開放能力構(gòu)建一個(gè)可以服務(wù)于智能座艙的生態(tài)體系更重要。”

最后，是橫向幫助車企構(gòu)建一個(gè)大模型底座，比如在協(xié)同、助手代碼這塊?！耙话銇碚f，車企會拿出部分預(yù)算建設(shè)整個(gè)AI大模型底座，并將具有車企自身特點(diǎn)的大模型底座和上層的場景能力建設(shè)起來，進(jìn)行完全的體系化打通，整體的項(xiàng)目會做得非常深?！?/p>

“這塊雖然目前的時(shí)效優(yōu)先級并不高，但落地可以更深入，幫助車企做內(nèi)功的建設(shè)?！币φ駥忮F智能說道，“從實(shí)際效果來看，并不見得在某一個(gè)領(lǐng)域能夠迅速見到效果，更多的是建設(shè)一個(gè)基礎(chǔ)能力?！?/p>

這五大應(yīng)用場景功能落地的背后，離不開騰訊從模型、算力、AI 工程平臺（工具鏈）到 AI 應(yīng)用的完整能力。

以中間工具鏈層為例，騰訊通過提供平臺化能力，能夠有效降低大模型訓(xùn)練難度，提升研發(fā)效率。

騰訊云TI平臺的行業(yè)大模型精調(diào)解決方案，預(yù)置140個(gè)不同類型大模型精調(diào)任務(wù)場景的數(shù)據(jù)，覆蓋數(shù)據(jù)清洗、prompt優(yōu)化、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，可以快速準(zhǔn)備高質(zhì)量的精調(diào)數(shù)據(jù)，并支持在精調(diào)過程中配比使用，以便于取得更好的模型精調(diào)效果。

除了AI工具鏈之外，騰訊云還做好了一個(gè)拿來即用的大模型知識引擎，可以為智能客服、銷售AI助手、企業(yè)培訓(xùn)等諸多場景提供大模型能力，不論是消費(fèi)者還是汽車專業(yè)人士，都能通過簡單的交互獲得關(guān)于汽車性能、維護(hù)、市場趨勢等方面的深度知識。

總體而言，為了支持車企做大模型上車，云廠商已經(jīng)做好了全套的支持：提高算力利用率（降本），在平臺做高效開發(fā)和應(yīng)用（增效）。

不過，姚振也表示：“大模型技術(shù)升級迭代非?？?，混元大模型在開放性和行業(yè)適配性等方面能力不斷提升。因此，今年上半年開始，我們發(fā)現(xiàn)在汽車行業(yè)直接調(diào)用混元能力反倒性價(jià)比更高，所以今年也將會直接落地部分混云私有化能力?！?/p>

事實(shí)上，車企對于大模型會有不同的需求。

比如針對來自業(yè)務(wù)部門的需求，包括技術(shù)中心、銷售公司以及品牌部門、IT的業(yè)務(wù)等，會重點(diǎn)要求在智能座艙、智能客服、營銷等領(lǐng)域的細(xì)分需求。

針對細(xì)分需求，騰訊所提供的解決方案是從應(yīng)用出發(fā)，快速的幫助車企將大模型建設(shè)起來，“以非常輕的閉環(huán)，在某個(gè)特定場景中，為車企提供大模型服務(wù)，避免其自己做基建大模型，對車企而言也更具有性價(jià)比?！?/p>

另外，有部分車企希望能夠通過重度投入來構(gòu)建自身的大模型底座，針對此部分需求，騰訊則可以提供從底層基礎(chǔ)設(shè)施、到工具鏈，再到上層應(yīng)用的全棧式技術(shù)閉環(huán)能力。

騰訊全棧式閉環(huán)底層技術(shù)服務(wù)能力，能夠讓車企在大模型應(yīng)用上更好的“下車”。而除了大模型“下車”之外，騰訊還能夠基于大模型與生態(tài)體系的結(jié)合，讓車上的應(yīng)用更加豐富。

云廠商在搶奪車企的過程中，存在同質(zhì)化的競爭，也需要思考自己的差異化。

對于騰訊而言，在文娛、社交為主的C端特質(zhì)，是做上車應(yīng)用的一個(gè)重要抓手。

• 一個(gè)是騰訊自身龐大的內(nèi)容生態(tài)資源，比如音樂、微信、小程序等，騰訊可以直接將這些生態(tài)內(nèi)容資源搬入到智能座艙系統(tǒng)中；
• 一個(gè)則是騰訊在做To C業(yè)務(wù)過程中，沉淀下來的技術(shù)能力，不光是大模型，還包括騰訊安全、騰訊云等，并通過這些技術(shù)，為汽車行業(yè)提供底層技術(shù)能力支持；

除了社交的超級ID，騰訊也把最擅長的游戲應(yīng)用植入到車上。梅賽德斯·奔馳表示，將于北京車展上聯(lián)手騰訊，共同把一款世界級賽車游戲集成至奔馳的車機(jī)系統(tǒng)之中。

用C端應(yīng)用去打開騰訊汽車行業(yè)解決方案差異化的思路，來自于騰訊對技術(shù)與場景關(guān)聯(lián)度的思考。

“有一個(gè)很簡單的原則，我們希望通過數(shù)智化來提高效率，解決實(shí)際問題?！币φ裾f道。

如在自動駕駛領(lǐng)域，騰訊所積累的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)主要集中在自動駕駛合規(guī)數(shù)據(jù)的采集、存儲、標(biāo)注及仿真訓(xùn)練等方面，“涉及到車端與大模型相結(jié)合的自動駕駛算法領(lǐng)域，我們做的并不多，現(xiàn)階段還在跟車企進(jìn)行更多的探討?！?/p>

但將C端應(yīng)用與大模型相融合，則是騰訊擅長的能力。

姚振認(rèn)為，智能座艙想要打造更好的用戶體驗(yàn)，不能僅依靠大模型能力，大模型、底層算力以及生態(tài)資源，三者缺一不可。

騰訊的優(yōu)勢，就在于能夠?qū)V泛的生態(tài)互聯(lián)網(wǎng)資源與座艙車機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行打通，能夠?qū)ǖ貓D、音樂、微信、游戲、小程序等C端的產(chǎn)品能力，集成至車機(jī)系統(tǒng)之中，并實(shí)現(xiàn)手機(jī)與車機(jī)之間體驗(yàn)的無縫連接，為用戶提供更豐富的體驗(yàn)。

在AIGC廣泛應(yīng)用之前，騰訊在智能座艙領(lǐng)域已具備一套完善且成熟的AI體系，現(xiàn)階段騰訊重點(diǎn)將這套體系與大模型相結(jié)合，可以在智能座艙內(nèi)構(gòu)建一套具備互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的智能推薦體系。

騰訊智慧出行智能座艙總經(jīng)理孫玨表示，基于騰訊APP Agent（智能代理）能力，在成熟流程下，僅需一周時(shí)間即可學(xué)習(xí)并熟練使用數(shù)百個(gè)應(yīng)用或小程序，無需API實(shí)現(xiàn)與車載小程序及APP的深度語音交互，可以充分理解用戶意圖，代替用戶智能操作各類復(fù)雜應(yīng)用，提升服務(wù)效率。

據(jù)姚振透露，騰訊智能座艙解決方案，到今年年底將會達(dá)到1500萬臺裝載量。

可以看到，基于自身在C端的生態(tài)特質(zhì)，加上AI大模型的能力，騰訊智能座艙已經(jīng)找到了自己的行業(yè)位置。

騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生總結(jié)道，騰訊一方面將不斷夯實(shí)云、圖等核心技術(shù)能力，為汽車智能化發(fā)展筑牢底座。另一方面也會與產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴一起，積極探索AI大模型等前沿技術(shù)在汽車產(chǎn)業(yè)各個(gè)場景的創(chuàng)新應(yīng)用，以AI驅(qū)動汽車產(chǎn)業(yè)“新智能”發(fā)展。