4月23日，第二十一屆上海國際汽車工業(yè)展覽會(huì)開幕，AI成為今年本屆上海車展的關(guān)鍵詞之一。車展前夕，騰訊推出座艙端側(cè)大模型，基于混元2B（B為十億）小參數(shù)模型；英特爾首次參加車展并與面壁智能共同研發(fā)端側(cè)原生智能座艙；寶馬則在車展期間宣布DeepSeek年內(nèi)將搭載于多款在售新車。
今年年初，面壁智能CEO李大海就告訴第一財(cái)經(jīng)記者，比較主要的終端設(shè)備中，汽車和手機(jī)是今年AI落地最好的場景。記者了解到，近期大模型廠商對于智能座艙AI落地的考慮更具象化了。
騰訊智慧出行副總裁鐘學(xué)丹告訴記者，騰訊的端側(cè)模型和Agent（智能體）已在跟多家車企合作，車的量產(chǎn)還需要一段時(shí)間。端側(cè)模型在本地推理，可分析用戶當(dāng)下需求，提供駕駛行為建議、車輛操作指導(dǎo)等，并在遇到復(fù)雜問題時(shí)尋求云端模型支持。
具體而言，騰訊在智能座艙場景將Agent等大模型能力與社交、娛樂生態(tài)結(jié)合?！榜{駛中語音指令‘點(diǎn)一杯大杯拿鐵’，Agent就知道用戶喜歡的咖啡店和咖啡種類，并調(diào)用咖啡品牌的車載微信小程序，選擇最近的咖啡店，用戶順路取餐?！?騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生舉例稱。
值得注意的是，汽車座艙端側(cè)模型也有能力邊界。鐘學(xué)丹表示，2B模型很難具備很強(qiáng)的推理能力，推理能力是通過云端其他模型引入。問答對話在車上本就不是一個(gè)很好的應(yīng)用場景，端側(cè)模型會(huì)更多聚焦用戶行為、意圖的識(shí)別和判斷，而不是聚焦于問答。
大模型廠商還需要應(yīng)對AI幻覺問題。鐘學(xué)丹告訴記者，大模型運(yùn)行的本質(zhì)是預(yù)測下一個(gè)token（詞元），無法做到100%精準(zhǔn)，要減少端側(cè)模型的幻覺問題，一方面要將行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)加入模型訓(xùn)練，此外則是增強(qiáng)知識(shí)理解能力，以提升端側(cè)模型的精準(zhǔn)度。
此外，端側(cè)模型落地汽車座艙，算力也需要具備足夠的條件。鐘學(xué)丹告訴記者，落地車端的節(jié)奏取決于兩個(gè)因素，一是車端算力，二是端側(cè)模型與應(yīng)用結(jié)合的進(jìn)展。即便是小參數(shù)模型，也對車端算力提出要求。2B小參數(shù)模型未經(jīng)極限測試，搭載于車上不僅需要考慮算力支撐情況，也要考慮車內(nèi)應(yīng)用和系統(tǒng)資源消耗的情況，預(yù)計(jì)運(yùn)行在類似高通8295這樣的芯片上體驗(yàn)較好，在算力較低的車上還很難有較好體驗(yàn)。
高通8295芯片的NPU算力為30TOPS。記者了解到，考慮到本地運(yùn)行需求，智能座艙、手機(jī)搭載的大模型參數(shù)量較小，多為幾十億參數(shù)。這既與芯片的算力限制有關(guān)，也與功耗相關(guān)，如果模型過大會(huì)加快電量消耗。
不僅智能座艙引入端側(cè)模型對車端算力提出要求，一些業(yè)內(nèi)人士近期也注意到，端到端模型在智能駕駛領(lǐng)域的推廣也帶來了算力消耗增加。
“業(yè)界普遍預(yù)測，模塊化的端到端（模型）將在年內(nèi)量產(chǎn)上車，而one-model（一個(gè)統(tǒng)一模型）端到端模型也預(yù)計(jì)在2026或2027年量產(chǎn)。智能駕駛從原有的規(guī)則驅(qū)動(dòng)走向了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式?！辩妼W(xué)丹稱。湯道生稱，端到端模型處理的數(shù)據(jù)量將是過去的10倍以上。
元戎啟行CEO周光則將智能駕駛技術(shù)與大語言模型做類比。他表示，ChatGPT面世前的語言模型是弱專家系統(tǒng)，ChatGPT面世后大模型明顯提升了通才能力，近期大模型則走向垂直領(lǐng)域，變成強(qiáng)專家系統(tǒng)，例如在數(shù)學(xué)、物理等領(lǐng)域達(dá)到博士水平。
“今天的智能駕駛技術(shù)還在弱專家系統(tǒng)階段，下一步將進(jìn)入通才階段，通用化是走向強(qiáng)專家系統(tǒng)的必經(jīng)之路。自動(dòng)駕駛廠商希望達(dá)到的L5級(jí)自動(dòng)駕駛，對應(yīng)的是強(qiáng)專家系統(tǒng)?！敝芄獗硎?，機(jī)器人和自動(dòng)駕駛落后大語言模型一到兩年時(shí)間，現(xiàn)在即將進(jìn)入通才階段，這個(gè)階段的智能駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是典型的VLA（視覺語言動(dòng)作模型）架構(gòu)，具備思維鏈能力，未來對算力的要求將會(huì)增長。
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