把大模型“OTA”進智能座艙，一場革新還是泡沫？
文|智能相對論
作者|leo陳
ChatGPT走紅后，大模型的熱度持續不減。時至今日，隨著國內多巨頭掀起“百模大戰”，熱度又被頂到更高峰。
前兩個月里，百度、阿里、騰訊加入；進入5月，先有網易有道，發布了基于“子曰”大模型開發的AI口語老師劇透視頻，介紹其基于教育場景的類ChatGPT產品；后有科大訊飛，發布認知大模型“訊飛星火”......
通過大大小小的發布會，各企業都在向外介紹自己的AI大模型與應用場景結合后能帶來怎樣的想象空間，以及證明自己，又會有多大的增長空間。
而正在電動化、智能化、制造革新的“車”，就有不少可以展開無限想象的場景。
未來，按照功能去劃分，大模型可以用在AI交流對話領域，應用在智能座艙；還可以參考大模型下的生成式底層技術，去優化自動駕駛認知決策問題；此外，或許還可以革新造車流程中的設計、工程和制造環節。
盡管它們都離真正的落地有些遙遠，甚至看起來是“空中樓閣”，但仍然值得我們嘗試做些思考。
把大模型“OTA”進智能座艙
對于這三種場景，相信大部分人都能很容易地做出一個主觀判斷，最早到來的應該是AI大模型在車內AI交流對話領域里的運用。
因為我們實實在在地能看到一個趨勢，如今車內人機交互已經走到了多模態交互，語音、視覺、手勢三者兼有。
其中，語音技術又是相對最成熟的，能夠應用在智能座艙里的各種功能和場景：從最初的信息娛樂，到支持整車控制，甚至和家里的智能家居設備相連。
不僅如此，現在車企和智能語音供應商在合作上，還希望能讓語音交互更具有“個性化”和“情感化”。
通俗來說，就是以前車主和AI助手之間像是“雇傭關系”，車主主動布置任務，AI助手被動執行任務；而在未來，兩者之間多出一層“陪伴關系”，AI助手主動和車主溝通和車相關的事情，也就是反過來向人輸出內容。
以前車載AI語音的智能程度普遍較弱，體驗也不好，明顯呈現出裝配率不低但使用率極低的情況。對于消費者來說，這是一個比較“雞肋”的配置，而車企這邊，能主動拿語音交互作為核心賣點的，也幾乎沒有。
這就是AI大模型之于車而言，可能不是最好但目前是最現實的用武之處。而關于另外兩種場景，高階自動駕駛本身無論是在技術成熟和商業能力上都還不清晰；而革新造車環節依賴的其實是專業型人才，大模型更偏向于成為通用知識型人才。
能夠看到，大模型應用在智能座艙，國內大廠都已有動作，至少有了概念和象征意義上的合作，未來很可能會進一步推進。
據不完全統計，目前已經宣布將接入文心一言的車企包括長安、集度、吉利、嵐圖、紅旗、長城、東風日產、零跑等。長安逸達成為首搭文心一言的車型，將通過軟件升級的形式搭載到新車上。
在上個月華為nova11 系列及全場景新品發布會上，余承東則宣布AITO問界M9將搭載AI大模型，同時小藝智慧助手將能夠為用戶帶來業界比較強的車載AI體驗。
訊飛“星火認知”大模型中，推出“1+N”架構，就有汽車領域相關的產品。按照官方說法，訊飛火星認知大模型與智慧座艙結合后，可以實現車內跨業務、跨場景人車自由交流。
可以發現，國內大廠關于大模型在汽車行業內的應用，步調和著眼點是高度一致的。而且在面對大模型時，要聚焦垂直場景，這注重的明顯是“實用化”，要能夠盡快將具體的產品落地和發揮商業價值。
這和國內大廠們多年來一直強調“AI應用普惠”其實是相契合的，讓人人可用的“普惠模型”去推動AI普惠，本質是務實的。
如果說大模型的誕生之初是AI進入“重工業時代”，需要海量數據、巨量資金、巨額算力，屬于國內大廠的一場“長跑”。
那么大模型落地AI語音交互，相對來說是一次“短跑”，大廠的核心工作應該是對大模型進行輕量化，在于“小而美”，讓用戶更早地體驗到產品。
大模型還將如何變革汽車產業？
目前，對于大模型的底層技術能力在汽車產業里的上層應用，廠商在宣傳方面更多表達成“可以如何”、“將會如何”。換句話來說，美好的是愿景，不是現在。各行業都在對它展開想象，這是大模型當下的意義所在。
大模型是一個非常好的價值點，就是它把整個AI領域全部都帶活了：把市場帶活，把資金帶活，也把創新帶活了。
所以，從具體應用延伸到整個汽車產業來看，大模型可能會如何變革汽車產業？
首先，汽車產業的研發方式又會發生變化。
理想汽車李想舉了這樣一個例子：“過去我們一年要做大概1000萬幀的自動駕駛圖像的人工標定，所以我們請了很多外包公司進行標定，大概6元到8元錢一張，一年的成本接近一個億，這僅僅是來做自動駕駛方面的圖片標定。”
他還提到，同時我們又面臨了新的挑戰，就是人工智能的大模型軟件2.0到來了。
“但是當我們使用軟件2.0的大模型，通過訓練的方式進行自動化標定，結果和效果會非常可怕，過去需要用一年做的事情，基本上3個小時就能完成，效率是人的1000倍，這個領域的工作完全不一樣了。”
可以說，大模型能夠再次激起汽車產業對研發模式更多的交流和探索，但同時也意味著新的挑戰。軟件定義汽車的時代剛剛開啟，如何快速和汽車產業原有的知識體系相融合，如何與大模型的學習能力、泛化能力協同，形成更有效率的研發方式，又會成為汽車產業接下來研究的核心課題之一。
其次，對人的要求對比以前有了本質不同。
李想關于這一點也有提及：“對于員工來說，他們會感覺用拳頭打架遇到了拿槍的。所以在這樣的狀況下，我們如何能夠讓軟件2.0和現有人才進行融合，為他們提供怎樣的全新工作流程、激勵機制，怎么去做選用、任用，這又會面臨一個更大的挑戰。”
新能源車迎接著電動化、智能化、制造革新，行業對人的要求，在短短幾年里，已經經歷了好幾波迭代。從機械到電氣，從硬件到軟件，從產品到生態，從服務到體驗，每一種變化，背后都是一次人才的重新篩選。而進入大模型時代，基礎的重復的通用的工作，會快速地被機器學習所取代。
在中高端人才聚集地“脈脈”上，百度早已經發布AI大模型方向的職位招聘，比如前端研發工程師，待遇30k-60k/月；C++/GO后端研發工程師，待遇35k-70k/月。
（圖源：脈脈）
最后，大家在商業模式上會出現新的思考。
拿車載AI語音交互來說，當它實現從“雇傭關系”到“陪伴關系”，具備一定的情感智能，消費者是否會更樂意接受它主動推薦的東西？在和用戶長時間互動之后，語音助手會變得更懂用戶喜好和習慣，這里會有新的商業價值等待被挖掘。
同時也有太多深刻地思考，大模型底層技術能力如何在AI語音交互上得到應用，讓用戶“開口即用”？如何讓人真正懂車，如何讓車真正懂人？
無論如何，大模型開啟了新的賽道和新的可能。未來，大模型會對對現有模式和生態帶來哪些改變，對行業會帶來哪些創新和新的窗口期，值得展開無限想象。
*本文圖片均來源于網絡
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