以前，马车很慢，但现在它们与以前大不相同，不仅变得更快、更方便，而且更智能。近日，在人工智能和算力时代的自动驾驶生态创新大会上，来自通信界的记者全面了解了人工智能赋能自动驾驶的最新进展。人工智能大模型与自动驾驶技术有着天然的契合。通过AI大模型赋能自动驾驶技术，可以全面提升自动驾驶系统的安全性、稳定性、舒适性和智能性。
中国电动汽车产量占全球60% 自动驾驶技术有望超越欧美
根据IDC的一份报告，2022年全球电动汽车产量达到1100万辆，其中约700万辆在中国发货，占全球市场份额的60%至70%。中国不仅是电动汽车的最大生产国和消费国，也是自动驾驶技术的重要创新者和推动者。随着人工智能模型的应用和发展，中国的自动驾驶产品和技术水平有望在不久的将来赶超欧美国家。
汽车行业是人工智能大模型的重要应用领域之一，涉及各种复杂的场景和任务，需要高效、准确、可靠的决策和控制。自动驾驶行业的数据量也非常大。以自动驾驶为例，一辆汽车每天可以产生3PB的数据，这些数据至少保留三年，每年至少有1000PB的数据。假设一家公司有十辆自动驾驶汽车在路上行驶，每年大约有300000 PB的汽车，100000辆大规模生产的汽车在路上的数据量将达到50ZB。这对数据的存储和计算提出了重大挑战。
人工智能大型模型与自动驾驶技术有着天然的契合，因为它们都需要处理海量、多维和多模式的数据，并且都需要端到端的学习和推理。人工智能大模型可以通过车载传感器、路况信息、地图数据等多源数据的融合分析，实现对自动驾驶场景的深度理解和预测。他们还可以通过车辆控制系统和用户交互系统等多个模块的协同优化，实现自动驾驶行为的高效生成和执行。通过人工智能的大模型赋能自动驾驶技术，可以提高自动驾驶系统的安全性、稳定性、舒适性和智能性。
目前，中国在人工智能大模型领域拥有一批具有国际竞争力的企业和研究机构，如百度、阿里巴巴、腾讯、华为、中科院等。这些企业和机构不仅在人工智能的基础理论和算法方面取得了重大突破，而且在人工智能芯片、平台和应用方面也表现出强大的创新能力。比亚迪、吉利、特斯拉等许多新车制造商也采用了人工智能技术的支持，如AI+汽车、AI+自动驾驶、AI+智能座舱等，成为热门产品。
在自动驾驶技术的发展过程中，中国也展现出强大的市场需求和消费潜力。据统计，中国目前拥有超过5000万辆智能网联汽车。这些汽车不仅为用户提供了更方便、舒适、安全的出行体验，还为人工智能模型提供了海量数据和反馈，实现了数据和算法的良性循环。随着人工智能模型的不断优化升级，中国有望在未来三到五年内实现L3甚至更高级别的自动驾驶技术在全行业的推广和示范。
北京在推动人工智能大模型发展方面也发挥了重要的引领和示范作用。在过去的半年里，北京**了一系列政策措施，旨在打造具有全球影响力的人工智能创新高地，促进通用人工智能的发展，支持大型人工智能模型在各个领域的应用和实施。北京**了促进通用人工智能发展的若干措施，还发布了两批通用人工智能产业创新伙伴计划。北京市经信局还成立了数字经济专业班，重点建设整个大模型，发挥政府平台的引导作用，鼓励更多的模型企业通过政府提供的平台培养和支持其计算能力和数据需求。
人工智能赋能自动驾驶，面临多重挑战 工业界、学术界和研究界之间合作研发的需求
我们不能高估大型模型的现状，也不能低估它们的未来。人工智能大模型作为一种技术工具，不仅可以为自动驾驶产品的创新赋能，还可以为自动驱动研发的效率赋能。在当前阶段，我们需要探索如何在确保产品和效率的同时找到合适的解决方案和方法。
未来阶段，需要关注自动驾驶产品在车上落地的几个趋势，即：从云端向本地端转移。这是因为登陆车需要考虑网络环境的不稳定性和模型规模的可行性，因此需要实现模型小型化和本地化部署；从训练到推理的转变是因为在着陆时需要考虑系统的可控性和确定性，从而实现模型推理优化和应用场景；从工具到产品的进化，是因为在上车时需要考虑用户的需求和体验，从而实现车型的功能提升和价值提升；从生成到可控的转变是由于在着陆时需要考虑系统的安全性和合规性。因此，有必要在模型中实现清晰的逻辑和对规则的遵守；从一般的大车型发展到垂直车型，是因为在落地汽车时需要考虑行业的特点和差异，从而实现车型的领域专业化和场景定制化。
尽管人工智能大模型在自动驾驶领域显示出了巨大的潜力和价值，但它也面临着多重挑战和问题，需要产学研协同研究，不断优化创新。
首先，数据的质量和数量决定了大型模型的能力上限。然而，在自动驾驶领域，数据的收集、存储、处理、分析等方面都存在巨大的困难和成本。因此，如何构建数据闭环系统，提高数据的质量和效率，同时降低数据的成本和风险，是人工智能大模型开发需要解决的重要问题之一。
其次，算法的设计和优化决定了大型模型的性能和有效性。然而，在自动驾驶领域，算法的选择和应用也存在各种困难和挑战。例如，在自动驾驶领域，目前主流的两种算法路径都是端到端和模块化的。端到端是指将输入数据直接映射到输出控制信号的方法，可以简化系统结构，提高操作效率。模块化是指将自动驾驶系统分解为几个子模块并分别进行学习和优化的方法，可以提高系统的可解释性和可控性。模块化部署向端到端的未来趋势可能成为主要趋势，但端到端也面临着黑匣子模型的可解释性问题，目前实施的最终趋势还不是特别明确。
最后，计算能力的提供和分配决定了大型模型的运行和部署。但目前，人工智能大模型的训练主要依赖于基于云的数据中心，而推理则需要在车辆端进行。这需要通过OTA等方式，将在云端训练的大模型转化为适合车辆部署的小模型，并进行动态升级和调整。如何实现云与车的模型转换与协同，是人工智能大模型开发中需要解决的重要问题之一。
除了这些技术挑战和问题，在自动驾驶领域，人工智能大模型还面临法律、伦理和社会的约束和影响。这需要来自行业、学术界和研究机构的专家参与监管、治理和标准体系等领域的标准研究、前瞻性技术研究和治理体系研究能力建设，帮助整个人工智能大模型更好地在自动驾驶、智能座舱，以及智能网联汽车行业。
