麥肯錫公司在其 2023 年 6 月 14 日發布的《生成式人工智慧的經濟潛力：下一波生產力浪潮》中表示，麥肯錫在其報告中重點關注的 63 種生成式人工智慧如果應用於各行各業，每年可為全球經濟貢獻 2.26 萬億比 44萬億美元的增長。 更重要的是，這份報告將人工智慧定義為下一波生產力的代表，人工智慧具有劃時代的意義。
如果說在AI“出現”之前，技術創新最熱門的方向是新能源汽車和自動駕駛，那麼現在看來，AI的普及已經蓋過了新能源汽車和自動駕駛。
12月20日，由北京大學光華管理學院、騰訊雲主辦的“AI驅動新智慧型”移動出行產業沙龍在北京大學舉行。
騰訊智慧出行副總裁鍾雪丹、理想汽車智慧型空間副總裁苟曉飛、梧通汽車聯科技副總經理兼CTO王永亮、北京大學光華管理學院組織與戰略管理系副教授王鐵民等話題，圍繞“AI大模型在汽車行業的創新應用方向”等話題展開討論， “汽車行業大模型落地的核心挑戰”和“汽車行業大模型的評估標準”。
王鐵民，北京大學光華管理學院組織與戰略管理系副教授，北京大學管理案例研究中心聯席主任。
這場精彩的峰會對話，從通用模型AI到AI在汽車上的具體應用，給我們帶來了很多新的回應和思考並不是說自動駕駛和新能源汽車的普及已經被AI所掩蓋，而是在AI的背景下，整個行業都在思考如何更好地將AI應用到汽車的各種場景中
當大模型“上車”時。
作為家庭和辦公室之外的“第三空間”汽車正在成為下一代移動智慧型終端。大型車型的到來無疑將重塑我們與汽車的關係，也將對汽車的發展方式和商業模式產生新的影響。
原來，大家對汽車互動的理解核心就是語音。 但是，汽車能夠理解的語音命令實際上僅限於大資料級別，這些指令是預先設定的指令，如果超過這個範圍，它們可能無法響應。 然而，大模型的推出後，車機對語音命令的語義理解能力得到了極大的提公升，相當於給汽車配備了“最強大腦”。
甚至，霸佔移動網際網絡十餘年的APP碎片化模式也將被顛覆。 在手機上，不同的應用根據自己的能力提供核心功能和服務，使用者在使用過程中需要互相開啟，但有了AI大模型庫，AI可以將這些碎片化的功能和服務整合在一起，會變得更簡單、更絲滑。 理想汽車智慧型空間副總裁苟曉飛分享，我們大膽猜測，未來的申請表格可能會變成虛擬助理、汽車助理、出行助理、娛樂助理。 移動助手的功能邊界實際上與當地生活相同。 包括美食、旅遊、景點介紹、訂票等能力都將融入到旅行助手中，未來，您將擁有與旅行相關的一切，直接喚起理想同學，並利用其能力成為旅行助手。
主流觀點認為，汽車電動化是新能源汽車的上半場，而這個過程現在已經基本結束，已經實現了近40%的市場滲透率。 電動汽車在數量上超過汽油車只是時間問題，這種趨勢是不可逆轉的。 但車企真正的考驗是下半場——智慧型化
我們目前對汽車的大多數理解和要求仍然是安全且易於駕駛的。 但當有大模型加持時，汽車會朝著認識你、理解你、關心你的方向進化迭代。從這個意義上說，汽車不僅僅是一種交通工具，雖然交通工具仍然是它的重要功能，但它可以提供越來越多的價值和功能。
簡而言之，除了產品功能和價值外，它還為您提供情感價值。 它將以AI為基礎，通過對各個垂直領域知識的學習和整合，成為您多方位的助手。 在一輛車的背後，有不止n個對你有用的知識助手，它們可以幫你解決很多問題，你會過上更輕鬆舒適的生活。
從這個角度來看，大家對新生力量“堆砌”硬體的偏見，或許會有新的修正。 理想汽車智慧型空間副總裁苟曉飛以汽車音響為例，解釋了新動力車企為什麼要配備如此多的音響，核心思想是智慧型座艙的核心互動媒介是語音，所以在智慧型座艙中，要滿足同乘人員的娛樂需求， 同時也要滿足大家語音指令的互動需求，因此需要更複雜、更精細的音響系統來劃分和整合智慧型座艙的聲音空間。其實這些都是傳統汽車很少觸及的問題，最多只能通過聲音的質量來觸及。 換言之，這些新硬體布局的策略，是為了更好地服務於AI大模型在汽車座艙的落地。
騰訊智慧出行副總裁鍾學丹認為“大車型帶來的汽車'新智慧型'有四大核心特徵首先，它重新定義了人機互動的方式，從基於命令的服務向主動服務轉變。 二是端到端自動駕駛加速落地。 三是座艙與駕駛一體化成為必然，例如，進一步釋放智慧型駕駛系統的算力，賦能座艙體驗，可以顯著強化多模態、3D、虛實融合的互動體驗。 四是開放互聯，與更多智慧型終端開放協作，形成全場景互聯的智慧型體驗。 ”
鍾雪丹，騰訊智慧出行副總裁。
梧桐汽車聯科技副總經理兼CTO王永亮認為，未來汽車將越來越要求人們擁有過多的（駕駛）技能。 以自己為例，他基本上不自己停車進入車庫，他都是靠自動停車來做的。 他認為，隨著資料的積累、演算法的演進、算力的提公升，未來的汽車一定會比自己更懂你。
底層科技能力成為制勝之道
AI模式對汽車最本質的改變，或許就是會進一步驅動汽車，從製造屬性到科技+消費電子屬性。 在此背景下，車企自身的底層技術能力將成為未來制勝的關鍵。
與市場上普遍湧入的AI車型和汽車不同，騰訊在設定自己的界限方面仍然非常克制為車企提供技術基礎，賦能智慧型汽車產業
騰訊讓汽車智慧型化的努力，其實早在2024年就開始了。 因為當時車聯網的概念已經興起，聯網後能給汽車帶來什麼新的能力，是當時非常具體的需求和主張。 做不做已經不是騰訊需要討論的選擇問題，如何做好自身定位才是更重要的戰略思考。
目前，雖然重構已成為業界共識，但大規模模型重構已成為行業大型模型的“載入”比預期的要快得多。大模型具備海量資料處理和多維度分析的能力，可提供更準確、更全面的資料分析和高階能力，不斷優化模型，提高智慧型駕駛的準確性和可靠性。
在今年9月的2023騰訊全球數字生態大會上，騰訊集團副總裁、騰訊智慧交通與出行總裁鐘向平指出，大模型將帶動自動駕駛演算法研發的加速，提公升使用者服務能力，優化使用者全鏈路互動能力， 並幫助車企更好地了解使用者。
從車企的角度來看，目前其實只有兩種選擇，要麼加大投入，加大自研力度，要麼對外尋求突破，尋找最佳應用路徑。
即便是這類專注於汽車行業的垂直車型，其所需的硬體成本和技術實力儲備也更多依賴於底層技術能力，包括AI作業系統。
例如，汽車原有的自動駕駛演算法更依賴於人工工作，接入大模型後，需要依靠大模型來驅動形成新的智慧型演算法，而構建這樣的演算法，除了產品，還有平台。
因此，車企直接依靠科技公司的算力和能力進行更便捷的研發，已成為一大趨勢。
讓車企“領先一步”。
在通用人工智慧時代，中國科技公司已經開始肩負起人工智慧基礎設施建設的責任。 作為科技公司的代表，騰訊構建了適用於更多行業的汽車行業基礎平台，從模型層、平台層、演算法層、應用層形成了完整的人工智慧體系
首先，騰訊自主研發的混合動力通用車型已經向汽車行業開放企業可以通過 API 呼叫混合元素或者使用混合元素作為基礎模型來構建自己的行業模型。 Hybrid擁有超過1000億個引數的規模和超過2萬億個令牌的預訓練語料庫，具有多輪對話、知識增強、邏輯推理和內容創作的能力。 如今，已經有300多個應用接入了混合動力車型，車企可以在混合動力車型的基礎上，以省時省力的方式實現自己的任務和目標。
鍾學丹在演講中也提到，通用模式可能不適用於汽車行業，行業特定的汽車垂直模式更具包容性。 對此，騰訊還推出了 Model as Ervice（MaaS）服務平台，為相應平台提供了一些工具，幫助企業更好地管理資料、視覺化訓練模型、構建自己的專屬模型，提供更便捷的基礎能力。
MaaS 服務平台。
對於很多垂直行業來說，搭建乙個通用的大模型是不現實的，也是重複建設和資源的浪費。 為了促進移動出行行業的繁榮，在出行的賽道上，騰訊並不珍惜自己，MaaS服務平台全面整合了20餘款主流機型包括LLAMA 2、Falcon、Dolly、Vicuna、Bloom、Alpaca等，使騰訊雲成為國內首批推出並支援開源模型的大模型廠商。
同時，針對汽車行業的特點，騰訊持續積累汽車專有資料知識庫它不僅是大模型與汽車行業的簡單結合，更真正服務於特定的業務場景
除了我們平時了解的應用場景外，騰訊還將大資料模型的應用延伸到設計和營銷領域
在設計開發領域，助手的能力可以幫助企業更好地完成編碼的準備、測試和質量提公升。 同時，它還可以通過一些技巧和培訓，幫助企業在研發、創意和設計方面帶來很多新發現，這可能是過去一些專業人士無法企及的。
在營銷方面，數字營銷的內容是基於AI模型來做AIGC製作的內容，大模型可以幫助企業更好地了解使用者，為使用者創造一些獨特的內容場景。 例如，在賣車的過程中，每個使用者對汽車的需求和想法都會有所不同，如何為他創造獨特的內容，讓他能夠更好地專注於自己需求的核心內容表達，將對汽車的銷售有很大的幫助。
大車型的落地也將進一步引發汽車行業邊界的重塑，不可能所有車企都實現全棧式的自我發展，專業分工、跨界融合是必然模式。 在中國汽車市場激烈競爭和快速發展的推動下，企業正在通過多元化的合作模式來彌補自身的軟硬體能力。
在智慧出行的道路上，任何技術都離不開整體環境。在通用模式方面，騰訊開啟了混合模式，幫助車企構建自己的行業模式。 在模型服務平台方面，騰訊為大模型提供基礎平台和一站式商店在底層設施方面，騰訊智慧型車載雲進行了能力公升級，滿足大車型和高階智慧型駕駛對算力、網路、資料的需求。 在應用場景方面，騰訊在汽車行業積累了專業知識和資料能力。 騰訊正在多維度整合自身優勢，探索汽車行業大模型，打造領先的數位化底座。
附言
大模型的大規模和通用性決定了最終的贏家必須是具有通用“新平台和新基礎設施”的玩家。 因為這樣的參與者可以讓原有的產業鏈參與者以低成本享受技術變革的紅利。
正如鍾學丹在沙龍上所說，當有通用車型時，對於汽車行業來說，如何加速落地？無論是車企自己從零開始構建的基礎架構，還是已經有公司可以為行業提供新的基礎設施。 相信大家都能理解這個代價。
隨著越來越多的汽車公司選擇使用人工智慧模型如果處於內卷狀態的中國車企想要彌補自己所不具備的軟硬體能力，就需要通過合作更快地彌補短板。騰訊已經打通了MaaS平台，從基礎設施到車型混合基礎模式和行業模式基礎，能夠為車企提供更便捷的基礎能力，無疑將是車企放在前列的乙個選擇。