【ZiDongHua之“會(huì)展賽培壇”收錄關(guān)鍵詞:人工智能 智能汽車 汽車產(chǎn)業(yè) 自動(dòng)駕駛 智能駕駛】
 
 
  “促進(jìn)人工智能與智能汽車深度融合的路徑”研討會(huì)在上海舉辦
 
 
 
  3月5日,中國電動(dòng)汽車百人會(huì)圍繞“促進(jìn)人工智能與智能汽車深度融合的路徑”主題在上海嘉定舉辦了2025年第3期高端研討會(huì)。研討會(huì)由上海國際汽車城(集團(tuán))有限公司、車百智庫汽車產(chǎn)業(yè)研究院及汽車產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈協(xié)同創(chuàng)新中心(S100)聯(lián)合承辦。會(huì)議聚焦近期大模型技術(shù)創(chuàng)新、在汽車領(lǐng)域應(yīng)用的進(jìn)展、突破及未來發(fā)展趨勢,人工智能與智能汽車產(chǎn)業(yè)深度融合對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)的影響,促進(jìn)人工智能深度賦能汽車產(chǎn)業(yè)的路徑,如何構(gòu)建適應(yīng)人工智能與智能汽車協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)關(guān)系,大模型與企業(yè)具體業(yè)務(wù)深度結(jié)合存在的行業(yè)共性與企業(yè)個(gè)性問題及原因,汽車企業(yè)如何構(gòu)建適應(yīng)AI技術(shù)應(yīng)用的工程化能力體系等問題展開交流探討。中國電動(dòng)汽車百人會(huì)副秘書長師建華出席主持會(huì)議并做總結(jié)講話。
 
  

 
  應(yīng)邀參加本次會(huì)議的嘉賓包括上海國際汽車城黨委副書記、總經(jīng)理潘曉紅、復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院副院長彭鑫、上海軟件中心主任蔡立志、中國一汽紅旗品牌運(yùn)營委員會(huì)副總裁門欣、奇瑞汽車股份有限公司副總經(jīng)理鄔學(xué)斌、華為云大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域總裁尤鵬、地平線首席生態(tài)官徐健、曼孚科技CEO趙劍、Momenta全球解決方案架構(gòu)師饒慶、京東科技京東云華東區(qū)售前總經(jīng)理顧康寧、彩虹無線副總裁宋漢超、面壁智能COO雷升濤、梧桐軟件工程部副總監(jiān)任偉,以及來自上汽、現(xiàn)代中國、火山引擎、蘑菇車聯(lián)、上海聯(lián)通等產(chǎn)業(yè)企業(yè)近70位專家和企業(yè)代表。
 
 

 
  上海國際汽車城黨委副書記、總經(jīng)理潘曉紅首先發(fā)言。發(fā)言中回顧了人工智能發(fā)展歷程,她認(rèn)為汽車產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為人工智能應(yīng)用科技創(chuàng)新前沿陣地。其核心理念是利用人工智能技術(shù)全面重塑汽車行業(yè),通過電子電氣架構(gòu)重構(gòu)、強(qiáng)大算力支持、豐富數(shù)據(jù)資源和先進(jìn)大模型應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)汽車智能化升級(jí),重塑汽車格局,使軟件開發(fā)、AI技術(shù)、數(shù)據(jù)處理等能力成為企業(yè)核心競爭力。
 
 
  Part.01
 
  人工智能技術(shù)在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用加速
 
  1.人工智能與智能汽車技術(shù)融合加速。人工智能技術(shù)在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)多元化趨勢,語言大模型雖是當(dāng)前核心,但多模態(tài)模型正成為未來焦點(diǎn),將推動(dòng)汽車成為集出行、娛樂、辦公于一體的智能移動(dòng)終端。“AI定義汽車”是“軟件定義汽車”的延續(xù)和深化,軟件工程和系統(tǒng)工程仍是保障系統(tǒng)可靠性的重要手段。例如,特斯拉仍是通過不斷更新軟件,為車輛增加新功能,提升用戶體驗(yàn)。
 
  2、大模型引領(lǐng)變革。一是大模型將推動(dòng)智能汽車軟件棧變革。車載軟件需適應(yīng)服務(wù)智能化、模型多樣化、算力異構(gòu)化及安全強(qiáng)化等新需求。華為云與多家汽車企業(yè)合作,利用大模型提升自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)處理效率和智能效果。多芯片異構(gòu)架構(gòu)在當(dāng)前階段具有性價(jià)比和產(chǎn)品適應(yīng)性優(yōu)勢,有助于滿足智能汽車對(duì)高性能計(jì)算的需求。二是產(chǎn)業(yè)融合加深。汽車公司與科技公司合作將更加緊密,共同推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。雙方需形成可持續(xù)合作關(guān)系,并明確業(yè)務(wù)邊界,科技公司賦能汽車產(chǎn)業(yè)。例如,華為與多家汽車制造商合作,共同研發(fā)智能駕駛技術(shù)。
 
  3、AI模型的運(yùn)營和演化高度依賴軟件基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)據(jù)在汽車智能化發(fā)展中的價(jià)值凸顯,AI模型訓(xùn)練的過程中,有一半的時(shí)間是在處理數(shù)據(jù)。AI大模型的訓(xùn)練與推理也高度依賴云端大規(guī)模算力的支撐。
 
  4、大模型上車趨勢下,智能汽車電子電氣架構(gòu)也會(huì)迎來快速革新?;谖恢糜蚣軜?gòu)的分層決策控制和服務(wù)化架構(gòu)更具實(shí)際性和魯棒性,域控式架構(gòu)會(huì)快速滲透。隨著大模型對(duì)車端算力需求的提升,集中式架構(gòu)也有望加速產(chǎn)業(yè)化。
 
  5、人工智能技術(shù)在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用包括產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)兩個(gè)層面。產(chǎn)品方面,AI將成為“軟件定義汽車”的延伸和拓展,進(jìn)一步加強(qiáng)智能駕駛的“好開”的駕駛體驗(yàn)以及智能座艙“好玩、好用”的服務(wù)體驗(yàn)。汽車正加速向具身智能體演化,AI大模型成為汽車智能化變革的核心,多模態(tài)大模型能夠處理多元信息,助力汽車從簡單的交通工具轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑锇椤.a(chǎn)業(yè)方面,汽車企業(yè)將進(jìn)化為人工智能企業(yè),大模型將以智能體的形式深度滲透到企業(yè)“研產(chǎn)供銷服”各環(huán)節(jié)的具體業(yè)務(wù)中,汽車企業(yè)將變?yōu)橹悄芷脚_(tái)企業(yè)。
 
  Part.02
 
  當(dāng)前人工智能與汽車產(chǎn)業(yè)深度融合存在諸多挑戰(zhàn)
 
  1.軟件研發(fā)挑戰(zhàn)。盡管大模型在提升開發(fā)人員個(gè)體效率方面有一定作用,但對(duì)項(xiàng)目級(jí)和企業(yè)級(jí)的影響有限。行業(yè)應(yīng)避免不切實(shí)際的幻想,應(yīng)踏踏實(shí)實(shí)地打好數(shù)字化研發(fā)體系的基礎(chǔ),重視軟件開發(fā)過程中的規(guī)范化和數(shù)字化管理,以應(yīng)對(duì)未來汽車軟件規(guī)模和復(fù)雜性的爆發(fā)式增長。
 
  2、數(shù)據(jù)的清潔和可用性是AI場景落地的難題。大模型技術(shù)在具體場景應(yīng)用的最大挑戰(zhàn)就是缺乏場景數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量低。車載垂域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集有限。另外,數(shù)據(jù)處理在AI訓(xùn)練時(shí)間成本的一半以上,數(shù)據(jù)處理超過75%的工作都在數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié),且其市場需求持續(xù)增長。但隨著技術(shù)創(chuàng)新迭代加快,數(shù)據(jù)標(biāo)注形式日益復(fù)雜,且AI自動(dòng)標(biāo)注存在局限性。
 
  3.大模型與現(xiàn)有芯片適配難度大。大模型需適配不同芯片,如8295、8678、征程6等。這些芯片并非為大模型設(shè)計(jì),適配技術(shù)難度高,且需解決量化帶來的精度補(bǔ)償問題以及車賣出后模型更新時(shí)只能部分更新的難題。
 
  4、標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)性不足。一是標(biāo)準(zhǔn)制定滯后。國內(nèi)政府對(duì)大模型相關(guān)問題暫持寬容態(tài)度,但海外法規(guī)嚴(yán)格。車企需提前考慮大模型在海外的合規(guī)問題。二是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)缺失。在智能汽車發(fā)展過程中,如數(shù)據(jù)共享、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)測等方面存在共性問題待解決。
 
  Part.03
 
  促進(jìn)人工智能與汽車深度融合的建議
 
  1.強(qiáng)化基礎(chǔ)軟件研發(fā)。構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)軟件生態(tài)和現(xiàn)代化軟件研發(fā)體系,包括操作系統(tǒng)、中間件、功能軟件等。推進(jìn)軟件研發(fā)的數(shù)字化和智能化變革,提高軟件研發(fā)效率和質(zhì)量。
 
  2.推動(dòng)大模型優(yōu)化與創(chuàng)新。持續(xù)優(yōu)化大模型性能,提升其在汽車領(lǐng)域的適應(yīng)性和效率。面壁智能通過發(fā)布多個(gè)版本模型,加快芯片適配節(jié)奏,針對(duì)汽車場景專項(xiàng)迭代產(chǎn)品,提升模型能力。行業(yè)應(yīng)加大在大模型研發(fā)上的投入,推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。
 
  3.加強(qiáng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。加大在數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)上的研發(fā)投入,提高標(biāo)注效率和準(zhǔn)確性。探索更先進(jìn)的標(biāo)注方法和工具,以滿足日益增長的數(shù)據(jù)標(biāo)注需求。同時(shí),加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的人才培養(yǎng)和技術(shù)交流。
 
  4、建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理機(jī)制,確保數(shù)據(jù)的清潔、可用和安全。加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘和分析能力,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。通過技術(shù)手段提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理水平,為汽車智能化提供有力支撐。
 
  5、在保障數(shù)據(jù)安全和隱私的前提下,推動(dòng)行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)共享與合作。建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái),打破數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。通過數(shù)據(jù)共享促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。
 
  6、加快標(biāo)準(zhǔn)制定與完善。政府和行業(yè)協(xié)會(huì)應(yīng)加快制定和完善智能汽車相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范,包括技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、安全標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等。為行業(yè)發(fā)展提供明確的指引和保障,推動(dòng)汽車AI化進(jìn)程有序進(jìn)行。