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隨(sui)著智能(neng)化(hua)和(he)網聯化(hua)技(ji)術(shu)的(de)快速發展，智能(neng)網聯汽車(che)(che)已成為新(xin)(xin)(xin)的(de)競爭焦點。當前(qian)，人工(gong)智能(neng)，特別是大(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)技(ji)術(shu)引領的(de)新(xin)(xin)(xin)一輪變革正在深刻(ke)影(ying)響各行各業，推動生產(chan)力和(he)生產(chan)關(guan)系的(de)革新(xin)(xin)(xin)。各大(da)(da)(da)車(che)(che)企正積(ji)極把(ba)握AI大(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)帶來的(de)新(xin)(xin)(xin)機(ji)遇，競相布局智能(neng)化(hua)發展的(de)下半場。在本(ben)次(ci)汽車(che)(che)智能(neng)座艙技(ji)術(shu)大(da)(da)(da)會上，深圳市航盛電子股份有限公司產(chan)品專家廖緯德分享了(le)車(che)(che)載AI技(ji)術(shu)的(de)未來發展趨勢(shi)、如(ru)何讓大(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)更好地服務于用戶，以及大(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)三階(jie)段的(de)上車(che)(che)路徑。

廖緯(wei)德表(biao)示，從(cong)感(gan)知(zhi)到認知(zhi)，支撐AI快速發(fa)展的(de)三大基座(zuo)分別(bie)(bie)是算(suan)力、算(suan)法和數據(ju)。近年來，隨著算(suan)力架構的(de)迭(die)代和數據(ju)的(de)豐富，特別(bie)(bie)是2017年Transformer架構的(de)出(chu)現(xian)，催生了(le)OpenAI的(de)GPT大模(mo)(mo)型，從(cong)而推動了(le)大語言模(mo)(mo)型、圖(tu)像(xiang)模(mo)(mo)型、多模(mo)(mo)態感(gan)知(zhi)模(mo)(mo)型等的(de)快速發(fa)展。

智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)網聯(lian)汽(qi)(qi)車(che)(che)的(de)(de)(de)下半場是智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)化的(de)(de)(de)迅(xun)猛爆發。當前，車(che)(che)載數字基座平臺的(de)(de)(de)性(xing)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)全面升級(ji)為(wei)汽(qi)(qi)車(che)(che)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)化帶(dai)來了新(xin)的(de)(de)(de)可能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)性(xing)。而AI大(da)模(mo)(mo)型的(de)(de)(de)應用，智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)駕(jia)駛和智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)座艙得以(yi)進一(yi)(yi)步(bu)釋放其潛在能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)量，為(wei)駕(jia)駛者提供更加智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)、便捷(jie)和舒適的(de)(de)(de)體驗。智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)座艙的(de)(de)(de)L1級(ji)別(bie)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)實(shi)現(xian)多模(mo)(mo)態感知，提供有(you)限(xian)的(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)交互；L2級(ji)別(bie)更像是一(yi)(yi)個伴(ban)駕(jia)助手(shou)，能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)夠(gou)提供推(tui)薦服(fu)務但無法獨立完成復雜決策；L3、L4級(ji)別(bie)將(jiang)實(shi)現(xian)AI Agent，即智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)體，能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)夠(gou)獨立完成決策和服(fu)務。目前來看(kan)，智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)網聯(lian)汽(qi)(qi)車(che)(che)正處于人(ren)工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)時代的(de)(de)(de)發展階段。

廖緯德介紹，當前大模型(xing)(xing)主要(yao)在(zai)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)駕駛和(he)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)座艙兩(liang)個(ge)方面得(de)到了廣泛(fan)應(ying)用(yong)。智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)駕駛領域主要(yao)探索視覺模型(xing)(xing)和(he)端到端自動(dong)駕駛，但面臨著安全性和(he)實(shi)時(shi)性的(de)挑戰。相比之下(xia)，智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)座艙主要(yao)提供用(yong)戶服務和(he)娛樂(le)，即使大模型(xing)(xing)偶爾出現(xian)失誤，用(yong)戶也能(neng)(neng)接受。因此(ci)，大模型(xing)(xing)在(zai)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)座艙的(de)應(ying)用(yong)將更快(kuai)且更全面。

要(yao)充分推進大模型(xing)在(zai)座(zuo)艙中(zhong)的應(ying)(ying)用，廖緯德指出需(xu)經歷幾個(ge)關鍵階段。首先，需(xu)要(yao)具備(bei)基礎(chu)能力，即高性能的大模型(xing)本身；其(qi)次，需(xu)要(yao)配備(bei)模型(xing)精調工具和(he)部署工具鏈；此外，還需(xu)要(yao)一套(tao)向量數據庫來提高模型(xing)的使用效(xiao)率。在(zai)此基礎(chu)上，構建知(zhi)識圖譜、開發低代碼調用的APP以及車載應(ying)(ying)用場景是關鍵步驟。整(zheng)個(ge)過(guo)程(cheng)中(zhong)，從(cong)芯片供應(ying)(ying)商(shang)到大模型(xing)廠商(shang)，再到車廠和(he)Tier1供應(ying)(ying)商(shang)的合(he)作至關重要(yao)。

為(wei)了(le)(le)(le)讓(rang)大(da)(da)模型(xing)更(geng)好地(di)服務于用(yong)戶，需要(yao)降低使用(yong)門檻。一(yi)(yi)方面，要(yao)讓(rang)用(yong)戶能(neng)夠(gou)更(geng)自(zi)然(ran)地(di)與大(da)(da)模型(xing)交互；另(ling)一(yi)(yi)方面，要(yao)讓(rang)大(da)(da)模型(xing)能(neng)夠(gou)實現自(zi)主(zhu)決策。在最近的(de)人(ren)工智(zhi)能(neng)峰會上，吳恩達教授深入分享了(le)(le)(le)當前AI Agent的(de)幾種主(zhu)流設(she)計模式(shi)，包括記憶(yi)反思(si)、工具調用(yong)、規劃(hua)布局(ju)以及多智(zhi)能(neng)體協同等，為(wei)了(le)(le)(le)開發多模態應用(yong)，進一(yi)(yi)步提(ti)升(sheng)AI在新(xin)場景中的(de)創新(xin)能(neng)力，還需要(yao)融入一(yi)(yi)個認(ren)知設(she)計模式(shi)。記憶(yi)反思(si)能(neng)夠(gou)自(zi)我糾錯和迭代，規劃(hua)布局(ju)涉及任務拆解和多智(zhi)能(neng)體協作(zuo)，工具使用(yong)是(shi)利用(yong)工具大(da)(da)語言模型(xing)調用(yong)插件和網絡，擴展了(le)(le)(le)其能(neng)力。

多模態輸入結合大模型(xing)認知(zhi)能(neng)力(li)(li)也是關鍵技術之(zhi)一。大語言模型(xing)因其數據泛(fan)化(hua)能(neng)力(li)(li)和持續迭代(dai)能(neng)力(li)(li)，可(ke)(ke)以顯著(zhu)提升多模態認知(zhi)的能(neng)力(li)(li)，包括用戶畫像感知(zhi)、車輛信息(xi)感知(zhi)和外(wai)部環(huan)境信息(xi)感知(zhi)的融(rong)合。例如，用戶可(ke)(ke)以告(gao)訴智能(neng)體今天是女(nv)兒(er)的生(sheng)日，希望為其創(chuang)造驚喜，智能(neng)體可(ke)(ke)根據這一信息(xi)自(zi)動播放女(nv)兒(er)喜愛的動畫片、音樂，并(bing)調整氛(fen)圍燈等。

針對大模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)如何上(shang)車(che)(che)(che)的(de)問(wen)題，講師提(ti)出(chu)了三(san)階段(duan)的(de)發展(zhan)路徑。第(di)(di)一階段(duan)是純(chun)云端(duan)(duan)(duan)介入(ru)，通過云端(duan)(duan)(duan)API提(ti)供(gong)服(fu)務，結合車(che)(che)(che)端(duan)(duan)(duan)的(de)小模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)或傳感(gan)器(qi)數據進行預處理(li)(li)(li)和后處理(li)(li)(li)，這是目前(qian)最普遍的(de)方案。第(di)(di)二(er)階段(duan)是車(che)(che)(che)端(duan)(duan)(duan)專用(yong)大模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)，結合專用(yong)車(che)(che)(che)端(duan)(duan)(duan)小模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)，既(ji)保護了用(yong)戶隱私(si)，又提(ti)升了服(fu)務效(xiao)率(lv)，但(dan)受(shou)限于(yu)當(dang)前(qian)車(che)(che)(che)端(duan)(duan)(duan)算(suan)(suan)力(li)(li)，要實現完整(zheng)的(de)功能閉環仍有(you)(you)難度(du)。第(di)(di)三(san)階段(duan)則是算(suan)(suan)力(li)(li)大幅(fu)提(ti)升后的(de)大模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)部(bu)署，將(jiang)完整(zheng)的(de)大模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)部(bu)署到車(che)(che)(che)端(duan)(duan)(duan)，實現真(zhen)正的(de)自主(zhu)服(fu)務。這一過程中，算(suan)(suan)力(li)(li)、能耗與生態兼容性是亟待解(jie)決的(de)關鍵問(wen)題，同(tong)時贏得用(yong)戶信任也至(zhi)關重要。然(ran)而，挑戰之中蘊(yun)藏機遇，模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)上(shang)車(che)(che)(che)將(jiang)極大提(ti)升隱私(si)保護能力(li)(li)，推動模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)壓(ya)縮與加速技術的(de)革新，有(you)(you)效(xiao)降低推理(li)(li)(li)延遲，并在成本優(you)化(hua)方面(mian)取得顯著突破。