“以电动智能化为主要特征的汽车技术革命，让100多年的汽车产业从一个夕阳产业重回朝阳产业，也让中国的汽车产业通过换赛道的方式快速拉近了与世界先进水平的距离。如果说高质量发展是下半场唯一的门票，那智能网联化便是新的制高点。”日前举行的2023未来汽车先行者大会上，中国国际贸易促进委员会汽车行业分会会长王侠表示，与电动化相比，智能网联将会对汽车产业带来更加深远的影响。

事实上，近几个月来，以ChatGPT为代表的人工智能在全行业掀起了一场变革。尤其是在作为下一代智能终端的智能汽车上，随着智能驾驶、智能座舱的快速普及和功能的不断提升，行业在加速推进大模型的上车应用的同时，也给智能电动汽车产业带来更大的想象空间。

从功能上来看，目前人工智能在汽车上主要有两种落地形式，一类是用于人工智能交流对话领域，多数应用在智能座舱，比如百度的文心一言，已有东风日产、红旗、长城等近十家车企宣布接入;上海车展期间，商汤科技亮相日日新Sensenova大模型，展示了其中文语言模型“商量SenseChat”以及“如影SenseAvatar”等与座舱的结合;此前阿里巴巴也宣布AliOS智能汽车操作系统已接入通义千问大模型进行测试等。另一类则是聚焦智能驾驶，比如毫末智行发布了自动驾驶生成式大模型DriveGPT，帮助解决认知决策问题，最终实现端到端的自动驾驶。

不过，需要指出的是，以ChatGPT为代表的大模型在进入汽车行业的过程中依然存在诸多挑战——数据安全能否得到保障、设想的场景如何落地、在机遇与挑战的双重格局下应该做哪些准备、大模型会不会成为“潘多拉的魔盒”，都需要整个汽车行业在实践过程共同作答。

AI大模型重塑智能汽车

在业内看来，大模型开启AI时代，会重塑千行百业，而新汽车具有交互主体多、交互方式多、交互粘性强、计算零件多、数据规模大、空间属性和社会属性等等特征，决定了新汽车是大模型最大的交互应用场景。

而大模型的上车应用，也将为汽车行业带来交互智能与服务智能的深刻变革，带来包括与情感化的数字人交互、开放而丰富的服务生态、智能生成内容与表现形式等在内的全新体验。

“汽车智能化是新一代ICT信息通讯技术与汽车相结合的重要着力点，它会改变和重构产业，扩展价值链，现在已形成很强的竞争生态，发展方向不可逆转。”中国工程院院士、清华大学教授、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强表示，最近人工智能技术出现了大模型，聚焦到汽车领域，智能驾驶的本质属性即通过装置来替代人的操作，从这个角度看，人工智能是汽车实现更高级别智能化发展的必备的专业技术。

李克强认为，AI大模型在处理文本、获取和加工数据、建立场景的训练和迭代方面的优势，将会对人机交互智能化和智能驾驶方面起到加速推动作用。

华泰证券在研报中指出，大模型范式有望赋能垂直领域智能驾驶感知标注、决策推理等核心环节，加速智驾落地，同时大模型研发或推动驾驶数据和算力需求快速增长。

百度自动驾驶业务部总经理陈卓表示，AI技术加速了自动驾驶规模落地，自动驾驶是人工智能的典型应用场景，人工智能赋予智能汽车超级大脑，以规划决策为例，目前已经实现了从基于规则到基于自学习算法的规则，自学习算法能够超越经验系统，更加聪明地处理复杂场景，大幅拓展自动驾驶的设计运行范围。

“大模型是百度各个业务的底层技术支撑，同文心一言一样，自动驾驶、智能交通也会得益于大模型而获得更好发展。”据其介绍，依托文心一言大模型的优势，文心图文大模型具有数千种物体识别能力。此外，大模型融入智舱场景后将重塑汽车空间，重新定义人与汽车的关系，座舱也将演变为第三生活空间的核心载体。

有行业人士预判，2023年智驾产品进入全线爆发期，大模型将开启在车端的落地应用。

“只有一套能够全域使用、性价比高的通用智能驾驶方案，才能让智能驾驶迎来‘ChatGPT时刻’。”元戎启行CEO周光表示，今年3月元戎启行推出的DeepRoute-Driver 3.0方案，不用搭载高精度地图，硬件成本比2021年推出的上一代方案便宜了80%。据了解，目前高阶智能驾驶产品D-PRO已获得车企定点合作，并且在深圳进行泛化测试。

值得一提的是，除了科技公司和自动驾驶公司加速推进AI大模型的上车应用外，多家车企也在行动。

理想汽车表示将自研认知大模型Mind GPT应用在“理想同学”中，使升级后的“理想同学”成为用车“管家”。据悉，该技术类似语音交互版本的ChatGPT，经过了大语言模型的关键训练环节，具备安全、准确、有逻辑的对话生成能力。

梅赛德斯-奔驰和微软上周宣布，两家公司正在合作测试车载ChatGPT人工智能，美国超过90万辆配备MBUX信息娱乐系统的汽车可以使用。

正在举行的粤港澳大湾区车展上，华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东透露，AITO问界M9将搭载AI大模型，详细功能体验将在今年秋季AITO问界M9发布会上揭晓。

“汽车走向智能化时代，车厂的投资规模非常大，投资不够无法支撑竞争，中小玩家可能跟不上，无法成为巨头，因为需要重资产投入来支撑未来的持续发展。”余承东称华为每年在汽车领域研发投入达100多亿元，重点在智能座舱、智能驾驶、智能网联等领域，但智能驾驶难度远远高于智能座舱，华为在汽车领域70%-80%的投入都在智能驾驶上。

数据合规与场景落地成为新挑战

在ChatGPT所带来的“无限的遐想空间”下，大模型在汽车领域中的应用还面临着诸多挑战。

李克强指出，目前汽车领域对于大模型的应用还处于初期的尝试阶段，后续仍需基于云平台进行打通，向深层领域应用推进仍然任重道远，想要完全代替人的思考还有很长的路要走。

“现在真正的模型数据调动管理需要利用智能网联汽车以及计算技术平台、云控技术平台等平台，只有大量的数据汇聚才可做交叉，特别是垂直领域，这和娱乐系统、服务系统不一样，从产业互联网的角度来看，若基础云平台不能打通，很难实现向深层领域推进。”李克强表示。

加拿大工程研究院院士、人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)执行主任于非认为“大家对以ChatGPT为代表的生成型人工智能期待有点高”。他指出，每一次人工智能领域有所突破，汽车人都想将其应用在汽车领域，但事情并非这么简单。

他以特斯拉FSD(完全自动驾驶，Full Self-Driving)系统举例，“特斯拉2014年推出FSD时，被问及人工智能发展到如此地步，为何特斯拉还不能实现自动驾驶?马斯克说很快，说明年，但到现在为止已经近十年了，特斯拉依然没有实现完全自动驾驶。”

在他看来，人工智能用到汽车领域主要分为感知、模型或思考、执行三个部分，目前人工智能在自然语言理解技术上有所突破，可以在大的时间尺度上帮助汽车在感知和模型领域有所提升，但在小的时间尺度上特别是汽车的控制领域发挥作用的时代还没有到来。

值得注意的是，虽然人工智能正在深度改变汽车行业，但以ChatGPT为代表的大模型上车应用还很遥远。一方面，相关政策法规尚未出台，数据安全无法保障;另一方面，落地场景尚不明朗。

禾多科技商务副总裁王征此前表示，自动驾驶面临着人工智能和量产落地两个矛盾，让自动驾驶技术能够被大众所应用，除了人工智能以外还需要很多维度的工作。真正把人解放出来之后，才能更好地去体会和体验到所谓更人机、更柔和的交互。

有业内人士告诉21世纪经济报道记者，大模型在汽车领域的应用还存在多方面的风险，包括整个生态上是否已准备好，车端是否有足够的算力与资源来运行模型;场景如何落地，在汽车极高的实时性要求下，人工智能的反馈是否能够毫秒级解决问题，数据安全如何保障;以及在道德和法律上，大模型生成的东西能否被允许，都是挑战所在。