大模型上车智能座舱穿越“无人区”

  当AI浪潮席卷一切时，原本经历电动化、智能化的新能源汽车形态发生更加剧烈、更为复杂的变化。

  “在我们刚刚参与智能化时，以大算力、大数据、大模型为主要代表的人工智能又开始和汽车融合。传统的智能化又迎来了以AI为驱动的新的汽车智能化。汽车变化周期越来越短，甚至会出现了变化叠加的特征。”

  “过去的变化还没有完成，新的变革又要开始，这种叠加的发展成了汽车产业高质量发展的新常态。”在不久前的全球智能汽车产业大会（2024GIV）上，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟表示。

  中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟新的变革不断涌现，几次浪潮的交汇中，汽车行业也不再是单一维度的竞争。参与者不断地奋起，从不同路径中寻找胜负的赛点。

  过去，人们寄希望于智能驾驶，期待端到端大模型会带来行业决定性的颠覆，终端消费者的出行生活发生质变，汽车行业从此进入新的纪元。但是，车企们很快认识到，智驾竞争的代际差距会被时间抹平，决定性的时刻还未显现。

  随着新能源汽车的异军突起，座舱部分在过去几年完成了从机械仪表、物理按键到数字液晶仪表显示、一芯多屏的快速迭代，电子电气架构也从娱乐主机向高性能域控制器转向。

  高工智能汽车研究院发布的多个方面数据显示，2023年中国市场（不含进出口）乘用车搭载智能数字座舱（大屏+语音+车联网+OTA）前装标配交付1212.11万辆，同比增长49.59%，前装搭载率为57.40%。其中，智能语音整体搭载率已超越90%，车联网前装标配搭载率也已经接近80%。

  一些头部供应商概括这种局面，“疫情前国内的座舱产品基本落后国外一到两代，疫情后从去年开始基本领先一到两代。”

  这种过快的发展很快带来一个问题：在其他系统还未完全跟上的情况下，中国的智能座舱产品似乎进入了“无人区”，看不到下个阶段的发展方向。

  好在，大模型出现了。清华大学智能绿色车辆与交通全国重点实验室教授曹东璞在2024GIV的现场谈到，大模型上车，推动智能座舱的深入发展。他预计，在座舱发展的蓝图里，2027年会出现L3高阶认知智能座舱。

  他在过去两年从智能座舱的服务的品质（人机交互），服务内容丰富度（场景拓展），智能网联三个角度，对智能座舱进行了对智能座舱进行分级，包含L0（功能座舱）一直到L4（全面认知智能座舱）。

  “目前一些座舱在L2阶段，大部分座舱还在L1层面，去年夏天几家主机厂找商来说能不能尽快把L3高阶认知智能座舱的定义给出来，反过来指导他们下一代产品的定义。”曹东璞说。

  中国电动汽车百人会发布的《AI汽车发展报告（2024）-AI定义座舱》中认为，AI技术将从语音开始，重塑人车交互体验，不仅赋予语音助手自然语言交互能力及理解能力，还能通过多模态的方式提升交互准确度和智能化。

  博泰车联网云端研发中心总经理熊正桥提出关于下一代HMI的设想。他认为，能够最终靠AI的方式去重新定义人机交互处理，包括主题生成、页面布局、以及页面内容等，都可以由用户通过你自己的习惯、通过你自己对组件和其他方式的喜好，自动进行组合和推送。

  “AI汽车这样座舱智能终极形态的实现，有赖于强大的理解、记忆、逻辑和生成能力，这恰恰是大模型最擅长的领域。”百度Apollo智能座舱业务总经理李涛在大会上总结。

  他观察到：人们对座舱的使用频次从最早每天3-5次的个位数到今天不仅飙到两位数，在一些语音交互技术领先的车型上甚至已达到了接近三位数。

  这个现象并不一定代表真的被人所接受。也可能意味着，整体车辆设计的智能化程度比较低，系统无法深度的理解用户当前所需，用户只能不停发原子化的操作指令，系统才能按照指令一步一步的完成他的需求。

  “一个能够知道用户上下文、了解你此时此刻所想所需，并且自动生成全局化执行方案的新时代座舱，这也是智能座舱整体的演进的一个终极方向。”李涛说。

  终于，随着大模型在智能座舱中发挥变革，汽车从一个移动工具将成为人类生活中重要的第三空间。在这个高频、不可或缺的场景中，大量的生活信息和服务需求被催生。

  支付宝副总裁、数字出行酒旅事业部总经理王敏比如在车内点单。人类能在开车等红绿灯的时候，通过车机下达点一杯星巴克拿铁的语音指令，整一个完整的过程中不需要手动操作和确认。这就要求大模型能完成对语音语义的真实理解，同时还能够模拟人的行为进行下单。

  支付宝副总裁、数字出行酒旅事业部总经理王敏在群访中进一步补充称，“有了大模型之后，其实大量的服务可能会被重塑，可能以前大家想到仅仅是停车缴费，今天能在手机端想到的服务，未来大概率一样能在车机端完成，包括点单、取快递、给手机充值、导航、找附近停车场、找附近的充电桩，所有服务都能够实现。”

  而在整个商业应用被激发出来后，大量的支付闭环也要在车内同步实现。“我们的核心理念是，围绕一个人的服务和需求，将手机端已拥有的能力可以封装到整个车机里面。不需要开手机刷脸，通过纯语音的支付能力，实现整个商业和服务、支付的闭环。”

  这是一种理想的状态。在今天，我们更多看到的设计是，将移动APP直接迁移到车机中去。一些行业统计的数据表明，单车搭载的APP最多达到了189个。

  “想象一下，在驾驶过程中需要从189个APP里翻你想要的应用是多么困难”，李涛认为，“这些能力并不是基于座舱内用户的需求所设计的，直接塞到座舱里真的是好的方式吗？我觉得不是，不管是过去的计算机语言、还是云计算，都是从新技术起点出发，从Thinking In Cloud到Thinking In AI才产生更多所谓新时代的应用。”

  进一步地说，客户的真实需求没改变，他仍然有在车内下单的需求，但在这个新的场景中，交互效率的改变才是处理问题的关键。

  火山引擎座舱大模型负责人张航认为，“如果你的交互效率像手机一样点外卖那么方便，那么用户可能就会使用它交互，不是说这个事情在车上做，那个事情不在车上做……我们更直接的就是改变车内的交互效率。”

  而随着车内交互效率的提升，我们大家可以想象两种结果：一是超级应用将会在这个场景中诞生。

  神州数码汽车业务集团CTO刘黎说，人类数字化历史上已然浮现过两个超级生态了，第一个是PC生态中的微软和英特尔；第二个是苹果和安卓的手机生态；第三个是英伟达主导的CUDA，还没有像前两个超级生态出现那么超级，杀手级的应用。

  “而车具有大量的传感器，远远多于手机，还是一个移动的隐私空间，是否能成为构建第四个，或者是下一个超级生态的突破口呢？”

  在超级应用的基础上，火山引擎汽车行业总经理杨立伟提出了第二个可能性：大模型将为用户的创作欲提供表达的契机，孵化出更多个性化的应用。

  “以前用户想创造得开发一个APP，APP特点就在于成本特别高、周期特别长，只能开发所有人的共性需求，没法个性化。现在大模型带来的就是，任何一个人都可以个性化地按照我的场景、按照我的需求创造Agent。”

  从这个方面出发，这可能是车企新的机会。如果一个车企越了解用户，他的数据积累越多，用户在车内创造Agent的时候，车企可能越懂用户，这样的一个过程中，与用户形成越来越强的粘性，用户忠诚度也慢慢变得强。

  “这可能三五年以后会发生极大的价值，用户换车的时候更倾向于换那些更懂自己、能力更强的车，就跟现在的手机所有资料储存在手机的云端非常像。” 杨立伟说。

  他告诉车云网，大模型会形成更多的差异性。那些在软件架构、数据积累方面有优势的车企会更领先，而一些有历史包袱的车企就走得慢很多。“大模型就是一个放大器，会在几年内放大各个车企的座舱的差异。”

  可以看到的是，在未来的几年中，大模型将推高智能座舱竞争的天花板。令人振奋的光明未来铺设在眼前。

  但硬币的另一面是，大模型席卷下的智能座舱开发，正在加速AI算力的消耗。算力仍然是发展的瓶颈。

  熊正桥坦言，端侧算力仍然比较昂贵，即使目前最大的两千多TOPS的也只能跑13B的模型，或者更高一点，整个性价比，产出比还是相对来说还是比较有限的。

  怎么追求端云一体化，更好地执行更高的算力，降低主机厂单车成本，同时优化云端算力成本是当前面临的主要挑战。

  黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣说，人工智能三要素，数据、算法、算力，整个产业链是倒三角，越往算力方向走，提供的厂家越少。

  叠加舱驾融合、座舱一体的行业趋势，算力要求有增无减。根据中国电动汽车百人会的数据，端到端智能驾驶领域的起步算力为1 EFLOPS，而座舱大模型的基础模型算力需求大于10EFLOPS，垂域模型算力需求为数百到数千PFLOPS‌1。

  “人工智能时代，汽车企业缺的不是产能。多几个整车厂，少几个整车厂，不是产业高质量发展的主要矛盾。”中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟在大会上表示，“到了AI时代，汽车行业最缺的是智算的基础设施，智算基础设施不足，将会成为智能网联汽车加速发展的主要矛盾。”

  数据显示，国内车企现有的算力都在10 EFLOPS以下，到2024年底，中国移动、中国电信、中国联通的规划算力分别是17 EFLOPS、21 EFLOPS和15EFLOPS，三大运营商合计53 EFLOPS，理想状态下，一家车企在端到端大模型上消耗的算力就高达100 EFLOPS，而特斯拉拥有的算力水平是100 EFLOPS，是所有车企所拥有算力的总和。

  软件的成本也在上升。“智能汽车拥有的代码是激增的，十年前一辆汽车只有一千万行代码，现在可能达到一亿行代码”，科大国创副总裁、科大国创新能科技有限公司总经理曾勇光表示，“随着代码量越来越增加，未来可能达到几亿行，我相信软件成本占整车成本也飞速增加，未来甚至达到50%以上。”

  获得超高回报前，大模型座舱要求车企及产业链条进行持续投入，降本增效也成为行业发展中的主题。

  杨立伟认为，大模型上车本身就是在帮助车企降本增效，“以前上很多APP花了很多钱，开发周期很长、车企要很多开发的人，现在车通过云的方式上车，成本很低的。而且ToKen已经被火山引擎打到很低的价格了，加上我们后续持续的推理优化，这个模型的价格基本上我觉得不会特别高，目前我们在座舱内看调用量成本远远低于他传统的成本，所有车都可以用得起大模型。”

  火山引擎汽车行业总经理杨立伟今年5月，火山引擎在“原动力大会”上引爆大模型市场的价格战——豆包模型家族的价格为0.00008元/千Tokens，从“以分计价”到“以厘计价”。

  “按现在豆包大模型在企业市场的定价，0.8厘就能处理1500多个汉字的价格，比行业便宜99.3%。” 火山引擎负责人谭待曾表示。

  这也为火山引擎入局汽车行业打开局面。目前，它与吉利汽车、长城汽车、赛力斯等20多个厂商达成生态联盟。

  “新能源是第一个淘汰赛，智能化是第二个淘汰赛，在这样的一个过程中，选好我们大家都认为将来一定能活下来或者有机会跑下来的合作伙伴，和他们深层次地融合、深度合作，来实现我们自己的目的，也帮助这个产业快速提升或者整合。” 杨立伟在采访中称。

  大模型上车，让智能座舱行业终于迎来质变的飞跃， “汽车更懂你”不再是一句空洞的口号。在这一个眼神、一个手势和一句指令就能完成的人机交互背后，是汽车厂商、供应链伙伴们千帆竞发的高度竞争。

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