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關(guān)于智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展,業(yè)界專家和高管有哪些新觀點?
來源:界面新聞作者:劉嘉欣2024-09-30 13:05

圖片來源:中國電動汽車百人會

智能座艙和智能駕駛是汽車智能化的兩大主要話題,這也成為汽車公司競相發(fā)力的重點。目前,汽車產(chǎn)業(yè)加速進(jìn)入以智能化為核心競爭力的新階段,智能化的認(rèn)識不再僅僅只是一個具象的功能或者產(chǎn)品,AI化成為汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新戰(zhàn)略支點。

行業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,智能化發(fā)展不僅僅體現(xiàn)在座艙和智駕上,整體的汽車電子電器架構(gòu)、操作系統(tǒng)、底盤等同樣值得關(guān)注,除了端到端、艙駕融合等發(fā)展趨勢外,如何利用人工智能促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型也成為行業(yè)內(nèi)熱議的話題。

9月29日,全球智能汽車產(chǎn)業(yè)大會(GIV2024)在合肥舉辦,以下是界面新聞?wù)淼牟糠峙c會專家、企業(yè)高管的觀點。

聚焦AI技術(shù)和數(shù)據(jù)價值打造汽車行業(yè)新競爭力

隨著人工智能的爆火,將AI融入到企業(yè)發(fā)展中已經(jīng)成為一個共識。中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉在會上表示,產(chǎn)業(yè)的變化、企業(yè)自身競爭發(fā)展模式的變化,以及市場側(cè)消費者購車的決策和對AI技術(shù)態(tài)度的變化,這三個大的方面都已經(jīng)充分說明,人工智能為主導(dǎo)的智能化競爭力已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)和企業(yè)新的發(fā)展高地和戰(zhàn)略支點。

回到汽車行業(yè)來看,在全球智能化變革浪潮之下,過去的競爭力已經(jīng)很難支撐汽車企業(yè)下一步的發(fā)展,中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車未來的發(fā)展,要聚焦AI技術(shù)和數(shù)據(jù)的價值來打造新的競爭力,實現(xiàn)戰(zhàn)略遷移,對于汽車企業(yè)來講才會贏得未來。

具體來說,數(shù)據(jù)角度要解決的問題是如何讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)的核心資產(chǎn)和要素,以及行業(yè)內(nèi)形成規(guī)模化匯聚和應(yīng)用。其次是要解決汽車行業(yè)的模型問題,汽車電子電氣架構(gòu)設(shè)計、動力、智能駕駛、智能座艙和底盤,這五個核心領(lǐng)域都需要用人工智能的邏輯做研發(fā),形成新的架構(gòu)、新的解決方案。

還值得注意的是汽車操作系統(tǒng)自主可控、基礎(chǔ)設(shè)施算力問題以及走通智能融合發(fā)展路線。張永偉表示,人工智能時代汽車行業(yè)最缺乏的是智能計算的基礎(chǔ)設(shè)施,而不是生產(chǎn)能力。端到端大模型自動駕駛訓(xùn)練研發(fā)以及智能產(chǎn)品設(shè)計均需要成熟的算力保障,汽車制造商需要圍繞算力、數(shù)據(jù)形成規(guī)模化的隊伍,否則很難在新賽道上形成競爭力。

另外在智能駕駛上,可以從基于人工智能的單車及路側(cè)、云側(cè)進(jìn)行兩端輸入、一端輸出,這是具備中國優(yōu)勢的智能駕駛?cè)诤习l(fā)展路線。

自動駕駛未來三年之內(nèi)是兩段式端到端

全球最大零部件供應(yīng)商之一的博世,也在經(jīng)歷從傳統(tǒng)領(lǐng)域向智能化領(lǐng)域發(fā)展的布局。博世智能駕駛與控制系統(tǒng)事業(yè)部中國區(qū)總裁吳永橋在大會上總結(jié)了汽車行業(yè)發(fā)展的六個趨勢,涵蓋出海、動力、智能駕駛、駕艙融合等領(lǐng)域。

吳永橋認(rèn)為,首先,出海已經(jīng)成為中國汽車品牌未來發(fā)展的道路之一,三大主要市場分別是東南亞、拉丁美洲和歐盟。從汽車動力角度而言,混合動力車型的市場份額將會進(jìn)一步提升,以插電混動和增程式車型為代表,都會大幅度提高比例。而純電車型的增速在放緩,明年可能會出現(xiàn)下滑。傳統(tǒng)燃油車未來會逐步過渡到輕度混合動力,目前國內(nèi)幾大傳統(tǒng)汽車制造商已經(jīng)加速前進(jìn)。

智能駕駛方面,高速領(lǐng)航NOA、城市記憶型車和自動泊車,這三大功能在10萬至15萬元級別車型中可能成為標(biāo)配,明年將會迎來爆發(fā)式的增長。至于高階自動駕駛,在未來三年之內(nèi)技術(shù)上還是兩段式端到端的路線。

所謂“兩段式端到端”,實際上是目前行汽車行業(yè)內(nèi)端到端大模型的普遍形態(tài)。端到端分為環(huán)境感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行三個模塊,兩段式端到端則是將感知和規(guī)華控制分為兩個模型來做。自從端到端達(dá)模型被特斯拉帶火后,端到端的自動駕駛底層邏輯已經(jīng)成為行業(yè)內(nèi)的基本共識。

此外,在駕艙融合方面,吳永橋還判斷,駕艙融合會聚焦在15萬元以下的車型,一顆SoC芯片實現(xiàn)艙駕一體,更為高階的車型目前對駕艙融合的訴求還不太明顯。

自主品牌也關(guān)注AI如何賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

江汽集團(tuán)控股公司董事,江汽集團(tuán)股份公司黨委副書記、總經(jīng)理李明提到,目前技術(shù)革新還沒有到終局,汽車產(chǎn)業(yè)邊界都在擴(kuò)大,尤其是多產(chǎn)業(yè)融合趨勢是不可逆的。同時,智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈也越來越復(fù)雜,覆蓋了軟件和硬件,開放合作和跨界融合是一個企業(yè)要想走出來的必由之路。

對企業(yè)來說,人工智能則會對企業(yè)進(jìn)行全方位賦能。李明介紹道,以江淮汽車舉例,在產(chǎn)品開發(fā)生產(chǎn)方面,通過高效的數(shù)據(jù)處理、智能視覺檢驗、數(shù)字化標(biāo)注等手段,可以提高開發(fā)效率并降低成本。企業(yè)經(jīng)營方面,可以通過數(shù)據(jù)分析、智能制造、智能銷售、智能服務(wù)等環(huán)節(jié),加快推動全面、精準(zhǔn)、高效的決策。

另外值得注意的是,人工智能落地還需要算法、算力和高效的信息決策、信息傳輸?shù)榷鄬用婺芰Φ闹С郑囍圃焐绦枰cICT(信息通信技術(shù))企業(yè)深度合作,開發(fā)訓(xùn)練出更加專業(yè)的模型,加快人工智能賦能企業(yè)。

奇瑞汽車股份有限公司副總經(jīng)理王瑯也認(rèn)為,AI是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力,極有可能成為中國企業(yè)從大到強(qiáng)實現(xiàn)彎道超車的秘密武器。

“因為缺少有效的管理模型,數(shù)字化往往停留在簡單的信息化聯(lián)網(wǎng)化上,AI的到來能夠幫助我們解決一些事關(guān)企業(yè)經(jīng)營發(fā)展的頭疼問題,例如幫助我們解決企業(yè)管理復(fù)雜系數(shù)的問題,解決團(tuán)隊素質(zhì)無法匹配企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的能力問題等等。”

大模型技術(shù)促進(jìn)智能座艙更加人性化

智能座艙和智能駕駛是汽車智能化最容易感知的兩個部分,相比自動駕駛技術(shù)趨勢更為清晰、消費者也更容易感知,智能座艙的的發(fā)展趨勢更多集中在域控制器、中央計算單元等集成與提高算力等方面,這種變化和升級通常很難被消費者感知到。

百度智艙業(yè)務(wù)部總經(jīng)理李濤認(rèn)為,大模型技術(shù)對智能座艙的促進(jìn)作用主要體現(xiàn)在“正向設(shè)計”上。他認(rèn)為,過去聊天、畫圖等很多功能被直接接入到座艙當(dāng)中,而并不是基于座艙內(nèi)用戶的需求所設(shè)計的,大模型的應(yīng)用主要體現(xiàn)在能夠從新技術(shù)起點出發(fā)。

“未來需要一個能夠知道用戶上下文、了解你此時此刻所想所需,并且自動生成全局化執(zhí)行方案的新時代座艙,這也是智能座艙整體的演進(jìn)的一個終極方向。”

具體來說,車端智能體的感知融合分為三個維度,分別是人、車和世界。智能座艙首先要識別車內(nèi)的人員,不同人員的狀態(tài)和需求分別是什么,再據(jù)此自動提供個性化、場景化輔助服務(wù)。其次,用戶需要車輛識別外部環(huán)境和場景化的理解,來幫助用戶驅(qū)動整個車輛,達(dá)成能源狀態(tài)、物理設(shè)施感知的動態(tài)調(diào)節(jié)。另外在行駛過程中,艙駕傳感器的融合能夠使用戶獲得超出視野范圍的及時提醒,結(jié)合車路云協(xié)同一體化的感知,也能夠檢測到人和車視野范圍以外的安全威脅狀況。

這也就意味著,智能座艙將不僅僅作為一個接受指令的語音助手存在,而是可以實現(xiàn)對用戶和場景的感知,提前做出決策和行動。

數(shù)據(jù)合規(guī)和互通存在挑戰(zhàn),車用AI數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式亟需建立

汽車大模型促進(jìn)艙駕融合和智駕創(chuàng)新的作用主要體現(xiàn)在提高數(shù)據(jù)處理速度,另外在數(shù)據(jù)閉環(huán)、多場景感知任務(wù)識別及多模態(tài)任務(wù)融合、端到端自動駕駛方面,能夠促進(jìn)艙駕功能的協(xié)同部署。

中國軟件評測中心智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品與系統(tǒng)測評室主任王榮認(rèn)為,目前數(shù)據(jù)合規(guī)和互通還存在挑戰(zhàn),主要體現(xiàn)在缺乏數(shù)據(jù)訓(xùn)練集評判標(biāo)準(zhǔn),AI生產(chǎn)內(nèi)容安全存在安全隱患;其次,AI模型數(shù)據(jù)安全測試和評估技術(shù)尚不完備,市場上缺少成熟的智能網(wǎng)聯(lián)汽車人工智能測試和評估工具,并且AI模型評估方法缺失。

為此王榮認(rèn)為,應(yīng)當(dāng)盡快建立車用AI數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)格式,優(yōu)化車輛與云平臺,車輛與各端高質(zhì)量數(shù)據(jù)的交互,優(yōu)化這些高質(zhì)量數(shù)據(jù)的標(biāo)注,并且要盡快建立AI數(shù)據(jù)安全以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系。同時需要推動算力資源及數(shù)字資源共享,解決行業(yè)內(nèi)算力資源不足、算力昂貴等問題。

針對于此,我國《智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域AI大模型發(fā)展技術(shù)路線圖1.0》預(yù)計會在今年底前發(fā)布,將為智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域中AI大模型提供指導(dǎo)方向。

責(zé)任編輯: 陳勇洲
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