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隨著智能化、網聯化技術的快速發展，智能網聯汽車已經成為新的競爭焦點。人工智能，特別是大模型新技術浪潮正在掀起顛覆性變革，賦能千行百業，帶來全新的生產力和生產關系。大模型等人工智能技術的廣泛應用勢在必行，汽車智能化也將迎來全新的時代。

3月17日，騰訊智慧出行副總裁、騰訊智慧出行負責人鐘學丹在中國電動汽車百人會論壇（2024）上，也同《中國汽車報》分享了騰訊在此方面做的工作。

出行模式將與生活服務融合

從ChatGPT到Sora，過去一年生成式人工智能從文本單模態的大型語言模型迅速發展到視覺多模態的Sora通用的世界模擬器，這個發展為汽車智能化帶來一種先進的、可行的技術路徑，同時為高階NOA進一步發展，自動駕駛產業落地提供了先進的技術支撐，以及更大的產業想象空間。

“最近大模型很火，”在鐘學丹看來，大模型是一個相對寬泛的技術表達，“它是AI基礎算法，基于數據訓練模型方式來生成的，今天我們看到語音交互更智能、更自然、更親切，其實都是大模型一些通用性表現。”他表示，比如利用大模型改善智能座艙體驗，讓駕乘用戶獲得更好的體驗，但這都屬于比較初級的階段。鐘學丹認為大模型能做到的遠不止此，但需要兩方面支持，第一，技術本身仍需要進步，第二，用戶不斷體驗和互動，讓模型有更好的訓練基礎并改善。

行業一直在說，電動化是上半場，智能化是下半場，但鐘學丹認為，智能化只是一個開啟階段，雖然高階輔助駕駛、智能座艙等技術在快速發展，但至今業內還沒有形成一個完全統一的標準，智能化在其中仍是一個底層基礎特性，一方面它實現了智能網聯，連接到整個互聯網，另一方面，它保持一種及時更新的能力，能實時為用戶提供全新的體驗。

他認為今天的智能座艙和智能駕駛，是從兩個領域分別看待一種體驗，更好的體驗應該是一種內容、一種方式，在車內就能夠更好地感知車外環境。那么車內如何更好地感知車外呢？鐘學丹提出，對于路況的感知尤為重要，今天如傳感器、高精地圖在內都是為了加強對路況以及環境信息的感知，如騰訊的地圖業務，能夠讓圖的數據更精準和實時，幫助用戶進一步提升駕駛體驗，以及更好地感知周圍環境，“未來出行一定不只是從A到B，除了賦能出行，還會與生活服務更好地融合，讓用戶在車內就能感知周圍，真正享受出行生活。”

大模型助力汽車行業數字化業務發展

大模型賦能時代，騰訊也在2023年推出了自己的全棧自研的通用大語言模型——混元大模型，達到了千億級的參數，超過2萬億tokens預訓練的語料。

鐘學丹認為當下，整個行業主要面臨模型、數據、算力三方面挑戰。據介紹，在基礎算力方面，騰訊把算力作為更核心的能力去構建，這也是騰訊專長的領域。騰訊在分布式云原生上，總調度超過了1.5億核，能夠提供16EFLOPS智能算力，不僅可以服務于大模型的訓練，在智能駕駛的應用場景也可以應用。同時騰訊開發了新一代的HCC高性能計算集群，搭載最新GPU，可以支持超過10萬卡GPU超大規模計算，以及國內性能最強的大模型的計算集群，擁有4天就可以訓練萬億參數大模型的能力。除此之外，在網絡帶寬和通信上，騰訊自研的星脈網絡，為新一代集群帶來行業最高超過3.2T的業界最高帶寬，能夠保證更好的通信開銷和吞吐能力，同時GPU利用率也極大提升，超過60%。

“我們騰訊智慧出行，是面向汽車和出行的行業性業務團隊，秉承騰訊作為行業數字化助手的定位，未來將助力整個汽車行業數字化業務發展。”不局限于車載功能的開發，騰訊還另辟蹊徑得將視野投向了整個產業鏈上對于大模型的使用。鐘學丹在分享中指出：“我們看到汽車行業在積極地擁抱整個大模型的演進，除了大家比較關心和看到的自動駕駛領域的應用以外，在研產供銷服各個領域，都有人在嘗試利用大模型更好地幫助企業去提升效率、改善體驗，以及如何將這些更好地融入到開發、生產過程中去。”基于此考慮，騰訊行業向汽車行業提供了完整的能力架構，從AI基座、AI工程平臺、AI應用這幾個層面上助力產業發展。騰訊行業不僅能夠提供如AI原生向量數據庫等標準基礎產品，AI代碼助手以及大模型均已在智慧工場等實際場景應用，不僅可以幫助研發流程提高效率，還能夠加強質量檢測。“大模型的訓練并不是每一次都會很好，或者是很成功，其中的成本和代價都非常高，但是我們希望基于這樣的平臺，以及與場景更好結合的過程中，為車企或合作伙伴創造新的應用場景和服務。”鐘學丹說。