今天小編分享的汽車經驗：大模型之戰，商湯押寶智能座艙？，歡迎閱讀。
如果說 2020 年是智能駕駛的元年，那麼 2023 年就是大模型的元年。今年 2 月份，由 OpenAI 開發的 ChatGPT 在國内一夜爆火，被 AI 震驚的同時大家都在問什麼時候國人能有自己的 ChatGPT，于是百度扛起大旗率先發布文心一言，緊接着各大科技公司相繼發布大模型。
AI 公司商湯科技也緊跟隊伍，發布了名為 " 日日新 SenseNova" 的大模型體系，并賦能于智能展示車艙。
當我體驗完就感受到大模型為什麼在車圈兒這麼火，它或許意味着，智能座艙的元年要真正到來了。
除了視頻裡展示的 " 唇語 / 唇動 "、" 智能救援 "、"Air touch（隔空手勢）"、"AR K 歌 " 以外，座艙還兼有 " 哨兵模式 " 和 " 智能屏保 " 功能。
怕車被刮花？打開哨兵模式，車輛就會開啟環視監測，通過人工智能算法，甄别車輛四周存在的威脅性行為，當人員或者物體靠近車輛一定安全距離以後才進行報警。
并且可以根據設定的敏感度進行不同級别的警告，然後通過亮屏、閃燈，或者直接發送消息到用戶手機進行提醒。同時應用深度學習和光流檢測技術，在夜間等低可視度場景下也能實現功能。
最關鍵的是，車輛還會記錄下畫面。在沒有攝像頭的路段，" 手欠的嫉妒狂 " 也不能逍遙法外。
智能屏保則是采用 3D 技術引擎和人工智能感知相配合，通過主動推薦更換屏保樣式，以手勢、視線、表情等無感式互動打造沉浸式體驗。
比如當朋友第一次搭車坐在副駕駛的位置上時，表情被系統檢測到後屏保會做出相應的互動。後排入座兒童的時候，系統可以檢測并且推薦适合兒童的屏保，如知識問答或卡通片。
以上功能已經在二十多款量產車型上實現落地，例如極氪 X 就搭載了哨兵模式、乘客行為檢測、手勢識别等功能，這些場景的實現正是因為與 " 日日新 SenseNova" 大模型體系進行了深度融合。
商湯 " 大模型超市 "
" 日日新 SenseNova" 大模型體系雖然才公布一個月左右，但是其研發過程可以追溯到 5 年前，目前已構建了計算機視覺、自然語言處理、AI 内容生成、多模态、決策智能（AI 文生圖創作、2D/3D 數字人生成、大場景 / 小物體生成）等多個領網域的大模型。
就如其名字的寓意一樣：" 苟日新，日日新，又日新。" 這套大模型體系的能力會一直持續演進，并為我們開放各種應用體驗，比如：
1." 秒畫 " 文生圖創作平台，我們可以通過設定關鍵詞、尺寸、清晰度來獲得一張原創圖，直接擺脫做檔案時的找圖困擾，也不用擔心版權。在這裡，自己天馬行空的想象力也可以得到實現。
2." 如影 "AI 數字人視頻生成平台，僅需一段 5 分鍾的真人視頻素材，就可以生成出來聲音及動作自然、口型準确、多語種精通的數字人分身。
這個平台哪個二次元星人能拒絕？不過話說回來，這個功能在我看完一條 " 數字人直播帶貨一個月成本僅需 200 元 " 的新聞以後，确實有點引發職業焦慮。
3." 瓊宇 " 和 " 格物 "3D 内容生成平台，可以生成大規模三維場景和精細化的物件。
這就和當下流行的 " 元宇宙 "、" 虛拟世界 " 有關了。舉個例子，你在遊樂園或科技館高價體驗到的刺激、驚奇、怪誕的 3D 畫面，這個平台就能快速生成。大概未來在車裡戴上 AR 眼鏡你就能 " 穿越黑洞 " 了。
4." 商量 " 中文語言大模型應用平台，支持語言理解、文本生成、情感分析、文本摘要等功能。會議記錄員、百科全書甚至是編輯，它都可以勝任。
無論是語言大模型，還是文生圖或數字人生成，都離不開大規模 AI 基礎設施的算力支持。為了應對 " 大算力、大數據、大模型三位一體 " 的 AI 發展方向，商湯打造了 AI 大裝置 SenseCore。
商湯 AI 大裝置
商湯 AI 大裝置 SenseCore 以人工智能大模型開發、生產、應用為核心，打造一站式、自主研發 AI 雲、AI 平台、AI 服務解決方案。簡單來說就是推動所有軟體功能實現的載體。
為了将大規模技術帶來創新帶動商業模式發展這條路走通，商湯持續擴建 SenseCore AI 大裝置。
目前完成了 2.7 萬塊 GPU 的部署，可最多支持 20 個千億參數量大模型（以千卡并行）同時訓練，最高可支持萬億參數超大模型的訓練；算力方面最大可輸出 5000P 算力。
滿足算力需求并不夠，想要運轉起來，還需要以數據挖掘為起點和終點的數據閉環。簡單來說，由于商湯 TO B 的本質，這些算法需要跑起來，為客戶比如車企賦能。
基于 AI 大裝置 SenseCore 和 " 日日新 SenseNova" 大模型體系，商湯可以為行業夥伴提供全套的自動數據标注、隐私保護和數據安全能力，并可選擇需要回流的數據，進行自動标注和模型更新。
不僅是智能座艙，這些能力同樣可以開放給智能駕駛。以智能駕駛能力的持續拓展為例：快速自主為智能汽車生產 AI 模型，存儲、提煉數據、進行仿真訓練，打通基于數據驅動的算法生產全流程，就能加速高階智能駕駛技術的迭代。
舉個例子，通過 AI 對學校路标圖片的識别和語義的理解，我們就能在智能駕駛功能中設定在學校處減速的邏輯。
也就是說在訓練的過程中，商湯以人機共智的生态來推動任務的進展，人和 AI 一起用人類的思維去推算邏輯，而 AI 甚至可以提供更高的效率，使得成本大大降低。
大模型的 " 諸神之戰 "
ChatGPT、百度文心一言、阿裡 " 通義千問 "、商湯 " 日日新 SenseNova"...AI 大模型賽道突然展露出 " 諸神之戰 " 的局勢，更難得的是，這項技術在普通人的生活圈也迸發出極高的熱度。
企業紛紛入局會導致未來出現大模型行業過度飽和的現象嗎？大模型之争只是三分鐘熱度口的產物嗎？大模型為什麼如此火爆，我們會成為這陣浪潮的韭菜嗎？
首先我們需要知道大模型的落地十分艱難，動辄成千上萬的算力、超千億萬億參數的模型開發，對技術水平和資金規模的要求都極高，比如 ChatGPT 就燒了 OpenAI40 億美元才被創造出來。
所以也許會有企業在這條賽道上半途棄賽，但是 " 賽道擠不下 " 倒是不太現實，畢竟 " 報名費 " 就挺高的。
第二個問題，大模型國内玩家的入局絕不只為 ChatGPT 的爆火，也不是臨時能誕生的產物。
事實上，供應商們早就有所布局，例如百度文心大模型開發于 2019 年，不過當時那套大模型更面向企業們服務。想必百度文心大模型為航天公司訓練出的系統，應該也不會進入大家的視野。
且相對于 ChatGPT 來說，國内的大模型開發稍晚幾年，能力也稍有遜色，如李彥宏所說，ChatGPT 的能力如果是 90 分，文心一言的能力就是 59 分。不過不得不承認的是，ChatGPT 确實推動了國内這些大模型的亮相。
最後一個問題，大模型行業的諸神之戰為什麼能吸引我們普通人的關注。對我來說，大模型的核心詞匯就是 "AI"，意味着類人。
我們驚嘆于人工智能帶來的便捷，同時也恐懼于 " 類人 " 凌駕 " 人類 " 的可能性，這也是為什麼大模型爆火的原因，它展示出的空前進展甚至引發了萬人抵制 AI 研發的事件。
而對樂觀派來說，這大概無異于科技改變生活的信号。就拿智能車來說，大模型的上車，能帶來效率、成本、突破三個方面的進展，打通座艙和元宇宙的壁壘，使自動駕駛更具人類思維，它将帶來智能車新一輪的變革。
