今天小编分享的汽车经验：大模型上车，智能座舱穿越“无人区”，欢迎阅读。
原创｜倪毓平 编辑｜Jaden
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、更加复杂的变化。
" 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人工智能为驱动的新的汽车智能化。汽车变化周期越来越短，甚至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。
于是，智能化向座舱蔓延，这里成为新的战场。
智能座舱穿越 " 无人区 "
去年夏天，主机厂们还在为智能座舱陷入瓶颈感到困扰。
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網域控制器转向。
高工智能汽车研究院发布的数据显示，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经超过 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质量（人机互動），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，重塑人车互動体验，不仅赋予语音助手自然语言互動能力及理解能力，还能通过多模态的方式提升互動准确度和智能化。
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，可以通过 AI 的方式去重新定义人机互動处理，包括主题生成、页面布局、以及页面内容等，都可以由用户根据自己的习惯、根据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網域。" 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，在一些语音互動技术领先的车型上甚至已经达到了接近三位数。
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。
生态应用百花齐放
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们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。人们可以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，整个过程中不需要手动操作和确认。这就要求大模型能够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，未来大概率同样可以在车机端完成，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，所有服务都可以完成。"
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，将手机端已经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，用户需求没有改变，他仍然有在车内下单的需求，但在这个新的场景中，互動效率的改变才是解决问题的关键。
火山引擎座舱大模型负责人张航认为，" 如果你的互動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互動，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互動效率。"
而随着车内互動效率的提升，我们可以想象两种结果：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经出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，是不是可以成为构建第四个，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，每个人都可以个性化地按照我的场景、按照我的需求创造 Agent。"
从这个角度出发，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，这个过程中，与用户形成越来越强的粘性，用户忠诚度也越来越强。
" 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。那些在軟體架构、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。"
开足马力，迎接算力挑战
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，端到端智能驾驶领網域的起步算力为 1 EFLOPS，而座舱大模型的基础模型算力需求大于 10EFLOPS，垂網域模型算力需求为数百到数千 PFLOPS 1。
" 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，" 到了人工智能时代，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。
軟體的成本也在上升。" 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，我相信軟體成本占整车成本也急剧增加，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，在这个过程中，选好我们认为将来一定能活下来或者有机会跑下来的合作伙伴，和他们深度融合、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互動背后，是汽车厂商、供应链伙伴们千帆竞发的高度竞争。
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