ChatGPT 在去年的 " 爆火 "，瞬間蓋過了元宇宙的風頭，業界隨即開始探討其與汽車產業會碰撞出怎樣的火花。
2024 年 CES 開展當日，包括奔馳、寶馬及大眾等在內的多家傳統車企，先后發布各自旗下基于 AI 大模型的智能座艙技術解決方案。一時間，ChatGPT 占據了本屆 CES 汽車展臺的 "C 位 "。
" 盡管 ChatGPT 打開了汽車智能化的快速升級之路，但短期內還無法對汽車行業產生質的影響。" 對于 ChatGPT 的爆火，多位行業人士認為，從目前國內已宣布上車，及本屆 CES 上各廠家展出的 AI 大語言模型技術解決方案來看，當下 ChatGPT 尚停留在智能座艙中自然語義交互這一較為狹小的應用場景。" 對于汽車產業來說，將 AI 大模型運用于更受消費者關注的智能駕駛，乃至研發制造全過程，以達到降本增效、提供更為個性及安全的駕乘體驗的愿景，方能對行業變革起到真正的推動作用。"
" 紅遍中外 " 的 AI 大語言模型
1 月 9 日，在 2024 年的 CES 展會上，大眾汽車展示了首批將人工智能大語言模型 ChatGPT 融合到 IDA 語音助手功能中的車型。未來，用戶能夠在配備 IDA 語音助手的大眾汽車上隨時隨地訪問人工智能數據庫，并在駕駛過程中通過語音交互獲取海量信息。根據大眾汽車的設想，從今年二季度開始，大眾汽車將成為首個標配 ChatGPT 功能的量產車品牌。
另外一個展臺上，寶馬帶來了基于亞馬遜 Alexa 大語言模型提供的生成式人工智能技術，并宣布全新一代 BMW 智能個人助理正在推進中。在寶馬集團高層看來，大語言模型是一種以高水平處理人類語言并生成相應答復的人工智能模型，通過與亞馬遜的合作，大語言模型 " 上車 " 后將可為駕乘人員帶來更加安全、可靠及智能的交互體驗，讓車輛更懂用戶。同為德系豪華品牌的奔馳，發布了搭載全新虛擬助手，基于 AI 和大語言模型的 MB.OS 車機系統，可提供更自然的語音反饋和對話，如系統聽到 " 我餓了 " 的語音時，會自動推薦附近的餐館。
相對而言，中國汽車品牌在大語言模型方面的布局要更早，且經歷了 " 由淺至深 " 的發展進程。去年 2 月，突然 " 躥紅 " 的 ChatGPT 遇上智能化快速轉型的汽車產業，尚未 " 做好準備 " 的汽車品牌首先選擇從營銷端入手，類似 " 假如把 ChatGPT 裝進車里 " 的文案不斷涌現。
隨后集度汽車宣布將融合百度文心一言的全面能力，打造全球首個針對智能汽車場景的大模型人工智能交互體驗，支持汽車機器人實現自然交流的能力。" 文心一言技術上車，將進一步提升汽車機器人產品的自然交流能力。" 集度 CEO、極越 CEO 夏一平率先在汽車產業端拋出了 ChatGPT 的概念。
最近的一次大模型上車出現在吉利銀河 E8 上，這款率先搭載了吉利全棧自研的 "AI 大模型 " 的新車，可實現 0.23s 極速響應，全時免喚醒、全畫面可見即可說的功能，并支持全車多人同時對話。
至此，包括自主品牌集度、知己、長安、吉利、紅旗、蔚小理，外資品牌大眾、寶馬、奔馳，以及阿里、華為、騰訊、科大訊飛、毫末、商湯科技等供應商，共同掀起了大模型的 " 上車潮 "。
" 車規級 " 大模型將何去何從？
車載語音助手，可被視為語言大模型的首次 " 上車 " 案例，但由于在實際應用時的交互規則、喚醒方式等相對單一，機械的執行邏輯造成 " 不懂我 " 的使用體驗，其無法被稱之為真正的 "AI"。
語言大模型 ChatGPT 成為車端功能后，能夠實現許多遠超語音控制的新功能。其不僅可語音控制信息娛樂系統、導航和空調，甚至可以回答與用車無關的問題，且可以持續迭代、升級、豐富對話模型。" 通過 Cerence Chat Pro，大眾汽車融合了車規級 ChatGPT 應用。這項功能不僅擁有無與倫比的靈活性，還能提供定制化的內容，而且便于操作，并始終將駕駛者的安全和功能的可用性放在首位。" 大眾合作伙伴，Cerence 公司 CEO Stefan Ortmanns 表示。
時任百度智能駕駛事業群組（IDG）負責人的李震宇認為，語言大模型上車后，人車交互的方式會從 " 命令式 " 升級到 " 對話式 "。其次，通過 Transformer 和 BEV 等新技術徹底重構自動駕駛技術棧，感知能力將獲得代際感提升，加速純視覺方案的成熟和普及。第三，未來的大模型還將走向多模態，塑造出完全自動駕駛的汽車機器人。
顯然，除智能座艙外，" 大模型 " 更為廣闊的應用場景在于自動駕駛領域。在毫末智行 CEO 顧維灝看來，ChatGPT 技術思路和自動駕駛認知決策的思路是一致的，人駕自監督認知大模型就是為了讓自動駕駛系統能夠學習到老司機的優秀開車方法，然后穩定地輸出最優解。" 實現 GPT3 到 ChatGPT 的龍門一躍最重要的是 ChatGPT 模型使用了‘利用人類反饋強化學習 RLHF ’的訓練方式，更好的利用了人類知識，讓模型自己能夠判斷其答案的質量，逐步提升自己給出高質量答案的能力。" 顧維灝表示。?
就當下而言，大模型 " 上車 " 的第一個階段主要應用場景為智能座艙，且將以語音交互為核心；在自動駕駛 DriveGPT 場景下，以 " 自動標注 " 為首的應用可起到 " 排頭兵 " 的作用，其為研發端實現了降本增效，而讓用戶切實感受到體驗的提升，將成為第二個階段的發展重點。
" 對于用戶來說，在使用相關功能的同時，會更加關注使用便利性和數據安全性。前者在于是否需要重新創新賬戶、下載新應用等，激活的過程是否無感；后者的核心為車輛數據、交互內容等有可能涉及到用戶隱私安全，相關刪除、保護邏輯將變得異常關鍵。" 有業內人士分析稱。
