随着通用大语言模型走向多模态，大模型将成为智能化时代新的操作系统，而不只是一个聊天的机器人。
记者 | 黄心怡
在上海车展召开之际，百度Apollo、华为在同日发布了智能驾驶和智能座舱的相关新品。
华为最新发布的智驾系统ADS 2.0宣布无需高精地图，至2023年三季度，将在15城实现不依赖高精地图的落地；至四季度，实现45城不依赖高精地图的落地。
而百度则基于高精地图产线推出了轻HD地图。“我们判断，完全不依赖高精地图的路线可以走通，但是走通的时间绝对不是今年或者明年。” 百度集团副总裁、IDG智能汽车事业部总经理储瑞松在接受《科创板日报》采访时表示。
谈及ChatGPT浪潮对汽车产业的影响，储瑞松认为，大模型未来非常有机会成为自动化的底层操作系统。目前百度正探索文心一言在智能座舱上落地。“大模型加上强化学习，未来的应用范围不仅限于交互，还有更大的可能性。”
▍汽车行业处于巨变期
百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总裁李震宇在发布会上表示，当前，智能驾驶从“初期市场”向“早期大众市场”的跨沟已经开始，未来3年是智能化的关键窗口期。预计到2026年，当智能驾驶完成市场“跨沟”后，没有智能驾驶能力的汽车将难以进入用户的购车清单。
“汽车行业正处于巨变期。”储瑞松分析，这一轮剧变有两个子阶段：电动化、智能化，电动化是高阶智能化的基础。
在电动化方面，市场正处于从油车向电车转型的拐点。
“22年某国产新能源车厂销量爆发式增长，23年初特斯拉引爆汽车行业价格战，这些都是电动化转型正在进行时的例子。而下一波同样甚至更巨大的冲击已经在积聚能量、蓄势待发，那就是26年智能驾驶跨沟将带来的更激烈竞争。” 储瑞松说。
当下，业界对于智能驾驶的发展依然存在诸多争议。“现在有人不怎么看好智能驾驶，比如认为智能驾驶增加BOM成本，消费者也不在乎。” 储瑞松坦言。
而车企面临的情况同样令人困惑。“有的车企智能驾驶似乎做得还不错，但因为车型定义等原因销量欠佳。有的车企认可智能驾驶的未来，投入巨资组建团队自研，但进展缓慢、量产无期。有的车企甚至认为智能驾驶不重要，特别是激烈价格战之下。同时智能驾驶相关的各种芯片、算法、方案、新名词层出不穷，让人应接不暇，无从判断。”
但储瑞松认为，消费者对于智能驾驶存在实际的需求。“谁能率先很好满足消费者的需求，提供安全安心、有真实获得感的智能驾驶体验，谁就有可能在下半场智能化的竞争中获得先机。”
▍高级地图的路线之争
在华为的发布会上，其最新智驾系统ADS 2.0宣布无需高精地图，到今年年底，城市领航辅助驾驶可实现45城无图。
百度则基于高精地图产线推出了轻HD地图。“比起传统的行业里使用的高精地图要轻将近80%。这就使得我们能以可接受的成本较快地拓展覆盖一二线城市。我们同时还在建设高精底图之上的基于众包的地图保鲜能力，目标是今年做到大多数道路元素变化在24小时内基于众包数据动态更新。” 储瑞松提到。
对于当前地图的路线之争，储瑞松表示完全不依赖高精地图，并非一件易事。
“所谓的DEV模型，听起来觉得算法不难，真正难的是需要极其巨大的数据，需要把数据高效地闭环。”
据了解，百度在去年下半年已把DEV模型感知模型和障碍模型，在城市自动驾驶主版本上线。
“每次模型训练是几百张显卡做模型训练，而且数据量增长的非常快，为了提升迭代效率，现在我们又一整套的数据闭环驱动机制，两天之内大几千万的数据用显卡训练，迅速出来的模型可以工程化的部署到实车上，做路测和反馈。”储瑞松介绍。
目前，百度采用两条腿走路的方式。“我们判断完全不依赖高精地图的路线可以走通。长期基于DEV极其巨大量的数据来加强高精地图的实时感知和决策，这是可以做到的。但是走通的时间绝对不是今年或者明年。”
储瑞松认为，现在友商推城市自动驾驶，都是采用非常重的传统高精地图，导致想要拓展更多城市变得非常困难。
“我们开始做城市智能驾驶的时候，就意识到肯定不能用传统的L4级别高精地图。我们主要通过加强算法、减少对于道路要素的依赖，这让高精地图规范，和传统的高精地图相比少了接近80%，可以比较快的速度采图、建图，而且可以在多个城市里面有合理可接受的成本推广开来。”
此次百度推出的智能驾驶旗舰产品——城市智驾Apollo City Driving Max，预计今年将量产。据了解，这款产品是国内唯一一款在城市道路上使用纯视觉感知的产品，不过首发车上仍然搭载了激光雷达。
目前，百度还在与一家国内车企共创基于高通8295算力芯片的舱驾融通的方案，实现L2级别的ADAS辅助智驾。
在合作伙伴方面，百度在智图&智舱交付领域，与东软、中科创达等开展探索；在硬件领域，包括安波福、东软、同治、德赛这样的伙伴。在芯片领域，和英伟达、高通、TI 等芯片公司有深度合作。
此外，百度也与多家国产芯片企业进行了深度交流。目前，黑芝麻智能成为百度Apollo智能驾驶首选国产芯片合作伙伴。Apollo Highway Driving Pro将部署到华山二号A1000芯片算力平台上，并将在今年第三季度正式发布。
▍ChatGPT浪潮将对汽车产业带来冲击
中国工程院院士、清华大学智能产业研究院院长张亚勤认为，ChatGPT的浪潮对整个汽车行业会有大的冲击，汽车行业要充分拥抱新技术带来的新变革。
“显然以后我们走向大模型，这个大模型不仅仅是语言大模型，是一个多模态的大模型。在其之上会有智能驾驶垂直模型。然后采用各种各样的（模型）不管是API也好、GPT等也好，整个自动驾驶、无人驾驶的生态、技术、商业模式、产业链会有大幅度的变革。”
具体来说，随着通用大语言模型走向多模态，大模型将成为智能化时代新的操作系统，而不只是一个聊天的机器人。
“不管是传统汽车行业还是电动车，或者做智能驾驶的，都要考虑这个技术带来的进展。当然，不只是一个操作系统就能解决问题，在智能驾驶、无人驾驶需要比较深的垂直大模型，但可以利用横向的操作系统、通用模型吸取很多的知识。同样地，汽车端也需要模型，这个模型可能不需要那么大，是更精准、更实时、更安全，小一点的模型。” 张亚勤说。
随着人工智能技术迎来了新一轮突破，百度也在探索如何利用文心一言的能力重塑智舱。据介绍，百度新开发的小度语音SDK，基于大模型本地化部署，车企使用这款产品，可以实现自定义的智舱体验。
储瑞松判断，大模型未来非常有机会成为自动化的底层操作系统。
“人工智能在车机应用上分不同的阶段，第一个阶段是利用深度学习的能力，把感知方面做了很大方面的突破。但是真正的大模型导入以后，在理解力以及对理解之后用户的深度感知有了更大的突破。我们目前探索文心一言在智能座舱上落地，大模型加上强化学习这样的组合，已经进入了通用人工智能的领域，未来的应用范围不仅限于交互，还有更大的可能性。”
清华大学车辆与运载学院教授、汽车产业与技术战略研究院院长赵福全教授在接受《科创板日报》记者采访时表示，ChatGPT三个要素缺一不可：第一强大数据库，第二绝对的算力，第三解决数据算力的模型。“所以整车汽车都得借助大平台，必须要强。”
“整车企业，拿来了手机可以做的ChatGPT，在车上一点都没有意义。” 赵福全补充道，“这就是原来手机变成车机，必须ChatGPT进车里以后，通过人机互动，对车功能的操控，ChatGPT才有意义。真正的车钥匙绝对不是算力，是要的通讯能力，算力是在背后。所有都需要ChatGPT反应出来，要后台，这个就需要大平台了。”
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