【ITBEAR科技资讯】09月01日消息，随着以ChatGPT为代表的生成式AI大模型的迅猛发展，中国汽车产业正迈向一个全新的智能化时代。不论是传统的汽车制造巨头，还是新兴的造车新势力，都将智能化视为未来的发展核心。但问题在于，这些大型语言模型究竟能否真正助力汽车行业实现智能化进步呢?
从目前看来，大型语言模型在汽车行业的应用领域主要集中在自动驾驶、智能座舱、人车传感器互联以及工厂数字化等多个方面。而其中，最引人注目的领域无疑是智能座舱和自动驾驶，这也是汽车制造商和用户关注的重点。
在智能座舱方面，目前智能化水平仍有提升空间，用户对汽车内部人机交互能力的期望不断增加。AI大型语言模型为汽车制造商提供了新思路，改善了车机交互水平，提升了用户体验。例如，一些车载ChatGPT语音助手能够处理完整的对话，包括追问，并保持对上下文的理解，从而提供更出色的语音交互体验。
最近，美国微软公司与德国梅赛德斯奔驰公司宣布合作，将ChatGPT人工智能服务整合到存量汽车中，这将使美国地区约90万辆汽车受益。未来，车主在使用语音助手提问时，ChatGPT将负责回答问题，增强汽车语音助手的性能。此外，微软与梅赛德斯-奔驰还探索了ChatGPT的插件生态系统，为第三方服务集成开辟了可能性，未来驾驶员可以通过车载系统完成预订餐厅、预订电影票等任务，大幅丰富和提升智能汽车与人之间的交互体验。
国内汽车制造商也积极跟进，多家车系宣布将在旗下车型上接入AI大型语言模型，如长安、吉利、红旗、东风日产等，它们均已成为这一领域的早期采用者。
此外，百度Apollo汽车智能化业务基于大型语言模型取得了新的突破。百度展示了基于大型语言模型的新一代AI智能座舱探索成果。这一新一代智能座舱将具备出行场景对话式交互、逻辑推理、策略规划和知识问答等多项能力，同时也展示了在当前智能座舱命令式交互下覆盖全车多音区、毫秒级响应、免唤醒全时交互的体验。
然而，尽管大型语言模型在智能座舱领域表现出强大潜力，但在自动驾驶领域，仍然面临着一系列挑战。据ITBEAR科技资讯了解，AI大型模型的运行需要高规格的硬件支持，这需要具备高算力、大容量内存以及低时延的特性。然而，目前车载设备的硬件水平尚不足以支持AI大模型的运行要求。特斯拉等公司已经开始自主研发芯片和云端智算中心以满足这一需求。
此外，在处理大量多模态数据方面，也是一个巨大挑战。自动驾驶需要处理激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、高清摄像头、GPS设备等各种数据，这使得数据的处理和管理变得异常复杂。此外，随着数据量的急剧增加，数据隐私和安全也成为了重要的考虑因素。
综上所述，大型语言模型已经在智能汽车行业引起巨大关注，为汽车智能化带来了巨大潜力，改善了驾驶安全性、优化了交通流量，并提供了个性化的驾驶体验。然而，要充分实现这些目标，还需要克服硬件、算法和数据等方面的挑战。因此，未来是机遇大于挑战还需要进一步观察和探索。
