【ITBEAR】在大数据浪潮的推动下，2024年的中国大模型行业正以前所未有的速度蓬勃发展。据相关统计数据显示，去年我国大模型行业市场规模已达到约147亿元，且近三年的复合增长率高达114%，预计今年将突破200亿元大关。这一迅猛的增长不仅彰显了大模型的强大生命力，也预示着数据驱动的商业模式将成为企业竞争的新焦点。
在这一背景下，汽车产业作为数字化转型的前沿阵地，正迎来大数据与大模型深度融合的新机遇。随着车辆智能化程度的不断提升，越来越多的传感器被应用于车辆上，实时采集车辆运行、位置信息、驾驶行为等多维度数据，为大数据与大模型的融合应用提供了坚实的基础。
汽车行业以其多元化的参与者、广泛的领域覆盖和复杂的流程特点，成为大规模智能模型应用的沃土。大数据与大模型在汽车产业中的应用主要体现在三大领域：产品开发与技术创新、客户服务与体验、车辆维修与保养。通过深入分析车联网数据，企业能够精准捕捉用户需求和市场趋势，从而推动产品优化和创新。
在产品开发方面，大模型能够基于市场数据、技术趋势和用户需求，生成新的产品概念和设计方案，并通过模拟和预测评估其可行性和市场潜力。这不仅加速了新产品的研发进程，还提高了产品的市场竞争力。例如，通过分析车联网数据中的车辆性能数据和用户反馈数据，企业可以及时发现产品的不足之处，并进行有针对性的改进。
在客户服务与体验方面，大数据与大模型的融合为用户提供了更加智能的驾驶辅助功能。大模型能够实时分析路况信息、车辆周围环境数据和驾驶员行为数据，动态调整驾驶辅助系统的参数，确保行车安全。同时，大模型还能根据用户的驾驶习惯和偏好，提供个性化的驾驶辅助设置，提升驾驶体验。通过预测用户的出行需求，大模型还能为用户规划最佳路线，推荐附近的停车场和加油站等，提供全方位的出行服务。
在车辆维修与保养方面，大数据与大模型的应用同样具有重要意义。车联网系统收集的车辆运行数据，如发动机参数、传感器读数等，为大模型提供了丰富的数据源。通过对这些数据进行分析，大模型能够预测车辆可能出现的故障，并提前向车主和维修人员发送预警信息。这不仅提高了故障预测的准确性，还降低了维修成本和时间。同时，大模型还能根据车辆的具体情况和维修需求，提供个性化的维修建议，帮助车主选择合适的维修方案。
面对这些挑战，汽车行业应以需求为驱动，推动跨领域、跨专业和跨主体的合作，共同推动大模型在行业的应用与发展。同时，汽车企业也应瞄准不同时期的落地目标，制定分阶段的大模型布局规划。通过掌握定义能力和选型能力，选择合适的场景模型，并在云端和车端进行合理的部署规划，以满足大模型落地的关键支撑需求。
杭州车凌网络科技有限公司总工程师李晟博士在这一领域有着深厚的造诣。他毕业于浙江大学控制科学与工程专业，拥有超过十年的iot数据特征工程及数据建模经验。曾任远方光电研究员、网仓科技算法团队负责人以及哈啰出行供应链优化、智能调度算法团队负责人。在他的带领下，车凌科技在AI大数据算法及专业智慧大模型体系的研发方面取得了显著成果。
