编程语言AI算法
十大车企借助大模型革新汽车产业实践案例
本文分析了吉利、东风、极氪、宝马、北汽、蔚来、上汽、江淮、一汽、智己等十家车企在大模型领域的落地实践。涵盖智能驾驶仿真、营销客服自动化、软件开发提效、车端模型部署等场景。指出大模型正从规则驱动向端到端范式转变，并在数据标注、知识问答及个性化服务中发挥关键作用，推动汽车产业数字化转型。同时总结了行业面临的挑战与未来趋势。
本文分析了吉利、东风、极氪、宝马、北汽、蔚来、上汽、江淮、一汽、智己等十家车企在大模型领域的落地实践。涵盖智能驾驶仿真、营销客服自动化、软件开发提效、车端模型部署等场景。指出大模型正从规则驱动向端到端范式转变，并在数据标注、知识问答及个性化服务中发挥关键作用，推动汽车产业数字化转型。同时总结了行业面临的挑战与未来趋势。
大模型以数据为驱动，链接企业和车辆用户，贯穿研发生产、营销、运营、购车、用车、养车、修车、售后全场景，提供简单、高效的数字化服务。本文基于对吉利汽车、东风汽车、极氪汽车、宝马、北汽集团、蔚来汽车、上汽乘用车、江淮汽车、一汽解放、智己汽车等车企的大模型应用探索进行梳理，旨在为其他车企提供参考。
大模型可以在大量 corner case 场景（如行车场景、泊车场景）中进行泛化，模拟不同的天气状况、光照条件、交通流等，弥补真实数据采集量不足、完备性欠缺的情况。
对此，吉利汽车将数字孪生技术应用在自动驾驶研发测试上，在虚拟空间中建立物理世界模型，还原真实世界道路场景、交通流，构建元宇宙智驾仿真技术平台。通过应用车辆动力学建模和物理级传感器建模关键技术和自动标注功能模块，高效合成标注数据，输出大量的标注数据集，可以用于各种复杂场景的测试与验证。
东风汽车基于视觉大模型构建自动标注平台，结合生成式人工智能与强化学习技术，进行仿真场景与数据生成，实现自动化数据分析、挖掘与标注。这一方案大幅节省数据处理的人力与时间成本，赋能自动驾驶与智能座舱等应用场景，助力 AI 模型与软件的高效迭代与交付。
极氪汽车在大模型的应用主要集中在营销、销售和服务三个环节：
当前新能源汽车市场竞争激烈，且数字化成本非常高，宝马需要利用 AI 技术提高开发效率，提高产品迭代速度。
整个软件工程中，大模型可以赋能各个环节，从最开始的设计到开发、测试的整个周期，为 JAVA 开发、数据开发、测试开发等各个领域提升生产力，显著降低重复性编码工作。
北汽集团构建了'百模汇创'平台架构，以大模型底座作为底层支撑，涵盖北汽智算中心、大数据分析平台、工具链以及大模型隐私保护系统等。大模型引擎层利用基座大模型的能力，形成北汽自己的产品和技术能力，包括多模态感知大模型、生成大模型和垂域大模型。大模型应用层包括车控、智驾等多个方面。
蔚来汽车大模型的应用探索主要有四个方向：
其中，AIGC 方向主要很好地利用了大模型的生成能力，Insight 很好地利用了大模型的理解能力，均有不错的效果，尤其是在知识洞察方向利用大模型可以充分挖掘非结构化知识的价值；Copilot 方向对企业来说有一定的提效作用，但效果有限；Agent 方向主要是围绕智能客服，利用大模型的范式进行智能客服的升级和提升，有一定效果，但存在较多问题需要解决。
上汽乘用车年均销售数量近百万辆，车主日均咨询量几万 +，问题经验获取平均时长为十几分钟。
上汽乘用车搭建基于 AI 大模型的汽车在线问答平台，主要针对 PDF、WORD、PPT、TXT、EXCEL 等非结构化文档，实现自然语言与知识间的交互，提升员工工作效率及学习能力，应用在上汽的研发、内部运维、售后等多个场景，为车主及内部员工提供智能知识助手，高效获取知识经验，减轻服务人力。
基于 AI 大模型的汽车在线问答平台提供 7*24 小时的智能知识交互，让知识获取时间变实时，问题交互准确率达 95% 以上，客户满意度提升了 35%，答案召回率 100%。
特斯拉确定了端到端大模型的行业范式，逐步采用端到端 AI 取代基于规则的传统算法。在智驾大模型方面，江淮汽车参考特斯拉，将技术方案确定为感知一张网、规划一张网，逐步过渡到端到端。
规划侧不完全相信神经网络，而是以传统方法作为安全托底；感知侧基于 BEV+transformer 技术方案设置具备时空理解的感知网，BEV 解决了感知从 2D 到 3D 视觉泛化性或探测不准的问题。
一汽解放积极探索大模型的应用方法和场景，并尝试对一些开源大模型进行本地化部署。在华为发布盘古大模型后，一汽解放与华为云合作，共同打造了汽车行业专属大模型的蓝图及工作框架，并已在多个关键项目中落地。
目前已经相对成熟且在实际应用中取得成果的场景包括：文案和专题报告生成、洞察报告生成、辅助编程、产品造型创意、自动驾驶数据标注、智能客服、智能驾驶助手、智能员工助手。
过去语言类模型和智能驾驶之间存在很大的行业隔离，但随着大语言模型的出现，智能驾驶系统和大语言模型之间迅速开始进行技术融合。两者在诸多技术堆栈上正在走向统一，共同探索 AGI 的雏形。但二者之间仍然存在一定区别，智能驾驶的发展是从可控性、可靠性走向可扩展性，而大语言模型则是从可扩展性、泛化性走向可控性。
当前智己汽车在智能座舱和智能驾驶业务的量产交付中，均上线了大模型应用，包括满足人机聊天需求的语言大模型以及服务智驾领航功能的智驾大模型产品。
在智舱大模型的基础上智己汽车也发布了全域视觉补盲业务，聚焦于雨夜恶劣天气等智舱交互细分场景的开发；在智驾方面，智己汽车上线了 BEV 模型以及基于数据驱动的规划算法，即将落地基于生成地图的城市领航功能。智己汽车比较重视差异化应用，增加一键代驾、一键贴边、一键脱困等功能，丰富智驾和智舱的产品体验。
综合上述十家车企的实践，可以看出大模型在汽车产业的应用呈现出以下趋势：
同时，当前应用仍面临一些挑战，例如 Agent 方向的稳定性问题、非结构化知识挖掘的深度不足、以及大模型在极端场景下的可控性等。未来，随着多模态技术的成熟和算力成本的下降，大模型将在汽车产业发挥更大的核心价值。
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