随着智能化、网联化技术的快速发展，智能网联汽车已经成为新的竞争焦点。人工智能，特别是大模型新技术浪潮正在掀起颠覆性变革，赋能千行百业，带来全新的生产力和生产关系。大模型等人工智能技术的广泛应用势在必行，汽车智能化也将迎来全新的时代。

3月17日，腾讯智慧出行副总裁、腾讯智慧出行负责人钟学丹在中国电动汽车百人会论坛（2024）上，也同《中国汽车报》分享了腾讯在此方面做的工作。

出行模式将与生活服务融合

从ChatGPT到Sora，过去一年生成式人工智能从文本单模态的大型语言模型迅速发展到视觉多模态的Sora通用的世界模拟器，这个发展为汽车智能化带来一种先进的、可行的技术路径，同时为高阶NOA进一步发展，自动驾驶产业落地提供了先进的技术支撑，以及更大的产业想象空间。

“最近大模型很火，”在钟学丹看来，大模型是一个相对宽泛的技术表达，“它是AI基础算法，基于数据训练模型方式来生成的，今天我们看到语音交互更智能、更自然、更亲切，其实都是大模型一些通用性表现。”他表示，比如利用大模型改善智能座舱体验，让驾乘用户获得更好的体验，但这都属于比较初级的阶段。钟学丹认为大模型能做到的远不止此，但需要两方面支持，第一，技术本身仍需要进步，第二，用户不断体验和互动，让模型有更好的训练基础并改善。

行业一直在说，电动化是上半场，智能化是下半场，但钟学丹认为，智能化只是一个开启阶段，虽然高阶辅助驾驶、智能座舱等技术在快速发展，但至今业内还没有形成一个完全统一的标准，智能化在其中仍是一个底层基础特性，一方面它实现了智能网联，连接到整个互联网，另一方面，它保持一种及时更新的能力，能实时为用户提供全新的体验。

他认为今天的智能座舱和智能驾驶，是从两个领域分别看待一种体验，更好的体验应该是一种内容、一种方式，在车内就能够更好地感知车外环境。那么车内如何更好地感知车外呢？钟学丹提出，对于路况的感知尤为重要，今天如传感器、高精地图在内都是为了加强对路况以及环境信息的感知，如腾讯的地图业务，能够让图的数据更精准和实时，帮助用户进一步提升驾驶体验，以及更好地感知周围环境，“未来出行一定不只是从A到B，除了赋能出行，还会与生活服务更好地融合，让用户在车内就能感知周围，真正享受出行生活。”

大模型助力汽车行业数字化业务发展

大模型赋能时代，腾讯也在2023年推出了自己的全栈自研的通用大语言模型——混元大模型，达到了千亿级的参数，超过2万亿tokens预训练的语料。

钟学丹认为当下，整个行业主要面临模型、数据、算力三方面挑战。据介绍，在基础算力方面，腾讯把算力作为更核心的能力去构建，这也是腾讯专长的领域。腾讯在分布式云原生上，总调度超过了1.5亿核，能够提供16EFLOPS智能算力，不仅可以服务于大模型的训练，在智能驾驶的应用场景也可以应用。同时腾讯开发了新一代的HCC高性能计算集群，搭载最新GPU，可以支持超过10万卡GPU超大规模计算，以及国内性能最强的大模型的计算集群，拥有4天就可以训练万亿参数大模型的能力。除此之外，在网络带宽和通信上，腾讯自研的星脉网络，为新一代集群带来行业最高超过3.2T的业界最高带宽，能够保证更好的通信开销和吞吐能力，同时GPU利用率也极大提升，超过60%。

“我们腾讯智慧出行，是面向汽车和出行的行业性业务团队，秉承腾讯作为行业数字化助手的定位，未来将助力整个汽车行业数字化业务发展。”不局限于车载功能的开发，腾讯还另辟蹊径得将视野投向了整个产业链上对于大模型的使用。钟学丹在分享中指出：“我们看到汽车行业在积极地拥抱整个大模型的演进，除了大家比较关心和看到的自动驾驶领域的应用以外，在研产供销服各个领域，都有人在尝试利用大模型更好地帮助企业去提升效率、改善体验，以及如何将这些更好地融入到开发、生产过程中去。”基于此考虑，腾讯行业向汽车行业提供了完整的能力架构，从AI基座、AI工程平台、AI应用这几个层面上助力产业发展。腾讯行业不仅能够提供如AI原生向量数据库等标准基础产品，AI代码助手以及大模型均已在智慧工场等实际场景应用，不仅可以帮助研发流程提高效率，还能够加强质量检测。“大模型的训练并不是每一次都会很好，或者是很成功，其中的成本和代价都非常高，但是我们希望基于这样的平台，以及与场景更好结合的过程中，为车企或合作伙伴创造新的应用场景和服务。”钟学丹说。