今年可谓是AI硬件爆发之年，作为智能硬件的手机厂商，一开年便先“卷”了起来。小米、OPPO、vivo等厂商积极入局大模型，试图在手机大模型这一领域抢占先发优势。
随着车企开始走入智能化下半场，新晋“移动智能终端”的汽车厂商，将在生成式AI应用上面，打开更多想象空间的同时，也将开启新一轮群“模”大战。
然而，生成式AI大模型要想“上车”，除了要“卷”技术，还要“卷”成本。在当下愈演愈烈的车企价格战背景下，经济性无疑成为了产业链上下游共同追求的目标。
3月28日，在2024中国(深圳)智能网联汽车发展论坛暨第18期大湾区汽车创新论坛的圆桌讨论环节上，一位Tier1厂商代表向AI芯片厂商提问道：“车载芯片的成本后续将会是一个什么样的趋势”，引发现场高度关注。
“现在大家为什么会觉得成本过高？”安谋科技汽车业务线业务发展与方案总监曾霖现场回应称：“关键在于大模型迭代速度太快。实际上每一代适配AI的车载芯片都没有机会真正‘跑起(量)来’。”
在软硬件产业的结合上最为紧密、政策上最为积极的城市，深圳当仁不让。因此，现场嘉宾认为，深圳有望最先在AI车载芯片上打开市场，实现冲量后降价。
在机遇上，中汽研科技有限公司工程师李海沧表示，现阶段全球在相关AI大模型上车标准上都未建立完整生态体系，也就是说，中国仍有超车机会。
其次，在全球商用车监控产品都有布局的锐明技术002970）公司技术产品总监刘荣兰在圆桌讨论时提到，中国在个人数据隐私的监管方面，比欧美市场要更为开放。“比方说，人脸签到功能在海外是做不了的业务”。而这意味着中国所能探讨的应用场景也将更为多元化。
就在论坛活动当日，理想汽车Mind GPT大模型率先通过国家备案，打响了大模型“上车”第一枪。
然而，大模型上车与上手机有本质的不同。作为国内第一个发布车用操作系统产品的公司，普华基础软件珠江BU副总经理曹捷表示，这就好比说人有两个大脑，快大脑和慢大脑。大模型入手机更像是“快大脑”，是一个更偏表征且重交互的操作系统。但车控操作系统是一个“慢大脑”，是一个对安全要求很高、连带成本也很高且要求对紧急状况能做出“直觉快反应”的内化系统。因此，虽然AI已经进入了车载交互系统，但目前业界谈论AI进入车控系统的还不多。
值得注意的是，AI入车载交互系统的路径已经较为清晰。例如，极越、长安、吉利、岚图、红旗、长城、零跑等多家车企已经接入了百度的生成式对话产品“文心一言”。
而AI入车控系统则是指利用AI的生成式技术，赋能自动驾驶数据训练以及相关应用功能能力的提升，最终实现端到端的自动驾驶。但要做到AI赋能自动驾驶，将对硬件端带来不小的挑战。
作为一家坚持以自研业务技术创新与Arm技术授权相配合的国内芯片IP设计与服务提供商，安谋科技(中国)汽车业务线业务发展与方案总监曾霖表示，AI大模型上车其实是一个很大的突破，因为这将原本的监督式学习全面地朝向非监督式学习演进了，也就是相当于，把原本的学术研究朝着产业落地方向推进了一大步。
而AI非监督式学习对数据吞吐量以及低延时上，也有着更高的要求。“不仅是每一个单独产品的性能，还要求它们之间的互联性比现在有更大的提升。”曾霖说，而这就造成了在性能和质量都达标的情况下，成本也将随之走高。
作为一家融合软硬一体解决方案的Tier1厂家，法雷奥汽车内部控制(深圳)公司车辆互联产品线研发经理刘俊昌表示，中国车辆在经济性方面已经非常不错了。因此在硬件成本控制的情况下，软件AI大模型要如何能跑起来，将成为不少车厂面临的两难抉择。政策支持、软硬件产业紧密相连，深圳有望率先实现“冲量”
智能网联汽车是一个比智能手机链条更加长的产业，也被视为生成式AI可发挥最大效用的应用场景。在今年工信部提出开展“人工智能+”行动后，各地政府也都摩拳擦掌，将智能网联汽车产业视为必争的产业。
“整个汽车产业的链条非常长。比方说，软件研发层面在生成式AI上有一个好的想法待验证，它不仅需要软件层级的仿真和验证，还需要配合一系列的硬件做迭代，以及后续的检验检测等。这意味着产业要有一个相应的工具链随之做迭代。而这个相互通联的工具链又需要在彼此之间先确立一个统一的标准。”李海沧表示。因此，他认为在制定标准上面，不能单靠产业界，政府、高校及科研机构等各界人马都需要参与进来。
在政策端的顶层设计上，深圳可谓是最有野心的城市。自2021年起，深圳被确定为智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点城市之后，隔年深圳便出台了《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，明确了深圳经济特区范围内智能网联汽车的道路测试和示范应用、准入和登记、使用管理等规则。
这在当时获得产业界一致好评。业内人士认为，该条例标志着中国智能网联汽车发展进入有法可依的时代，特别是条例首次对涉及辅助驾驶系统的交通事故责任归属进行了划分，解决了智能汽车发展最大的法律困扰。
值得一提的是，在活动现场参与圆桌讨论的嘉宾也一致看好深圳智能网联汽车的产业发展。曾霖表示，“我经常来深圳出差，正是因为看好深圳的发展。我认为深圳是最有机会在AI车载芯片上实现‘冲量’。”
而看好的理由则是，他认为深圳在软件层面迭代的速度和硬件供应链是紧密相连的。这意味着，“在深圳所做出来的事情是有望率先实现大规模量产的。”曾霖说。而一旦完成冲量，芯片研发成本将迅速摊薄，价格也将跟随快速下降。
数据显示，2023年，全市规模以上汽车制造业增加值增长47.3%，全市新车电动化渗透率、新能源汽车保有量、充电基础设施密度全国领先，并成功入围国家首批公共领域全面电动化一类试点城市。全市新能源汽车产量高速增长104.2%。
在产业发展上，2022年深圳政府在智能网联汽车商业化落地上动作频频。不仅在商业化落地上拿出了“真金白银”支持、设立智能网联汽车产业基金、开发覆盖智能网联汽车产品全链条风险的保险产品等，还企图在尚未形成完善的国家标准或行业标准上，以地方标准率先占领产业高地。
而政策的关注度，也带动了产业的高速发展。数据显示，2022年全年深圳智能网联汽车产业增加值511.46亿元，同比增长46.1%，增长率在20大战略性新兴产业中位列第一。
另外，在自动驾驶商业应用方面，深圳智能网联汽车道路测试及示范应用规模全国领先，总体实现了载人、载货、环卫、配送等多场景的示范应用。截至2023年底，深圳已发布四批智能网联汽车道路测试道路，累计开放智能网联汽车测试道路里程约331.26公里，开放测试道路248条。
同时，在公共出行方面，深圳还力推以“双百驱动”，即落地自动驾驶公交商业运营100辆以上，自动驾驶出租汽车商业运营100辆以上，探索验证智能网联企业商业应用的经济性、可靠性、安全性、准确性。
深圳在政策端积极开放场景、鼓励商业化落地的做法，也让有嘉宾表示，在国产化生成式AI上车方面，自己十分看好深圳高度市场化的特色。“我相信，在大湾区这片热土上，大家都在积极拥抱AI，可能不需要我们在刻意推广上做太多的事情，应当鼓励政策搭台市场唱戏，国产化AI大模型系统上车将变成一个产业迭代过程中一个自然而然发展的规律。”曹捷说。
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