雖然本周自動駕駛沖高回落，但是不影響市場對自動駕駛的熱度，這兩天世界人工智能大會（WAIC）在上海舉行，主要聚焦通用人工智能發(fā)展，馬斯克的出現(xiàn)發(fā)言也讓自動駕駛技術(shù)再一次受到關(guān)注。

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特斯拉的CEO馬斯克說了個預(yù)言，他說隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，預(yù)計到今年年底就有可能實現(xiàn)全面的自動駕駛，他說的全面自動駕駛就是完全不用人類干預(yù)的自動駕駛。

人工智能帶來了新的可能：人機交互

根據(jù)國際通用的標(biāo)準(zhǔn)，在不同等級的劃分上，自動駕駛汽車主要是有5個等級，像L1、L2、L3、L4、L5。其中，L4是指高度自動駕駛，由自動駕駛系統(tǒng)在特定道路上完成所有駕駛操作，無需人類駕駛員進行任何干預(yù)。L5則是完全自動駕駛，即由自動駕駛系統(tǒng)完全自動完成所有駕駛操作。根據(jù)馬斯克的闡述，特斯拉的自動駕駛現(xiàn)在做到了非常接近L4的階段，等到2023年年底或許會達到L4或L5級自動駕駛。

自動駕駛技術(shù)國內(nèi)外已經(jīng)研究了很多年，根據(jù)IDC公開資料顯示，從去年開始L2級自動駕駛滲透率提高的比較快，今年一季度，L2級自動駕駛在乘用車市場滲透率達到45.3%。IDC自動駕駛開發(fā)平臺市場份額調(diào)查報告顯示，去年我國自動駕駛平臺市場規(guī)模達到近6億元人民幣，市場增速超100%。

自動駕駛的規(guī)模化商業(yè)落地一直備受關(guān)注，一直是不少廠商關(guān)注的。距離自動駕駛規(guī)?；虡I(yè)落地還有不少距離，尤其是在技術(shù)上存在一定挑戰(zhàn)，現(xiàn)在最多的是單車智能技術(shù)一直在迭代更新，可要自動駕駛實現(xiàn)真正落地少不了路端、云端共同協(xié)同。

馬斯克提到推出全自動的駕駛汽車，可能也有希望，最近人工智能技術(shù)多在大模型上體現(xiàn)出來，大模型的出現(xiàn)讓人們看見人工智能的技術(shù)進步，特別是技術(shù)對的思維獲取信息的能力有了很大的進步，之前自動駕駛多是依靠激光雷達技術(shù)獲取信息，比如利用激光束來掃描周圍環(huán)境，獲取高精度的三維點云數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以用來構(gòu)建車輛周圍的環(huán)境模型，幫助車輛進行定位、避障和路徑規(guī)劃等任務(wù)，從而提高自動駕駛系統(tǒng)的性能。但是AI大模型的出現(xiàn)讓人們看見了人工智能的人機交互技術(shù)。

現(xiàn)在也有廠商在汽車駕駛上嘗試人工智能技術(shù)的應(yīng)用，像五月份，百度Apollo汽車智能化業(yè)務(wù)就是以文心大模型為基礎(chǔ)的新一代AI智艙。這是國內(nèi)首個大模型在汽車行業(yè)應(yīng)用的成果探索，更多的還是在語言上的應(yīng)用。比如小度車載語音SDK基于大模型本地化，可以幫助提高座艙極致交互體驗?？梢宰龅搅鲿车拿鈫拘讯嗦吠瑫r交互、全頁面所見所說、全域毫秒級響應(yīng)，讓用戶像是擁有了一個隨時待命的私人助理。并且最大支持8路同時交互精確處理，覆蓋整個座艙內(nèi)外，能夠做到多路同時、快速、連續(xù)對話的極限挑戰(zhàn)。

基于文心大模型能力，百度Apollo針對車載場景進行專項訓(xùn)練和模型精調(diào)，無需人工數(shù)據(jù)標(biāo)注，AI便會具備更出色的語言理解和學(xué)習(xí)能力。

人工智能用到汽車領(lǐng)域主要分為感知、模型或思考、執(zhí)行三個部分，現(xiàn)在人工智能在自然語言理解技術(shù)上有所突破，就像百度的Apollo。還沒能夠做到完全在大的時間尺度上幫助汽車在感知和模型上應(yīng)用，在小的時間尺度上比如汽車的控制方面的真正使用也還很早。

可以預(yù)見的是在AI大模型技術(shù)的加持下，之后基于大模型技術(shù)的智艙應(yīng)該會有更多場景對話式交互、邏輯推理、策略規(guī)劃和知識問答等多項能力，同時應(yīng)該也會在真正的道路識別自動駕駛上有更多幫助，更多的體現(xiàn)在和人之間的交互能力。

語言大模型為何增長放緩？

最近自然語言大模型現(xiàn)在增長有些遇冷了，有家網(wǎng)絡(luò)分析公司Similarweb披露了相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來看，今年前5個月，ChatGPT全球訪問量環(huán)比增幅分別為131.6%、62.5%、55.8%、12.6%、2.8%，增長幅度明顯下降；6月份ChatGPT的訪問量環(huán)比下滑9.7%，為其推出以來首次。除訪問量以外，用戶使用ChatGPT的時長也在下降。

所以如果只是語言大模型把它當(dāng)成一個聊天的工具、簡單的獲取知識的軟件，隨著熱度的下降，隨著落地應(yīng)用速度的減緩，這期間可能很快就沒有什么讓大眾有耐心等待技術(shù)深入語言類向下挖的市場了，更多的在等待大模型在應(yīng)用端、在產(chǎn)業(yè)端、在垂直端上有一些研究出現(xiàn)?；蛟S未來大模型已經(jīng)不是簡單的以為只是在圖文界面圖形生成、視頻生成、自然語言對話方面有很大突破，更多的關(guān)注如何在應(yīng)用領(lǐng)域里落地。

等到大模型發(fā)展到一定階段的時候，可能更重視垂直類型的大模型，因為通用大模型基本上屬于基于廣泛的公開文獻與網(wǎng)絡(luò)信息來訓(xùn)練的，網(wǎng)上的信息可能有錯誤，或許一些專業(yè)知識與行業(yè)數(shù)據(jù)積累不足，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)沒那么厚實，可能出現(xiàn)一些模型的深度和精準(zhǔn)度沒那么多的情況?？梢恍┬袠I(yè)或者企業(yè)，客戶對企業(yè)提供的專業(yè)服務(wù)要求越來越高，需要所提供的業(yè)務(wù)也越來越深。就到推企業(yè)研究有深度的垂直型大模型。

客戶喜歡使用有深度有精準(zhǔn)度的專業(yè)大模型，而且企業(yè)的數(shù)據(jù)也要保證做訓(xùn)練或精調(diào)?？蛻粝Ｍ髽I(yè)提供的大模型能夠在實際應(yīng)用里真正解決了某個問題，不是在眾多的落地應(yīng)用里處理部分問題。

像學(xué)而思宣布正在進行自研數(shù)學(xué)大模型的研發(fā)，命名為MathGPT，面向全球數(shù)學(xué)愛好者和科研機構(gòu)；5月6日，淘云科技宣布推出兒童認(rèn)知大模型——阿爾法蛋兒童認(rèn)知大模型，為孩子在練表達、塑情商、啟創(chuàng)造、助學(xué)習(xí)等方面帶來全新交互體驗。

再比如生物大模型能夠提高AI制藥效率。有相關(guān)研究報告顯示，AI技術(shù)可以將新藥研發(fā)的成功率提高16.7%，輔助藥物研發(fā)每年能節(jié)約540億美元的研發(fā)費用，并在研發(fā)主要環(huán)節(jié)節(jié)約40%至60%的時間成本。根據(jù)英偉達公開資料，使用AI技術(shù)可使藥物早期發(fā)現(xiàn)所需時間縮短至三分之一，成本節(jié)省至兩百分之一。

垂直領(lǐng)域中還有更大的期待——汽車

垂直領(lǐng)域當(dāng)中應(yīng)用當(dāng)中還有更大的期待，比如汽車。汽車具有交互主體多、交互方式多、交互粘性強、計算零件多、數(shù)據(jù)規(guī)模大、空間屬性等特點，這些特點決定了新汽車是大模型最大的交互應(yīng)用場景。大模型的應(yīng)用，也會給汽車帶來涵蓋情感化的數(shù)字人交互、開放而豐富的服務(wù)生態(tài)、智能生成內(nèi)容與表現(xiàn)形式等在內(nèi)的全新體驗。

自動駕駛智能駕駛的本質(zhì)屬性即通過裝置來替代人的操作，從這個角度看，人工智能是汽車實現(xiàn)更高級別智能化發(fā)展的必備的專業(yè)技術(shù)。

只不過目前AI技術(shù)在汽車上多是聚焦這兩種的落地使用，比如用于人工智能交流對話領(lǐng)域，多數(shù)應(yīng)用在智能座艙，像我們上面說的百度的文言一心，已有東風(fēng)日產(chǎn)、紅旗、長城等近十家車企宣布接入。還有就是商湯科技的日日新Sensenova大模型，也是具備中文語言模型“商量SenseChat”以及“如影SenseAvatar”等與座艙的結(jié)合。在之前的阿里巴巴也宣布AliOS智能汽車操作系統(tǒng)已接入通義千問大模型進行測試等。第二種應(yīng)用多是聚焦智能駕駛，自動駕駛是人工智能的典型應(yīng)用場景，人工智能賦予智能汽車超級大腦，超級大腦來提高更多的交互功能，像毫末智行發(fā)布了自動駕駛生成式大模型DriveGPT，幫助解決認(rèn)知決策問題，最終實現(xiàn)端到端的自動駕駛。還有元戎啟行打造了DeepRoute-Driver 3.0方案，優(yōu)勢是可不必搭載高精度地圖，現(xiàn)在高階智能駕駛產(chǎn)品D-PRO已獲得車企定點合作，已經(jīng)在深圳進行泛化測試。

汽車走向智能化時代，很多廠商都在關(guān)注智能化的幾個方向，重點在智能座艙、智能駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)等領(lǐng)域，但智能駕駛難度遠遠高于智能座艙，這部分的投資是最高的。

但也要看清楚，現(xiàn)在還很早，很多都在研發(fā)與測試階段，到底什么時候能落地還不知道，因為真正的模型數(shù)據(jù)調(diào)動管理少不了強大的智能網(wǎng)聯(lián)汽車以及計算技術(shù)平臺、云控技術(shù)平臺等平臺，只有大量的數(shù)據(jù)匯聚才可做交叉，特別是在智能駕駛這類垂直領(lǐng)域。

呂長順（凱恩斯） 證書編號：A0150619070003?！疽陨蟽?nèi)容僅代表個人觀點，不構(gòu)成買賣依據(jù)，股市有風(fēng)險，投資需謹(jǐn)慎】

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