在李濤看來,汽車是工業(yè)皇冠上的明珠,體系非常復(fù)雜,目前最大的難點是打通不同主機廠平臺和車型之間的軟硬件架構(gòu)成本很高。“盡管中國汽車企業(yè)多年來不斷做軟硬件的平臺化,包括引進SOA等軟件架構(gòu),但不是真正行業(yè)中的通用方案。”
李濤強調(diào),汽車智能化、大模型兩大浪潮的碰撞和融合具備歷史必然性。AI汽車是智能座艙終極形態(tài)的體現(xiàn),有賴于強大的理解、記憶、邏輯和生成能力,這恰恰是大模型最擅長的領(lǐng)域。
“百度在很早之前就布局車輛智能化,并與主要的主機廠有深度合作,今年年內(nèi)搭載百度智能座艙的汽車會突破1000萬輛。”在近日舉辦的全球智能汽車產(chǎn)業(yè)大會(GIV2024)上,百度智艙業(yè)務(wù)部總經(jīng)理李濤接受中國經(jīng)濟網(wǎng)記者采訪時表示。
百度智艙業(yè)務(wù)部總經(jīng)理李濤 姜智文/攝
在李濤看來,汽車是工業(yè)皇冠上的明珠,體系非常復(fù)雜,目前最大的難點是打通不同主機廠平臺和車型之間的軟硬件架構(gòu)成本很高。“盡管中國汽車企業(yè)多年來不斷做軟硬件的平臺化,包括引進SOA等軟件架構(gòu),但不是真正行業(yè)中的通用方案。”
不過,“隨著軟件操作系統(tǒng)等更加可控、開源的推進,會大幅度改善如今的局面,也會更加提高中國汽車產(chǎn)業(yè)在全球的競爭力。”李濤說。
李濤認(rèn)為,智能座艙是基于大模型做正向設(shè)計,而不是把技術(shù)不斷地剪切、接入。“座艙的終極形態(tài)是一個‘車端智能體’,具備獨立的理解認(rèn)知、學(xué)習(xí)能力,并且能夠自動化地給用戶提供情景感知和服務(wù)。”
與之相對應(yīng)的是,如今很多座艙設(shè)計是把Pad裝載上車,并把移動APP直接遷移到車機。據(jù)行業(yè)統(tǒng)計,單臺車上搭載APP最多的高達189個。李濤坦言,“在駕駛過程中,用戶需要從189個APP中翻找到指定應(yīng)用很困難,這不僅占用寶貴的車機算力及內(nèi)存資源,還可能造成用戶在駕駛體驗過程中的認(rèn)知負(fù)擔(dān),甚至造成事故風(fēng)險。”
李濤補充道,軟件的使用符合二八原則,80%甚至更高比例的應(yīng)用不會被使用到,這不僅會造成應(yīng)用端資源浪費,同時為把相關(guān)應(yīng)用搬上車,主機廠還需要大量投入,無形中造成了社會財富的浪費。
當(dāng)前,隨著AI技術(shù)、自然語言理解的進步,部分車載智能化系統(tǒng)能夠泛化理解用戶的口語化表達。在此過程中,用戶對智能座艙的使用頻次從最初的每天3-5次,到如今普遍上升到兩位數(shù),在部分語音交互技術(shù)領(lǐng)先的車型上甚至達到接近三位數(shù)。
但在李濤看來,語音交互次數(shù)并非越多越好。用戶頻繁使用某個功能,一方面說明該功能非常實用,用戶對它產(chǎn)生了依賴;另一方面也可能是車輛整體設(shè)計的智能化程度較低,系統(tǒng)無法深度理解用戶當(dāng)前所需。
“智能座艙下一個明確的應(yīng)用方向是全感融合,基于大模型的理解、記憶、邏輯生成能力做出全局規(guī)劃,然后全方位驅(qū)動各種應(yīng)用進行深度協(xié)同和執(zhí)行,類似于汽車機器人具備高度自動化和主動化。”李濤說。
李濤強調(diào),汽車智能化、大模型兩大浪潮的碰撞和融合具備歷史必然性。AI汽車是智能座艙終極形態(tài)的體現(xiàn),有賴于強大的理解、記憶、邏輯和生成能力,這恰恰是大模型最擅長的領(lǐng)域。(中國經(jīng)濟網(wǎng)記者 姜智文)
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