杏彩体育app:长安汽车：大模型时代下汽车企业AI应用思考与实践
AI浪潮。2024年4月18日，在第二届汽车人工智能大会上，长安汽车大数据中心数据算法与模型处负责人匡旭表示，具体到汽车行业来看，AI+替代互联网+成为最新的趋势。将AI放在产品定义过程中可以更精准挖掘用户需求，同时基于AI可以畅想产品形态，这对汽车产品定义而言将是全新的改变。
未来汽车作为智能移动空间，将不只承载AI、芯片、通信等新技术，还将与用户有更多的交互，成为平台型产品，并基于平台型产品创新商业模式。汽车企业本身需要具备怎样的AI能力？匡旭认为可以从两方面考虑：第一、汽车企业一定要沉淀自己的数据资产。第二、建设场景编排工具。
长安汽车希望将大模型作为基础的智能大脑，将小模型做成不同的工具链，让大脑有效使用工具，做到大模型与小模型并重。基于以上思考，长安汽车进行了一系列AI应用实践。未来，长安汽车还将构建企业统一的AI基础设施，支持智能化产品和数智化经营，推动产品和技术创新、经营效率提升，引领交通行业AI应用和生态繁荣发展。
和算法三大要素的融合。从整个人工智能的发展趋势来看，这三种要素之间呈现出一种相互促进的态势，共同推动着人工智能的发展。算法在其中扮演着至关重要的角色，许多算力设计都是基于算法本身的架构而进行的。早期阶段，人工智能主要依赖统计学或机器学习，只需要使用CPU，因为其拥有强大的逻辑推理能力。随着深度学习的兴起，GPU逐渐成为主流，这反映了算法对算力需求的转变。
并行计算、高带宽吞吐的需求日益凸显，这导致算力架构发生了显著的变化。从长远的视角来看，随着模型的不断演进，现有的算力架构必将面临更多的调整与优化。例如通过引入量子计算、光计算等，以及利用新算法驱动算力发展。
随着数据量的不断增长，我们也在推动算法的变革。如今，诸如Transformer和之前的CNN卷积神经网络等，正是得益于这些庞大的数据集，使我们能够深入挖掘数据间的内在联系。因此，整个人工智能的发展历史可以被视为算法、算力和数据这三个要素之间不断相互促进的历程。
许多算法已经逐渐形成了固定的技术架构，而算力也度过了指数增长阶段，进入相对平稳发展。我们认为当前的人工智能时代正逐渐转变为数据主导的时代。拥有更多、更高质量的数据，将能够开发出更优秀的人工智能应用。
大模型相关产品时，都能感受到其强大的逻辑推理能力、语义理解能力和总结能力。然而，大模型仍存在不足之处，如存在幻觉、知识无法实时更新等问题。基于此，目前大模型的应用仍主要集中在高知识密度和高创新要求的领域。
许多公司纷纷利用大模型的生成创意能力，推出了一系列创新应用，如小红书的爆款文案生成助手和抖音的流量密码剧本生成等，都充分展现了大模型在内容创作领域的潜力。此外，营销、研发、服务运营等岗位相对更加适合利用大模型能力。在营销方案的生成、客户知识问答等方面，大模型展现出了其卓越的应用价值。目前业界正热议“百模大战”，未来对于汽车企业，将更加关注应用的“百花齐放”，实现行业大模型的多样化发展以及企业大模型的有效利用。
就汽车行业而言，AI+正在逐渐替代互联网+，成为最新的发展趋势。通过将AI融入产品定义中，我们可以更精确地挖掘用户需求，并基于AI能力更深入地构想产品形态。未来的产品将不仅是交通工具，更是能够陪伴出行的智能机器人，这将为整个产品定义带来全新的变革。
在造型设计方面，目前业界广泛采用多种工具来辅助设计师进行初步方案的制定，显著提升了设计师的工作效率。长安汽车内部也在积极运用相关的文生图模型进行造型探索，在概念生成、草案设计以及评审过程中与不同用户沟通需求时发挥了重要作用。文生图模型能够迅速将设计师的想法转化为可视化的图像，从而加速了设计方案的呈现和迭代。
则比较关注如何利用代码大模型进行代码生成和代码注释等工作。同时在设计方案方面，许多工程师日常需要撰写大量的设计文档和测试文档。这些文档往往具有统一的格式，但内容各异。在引入大模型技术后，我们可以利用其强大的能力快速生成相关文档，从而有效减轻研发工程师的工作压力。
比如利用工厂中积累的众多设备数据以及历史故障数据等资源，开发专业的维护助手和工艺优化助手，能够帮助工厂提升制造效率。
从整个产业链的视角来看，尽管AI尚不能完全替代人类，但人类应善于将AI作为提升生产力和创意的辅助工具。IDC预测指出，预计到2027年，约有40%的工作角色会被AI取代或重新定义。掌握AI技能对于每个职场人来说都至关重要。
在这一趋势下，长安汽车对于AI应用也进行了深入的思考。从汽车企业产品的角度来看，新兴的AI技术将促使汽车转变为新的平台型产品。过去的平台产品可能主要集中于互联网平台或超级APP。未来的汽车将作为智能移动空间，不仅承载了AI、芯片、通信等一系列新技术，还将与用户建立更为紧密的交互关系，进而演变成为平台型产品。基于这一平台型产品，我们可以创新出更多的商业模式，实现价值的转化与变现。对于汽车企业而言，要适应这一发展趋势，应从以下两个方面着手构建自身的AI能力。
，汽车企业要沉淀自身的数据资产。当前，尽管各家的模型算法架构在transformer的基础上有所创新和调整，但总体上仍呈现出趋同的态势，架构底座趋于一致。从算力角度看，算力不可能无限扩张。因此，数据成为唯一可以快速提升模型表现的切入点。我们认为积累高质量、大规模的场景专用数据是汽车企业AI应用最关键的部分。
，随着通用大模型的趋同，行业底座可能将逐渐缩减为少数几个，类似于昔日的IOS和安卓操作系统的概念。对于汽车企业而言，如何构建企业智能体，将自身的能力转化为插件，进而构建独特的插件生态显得尤为重要。汽车企业如果无法构建类似IOS、安卓这样的底层系统，那应注重APPStore的建设和优化。
望将大模型作为基础的Agent大脑，小模型则做成不同的工具链，从而使大脑能够高效地使用这些工具。人与早期类人生物或猿人的主要区别之一，便在于人类能够熟练使用工具。同理，既然大模型被类比为人类智能，那么它也应具备使用工具的能力。基于这一思考，我们也对AI进行了相关的实践探索。
整体定位而言，长安正致力于以“新汽车、新生态”为核心，实现向智能低碳出行科技公司的转型。在智能化的定义上，我们涵盖了智能汽车和智能管理两个方面。我们的目标不仅是为用户提供卓越的智能体验，同时也希望在企业运营层面提升效率，从而更迅速、更高效地为用户提供所需产品。因此，我们在产品端和经营端都开展了AI应用的实践探索。
的SDA架构将在今年推出首款车型CD701。SDA架构基于软硬分离的基础概念设计，实现了从L1到L6层的分层解耦，这与AI架构的设计理念相契合。L3的电子电器架构与AI相关硬件相对应，L4的操作系统层则与AI基础框架相匹配。在服务层，我们集成了AI的通用算法和场景化算法能力。此外，L6的云端大数据层与应用层也做了耦合。因此，我们的SDA架构能够随着AI技术的不断发展进行持续的集成和优化。
IACC、AEB等在内的多项行业领先技术。面向未来，长安汽车正积极探索大模型技术的应用。目前，我们正在研究如何利用大模型快速融合不同传感器数据，在决策端尝试使用大模型进行快速规划决策，无需遵循传统路径规划等复杂流程，直接实现端到端的效果。
我们从2020年开始进行了相应的AI功能部署，至今已将大模型相关技术成功应用于智能座舱领域。例如，我们已实现了根据用户需求，利用大模型能力快速生成个性化壁纸的功能，并在车上进行了实际搭载。此外，我们还能根据用户的心情、偏好以及当天的环境具体情况，迅速调整车内环境。
在SDA架构的基础上，我们今年将推出新款数智汽车CD701。这款车在多个维度上均与传统汽车有所区别。它实现了场景的自由定义，这主要得益于大模型技术的深入应用。传统的汽车控制系统，如空调和座椅调节，往往基于固定的规则和文本分析进行操作。未来利用大模型的能力，可以更加灵活地编排车上的各种功能。这意味着，不仅仅是预设的车窗或座椅调节，用户可以感知到的任何相关功能，大模型都能根据实际情况自动调用，从而实现更为精准和个性化的场景定义。
我们的产品和经营相关云基础设施都是统一的，中间有统一平台，包括数据平台和AI中台，以确保各项功能的集成和协同。最终，这些平台将能够落地到各个场景中，涵盖汽车的研发、生产、制造、销售、供应和物流等各个环节。通过打通整个业务流程，实现全面的数字化转型。
，长安目前建成国内车企中算力规模最大的中心之一。该智算中心由长安汽车与百度联合打造，具备百亿次每秒的算力支持，并实现了动态调度和弹性伸缩等功能，为各项业务的顺利开展提供了有力保障。
作为AI应用的核心要素，我们将数据视为战略资产，开展相关治理工作，致力于实现数据的快速变现和价值挖掘。
我们以前主要依赖于传统机器学习和深度学习，如今开始基于大模型进行相关的应用探索。研发领域，我们利用大模型进行产品配置的快速迭代分析；营销领域，大模型帮助我们深入剖析用户画像，优化话术策略，提升营销效果；客户服务领域，我们则利用大模型对客户之声进行有效挖掘和分析，以更好地了解客户需求。通过这些算法应用，我们赋能各个业务板块，不断优化产品与服务，提升整体竞争力。
我们内部打造了一款智能数据搜索与分析助手。该助手的目标是成为一站式搜索与分析公司内部所有数据的平台。我们会结合大模型的能力，对销量数据进行深入分析。基于此类应用，我们能够迅速识别数据异常，挖掘数据趋势，并将其应用于生产决策中。
长安汽车对未来AI的应用与发展有着深刻的思考。我们提出了“一体两翼”的战略构想，旨在通过构建统一的AI基础设施，推动产品和经营领域的智能化变革。具体而言，我们拥有国内领先的算力中心之一，海量的PB级产品和经营相关数据，以及丰富的大模型储备。这些基础设施共同构成了我们的AI中台，可以为产品端和经营端提供强大的AI应用能力。
在产品端，我们将AI视为引领未来产品变革的关键力量。我们致力于将驾舱一体化打造成为长安汽车的竞争亮点，通过应用AI技术，提升产品的智能化水平和用户体验。在数智化经营方面，AI的应用将帮助企业实现内部新质生产力的提升。通过打通研发、生产、供应、销售、服务等所有链路，我们将实现整体经营效率的提升，推动企业向更加智能、高效的方向发展。
在构建基础设施的过程中，我们深知与行业合作伙伴的紧密合作至关重要。我们积极寻求与各类企业合作，共同开发AI应用产品，以推动技术进步和应用创新。同时，我们将与高校合作建立联合实验。
