发布日期：2025-04-08 04:39    点击次数：90

专题：2024中国汽车软件大会开云kaiyun官方网站

　　11月7日-8日，2024中国汽车软件大会在上海嘉定召开。中国一汽研发总院（科技创新管制部）副部长、高端汽车集成与限定寰球要点实践室主任李丹发饰演讲。

　　以下内容为现场发言实录：

　　诸位指点、巨匠、一又友各人下昼好，很运气在这里代表汽车产业AIGC本事欺诈白皮书编制组在这里跟各人作念解读。

　　在2022年底到2023岁首生成式东说念主工智能给通盘世界带来宏大的回荡，针对生成式东说念主工智能在汽车产业上怎么欺诈，咱们作念了一些尝试。此次咱们借助中国汽车软件大会，说合中国汽车工业协会、软件园、一汽研发总院、北京大学光华管制学院改日汽车策略家班沿路编制白皮书，也算是投砾引珠。

　　咱们勾搭改日汽车策略家班来自整车企业、零部件企业、科技公司、投资公司等不同界限学员的不同念念想鸠集成这份白皮书，内容很丰富、制作也很良好，但愿各人巧合多多品评指正。

　　在这里我也想先容一下高端汽车集成与限定寰球要点实践室。这个实践室是由科技部批准，由企业说合高校共同缔造的。当今主要进行前瞻蓄意责任，包括固态电板、基础软件，前瞻材料、车路云星协同以及AI+。

　　改日汽车行业会发生相比大的变化。从本事门道上可以看到，第一个，原来是以笃定性的端正逻辑为主，当今回荡成以概率东说念主工智能为主，这种改革带来的收尾便是咱们好多有教学的巨匠逐渐的就不需要了。

　　第二个，软件瞎想逻辑的变化，原来咱们把所有的端正洽商在软件中，软件量特地大。如果变成端到端的大模子的面貌，这么软件量会相比小，是以从事软件责任的东说念主改日他的责任岗亭是不服定的。

　　第三个，性能晋升的要津资源，原来是工程师。举例咱们的车身工程师，每个车型在开荒的时候最忙的便是车身工程师，他们天天作念多样种种的数据、多样种种的文献，实质上每一次作念的责任王人是类似性的，如果加上AIGC这种方法，车身工程师将逐渐失去他应有的价值。

　　再比如测试，它责任基本王人是类似的，可以通过自动的面貌或者AIGC面貌替代。原来咱们说软件界说汽车，天然这个事自己就有争议，当今咱们无情数据界说汽车，数据产生智能、智能产生软件、软件界说功能，功能再界说汽车。通盘过程产生的链条，如果说端到端的话那便是数据输入、收尾产生，实质上便是数据界说汽车。本事门道的变化会使咱们好多东说念主的责任有变化，但不是说他莫得出息了，各人不必驰念。咱们资格了好多科技创新，终末咱们东说念主类照旧正常在孕育、发展。电动化缩小了汽车产业的门槛，是以促进了咱们电动化期间新势力的产生，也便是破掉了内燃机和变速箱的门槛，产生了新势力。第二步便是智能化， AIGC将会大大缩小汽车开荒测试出产这个门槛。当AIGC欺诈了以后，有可能咱们专科的瞎想师和筹划师就不需要了，普通职工也可以瞎想一个汽车，把你的需求、本事参数装置进去以后AI会自动造成一个系统的完满的杜撰的本事决议，并作念一些斟酌的考证。然后考证收尾如果是正确的话，那就变成可以进行出产的决议。出产过程，也会有一些数据产生，这个产物到用户手内部，用户使用过程中也会产生斟酌的数据。用户产生的数据反过来再调动到或者输入到产物开荒阶段，这就造成了一个数据闭环。器具的紧迫性有时候比你力图责任还紧迫。

　　2024年诺贝尔奖，物理奖、化学奖莫得发给化学家和物理学家，却发给了东说念主工智能界限。在18世纪好意思国西部淘金的时候，淘没淘到金子无法笃定，然则它留住了两个东西，一个是好意思国式大铁锹，另一个是牛仔裤，全世界当今还在用，金子各人却忘了，因此器具终末对社会产生的影响比你作念这件事自己还紧迫。

　　用AI开荒制造汽车也遮蔽易，它是有一些门槛的，第一，要有轨范的数据；第二，通盘经过要数智化。如果企业莫得轨范的数据，没罕有字孪生通盘经过，包括一些私域数据，基于AI的汽车开荒会特地难题。企业不可能把要津中枢的数据放到民众平台上， 因此GPT等大模子磨砺的收尾无法应酬产物研发。是以咱们强调的是有监督的学习，把最紧迫的数据作念好预处理，同期全经过数智化。任正非老先生也曾说过数智化便是多打食粮，创造更好的功绩、提高效力。共事加多地盘肥力，也便是夯实数据基础。同期合营数智化东说念主才，及组织机构颐养。

　　AIGC产业化的前提便是企业数智化，况且需要及格的算力加数据以及模子，这么才有可能好意思满数据界说汽车。国度部委和地点发布一系列政策文献，饱读吹新质出产力。新质出产力实质上便是高创新、高技术、高效力的一个代名词，中枢驱能源便是数字化、智能化。

　　企业启动中全经过需要进行数字孪生，产生的数据实质上可以从数据闭环中看到。筹划师通过数据对车进行界说，然后瞎想师在瞎想过程中产生瞎想数据，工艺师在制造过程中产生制造数据，销售司理在销售过程中产生销售数据，卖给用户以后驾驶员在驾驶过程中产生车辆数据和用户数据。所有这些数据反过来再输入到筹划师，数据闭环就造成了，通盘过程是数据加模子。从数据决议到出产决议，到这个销售决议，一直到用户使用过程中所有的这些数据造成完满的数据闭环，下一代产物就会作念得越来越好。

　　面对AIGC本事，咱们正常提到模子。模子除了大模子之外还有多样小模子，还有AI鸠集的，包括NLP、CV、ML、DL等界限模子，这些模子好多王人是开源的。这些模子自己很难，国内前段时辰可以说百模大战，100个企业在作念大模子，模子自己并不是主要的，主要的是模子怎么磨砺、怎么欺诈。在这块咱们一汽实践室也作念了斟酌的尝试，也赢得了一些阶段性恶果。提高效力，提高质料的同期也带着一些困扰。

　　大模子欺诈主要有两个场地，一个是严肃场地，一个瑕瑜严肃场地。严肃场地会产生安全性问题，对驾驶员会或者财产产生耗费的场地是严肃的，这是不允许有任何耗费的。非严肃场地，比如交互，你可以跟你的东说念主机页面说个见笑，换取一下、问一些无关痛痒的一些问题，搞些文娱、听个歌这王人莫得任何问题。然则如果跟安全相关的，比如智驾、操控，这便是条件严肃了。

　　面前边临几个问题，一个便是专科学问枯竭，有些私域数据、要津数据不可能上网。

　　第二个，莫得监督的磨砺。大模子是莫得监督的磨砺，它就找到什么数据它就进行什么磨砺，磨砺终末收尾无法笃定。不知说念它学到什么东西，这么的收尾便是不可靠、不真实的。

　　第三个，通盘决策过程是黑盒的。黑盒是指端到端的，模子中间发生什么事情不明晰，这个是很可怕的，亦然咱们所驰念的。另外大模子的交互过程并不友好，无情的问题它不一定能相识明晰，提的问题不好，它王人不成知说念任务是什么，需要各行业的东说念主员尤其是搞东说念主工智能的东说念主员进行斟酌地科研及阐发注解。

　　V字形开荒经过，主要包括车型筹划，系统决议，硬件开荒，从下到上的代码软件，测试讲明，及功能评价。

　　咱们寰球要点实践室作念了斟酌的一个力图。开荒了NKL-VEHAI，巧合初步处理在这个端对端大模子启动过程中少许的问题。当发现存问题，咱们可以找到并进行修改优化，然后在新的模子上进行推理。

　　AIGC是怎么样作念研发的？需要输入三件事，一个是整车参数，一个是装备界说，一个是工程见解。通过巨匠级智能化的瞎想系统，主淌若数据库和巨匠学问库。左证整车不同的总成或者系统进行剖析。举例有整车的、有系统的，还有功能电控等等。这些研发过程每一个部件的研发器具链是不同样的。是以咱们在这里也把瞎想器具，包括仿真器具把它列出来。

　　通过瞎想师代理，把通盘责任完成。是以只消把前边三个参数输入进去，就可以改日咱们期待的竣微妙车的研发过程。

　　距离这个过程好意思满瞻望还有2-3年，改日有可能咱们好多瞎想师就失去他正本的责任，或者转型去作念架构师，或者作念智能斟酌的一些责任。

　　AI大模子还要自恃如下的性能。第一个是完满性，比如说输入学问，输入数据的质料要合适条件。

　　第二是轨范性。触及设施、轨范，还罕有据正当、说念德伦理等内容。

　　第三是真实性， AIGC是否了解要生成的内容。如果巧合相识的话，那可能作念的还真可以。如果不睬解，那就莫得参考价值。

　　第四是东说念主机共智。上昼长安曹总提到在启源车上用了一些AI技能开荒控车功能。我有少许担忧，东说念主在车里边时莫得问题，但如果是真的端到端的话，由于过程不可阐发注解，出了问题也不可再现，这个可能会有些风险。

　　第五是驱动器具链。不同的整车本事内容需要不同的驱动的器具，这些也要颐养起来。

　　咱们实质上开荒了一些器具，然则瞎想师们不肯意用，或者瞎想师们不肯意合营，可能亦然一种担忧。瞎想师不肯意培养我方的一个替代者，这是一个热诚上的问题。

　　另外开荒质料当今还需要认证，2-3年后不论自得不肯意，好多责任举例车身工程师可能会被AIGC代替。改日出产过程中就不必作念试装等，可以作念杜撰的试装、本事转变、工艺参数颐养，这个过程是基本上是不需要时辰，通盘过程便是很顺畅的就巧合完成。

　　先容一下欺诈的案例，这几个案例一个是汽车能源学仿真模子，另外一个是软件测试AI自动评价，这些王人是相比费时辰的。再便是瞎想参数的AI自动优化。终末是对于电板材料配方，这是很繁琐的一件事，当今能源电板为了顺应不同的性能和场景，它的配方是好多的。可查数据集就1000多个，实时通过实践把1000多个王人试一遍，但还可能需要1001种。为了处理这个问题可以把通盘数据集输入给AIGC大模子进行磨砺，磨砺后的模子可以按咱们的条件产生1001、1002、1003种，缩减责任量，提高效力。

　　电板材料的配便捷是一个典型欺诈，当今咱们袭取这种方法赢得了一些收货。

　　另外还可以用在工艺瞎想本事变更，制造过程会诊、

　　出产过程组织、出产过程智能调度等。

　　但自动驾驶在这方面欺诈照旧要认真，面前确切端到端唯一特斯拉，因为它有多量车辆采集数据，有宏大电厂级的算力进行计较。

　　在智能座舱方面可以宽心斗胆用，他巧合给用户提供更多文娱方面的信息，有些企业照旧产物搭载，一汽也在力图作念这些事情。

　　规划方法部分主要由汽车之家提供，他们有多量用户数据，车厂数据，应该说对把执用户需求方面有相比大的价值。

　　改日需要珍贵的少许是数据孤岛，每一个企业我方的数据是有限的，如果通盘汽车行业说合起来把数据放在一个安全的地点，各人共同使用，对通盘中国汽车工业会有宏大的匡助。

　　另外濒临的一个难题是磨砺资本相比高，大模子GPT4磨砺一次需要多量资产，需要很永劫辰。

　　改日是无尽的，畅想亦然无尽的，咱们仅仅作念了一个初步的尝试，应该会有越来越多场景巧合通过AIGC来处理。大模子还需要继续的蓄意，改日也会再行界说东说念主和机器，或者是东说念主和智能体之间的关系。

　　我以为咱们汽车企业王人有共同的见解，便是把大模子欺诈在产物，从瞎想到出产，到通盘考证过程。

　　终末要感谢协会，炳锋会长，及改日汽车策略家班的负责东说念主王铁民教练，莫得这两位指点的撑持咱们作念不成这件事。

　　感谢一汽研发总院的院长王德平，外洋汽车城总司理潘总，燧原科技李星宇，北京四维杨赖土，还有汽车工业副总工程师王耀博士。

　　感谢祯祥产险董事长兼首席引申官、汽车之家董事长龙泉，汽车之家的高档副总裁王有东提供斟酌营销方面的撑持。感谢中国汽车零部件工业有限公司首席生态官张凡。

　　还要感谢汽车产业策略家班的成员，他们王人是汽车行业斟酌界限内部的精英，有投资东说念主，有合资东说念主，也有本事巨匠，也有科技公司高管。此外还有高端汽车集成与限定寰球要点实践室的小伙伴们。AIGC在汽车产业上的欺诈，所有东说念主王人是入门者，所有东说念主王人在力图责任，但愿下次软件大会的时候，咱们巧合讲明更多的恶果。

　　失当之处敬请指正。谢谢各人！

　　（注：本文左证现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）

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