专题：2024中国汽车软件大会万博全站APP最新版

　　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（科技创新不断部）副部长、高端汽车集成与限制天下重心实验室主任李丹发扮演讲。

　　以下内容为现场发言实录：

　　诸君引导、各人、一又友民众下昼好，很侥幸在这里代表汽车产业AIGC技巧专揽白皮书编制组在这里跟民众作念解读。

　　在2022年底到2023年头生成式东说念主工智能给整个世界带来强大的悠扬，针对生成式东说念主工智能在汽车产业上如何专揽，咱们作念了一些尝试。此次咱们借助中国汽车软件大会，联结中国汽车工业协会、软件园、一汽研发总院、北京大学光华不断学院将来汽车策略家班通盘编制白皮书，也算是投砾引珠。

　　咱们结合将来汽车策略家班来自整车企业、零部件企业、科技公司、投资公司等不同鸿沟学员的不同念念想网罗成这份白皮书，内容很丰富、制作也很精采，但愿民众大要多多品评指正。

　　在这里我也想先容一下高端汽车集成与限制天下重心实验室。这个实验室是由科技部批准，由企业联结高校共同建树的。当今主要进行前瞻接头职责，包括固态电板、基础软件，前瞻材料、车路云星协同以及AI+。

　　将来汽车行业会发生相比大的变化。从技巧路子上可以看到，第一个，原来是以详情味的规则逻辑为主，当今袭击成以概率东说念主工智能为主，这种转换带来的收尾即是咱们好多有训戒的各人渐渐的就不需要了。

　　第二个，软件瞎想逻辑的变化，原来咱们把总计的规则研究在软件中，软件量十分大。如果变成端到端的大模子的款式，这么软件量会相比小，是以从事软件职责的东说念主将来他的职责岗亭是不巩固的。

　　第三个，性能提高的关键资源，原来是工程师。举例咱们的车身工程师，每个车型在拓荒的时候最忙的即是车身工程师，他们天天作念各式各类的数据、各式各类的文献，实质上每一次作念的职责齐是类似性的，如果加上AIGC这种模式，车身工程师将渐渐失去他应有的价值。

　　再比如测试，它职责基本齐是类似的，可以通过自动的款式或者AIGC款式替代。原来咱们说软件界说汽车，固然这个事本人就有争议，当今咱们建议数据界说汽车，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。整个过程产生的链条，如果说端到端的话那即是数据输入、收尾产生，实质上即是数据界说汽车。技巧路子的变化会使咱们好多东说念主的职责有变化，但不是说他莫得出路了，民众不必惦记。咱们资历了好多科技创新，临了咱们东说念主类如故浅近在滋长、发展。电动化裁汰了汽车产业的门槛，是以促进了咱们电动化期间新势力的产生，也即是破掉了内燃机和变速箱的门槛，产生了新势力。第二步即是智能化， AIGC将会大大裁汰汽车拓荒测试分娩这个门槛。当AIGC专揽了以后，有可能咱们专科的瞎想师和策划师就不需要了，世俗职工也可以瞎想一个汽车，把你的需求、技巧参数安装进去以后AI会自动酿成一个系统的齐全的杜撰的技巧决策，并作念一些联系的考证。然后考证收尾如果是正确的话，那就变成可以进行分娩的决策。分娩过程，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联系的数据。用户产生的数据反过来再袭击到或者输入到产物拓荒阶段，这就酿成了一个数据闭环。器具的紧要性偶然候比你骁勇职责还紧要。

　　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鸿沟。在18世纪好意思国西部淘金的时候，淘没淘到金子无法详情，可是它留住了两个东西，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，金平民众却忘了，因此器具临了对社会产生的影响比你作念这件事本人还紧要。

　　用AI拓荒制造汽车也回绝易，它是有一些门槛的，第一，要有门径的数据；第二，整个经由要数智化。如果企业莫得门径的数据，没稀有字孪生整个经由，包括一些私域数据，基于AI的汽车拓荒会十分清贫。企业不可能把关键中枢的数据放到寰球平台上， 因此GPT等大模子闇练的收尾无法纰漏产物研发。是以咱们强调的是有监督的学习，把最紧要的数据作念好预处理，同期全经由数智化。任正非老先生也曾说过数智化即是多打食粮，创造更好的事迹、提高效劳。共事加多地皮肥力，也即是夯实数据基础。同期合营数智化东说念主才，及组织机构颐养。

　　AIGC产业化的前提即是企业数智化，况且需要及格的算力加数据以及模子，这么才有可能终了数据界说汽车。国度部委和场所发布一系列政策文献，饱读吹新质分娩力。新质分娩力实质上即是高创新、高技术、高效劳的一个代名词，中枢驱能源即是数字化、智能化。

　　企业启动中全经由需要进行数字孪生，产生的数据实质上可以从数据闭环中看到。策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。总计这些数据反过来再输入到策划师，数据闭环就酿成了，整个过程是数据加模子。从数据决策到分娩决策，到这个销售决策，一直到用户使用过程中总计的这些数据酿成齐全的数据闭环，下一代产物就会作念得越来越好。

　　面对AIGC技巧，咱们频频提到模子。模子除了大模子之外还有各式小模子，还有AI集会的，包括NLP、CV、ML、DL等鸿沟模子，这些模子好多齐是开源的。这些模子本人很难，国内前段时刻可以说百模大战，100个企业在作念大模子，模子本人并不是主要的，主要的是模子如何闇练、如何专揽。在这块咱们一汽实验室也作念了联系的尝试，也得到了一些阶段性收尾。提高效劳，提高质料的同期也带着一些困扰。

　　大模子专揽主要有两个风物，一个是严肃风物，一个诟谇严肃风物。严肃风物会产生安全性问题，对驾驶员会或者财产产生赔本的风物是严肃的，这是不允许有任何赔本的。非严肃风物，比如交互，你可以跟你的东说念主机页面说个见笑，调换一下、问一些无关痛痒的一些问题，搞些文娱、听个歌这齐莫得任何问题。可是如果跟安全联系的，比如智驾、操控，这即是条款严肃了。

　　刻下边临几个问题，一个即是专科学问缺少，有些私域数据、关键数据不可能上网。

　　第二个，莫得监督的闇练。大模子是莫得监督的闇练，它就找到什么数据它就进行什么闇练，闇练临了收尾无法详情。不知说念它学到什么东西，这么的收尾即是不可靠、不真实的。

　　第三个，整个决策过程是黑盒的。黑盒是指端到端的，模子中间发生什么事情不了了，这个是很可怕的，亦然咱们所惦记的。另外大模子的交互过程并不友好，建议的问题它不一定能清爽了了，提的问题不好，它齐弗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联系地科研及发挥。

　　V字形拓荒经由，主要包括车型策划，系统决策，硬件拓荒，从下到上的代码软件，测试汇报，及功能评价。

　　咱们天下重心实验室作念了联系的一个骁勇。拓荒了NKL-VEHAI，大要初步惩处在这个端对端大模子启动过程中少量的问题。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是若何样作念研发的？需要输入三件事，一个是整车参数，一个是装备界说，一个是工程方针。通过各人级智能化的瞎想系统，主淌若数据库和各人学问库。凭证整车不同的总成或者系统进行领会。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相似的。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，把整个职责完成。是以只须把前边三个参数输入进去，就可以将来咱们期待的终了整车的研发过程。

　　距离这个过程终了展望还有2-3年，将来有可能咱们好多瞎想师就失去他正本的职责，或者转型去作念架构师，或者作念智能联系的一些职责。

　　AI大模子还要知足如下的性能。第一个是齐全性，比如说输入学问，输入数据的质料要适合条款。

　　第二是门径性。波及门径、门径，还稀有据正当、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。如果大要清爽的话，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妙技拓荒控车功能。我有少量担忧，东说念主在车里边时莫得问题，但如果是确切端到端的话，由于过程不可发挥，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。不同的整车技巧内容需要不同的驱动的器具，这些也要颐养起来。

　　咱们实质上拓荒了一些器具，可是瞎想师们不肯意用，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，这是一个心思上的问题。

　　另外拓荒质料当今还需要认证，2-3年后岂论郁勃不肯意，好多职责举例车身工程师可能会被AIGC代替。将来分娩过程中就不必作念试装等，可以作念杜撰的试装、技巧蜕变、工艺参数颐养，这个过程是基本上是不需要时刻，整个过程即是很顺畅的就大要完成。

　　先容一下专揽的案例，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，这些齐是相比费时刻的。再即是瞎想参数的AI自动优化。临了是对于电板材料配方，这是很繁琐的一件事，当今能源电板为了适合不同的性能和场景，它的配方是好多的。可查数据集就1000多个，实时通过实验把1000多个齐试一遍，但还可能需要1001种。为了惩处这个问题可以把整个数据集输入给AIGC大模子进行闇练，闇练后的模子可以按咱们的条款产生1001、1002、1003种，缩减职责量，提高效劳。

　　电板材料的配方即是一个典型专揽，当今咱们禁受这种模式得到了一些收获。

　　另外还可以用在工艺瞎想技巧变更，制造过程会诊、

　　分娩过程组织、分娩过程智能调度等。

　　但自动驾驶在这方面专揽如故要恰当，咫尺信得过端到端独一特斯拉，因为它有多数车辆采集数据，有强大电厂级的算力进行诡计。

　　在智能座舱方面可以宽解果敢用，他大要给用户提供更多文娱方面的信息，有些企业也曾产物搭载，一汽也在骁勇作念这些事情。

　　辩论模式部分主要由汽车之家提供，他们有多数用户数据，车厂数据，应该说对主理用户需求方面有相比大的价值。

　　将来需要温煦的少量是数据孤岛，每一个企业我方的数据是有限的，如果整个汽车行业联结起来把数据放在一个安全的场所，民众共同使用，对整个中国汽车工业会有强大的匡助。

　　另外面对的一个清贫是闇练资本相比高，大模子GPT4闇练一次需要多数钞票，需要很永劫刻。

　　将来是无穷的，畅想亦然无穷的，咱们仅仅作念了一个初步的尝试，应该会有越来越多场景大要通过AIGC来惩处。大模子还需要连续的接头，将来也会从头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。

　　我认为咱们汽车企业齐有共同的方针，即是把大模子专揽在产物，从瞎想到分娩，到整个考证过程。

　　临了要感谢协会，炳锋会长，及将来汽车策略家班的谨慎东说念主王铁民竭诚，莫得这两位引导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，海外汽车城总司理潘总，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。

　　感谢吉祥产险董事长兼首席实验官、汽车之家董事长龙泉，汽车之家的高等副总裁王有东提供联系营销方面的撑持。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，他们齐是汽车行业联系鸿沟内部的精英，有投资东说念主，有联合东说念主，也有技巧各人，也有科技公司高管。此外还有高端汽车集成与限制天下重心实验室的小伙伴们。AIGC在汽车产业上的专揽，总计东说念主齐是入门者，总计东说念主齐在骁勇职责，但愿下次软件大会的时候，咱们大要汇报更多的收尾。

　　不当之处敬请指正。谢谢民众！

　　（注：本文凭证现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）

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