中(zhong)新经纬7月5日电(dian) (常涛 林琬斯)“大模型对于自动驾驶会(hui)有(you)帮助，但直接(jie)作(zuo)用(yong)于自动驾驶决策，可能(neng)不会(hui)那么快。”2024世界人工智能(neng)大会(hui)(下称大会(hui))期间，思必驰联合创始人、首席科学家，上海(hai)交(jiao)通大学教授俞凯接(jie)受中(zhong)新经纬专访时表(biao)示。
当下，汽(qi)车行业的竞争正驶向“智能(neng)化”，大模型技术也(ye)开始迅速“上车”。市场认为(wei)，大模型正在加快自动驾驶技术的演进速度(du)，让自动驾驶大规模应用(yong)的时间早点到来。
未来，大模型在汽(qi)车行业还有(you)哪些(xie)想象空间？
俞凯 受访者供图
安全(quan)性和可靠性是第一位(wei)
在俞凯看来，大模型在汽(qi)车行业中(zhong)的应用(yong)方向广(guang)泛。从(cong)用(yong)户感知的角度(du)来看，大模型“上车”两个最大的应用(yong)是自动驾驶和智能(neng)座舱多模态交(jiao)互。大模型在自动驾驶领域的应用(yong)，不仅加速了自动驾驶算(suan)法(fa)的训练和优化过程，还直接(jie)参与到了决策模型的构(gou)建中(zhong)，进而推动自动驾驶技术的显著发展。
不过，俞凯分(fen)析称，现在的(大模型在自动驾驶技术上的)应用(yong)还处在相对早期阶(jie)段。思必驰的核心技术方向是人机对话交(jiao)互，这里的“对话”已经是跨媒体的多重层面意(yi)义的对话，其中(zhong)也(ye)包括了对汽(qi)车相关的执行和车控指(zhi)令。未来是否能(neng)与自动驾驶结合，公(gong)司也(ye)在做相应的探索，但安全(quan)性和可靠性永远是第一位(wei)的。
2023年7月，思必驰发布了针(zhen)对垂域的、具(ju)有(you)通用(yong)智能(neng)的行业语(yu)言(yan)大模型DFM-2，在汽(qi)车等垂直行业落地应用(yong)。
不过，俞凯强调，单一的、千(qian)亿的、集中(zhong)的大模型，不适(shi)合在车里接(jie)入(ru)，原因在于成(cheng)本、反应速度(du)和整体调用(yong)链路的用(yong)户体验可靠性都无法(fa)达标。
俞凯认为(wei)，需要将大模型进行全(quan)方位(wei)升级，在整体架(jia)构(gou)上既有(you)大模型通用(yong)理(li)解和生成(cheng)回复的优势，又有(you)原来全(quan)链路系(xi)统的高级用(yong)户体验，快速并且准确(que)。两者兼得，大模型才能(neng)真的在车里落地。
据介绍，在实际应用(yong)场景中(zhong)，面对不同的大模型各(ge)有(you)所长又相互难以融(rong)合的问题，思必驰基于自研全(quan)链路智能(neng)语(yu)音语(yu)言(yan)交(jiao)互技术、DFM大模型以及大数据构(gou)建了“中(zhong)枢大模型”架(jia)构(gou)，打造“1+ N”模式，即“1”个百模中(zhong)台(中(zhong)枢大模型)与“N”个专业大模型组合上车，打通前端语(yu)言(yan)处理(li)、用(yong)车场景与后端模型生态，形成(cheng)车载垂域的生态圈，使车载AI体验从(cong)“语(yu)音指(zhi)令”迈向“语(yu)言(yan)智能(neng)”+“工具(ju)智能(neng)”。
目前，思必驰的中(zhong)枢大模型方案(an)已在北汽(qi)、哪吒等多个项目实施落地。
大模型落地：如何成(cheng)为(wei)新质生产(chan)力
本次大会(hui)期间，俞凯密切关注人工智能(neng)在推动新质生产(chan)力发展中(zhong)的作(zuo)用(yong)及趋势。
“新质生产(chan)力”是2024年的高频词汇。大模型如何落地成(cheng)为(wei)真正的新质生产(chan)力，这个问题成(cheng)为(wei)与会(hui)者的热(re)议话题。
对此(ci)，俞凯表(biao)示，一方面，要关心大模型在科学智能(neng)领域中(zhong)的发展，其中(zhong)既包括自然科学智能(neng)，也(ye)包括社会(hui)科学智能(neng)，因为(wei)科学智能(neng)领域受到的产(chan)业数据限制较少，更容易形成(cheng)闭环。
另一方面，俞凯也(ye)提到，要对大模型本身的应用(yong)做好分(fen)工和协同，不能(neng)一味地求全(quan)求大。对此(ci)，他更关心大模型的新形态应用(yong)，怎么样把非大模型的技术与大模型进行深度(du)结合绑定，形成(cheng)可用(yong)、高效的系(xi)统。
至今，大模型热(re)潮(chao)涌动了一年多。今年3月，中(zhong)国国家数据局局长刘烈宏在中(zhong)国发展高层论坛2024年年会(hui)上透露，中(zhong)国10亿参数规模以上的大模型数量已超100个，行业大模型深度(du)赋能(neng)电(dian)子信息、医疗、交(jiao)通等领域，形成(cheng)上百种(zhong)应用(yong)模式。
在“大模型之争”的下半场，仍有(you)不少创业者进入(ru)这个赛道。但在商业化落地层面始终存在巨大鸿沟(gou)。对于大模型创业者，B端和C端两种(zhong)不同的路径如何选择？
在俞凯看来，从(cong)C端还是B端切入(ru)都可以，主要还是取决于多种(zhong)因素，包括市场需求、创业者的资源能(neng)力、技术成(cheng)熟度(du)等。
“无论是选择C端还是B端，关键在于创业者找到与自身优势和市场需求最匹配的切入(ru)点。”俞凯指(zhi)出。
俞凯分(fen)析，C端市场更加活(huo)跃，用(yong)户需求也(ye)更加多样化，为(wei)大模型的应用(yong)场景带来更加丰(feng)富的想象空间。同时，C 端需要的是更快的应用(yong)落地，尤其是要把整个用(yong)户体验打穿。
他建议创业者，要从(cong)完整的用(yong)户体验的系(xi)统角度(du)考虑，千(qian)万不要从(cong)大模型本身的技术出发，要适(shi)当考虑产(chan)品对大模型足够的容忍。
另外，俞凯分(fen)析，B端准入(ru)门(men)槛相对较高，对可靠性的要求远大于对多样性的要求，所以to B要更慎重。创业者更需要了解的是业务的流程，以及在产(chan)业结合过程中(zhong)，大模型所能(neng)带来的效果和成(cheng)本是否合适(shi)。
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