中新经纬(wei)7月5日电 (常涛 林(lin)琬斯)“大(da)模型对于自动驾驶会有帮(bang)助，但(dan)直接作用(yong)于自动驾驶决策(ce)，可能不会那么快。”2024世界人工智(zhi)能大(da)会(下称大(da)会)期间，思(si)必驰联合创(chuang)始人、首(shou)席科学家，上海(hai)交通大(da)学教授俞凯接受中新经纬(wei)专访时表示。
当下，汽车行业(ye)的竞争(zheng)正(zheng)驶向“智(zhi)能化”，大(da)模型技术(shu)也开始迅速“上车”。市场认为，大(da)模型正(zheng)在加(jia)快自动驾驶技术(shu)的演进速度(du)，让(rang)自动驾驶大(da)规模应用(yong)的时间早点到来。
未来，大(da)模型在汽车行业(ye)还有哪些想象空间？
俞凯 受访者供图
安全性和可靠性是第一(yi)位
在俞凯看来，大(da)模型在汽车行业(ye)中的应用(yong)方(fang)向广泛。从用(yong)户感知的角度(du)来看，大(da)模型“上车”两个最大(da)的应用(yong)是自动驾驶和智(zhi)能座舱多模态交互(hu)。大(da)模型在自动驾驶领域(yu)的应用(yong)，不仅加(jia)速了自动驾驶算法(fa)的训练和优化过程，还直接参与到了决策(ce)模型的构建中，进而推(tui)动自动驾驶技术(shu)的显著发展。
不过，俞凯分(fen)析称，现在的(大(da)模型在自动驾驶技术(shu)上的)应用(yong)还处在相对早期阶段(duan)。思(si)必驰的核心技术(shu)方(fang)向是人机对话交互(hu)，这里的“对话”已经是跨媒体的多重层面(mian)意义的对话，其中也包括了对汽车相关的执行和车控指令。未来是否能与自动驾驶结合，公司也在做(zuo)相应的探索，但(dan)安全性和可靠性永远是第一(yi)位的。
2023年7月，思(si)必驰发布了针对垂域(yu)的、具有通用(yong)智(zhi)能的行业(ye)语言大(da)模型DFM-2，在汽车等垂直行业(ye)落(luo)地(di)应用(yong)。
不过，俞凯强调，单一(yi)的、千(qian)亿的、集中的大(da)模型，不适合在车里接入，原因在于成本(ben)、反应速度(du)和整体调用(yong)链(lian)路的用(yong)户体验可靠性都无法(fa)达标。
俞凯认为，需要将大(da)模型进行全方(fang)位升(sheng)级，在整体架构上既有大(da)模型通用(yong)理解和生成回复的优势，又有原来全链(lian)路系统的高级用(yong)户体验，快速并且准确。两者兼得，大(da)模型才能真的在车里落(luo)地(di)。
据介绍，在实际(ji)应用(yong)场景(jing)中，面(mian)对不同的大(da)模型各有所长又相互(hu)难(nan)以融合的问题，思(si)必驰基于自研全链(lian)路智(zhi)能语音语言交互(hu)技术(shu)、DFM大(da)模型以及大(da)数据构建了“中枢大(da)模型”架构，打(da)造“1+ N”模式，即(ji)“1”个百模中台(中枢大(da)模型)与“N”个专业(ye)大(da)模型组合上车，打(da)通前端语言处理、用(yong)车场景(jing)与后端模型生态，形成车载垂域(yu)的生态圈(quan)，使车载AI体验从“语音指令”迈向“语言智(zhi)能”+“工具智(zhi)能”。
目前，思(si)必驰的中枢大(da)模型方(fang)案已在北(bei)汽、哪吒等多个项目实施落(luo)地(di)。
大(da)模型落(luo)地(di)：如何成为新质生产力
本(ben)次大(da)会期间，俞凯密(mi)切关注人工智(zhi)能在推(tui)动新质生产力发展中的作用(yong)及趋势。
“新质生产力”是2024年的高频词汇。大(da)模型如何落(luo)地(di)成为真正(zheng)的新质生产力，这个问题成为与会者的热议话题。
对此，俞凯表示，一(yi)方(fang)面(mian)，要关心大(da)模型在科学智(zhi)能领域(yu)中的发展，其中既包括自然(ran)科学智(zhi)能，也包括社会科学智(zhi)能，因为科学智(zhi)能领域(yu)受到的产业(ye)数据限制较少，更容易形成闭环。
另(ling)一(yi)方(fang)面(mian)，俞凯也提到，要对大(da)模型本(ben)身的应用(yong)做(zuo)好分(fen)工和协同，不能一(yi)味地(di)求全求大(da)。对此，他更关心大(da)模型的新形态应用(yong)，怎么样把非(fei)大(da)模型的技术(shu)与大(da)模型进行深(shen)度(du)结合绑定，形成可用(yong)、高效(xiao)的系统。
至今，大(da)模型热潮涌动了一(yi)年多。今年3月，中国国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2024年年会上透露，中国10亿参数规模以上的大(da)模型数量已超100个，行业(ye)大(da)模型深(shen)度(du)赋能电子信息、医(yi)疗、交通等领域(yu)，形成上百种应用(yong)模式。
在“大(da)模型之争(zheng)”的下半场，仍有不少创(chuang)业(ye)者进入这个赛(sai)道。但(dan)在商业(ye)化落(luo)地(di)层面(mian)始终存(cun)在巨大(da)鸿沟。对于大(da)模型创(chuang)业(ye)者，B端和C端两种不同的路径如何选择？
在俞凯看来，从C端还是B端切入都可以，主要还是取决于多种因素(su)，包括市场需求、创(chuang)业(ye)者的资(zi)源能力、技术(shu)成熟度(du)等。
“无论是选择C端还是B端，关键在于创(chuang)业(ye)者找到与自身优势和市场需求最匹(pi)配(pei)的切入点。”俞凯指出。
俞凯分(fen)析，C端市场更加(jia)活跃，用(yong)户需求也更加(jia)多样化，为大(da)模型的应用(yong)场景(jing)带来更加(jia)丰富(fu)的想象空间。同时，C 端需要的是更快的应用(yong)落(luo)地(di)，尤其是要把整个用(yong)户体验打(da)穿。
他建议创(chuang)业(ye)者，要从完整的用(yong)户体验的系统角度(du)考虑，千(qian)万(wan)不要从大(da)模型本(ben)身的技术(shu)出发，要适当考虑产品对大(da)模型足够(gou)的容忍。
另(ling)外，俞凯分(fen)析，B端准入门槛相对较高，对可靠性的要求远大(da)于对多样性的要求，所以to B要更慎重。创(chuang)业(ye)者更需要了解的是业(ye)务的流程，以及在产业(ye)结合过程中，大(da)模型所能带来的效(xiao)果和成本(ben)是否合适。
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