未来，大模型将全面赋能智能座舱，给予座舱深度进化。大模型技术的多模态特点可以综合处理语音、视觉、触觉等多种类型的数据，是智能座舱能更全方位地感知乘客和驾驶员的需求，提供多模态且更专业化、定制化的服务。
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同时，大模型上车也带来诸多挑战。2024年3月13日，在第五届软件定义汽车论坛暨Autosar中国日上，北京汽车研究总院有限公司智能座舱总师赵亨利提到三大挑战，一是大模型需要挑战更高的算力要求，巨量的训练、精调和推理需要大量的算力资源，而在当前算力供不应求、算力价格高居不下的背景下，车企独立训练大模型难度和成本极高。全部委托外司容易也面临挑战。
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二是对车端算力需求亦大幅增加，如何在车载芯片上进行高效的推理，同时不干扰其他常规算法的正常运行是一个挑战。三是对算法技术提出更高的要求。四是多模态数据的收集、获取与整合本身也有一定难度。多模态交互下涉及到超声波雷达、激光雷达、毫米波雷达以及摄像头、GPS、语音收集等多类传感器数据，但数据形式、来源不同，带有不同触发时间戳。另外，还有合法合规和隐私保护、大语言模型内容风控等问题。
赵亨利 | 北京汽车研究总院有限公司智能座舱总师
以下为演讲内容整理：
大模型进展
近两年，随着ChatGPT的出现，各种参数规模、数据量和算力资源等从比较单一的系统成长为通用型，其用处越来越广泛，将给汽车行业带来颠覆性的影响。
智能座舱作为汽车与用户人机交互的窗口，在车上所扮演的角色十分重要。以前的智能化主要是语音交互，比如对车下达指令开窗开门等，实际上并不能满足用户的真实期待。AI引入汽车后，将改变这一现状。
当前大模型仍旧有许多难以克服的问题。一是幻觉问题。大模型的底层原理是基于概率，其结果只要能够形成自己的逻辑闭环即可，因此有时候会生成一些人类无法理解的回答。有时大模型还会在自己的自洽逻辑中生成一些违背人性的内容，如提问在《红楼梦》众多女性角色中选择一切最适合做贾宝玉太太的人，大模型给出的结果是贾母，因为贾母的个人修养、家庭背景、气质、能力等都十分合适，但从实际来看，贾母是贾宝玉的奶奶，有违伦理。
二是新鲜度问题。对于一些高时效性的问题，大模型是无法回答的。比如我需要大模型告诉我电影院正在放映的电影中哪一部最好看，由于数据无法实时更新，大模型无法完成该任务。
三是数据安全。车厂是需要进行数据上云的，每时每刻都会产生大量数据，要保障好相关安全。而在使用AI能力的同时，需要将一些数据对外公开，会产生相关问题。如果不对外公开，就需要自己搭建模型，成本极大。
四是成本费用。规模越大，参数越多，成本就会越高。
大模型是一个系统工程，我们将座舱与大模型嫁接是希望其能够拓展汽车功能，为用户提供更好的体验。我们希望能够将大模型与行车、停车、维修、保养等各个生态打通，进行整体布局。
大模型上车后所带来的最明显的变化就是对交互的改善。以前的汽车是语音为第一交互，可以在车辆设定范围内进行提问，不是很智能，用户体验感不佳。引进大模型后，大模型的在线强化学习能力可以为用户提供更好的服务。
图源：演讲嘉宾素材
此外，多场景交叉推理也是我们所期待的大模型上车后带来的效果。用户的需求是复杂的，需要更多生态，希望车辆的技术能力相配合，能够形成全方面、立体的满足人类完整需求的场景，而大模型有望将APP内的生态资源打通。
相比于以前简单的回应，大模型上车后能够充当助理身份，会针对你所提出的要求给出一个详细的方案，将方案与车辆、生态、基础设施等进行联动，并进行多层次对话。
应用创新
我们发现，当前车上的智能座舱功能越来越多，但有许多功能是用户无法使用的。基于此，我们会通过智能化引导让用户更好进行操作。
最开始人机交互是短节式的命令，只能说简短的几个字的命令。之后是人工交互系统，后台可以监测车辆状态，人工坐席提供信息查询、导航路线设置、酒店预定、车辆控制和紧急救援等服务。再然后进入了弱人工智能时代，语言泛化做得较好，车辆能够识别和执行某些测定范围的工作和任务。而到了模型时代，用户说什么它都能理解，这也是我们当前的重要研发方向，我们希望能构建一个百模组合的平台。
针对大模型的发展，我们有许多战略思考。首先，当前的ChatGPT、Sora等都是单向性系统，难以满足用户的多元需求。我们希望能够建立一个类似插拔方式的大模型平台，在识别用户的新需求后，采取相符的模型，在模型之间进行组合，为用户提供整体的多元化服务。
第二，万物感知分为向外和车内两种，向外更多是打通互联网生态资源和应用壁垒。以往车内的每一个功能都需要进行分析，看主线分析数据矩阵和通信等，各单元协同开发。而今汽车内部等功能越来越多，当实现SOA原子化服务后，我们可以通过随意的组合和主动推荐，让其组合更多新功能，壮大汽车能力。
第三，我们希望能够实现反璞归一。对于用户的需求和意图，完全通过自然语义对话的形式展开。外部生态的调取都可在大模型的调度下，在合适的时间基于合适的情况推送给合适的人。
硬件系统
大模型需要许多算力搭载云端进行解决，但云端存在部分问题。未来数据上云可能变得单一化，我们所用的东西不具备特色，难以进行宣传。考虑到成本和现实因素，我们希望在算力有限的情况下优化大模型，提升服务。
下图是我们所设想的大模型平台架构。中间以基座大模型和车厂自己的微调大模型实现多模态、自学习、内容生成、数字孪生等，以数据源为输入，以任务输出为output，为用户提供各种主动化的场景。这一过程中需要车端、云端、数据端，数据端数据一般来源于车厂，共有数据来自互联网。我们还需要一个语音系统、一个场景引擎，将这些规则和能力进行主动组织和推送。
图源：演讲嘉宾素材
我们会将车机端SOA化，整合整车原子能力，为大模型引擎提供服务原料。此外还会基于用户偏好和时机的主动触达，让用户感受到被尊重、被理解，提供情绪价值。
未来趋势
大模型全面赋能能够让座舱实现更加深度的进化。大模型技术赋予座舱更准确、更流畅的语音识别功能，更丰富的知识储备与语义理解能力，并进行拟人交互，使语音交互更自然。众多车企已先从车载语音助手角度入手，推进大模型在座舱中的应用。
大模型技术的多模态特点可以综合处理语音、视觉、触觉等多种类型的数据，是智能座舱能更全方位地感知乘客和驾驶员的需求，提供多模态且更专业化的服务。同时，智能座舱通过运用 AI 大模型，将能提供千人千面的语音识别、娱乐信息及驾驶辅助个性化定制服务，并将智能座舱的功能向更精细、智能和个性化的环境控制、健康管理、娱乐信息与车辆状况监测等诸多应用场景拓展，让智能座舱经历一次深刻的进化。
在当前算力供不应求、算力价格高居不下的背景下，车企独立训练大模型难度和成本极高。根据英伟达100的算力和GPU数量的线性关系，我们想要的越多就要投入越多。
此外，不论是大模型还是小模型，由于每个车厂的数据和用户有所不同，我们需要对模型进行优化。在算力有限的情况下，如何做到最优解、提供更多服务是我们需要探讨的命题。
算法研发也是大模型上车的难点，多模态交互对算法技术提出了更高要求。多模态交互引入了更大量、更高质量、更多样化的数据，因此需要优化算法研发和硬件配置以提高模型性能、泛化能力和响应速度。算法研发不仅需要考虑初步设计和实现，还要关注模型的持续更新、学习、优化和微调。
多模态交互下涉及到超声波雷达、激光雷达、毫米波雷达以及摄像头、GPS、语音收集等多类传感器数据，但数据形式、来源不同，带有不同触发时间戳，如何有效的收集、整合不同类型的数据是车企在进行多模态上车前需要突破的难点。
为应对AIGC的快速发展，国家网信办、国家发改委、教育部等七部门于2023年7月发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，对人工智能的服务安全等进行了详细规定，这也是全球首部AIGC领域的监管法规。
除了这部专门的监管法规外，我国在科技发展、网络安全、个人信息保护、互联网信息等多个方面已发布了多项法律、行政法规等规范性文件，构成了人工智能领域多层级、多角度的规范治理体系。
（以上内容来自北京汽车研究总院有限公司智能座舱总师赵亨利于2024年3月12日-14日在第五届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日发表的《人工智能时代探索智能座舱软件的未来》主题演讲。）
