北京2023年12月8日 /美通社/ -- 11月29日，2023人工智能計算大會AICC在北京圓滿舉辦。吉利汽車研究院技術規(guī)劃中心主任陳勇博士受邀出席大會并分享主題演講——"見所未見，以戰(zhàn)養(yǎng)戰(zhàn)，大模型驅動智能化變革"。
本屆大會以"智算力就是創(chuàng)新力"為主題，由北京市科委中關村管委會、北京市經(jīng)濟和信息化局、海淀區(qū)政府支持，浪潮信息主辦。大會重點圍繞智算基礎設施、生成式AI與大模型技術、產(chǎn)業(yè)數(shù)智轉型成果等熱點話題。政府領導、學者專家、業(yè)界領袖、國際組織代表及技術創(chuàng)新先鋒等齊聚一堂，系統(tǒng)探討智算產(chǎn)業(yè)前沿趨勢、分享智算技術創(chuàng)新路徑以及智算應用落地成果。
以下是陳勇博士分享的大模型在汽車領域的一些思考：
新能源加速了整個智能化的發(fā)展，大家都說新能源是汽車行業(yè)的上半場，其實新能源跟智能化是協(xié)同發(fā)展關系，新能源是實現(xiàn)智能化的一個非常好的一個基礎。
大模型發(fā)展核心四要素：數(shù)據(jù)、算力、算法，還有一個非常重要的是先驗知識。
在當下大模型發(fā)展過程當中大家都理解和思考，如何通過大量的GPU和數(shù)據(jù)去計算？在這個過程當中應該用大量先驗知識融合到整個大模型領域中，因為我們已經(jīng)積累了大量的先驗知識了。
舉一個例子，在汽車領域開發(fā)過程當中，對于產(chǎn)品開發(fā)、診斷、整體結構設計以及架構設計，我們已擁有大量的先驗知識，而如何能夠把先驗知識加入到大模型領域當中，讓這個模型的開發(fā)能夠變得更精準、可控性更好、能更符合垂直領域的應用場景。
大模型助力汽車智能化變革的核心包含以下四個維度。
第一，豐富的生成內容。AIGC如何能夠融合PGC和UGC的能力，把AIGC真正的這個價值發(fā)揮出來，這是第一個在車上可以去思考的事情。
第二，全新的交互體驗?，F(xiàn)在，車上的交互體驗基本上是通過GUI和VUI去做交互，GUI和VUI這種交互方式目前大部分是人在將就機器、人在將就操作界面去做這個事情。那么大模型來了之后，能不能用全新的自然語言，形成NUI的交互，讓人跟機器之間的交互可以更同頻，在這個交互過程中大家都能夠更自然的、如同真的能夠做到類人一樣的交互，這是在車里面可以帶來的應用場景。
第三，先進的生產(chǎn)工具。我們如何把大模型作為先進的生產(chǎn)工具，舉一個例子我們做代碼生成也好、摘要也好、知識問答也好等等。
第四，是我們在整個汽車行業(yè)思考，如何利用大模型創(chuàng)造新的開發(fā)范式。未來應該思考如何用大模型+，以大模型為主體形成一個新的開發(fā)范式，對產(chǎn)品開發(fā)、流程開發(fā)、組織架構和體系都是一次非常大的一個變革。
各行各業(yè)都在思考大模型開發(fā)和應用，呈現(xiàn)百模大戰(zhàn)的現(xiàn)象。我們需要大模型！我們都需要大模型嗎？
用戶場景決定技術價值，大模型要找到好的用戶場景，才能夠真正體現(xiàn)出價值。在智能汽車和其他更多行業(yè)，聚焦用戶場景和價值，利用大模型來開發(fā)產(chǎn)品、提升產(chǎn)品競爭力，相信大模型會讓我們看到見所未見的世果。
大模型本身的使用成本非常高，我們需要大量高質量的數(shù)據(jù)、大量的算力、大量的算法人員去做，所以這個門檻非常高。任何一個新技術，它是來解決問題，或者說它能夠創(chuàng)造價值增量的，那么任何一個產(chǎn)品它都有市場和它的價值定位，并不是我們今天有了高鐵、有了飛機，就不坐公交車、不騎自行車了，大模型不是能解決所有的問題，大模型有相應的應用場景，產(chǎn)品和技術如何匹配才是很重要的課題。
案例一：智能駕駛大模型應用探索
利用大模型充分挖掘語義信息，并利用大模型進行AI數(shù)據(jù)生成，充分挖掘數(shù)據(jù)價值，降低數(shù)據(jù)成本。
案例二：智能座艙大模型應用探索
利用大模型進行多模態(tài)交互，讓每一首音樂不僅可以被聽見，還可以被看見，讓每一首歌聽起來更有故事。
在人工智能領域當中，大模型是一項技術，更是一個技術工具，每一個企業(yè)需要用它作為一項技術來開發(fā)產(chǎn)品、提升產(chǎn)品競爭力，企業(yè)更核心的競爭力是整個技術體系的能力，如何利用大模型構建組織體系，構建流程、構建我們的文化，從而形成長期主義、形成價值。
同時，以戰(zhàn)養(yǎng)戰(zhàn)，不能高估大模型當下的能力，雖然大模型現(xiàn)在不是萬能的，只能解決核心應用場景的問題，還有更多的時間和機會值得我們去探索，但我相信大模型能夠讓我們做到見所未見，更不能低估大模型未來的發(fā)展能力。
