AI定義汽車時代已來，車企競相布局All in AI

TechWeb文/卞海川

隨著汽車技術的飛速進步與市場的深度滲透，新能源汽車市場漸漸邁入智能化發(fā)展的下半場。在這個階段，競爭的焦點不再局限于續(xù)航、性能等傳統(tǒng)領域，而是更多聚焦于智能化技術的革新與應用。因此，All in AI成為各大車企競相布局、尋求突破的主要方向。

說到All in AI，2024年被業(yè)界公認為汽車智能化元年，開啟“電動化”之后的汽車業(yè)變革“下半場”——智能化。

尤其是2024年4月，中國新能源汽車滲透率超50%，迎來了歷史性“拐點”，突破性成果令人欣喜，同時也標志著我國新能源汽車產業(yè)從瞄準電動化的上半場邁入主攻智能化的下半場。這一階段，深度融合的智能化新技術既是入場券也是新賽點，更是產業(yè)發(fā)展新質生產力的又一核心要素。

為此，各家車企在智能化技術方面都加大投入，加快推進高階智能、智駕和大模型技術的普及和應用，其核心是基于高算力AI芯片、AI大模型算法、海量駕駛數據，通過數據投喂和訓練，實現自動駕駛乃至未來的無人駕駛、智能座艙、智能交互、智能服務等全方位智能功能，是代替人、超越人、取悅人和強化人的“可進化”的機器人實體。

從全球市場看，作為AI頭號玩家，為了不受算力限制，特斯拉2024年大幅提升了AI的投資，自動駕駛累計投資預計超100億美元；端到端重塑FSD，FSDV12開始里程指數級增長，快速突破10億英里，V12.4開啟更陡峭里程增長，已增長至13億英里以上。另外，Optimus Gen 2 亮相上海，搭載與車輛同源的AI，借助視覺神經網絡和FSD芯片，模仿人類訓練。

以端到端重塑FSD為例，2024年3月，特斯拉推出FSD（Supervised）12.3.3版本。相比較于FSD 11，FSD v12創(chuàng)新性地采用了端到端的神經網絡技術（端到端NN），可以更好地理解和處理復雜駕駛環(huán)境，減少駕駛人員的干預，提高自動駕駛的精確度和自動化度。6月5日，開始向特斯拉員工車隊推送FSD v12.4，7月7日，特斯拉向部分用戶推送了FSD v12.4.3，接下來，FSD V12.5將成為Robotaxi發(fā)布之前最重要的更新。

需要說明的是，FSD v12中采用端到端NN（以前是AI感知+軟件規(guī)控），大模型僅需輸入視頻進行學習，而無需單獨編碼，更靈活更輕代碼。

與特斯拉相比，理想汽車未來的發(fā)展方向，不是做汽車的智能化，而是做人工智能的汽車化。

為此，其將品牌愿景設定為“到2030年發(fā)展成為全球領先的人工智能企業(yè)”，希望通過人工智能技術提升物理世界的生產效率，不僅在產品應用方面實現人工智能化，還包括背后的算法平臺、計算平臺、訓練平臺，以及AI操作系統(tǒng)，真正利用人工智能技術為用戶創(chuàng)造價值。

基于此，目前理想汽車的全場景智能駕駛（NOA）功能已經覆蓋高速和城市道路，通過BEV大模型和Occupancy網絡算法完整還原道路環(huán)境，并經由時空聯(lián)合算法規(guī)劃更佳行駛路徑。

此外，在智能空間三維交互模式上的創(chuàng)新也得到了業(yè)界的認可。用戶最熟悉的語音助手“理想同學”在交互中融合了聽覺和視覺的多模態(tài)感知，自研多模態(tài)認知大模型Mind GPT的加入更讓語音交互從傳統(tǒng)的指令式邁入自然對話時代。

除理想外，在小鵬汽車2024年的十周年活動上，小鵬汽車董事長何小鵬宣布小鵬汽車戰(zhàn)略升級，由“軟件定義汽車”邁向“AI定義汽車”，旨在未來10年成為面向全球的AI汽車公司。據了解，小鵬汽車在AI訓練上已投入超過35億元算力儲備達到行業(yè)領先的2.51EFLOPS（每秒浮點運算次數）。

為什么會是“汽車+AI”？“燃油車的市場份額會繼續(xù)下行，AI浪潮會全面興起?！焙涡※i認為，“未來10年，年銷100萬輛AI汽車是晉級賽入場券?！?/p>

為此，小鵬汽車已構建起覆蓋AI汽車、飛行汽車以及AI機器人三大領域的AI體系，并擁有軟硬件全棧自研的AI芯片、AI大模型和豐富的數據資源。在端到端大模型的應用上，小鵬汽車也取得了顯著進展，預計今年起逐步推出更先進的智駕方案，最終實現2026年在部分場景下無須駕駛員即可操控車輛的愿景。

綜上，我們看到，對車企而言，過去的競爭力已經很難支撐汽車企業(yè)的下一步發(fā)展，未來需建立以人工智能為驅動的智能化發(fā)展戰(zhàn)略，實現戰(zhàn)略遷移，才會贏得未來。而這也很好地詮釋了為何一眾車企要競相布局All in AI。

生成海報

免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。