無論是自動駕駛還是智能座艙,現(xiàn)在大模型上車更多的是比較淺層的應用,離真正的給汽車帶來翻天覆地的變化,或許還有一段距離。更直觀的感受是,整個汽車產(chǎn)業(yè)鏈正在做好迎接大模型的準備。
站在車企的角度,楊繼峰指出,傳統(tǒng)的汽車產(chǎn)業(yè)鏈結構已發(fā)生改變,跨領域鏈接和合作已是常態(tài)。車企需要在全新的時代找尋自己的定位,而不是基于所有業(yè)務進行AI轉型。
不止車企,大模型帶來生態(tài)的廣泛鏈接,基于不同的分工,每一個企業(yè)都將會是大模型的共建者。
商湯絕影基于“駕、艙、云”三位一體的發(fā)展戰(zhàn)略,通過大模型向自動駕駛和智能座艙提供賦能,實現(xiàn)駕艙一體和人機共駕等駕乘體驗。邵昌旭介紹,商湯提出在大模型時代的解決方案,打造了全新智能座艙架構:車端和云端為底層支撐,智能車艙大腦為核心,不同風格的定制化數(shù)字人交互呈現(xiàn)各類智能應用,實現(xiàn)座艙如人一般的智能。
面對大模型時代對于整車操作系統(tǒng)的新要求,中科創(chuàng)達打造了“滴水OS”整車操作系統(tǒng),賦能大模型上車。楊新輝說到,大模型可能會成為操作系統(tǒng)中不可或缺的組成部分,并在很大程度上改變操作系統(tǒng)的形態(tài)。
據(jù)悉,該操作系統(tǒng)能夠滿足智能駕駛在功能安全方面的需求,以及具備動態(tài)自發(fā)、異構融合等優(yōu)勢,并集成創(chuàng)達魔方基礎大模型,可實現(xiàn)多模態(tài)交互與反饋、全局智能決策支持等功能,以此提升智能駕駛和座艙體驗。
而對于核心的算力和平臺支撐,路川透露,從數(shù)據(jù)集構建、分布式集群訓練平臺搭建到客戶端應用優(yōu)化和部署,NVIDIA能為基礎薄弱的公司提供大模型快速構建整合方案。NVIDIA有一整套完善的工具鏈,可以高效地幫助客戶快速構建數(shù)據(jù)集。針對分布式訓練平臺,NVIDIA擁有NeMo Megatron框架, SuperPOD參考架構,可以更好地支撐客戶針對大模型的分布式訓練任務的需求等。
“NVIDIA在很久之前就開始認識到AI對算力的需求是飛速增長的,并開始構建GPU集群用于內部的研發(fā),應用測試,從中不斷地積累相關經(jīng)驗,并輸出給行業(yè)客戶,大模型時代的到來,更多的客戶可以依托NVIDIA技術積累,快速構建自己的分布式訓練平臺,可以應用NVIDIA提供的端到端的技術方案,快速具備大模型的能力。”路川說到。
實際上能夠完整構建基礎大模型的一定是少數(shù)企業(yè),居高不下的成本和技術壁壘是難以翻越的一座高山。在此之上,更多行業(yè)前沿玩家,基于對行業(yè)的理解和掌握的行業(yè)數(shù)據(jù),構建更貼合實際場景的行業(yè)大模型。除此之外,還有在基礎大模型和行業(yè)大模型之上,開發(fā)AI應用的企業(yè)。
楊立偉表示,由于每個大模型都有自己的側重點,重要的是如何建設好大模型平臺,滿足不同客戶的需求。
6月28日,火山引擎發(fā)布大模型服務平臺“火山方舟”,面向企業(yè)提供模型精調、評測、推理等全方位的平臺服務(MaaS,即Model-as-a-Service)。楊立偉提到,MaaS平臺具備的低成本、費用低、能以一定的測試標準針對不同場景輸入結果,在短期內是最有價值的平臺?;鹕揭鎽{借在工具和數(shù)據(jù)兩個層面的優(yōu)勢,能幫助車企進行數(shù)據(jù)治理。
以上只是產(chǎn)業(yè)鏈的一角縮影。