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。