当前，我国汽车产业正从电动化加速迈向智能化，而AI（AI）技术正是这一场产业变革浪潮的引领者。在汽车设计研发、生产制造、质量管理、品牌营销及售后服务等全生命周期，人工智能正发挥逐渐重要的作用。特别是随着人工智能端到端大模型量产上车，智能驾驶和智能座舱带给用户的体验也慢慢变得好。

  5月8日，随着一辆磨砂纯灰色创新纯电动BMW i5驶出华晨宝马沈阳生产基地大东工厂总装线万辆整车正式下线。

  华晨宝马沈阳生产基地不仅是宝马集团全球最大生产基地，也是行业领先的人机一体化智能系统生产基地。“大东工厂冲压车间拥有业界顶尖的六序伺服万吨级冲压机，采用了行业首创的人工智能质检系统，监测冲压车间零部件生产质量。”华晨宝马汽车有限公司总裁兼首席执行官戴鹤轩说。

  据了解，这套永不疲劳的人工智能质检系统由宝马自主研发，不仅能跟踪检验生产线上每个零件，而且数据分析速度极快。仅需0.01秒就能完成冲压过程单张影像数据资料的分析，检测准确率接近100%，让肉眼无法发现的微小缝隙无所遁形，确保零部件以最佳状态进入下一道工序。目前，沈阳生产基地已上线项人工智能应用。

  人工智能不仅给汽车生产管理提质，也在给汽车设计研发增效。吉利汽车集团副总裁陈政和记者说，吉利运用人工智能大多数表现在两方面，一是设计流程中借助人工智能寻找创意灵感；二是运用人工智能给消费的人提供不一样的产品体验。

  “今天汽车造型设计研发已不再是单纯人力创作，而是要与人工智能技术深层次地融合。”不过，针对“AI会取代设计师”的说法，陈政认为，AI是基于人而产生的，人工智能必须要人工干预才能发挥价值。

  5月20日，小鹏汽车举办以“开启AI智驾时代”为主题的520 AI DAY（人工智能日）发布会，宣布国内首个量产上车的端到端大模型，面向用户全量推送AI天玑系统，覆盖小鹏汽车所有在售车型。

  “AI智驾汽车具备3个核心特征，分别是主动学习、快速成长、千人千面。”小鹏汽车董事长兼首席执行官何小鹏解释，其核心在于通过数据投喂和训练无限度规则的AI大模型，提高对复杂场景的理解、感知和数据决策能力。

  目前，小鹏汽车已拥有感知、定位、规划、决策的核心算法研发能力，同时具备车端、云端的数据处理分析能力，能轻松实现基于实际数据的算法快速迭代，并通过OTA不断给用户更好的提供更高级别的无人驾驶能力。

  “此前我觉得实现无人驾驶还要等好多年，因为要解决的问题太多了，看不到完整的逻辑，我甚至认为在大多数情况下要另寻他路。”但当看到端到端大模型上车测试数据后，何小鹏改变了这一看法，“在数年内也许就会看到更强的无人驾驶，甚至迎来全无人驾驶时代”。

  正是在这一背景之下，小鹏汽车发布了国内首个量产上车的端到端大模型——神经网络XNet+规控大模型XPlanner+大语言模型XBrain。

  三网合一的深度视觉感知神经网络XNet能够让无人驾驶系统如同裸眼3D。对现实世界中可通行空间进行3D高真实度还原，清晰识别静态障碍物的每一个细节，使得感知范围提升2倍，面积可达1.8个足球场大小，精准识别50多个目标物。而XPlanner就像人类的小脑，通过海量数据时刻训练，使得驾驶策略不断向拟人进化，拥有老司机般的脚法，前后顿挫减少50%、违停卡死减少40%、安全接管减少60%。

  “今后小鹏的OTA将以月为单位进化，迭代速度将比手机还快。”何小鹏预测，到2025年，小鹏汽车要在中国实现类L4级辅助驾驶。为此，2024年小鹏汽车将在智能研发上投入35亿元，并新招募4000名专业人才，未来每年还将投入超过7亿元用于算力训练。

  据了解，传统的自动驾驶系统仅有感知环节采用神经网络，规划、决策、执行等模块仍依靠人工编写规则，但要解决极端工况下长尾场景问题，需编写的控制程序数量庞大，依靠人工面临较大挑战。而AI端到端大模型技术应用于无人驾驶系统，可以取代传统的模块化无人驾驶系统，将感知、决策和控制整合为一个整体。这种技术直接从输入图像数据到输出操作控制，更接近于人类真实驾驶模式。

  近年来，人工智能蒸蒸日上，汽车智能化技术路线也被重塑。中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟表示，大模型可重构无人驾驶技术架构、合成模拟场景数据、预测无人驾驶车队安全风险，加快无人驾驶技术开发和应用落地。

  “你好SIMO，关闭后备箱，关闭车门，关闭车窗，打开空调到26摄氏度，打开座椅按摩，播放我收藏的歌单，导航回家……”一连串超长指令输出，极越01全部精准识别，只需毫秒级短暂“思考”便完成了一系列操作，仿佛是驾驶员的超级私人助理。

  人工智能具有强大的学习、计算及思考能力，并具备越来越“聪明”的自我成长能力，这集中体现在极越01车内的智能多模态交互。极越首席执行官夏一平和记者说，与过去简单的“开窗”“关声音”指令型语言不同，极越01实现了“类人级”的语音交互体验。使用者可以与极越01“聊天”，即使一口气说十几个指令，座舱系统也能全部记住并执行，使用者甚至还能和它聊聊奥数题的解法。

  “我们不仅想要打造一台拥有情感和智慧的车，更希望将更好的智能科技出行体验带给更多消费者，让大家体验来自‘汽车机器人’的魅力。”夏一平说，“以后‘汽车机器人’会学习各种各样的信息，了解你的喜好。”

  作为驾驶员及乘客最易感知智能化体验的空间，座舱传感器数量众多且空间封闭，是人工智能大模型绝佳的应用场景。然而，当前智能座舱仍存在诸多要解决的问题。

  一方面，传统智能座舱设计往往以单点功能为主，不同功能之间相互独立，使用者真实的体验不够流畅。另一方面，当前很多座舱大模型仅仅是将PC端或手机端的大模型APP简单搬运到车内，而非针对座舱场景专项定制。

  “由于手机和座舱在交互逻辑、显示方式等方面都存在非常明显差异，这样的机械式搬运难以提供良好的人机交互体验。”商汤科技联合发起人、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚认为，大模型上车后能将座舱各单点AI功能组合起来，并自动调用座舱软硬件资源，多模态大模型甚至可以在一定程度上完成人与车的多感官交互，明显提升交互顺畅性、自然性，使用户得到满足的交互需求。

  不过，无论是提升智能座舱交互体验，还是强化智能驾驶安全性，大模型对算力、数据及适应性操作系统都提出更加高的要求。清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东表示，高品质人才、高端芯片、高质量数据，这“三高”是未来中国人工智能发展有待解决的主要短板，还需要取得新突破，才能更好赋能汽车产业。