文｜姚 悅
編｜王一粟
“盡管我們已經(jīng)造車30多年，但現(xiàn)在我們面臨一個全新問題和挑戰(zhàn)。”長城汽車AI Lab負(fù)責(zé)人楊繼峰表示，“在AI時代里每個問題都是AI問題。”
楊繼峰所負(fù)責(zé)的AI Lab，正是長城汽車近期成立的一個新部門，集中負(fù)責(zé)為整個長城汽車的整車領(lǐng)域與研發(fā)領(lǐng)域“輸送”基于AI大模型的產(chǎn)品、技術(shù)。
長城汽車已經(jīng)在智能化方面布局多年，包括算法、算力、數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)底座，以及技術(shù)品牌咖啡智能等，但此次AI Lab作為一次組織體系變革，將過去AI成果“統(tǒng)籌”起來，是長城汽車在智能化方面的一次重大戰(zhàn)略升級。
無獨有偶，就在上個月，新勢力小鵬汽車也宣布，計劃下一步將建立公司級的智能化研發(fā)、規(guī)劃和運營團隊。且據(jù)36氪最新消息，小鵬汽車前互聯(lián)網(wǎng)中心副總裁紀(jì)宇已低調(diào)再次入職，小鵬汽車智能化部門已經(jīng)在醞釀組織調(diào)整。
近期，汽車產(chǎn)品的智能化動作也越來越密集。AITO問界開啟了發(fā)售以來最重要的OTA系統(tǒng)升級；蔚來則發(fā)布智能系統(tǒng) Banyan 2.0.0 CN ；比亞迪最新發(fā)布的海豹DM-i也在智能化做了明顯升級。
造車30余年的傳統(tǒng)車企，成立9年的新勢力，進行智能化重大組織調(diào)整，智能化在汽車產(chǎn)品中的權(quán)重越來越大，汽車產(chǎn)業(yè)的智能化迎來了一個全新的階段。
大模型時代，開發(fā)模式升級倒逼組織變革
“今天我們把車交付給用戶的時候，不是一個結(jié)束，而是一個開始。”楊繼峰表示，AI時代下，汽車開發(fā)模式將徹底改變。
從前，汽車開發(fā)在SOP（產(chǎn)品準(zhǔn)備量產(chǎn)）階段已經(jīng)完成95%，其余就是做微調(diào)。因此，開發(fā)模式是以車型交付為目的，一個項目團隊負(fù)責(zé)一個車型。
但隨著用戶對于汽車的OTA（無線更新下載）能力產(chǎn)生硬性要求，一車一項目的開發(fā)模式，無法滿足用戶快速更迭的需求。
在大模型時代，這種開發(fā)模式更注定走向終結(jié)。
不僅因為終端應(yīng)用更迭更快，更是因為大模型最突出的能力就是泛化能力，這就要求各團隊之間高度協(xié)同作戰(zhàn)。而且，大模型時代，需要整車數(shù)據(jù)，同時支撐自動駕駛的AI開發(fā)、座艙空間的AI開發(fā)，甚至智能的動力、能耗管理等多個業(yè)務(wù)線并行。
所以，平臺化的開發(fā)模式應(yīng)運而生。
長城汽車的AI Lab，就是將長城汽車原來的語音、推薦算法、自動駕駛等團隊整合，協(xié)同研發(fā)基于AI大模型的技術(shù)底座，為長城汽車的整車端、研發(fā)端，提供大模型通用化的解決方案。
AI Lab更像是一個“泵”，將“大模型的血液”輸送向長城汽車的全身上下。
“整車開發(fā)會有一體化趨勢。”楊繼峰表示，“行業(yè)接下來的組織變革，基本上會把計算架構(gòu)、數(shù)據(jù)體系、基礎(chǔ)設(shè)施等分別作為整個專題去討論，我們今天也在做這件事。”
不過，長城汽車的AI Lab不完全被定義為中臺。
中臺提供數(shù)據(jù)能力、計算能力、體系能力；前臺負(fù)責(zé)算法能力在智能空間上的應(yīng)用落地，包括語音體驗、視覺體驗、多模態(tài)體驗等，以及企業(yè)里智能化轉(zhuǎn)型的應(yīng)用。
“AI Lab不傾向于只做中臺，中臺的前提是有若干前臺，提供對等AI開發(fā)能力。”楊繼峰表示，“我們希望把整個的AI數(shù)據(jù)能力、計算能力、算法能力和應(yīng)用場景在一個組織里端到端地解決。”
隨著AI Lab的成立，長城汽車的智能化系統(tǒng)也更完整呈現(xiàn)。
AI Lab負(fù)責(zé)的AI大模型技術(shù)平臺，就是整個智能化系統(tǒng)的底座，底座之上是圍繞技術(shù)品牌咖啡智能，建立的咖啡智能座艙、咖啡智能駕駛兩大主要板塊，以及咖啡智能云平臺、咖啡電子架構(gòu)兩塊輔助平臺。
其中，咖啡智能座艙操作系統(tǒng)即將升級第三代，咖啡智能駕駛軟件系統(tǒng)則包括高速NOH、城市NOH、自動泊車、記憶泊車等。在整車端，未來AI Lab的大模型技術(shù)將廣泛應(yīng)用到座艙功能開發(fā)、智能駕駛升級等方面。
AI如何重新定義汽車？
“大模型讓我們覺得真的進入了一個新的AI時代。”楊繼峰說道。
過去4-5年，長城汽車相繼建立了算法、數(shù)據(jù)、計算能力，但始終是在一系列特定場景下的AI開發(fā)和任務(wù)解決能力，而大模型的泛化能力，讓長城汽車看到了AI新機遇。
AI如何定義汽車？體現(xiàn)在智能座艙、智能駕駛。
智能座艙是消費者目前感知度最高的地方，也是車企在尋找差異化的地方。
楊繼峰認(rèn)為，“智能座艙概念最開始被提出，更像是一個類似手機的功能機，這不涉及AI問題，而當(dāng)把它看作是一個智能空間時，才涉及AI問題。”這個AI問題就是，機器能不能像人一樣構(gòu)成駕乘空間。
智能座艙解決的最重要一個問題就是駕駛安全。
相關(guān)統(tǒng)計顯示，我國每年因疲勞駕駛直接引發(fā)的道路交通事故10萬余起，造成9萬余人重傷或死亡。
針對疲勞駕駛，智能座艙設(shè)有DMS（駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)），可以評估駕駛員疲勞程度。不過，現(xiàn)在的評估邏輯，就是根據(jù)眼瞼的開合程度，去判斷疲勞程度，就是眼瞼開合越小，疲勞度越高。但這就存在許多問題，眼睛小算不算疲勞？強光下瞇眼算不算疲勞？
而當(dāng)利用大模型去評估疲勞駕駛，就可以感知駛員開車變道、面部特征、肢體動作等多重信息，然后比對歷史數(shù)據(jù)，再去判定是否疲勞駕駛，結(jié)果會更準(zhǔn)確。繼而，大模型還會推薦更適合駕駛員的醒神模式。
除了駕駛安全，智能座艙致力的另一個方面就是“個性和貼心”。將AIGC應(yīng)用在智能座艙，駕駛員不僅可以有文生文的AI助手，還可以有文生圖的繪畫助手，以及大模型+知識庫的咨詢專家。
“文生圖的大模型，短期里是一種用戶的體驗，在長期上則是一個交互策略的演進。”楊繼峰認(rèn)為，AIGC可以打造更個性化的智能座艙。
大模型時代下的智能座艙，就是能做到更人性化的人機交互。
智能駕駛方面，長城汽車在2019年內(nèi)部孵化了自動駕駛公司毫末智行（拼完大模型、拼大算力，自動駕駛2023將迎城市爭奪戰(zhàn)），長城汽車也進行智能駕駛?cè)珬Ｗ匝�，是國�?nèi)最早一批引入Transformer，并提出重感知輕地圖的車企。
長城汽車研發(fā)了感知、認(rèn)知等大模型，重點布局城市NOH（城市領(lǐng)航輔助駕駛），并計劃2024年拓展百城。
大模型已經(jīng)能夠更好解決感知任務(wù)輸出問題、路徑規(guī)劃的可解釋問題。不過，楊繼峰認(rèn)為，大模型所帶來的智能駕駛的變革才剛剛開始，“大模型的認(rèn)知涌現(xiàn)，能否有效解決復(fù)雜多樣場景的泛化問題，是大模型范式能力的下一個重要的智能駕駛問題。”
AI 顛覆“傳統(tǒng)造車”
除了汽車智能化，車企也在用AI重塑研發(fā)流程，希望從底層去變革生產(chǎn)力。
從外向內(nèi)，大模型能在車企內(nèi)部做什么？
對傳統(tǒng)車企而言，汽車工業(yè)設(shè)計是最核心的競爭力之一，而AIGC率先改變的就是設(shè)計行業(yè)，自然對汽車設(shè)計也不例外。
設(shè)計創(chuàng)意屬于車企的核心商業(yè)機密，如果外包會有泄密風(fēng)險，所以必須要建立自己的汽車設(shè)計大模型。
自建汽車設(shè)計大模型，將多年積累的設(shè)計圖紙輸入訓(xùn)練，不僅可以提高效率，也可以為設(shè)計提供靈感。
除了汽車外形設(shè)計，隨著“軟件定義汽車”的趨勢到來，汽車軟件的重要性正在與日俱增。無論功能層面還是架構(gòu)層面,汽車軟件的復(fù)雜度都在升高，而開發(fā)工作的效率卻沒有以同等速率跟上。
報告顯示，軟件復(fù)雜度在過去十年已增加到原來的4倍,而軟件開發(fā)效率只提升了1到1.5倍。這個問題在變得日益復(fù)雜的大型模塊中最為嚴(yán)重，如信息娛樂系統(tǒng)和高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)。相比傳統(tǒng)的深度嵌入式軟件，開發(fā)這些模塊的效率大約低25%到35%。
車企需要投入更多資源開發(fā)軟件，并在軟件生命周期中對其進行維護。用大模型生成代碼，不僅可以提供自動代碼補充，還可以智能糾錯提醒、建議代碼方案。
此外，車企多年積淀的數(shù)據(jù)也可以最大程度被大模型激活。利用大模型加知識庫結(jié)構(gòu)，可以開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)查詢、智能客服、用戶說明書、智能診斷等等一系列應(yīng)用。
但車企要想完成生產(chǎn)力AI轉(zhuǎn)型，并不簡單。
大模型需要“吃”大量數(shù)據(jù)，雖然傳統(tǒng)車企都有大量的文本、圖片等數(shù)據(jù)積累，但這些數(shù)據(jù)卻不能直接用。這是因為，這些數(shù)據(jù)大模型看不懂。所以需要將這些文本、圖片等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成大模型能讀懂的數(shù)據(jù)，也就是向量化數(shù)據(jù)，形成知識庫結(jié)構(gòu)。
不過，大模型想要成為車企的生產(chǎn)助手，還需要大量的“人類反饋”去訓(xùn)練，于是，長城汽車讓設(shè)計師、程序員等親自“調(diào)教”，訓(xùn)練出符合車企生產(chǎn)要求的大模型。
“用一個足夠穩(wěn)健的、泛化的算法基座，把它們形成每一個人的助手。”楊繼峰表示，這就是長城接下來要做的事。
底層的能力搭建好，接下來就是將其在研發(fā)流程中SOP化，形成標(biāo)準(zhǔn)的作業(yè)程序。
比如，針對設(shè)計創(chuàng)意大模型，先教會大模型先畫草圖，這個時候要注意空間結(jié)構(gòu)；然后變成平面圖，此時要注意之前的設(shè)計特征和色彩應(yīng)用；最后渲染時，要考慮畫幅、風(fēng)格等等。
目前，長城汽車研發(fā)過程中，60%的活躍設(shè)計師中，已經(jīng)有60%-70%的設(shè)計草圖是用大模型生成；內(nèi)部幾乎所有的代碼開發(fā)領(lǐng)域，都列入了自動生成代碼的工具。
長城汽車AI Lab負(fù)責(zé)人楊繼峰
“我們已經(jīng)造車30多年，但現(xiàn)在我們面臨一個全新的問題和全新的挑戰(zhàn)，在一個AI時代里，什么叫車？什么叫車企？”楊繼峰表示，“我們發(fā)現(xiàn)，在AI時代里每個問題都是AI問題。”
我們看到，以長城汽車為代表的車企巨頭正在經(jīng)歷一場自我革命。從產(chǎn)品端的智能座艙到智能駕駛，到研發(fā)側(cè)的創(chuàng)意設(shè)計和代碼生成，車企正在用AI重構(gòu)自己。
智能車時代，汽車工業(yè)一定是一場“不進則退”的重新洗牌。
