3月15日至3月17日，中国电动汽车百人会论坛（2024）在北京钓鱼台国宾馆召开。在17日召开的主题为“大算力、大模型、大平台等在汽车行业的创新应用”的汽车新质生产力论坛上，火山引擎汽车行业总经理杨立伟发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：

谢谢大家，本来开场第一句是想说有很多老朋友在这边，发现老朋友都走的差不多了。我看前面大家介绍大模型，每个厂商在汽车行业的落地是比较类似的，分为座舱、营销、企业数字化。我认为大模型现在在整个汽车行业的应用还是偏早期阶段，刚才我们还在讨论，目前是量的提升，没有到质变，随着模型能力的迭代，以及模型从语言模型逐渐变成一个加上生成、加上多模态理解的能力，我相信在今年年底、明年可能会期待有质变的产生，从务实的角度来看，大模型目前阶段只是一个初步的阶段。

当然也非常开心，因为大模型给了我们传统汽车人跟互联网这个行业同一起跑线，我也是传统汽车人。以前汽车人非常痛苦，不管在座舱还是自动驾驶，我们都是在追随互联网，离他们是有一个很大的时间上的差距。而且因为汽车这个行业的软件生态还不像其他行业这么大，所以说我们投入度和大家思考的深度还不是特别深。大模型给了一个非常好的机会，我们现在跟移动互联网属于同一水平，大家基于大模型开始思考应用，这是我们第一次站在同一起跑线希望能实现弯道超车。

我跟我们抖音集团的董事长在汇报的时候，我们在讨论大模型在各个行业的应用。就发现汽车行业一个非常大的特点，跟手机不一样，手机目前交互形态还是基于触摸屏幕，通过屏幕来交互的产品形态，所以这也是为什么我们看Siri和手机里面的语音助手做的不好，我相信座舱内有非常便利的空间，目前没有大模型的时候，我们座舱的语音交互的时长和频率已经非常高，座舱是天生多模态的场景，机器想要跟人有互动更好，大模型更像一个人机交互的操作系统和人机交互的智能品。这样的话没有多模态的能力是不行的。前一段时间硅谷，包括国外有很多新的产品的概念，硬件的概念，AI Pin也好或者新的智能硬件，本质上移动终端需要借助更多视觉的资源和视觉生成力量，来一起进行人机的交互，座舱比较好的天生就有车内和车外的多模态，加上是天生封闭的语音交互空间，这是有比较大的迭代机会。

介绍一下火山引擎，火山引擎是字节跳动发源于中台团队，我们技术中台非常大，除了把云计算、推荐算法、数据能力技术能力放在中台，甚至把很多业务，贴近互联网业务特别深的用户增长团队、UG团队也放在技术平台，2019年to B希望把端到端的能力to B，现在大模型来了之后，我们放在了中台。

说到大模型，我们都在谈Scaling Law，这是字节跳动做的，比较看重速度，我们相对来讲不是最早做的，但是投入度最大的，虽然宣传的不多，不管说从算力的投入度，还是说从人才的对接密度，还是说从数据量，大模型持续迭代的关键要素，字节跳动投入比较多的。

第二点是生态，大模型如果是操作系统，像我们车载里面，如果大模型的能力越来越强，人通过大模型跟机器之间进行交互，现在最重要的是什么？现在大家都在对标GPT4，到接近GPT4水平理解能力是没有问题的，最关键的就是有没有足够的信源，云端有没有足够多的资源，我们想做理解有没有新闻的实时的信源，有没有最新的股票，大模型告诉我们的信源，这些资源有没有。

另外是执行，我们有了大模型的一些理解，我们需要大模型帮我们做一些动作，这些动作可能不是在一个C端APP完成的，可能是多个APP完成的。比如跟朋友聚会想订周围几公里的餐厅，比如要求什么口味的，它首先得了解我自己的行程规划，包括周围几公里，朋友之间的距离，首先他自己要推理。第二有非常强地图POI的信息，第三点还需要有抖音本地生活里面，每个餐厅的评分，或者大众点评的评分，第四了解停车便利性等等所有的资源，这个其实是非常需要我们借助移动互联网积累的信源在云端提供好。越到后面越是在汽车行业落地非常大的效果，或者巨大的作用，会把C端的信源，以前是APP上车，直接放到车内，这种不管对于互联网公司还是车企都是非常难的，开发费非常高，这么多车型，这么多屏幕，需要不断适配，这就需要费用和时间。车企卷价格的阶段成本还是比较高，APP之间不打通，APP都是基于手机端的体验，我们现在用智能手机都是用右拇指滑动屏幕，很多的交互都是偏屏幕右侧的，但是放在车内不一样，车内左侧交互比较多，天生违反操作模式的。我们现在是基于抖音集团内部所有的生态去整合，除了内部的生态，抖音、头条、西瓜视频、番茄、汽水音乐所有的信源以及执行的执行器以外，依靠我们在C端积累的巨大的流量，我们集成第三方巨量的信源，我们希望把这种信源以开放和快速的费时在云端跟大模型结合，直接上到车内，这样降低信源到车内的成本，以及增加通过大模型打通所有的信源，提高执行的效率。

刚才介绍到我们自己的模型，我们自己的模型是云雀语言模型，云雀本身是一个语言模型，除了语言模型我们还有其他的模型，比如像生成的模型、视频的模型。

除了我们自己的模型以外，我们也集成了一些第三方的模型，我们相信不同的业务场景肯定是需要不同的模型。比如像有些业务场景，比如车企的非常小的功能化的场景，要求成本低，私有化部署，这种我们觉得有很多第三方更小的模型更合适，我们基于我们模型平台集成很多第三方的模型。

大模型字节跳动有什么应用呢？我们基于云雀大语言模型，我们在集团内部有大几十款应用，或者说几十个业务在这个模型在结合。大家现在用的比较多的Chat的版本，豆包，很多同学也在用。今年豆包的增长也比较快速，我们今年年底给豆包定了非常高的预期，我们希望豆包能够把基于我们的云雀在C端，类似ChatGPT一样，能够提供更高的效率。

第二个是扣子平台，基于云雀和这么多信源做开发者平台，低代码的。扣子的平台长期的竞争力，所有的Agent，所有APP Store模式是缺乏商业化变现的，国外OPEN AI变现分开发者Token的费用，目前OPEN AI Token费用亏损的，分给开发者非常有限的，字节跳动的体系最大的优势我们是国内最大的互联网广告平台，我们有海量在线广告服务费，基于广告资源将来和开发者匹配他的应用，和他吸引广告主的细分人群，我们可以快速匹配广告资源，能够最快速实现商业化变现。现在我也在跟集团内部在谈，我们希望把这种模式引入到座舱内，真正座舱内实现商业化变现，或者流量变现。

这是我们大模型跟一些车企合作的功能。比如我们把手机端经过几百万用户DAU纯ChatGPT的模型放在座舱内，实现比较精准用户的聊天，包括头条的新闻，头条搜索、抖音视频搜索、抖音本地生活、百科、抖音的音乐中台和汽水音乐，我们完美结合，实现云雀云端调度的平台化。

第二点我们在生成，比如懂车、性能规划等等，这些也都有。

除了座舱以外，更多是围绕研、产、供、销、服，toC、toB场景跟很多车企合作，大家基于大模型能力自己做探索，我想火山引擎最大的优势就在于，我们除了把大模型能力提供给客户，帮助他去做基于自己的数据做应用以外，我们最大的价值在于我们也有海量的用户数据，合规、合法的情况下把公域数据和客户私域数据结合，一起帮助模型效率提升。我们有过这种case，大模型来以前我们基于一方数据和三方数据的结合已经做了尝试，包括提高转化，包括做投放效率的提升，跟很多车企有这种合作案例，围绕大模型更智能化的能力，将来会有更高的爆发的可能性。

希望后面有机会跟大家在线下深入交流。谢谢！