6月8日——9日，以“在变革时代塑造行业未来”为主题的2023中国汽车重庆论坛在重庆召开。6月9日上午，论坛“人工智能带给行业的机遇和挑战”头脑风暴环节展开，围绕人工智能会在哪些方面助力汽车行业；Chat GPT是不是潘多拉盒子，为此应该如何硬件挑战；数据安全领域该如何更好的布局；新一轮产业革命之新的人才观等问题展开讨论。

在麦格纳亚洲区市场与传播总监于洪波主持下，百度智能汽车事业部智舱业务部和交付中心总经理王博、上海商泰汽车信息系统有限公司副总裁武振宇、禾多科技商务副总裁王征、奈佳罗公司中国区销售副总裁兼汽车行业咨询总监王欢、LIASE GROUP联合创始人及董事Vanessa Moriel LIASE几位来自相关领域的业界大佬形成了激烈的观点对撞。

以下为嘉宾发言实录：

主持人：大家早上好！非常高兴也非常荣幸能够主持重庆汽车论坛。人工智能对汽车行业的影响带来的挑战，我本人虽然在汽车行业从业时间不算短，但是这个领域真的可以说是一名小白。但是主办方小伙伴他们说“没关系，我们总是需要一些终端用户来提问的”，主持人的主要作用就是提问，我说“那行，这件事情我能做”，所以我代表各位在汽车行业的同仁们来提出一些问题。当然其实懂的人就是我们今天邀请来的嘉宾，他们在汽车行业，在软件行业、自动驾驶领域。首先介绍今天的嘉宾，他们是百度智能汽车事业部智舱业务部和交付中心总经理王博先生，上海商泰汽车信息系统有限公司副总裁武振宇先生，禾多科技商务副总裁王征先生，奈佳罗公司中国区销售副总裁兼汽车行业咨询总监王欢，LIASE GROUP联合创始人及董事Vanessa Moriel女士，非常感谢大家能够光临本次讨论，今天我们这个环节总共有两个部分，首先我们先有请嘉宾来分享一些他们个人的经验和观点和一些好消息，之后我们在进行分享。第一个话题是关于，ChatGPT的出现标志着人工智能进行中级水平，标志着新一轮产业革命的开始，有担忧ChatGPT是不是有一天替代我、替代我们，我们的工作有没有更多的保障，会不会人工智能真的有一天将科幻带来现实我就被和谐了。第一位邀请来的分享的Vanessa Moriel，会分享一下在时代变革的趋势下人工智能带来的挑战。有请！Vanessa Moriel有中文名字叫毛凤华，他多年旅居中国，曾经在上海设立了猎头公司，她具有全球视野，Vanessa Moriel的热情就是希望它能够为出行科技领域的变革输送更多的人才，也能够为客户匹配到他们最需要的人才，有请！

Vanessa Moriel：早上好！我们在意大利已经有20年了，从墨西哥到全球，我在2000年来到中国，开始了一段非常有趣的旅程，同时我也在德国学习，通过我们与美国合作。当来中国时，所有工厂都搬到中国，一开始我都非常喜欢工业和汽车，直到公司变成了汽车公司。所以在2014年创办公司，过去20年我们一直在增长，因此这个话题，人工智能是否是一种贸易，这个非常有趣，因为它能取代我们招募的所有专家，我们在世界各地的客户，从印度、到瑞典、到墨西哥、到美国，我搬到了USI。大约8年前有三个办公室，我想说现在的动态非常相似，我也看到了回到过去。所以现在我们看到有很多公司，美国、欧洲等等因为供应链，很多入口，从美国到墨西哥到印度，现在正在转移人口，不像中国这么多，公司走出中国。现在肯定不会，也许将来也不会，因为虽然悲剧可以被视为一个伟大的工具，但是它也是一个巨大的威胁，世界其他国家没有中国先进，这是了解中国在做什么的最好方法。因为当你问问题时，你也在提问题，促进了很多编码和软件开发，我们知道这是关键，这不是硬件，它不是A，我喜欢上面的动力系统。这是HMI娱乐远程信息处理，真正先进的技术在寻求和获得帮助者，这就是你所分享你最宝贵的武器，那就是软件。在你对客户的了解中、对用户的了解中，所以我会说“是的，它可以是一种工具，但它也是一个巨大的威胁”，我永远不会建议我客户使用它。我们看到我的客户和国家正在禁止它，因为我以前说过同样一个原因，当一个人工智能加入，一个开放平台来提问时，也有一些特定的区域，这就是我们昨天看到的错误区域。我不知道你们中是否有人按照昨天的物种顺序使用了人工智能翻译，当他们有规定时很糟糕，不起作用，太糟糕了。所以如果你要用一些完全没有开发的工具来开发，就会遇到错误，所以这是一个很好的方式，来击败中国软件，从那里开始。在当今世界，世界已经改变了。从我来到中国开始，这是我们所有的全球协会，人工智能到达这里，中国加入了世贸组织，这是所有人一起工作，我们都是一体的，不是平的，所有的耦合，这是我们的全部，我们所保护的，是关于保护主义、关于每个人都靠自己和区域倾听、国家倾听。虽然它可以是一个很好的工具，来帮助学生做作业，因为你这就是美国看到的，没有人做功课，他们去聊天，ChatGPT复制粘贴他们聊天中得到的任何东西，我不认为这很好。无论如何，它的世界促进了编码核心工具，我永远不会使用它。

所以我想说，如果有任何奇怪的地方，悲剧可以取代人类，特别是年轻或者软件公司，我会说“不，还没有”，这一切都是为了在当今世界中拥有优势。它已经过时了，这对其他人都是公共知识的创新，为了创新和拥有，我会说“你是不是以不同的方式使用人工智能”，是的，你可以用它做你的应用程序，更好了解他们想要什么，你从你的客户那里获得信息。但就他们正在推广的领域而言，我认为人工智能并不是一个很好的工具来了解你的客户。对于你来说把人工智能作为一种方式，来了解消费者的行为和趋势，除此之外，我不会说真的。所以我会说，所以我会说我现在看待它的方式有很多新的跳跃即将出现、再过去，我们从未见过创业公司如此强大，我们只看到公司，但现在他们已经觉醒了。现在他们让每个人都看到了，我们早期在中国看到的成千上万的人，实际上我们看到了现在在印度，所有从硅谷回来的人都回到了印度，在这些年看到的，真正现在正在经历的，所以我们可以看到新的发展。我们也可以看到，作为去全球化的一部分，我想说的关键是世界上的利益相关者正在努力发展和鼓励其他市场来对抗对中国的暴力，因为中国已经开始变得非常强大，我的意思是很好，许多人来说很竞争，这就是为什么我们现在看到的关税。我们看到了世界正在试图与中国设置的各种壁垒，因为他们肯定无法在软件上竞争，他们无法在电子产品上竞争，他们无法在先进技术上竞争，因此尝试破解是唯一的方法，因为这是他们唯一的东西，他们赢得时间，同时试图赶上，所以这就是我们现在所处的位置。人工智能的发展会说，这是一个不同的世界，中国从那天起已经发生了巨大的变化。2000年来到这里，到今天的上海，这是迷人的，太棒了。但是我认为我的快乐并不是与世界上的每个人分享，当他们没有竞争的时候，当他们没有看到我们所看到的一部分时，就像我们所有那些年来到上海的人一样，我们是其中的一部分，我们看到中国如何以如此强大的方式发展，如此有组织。建立自己的工业和自己的支柱，欢迎外国人，但同时也在建设自己的时代，但后来我也期待，我认为世界期待中国像墨西哥一样，只要打电话要离开就离开，但中国是不同，他们确信可以发展自己，他们会渴望成为一个超级大国，这在几年内就发生了。花了几十年，这就是世界转变的时候，因为虽然中国是一个市场，但每个人都喜欢中国。但当中国成为一个有竞争力的国家或者成为一个技术超级大国，不，这不是，当我们在考虑这个问题，我想说的是我们只需要了解当今世界在地缘政治上是如何运作的，我认为背后的经济学也是如此，关于政治就是我们的政治，政治和政治家都是经济学，这都是钱，这就是外国对人工智能非常谨慎，我会说无论如何非常感谢！

主持人：感谢Vanessa Moriel，所以她的态度非常鲜明，偏向保守。世界到底是更加开放还是更加割裂了，人们是变得更懒还是因此更加智能、更加有智慧，已经从一个科技问题更多的上升到了一个哲学甚至伦理的问题，所以非常感谢她的分享。

接下来我们要有请出的是百度智能汽车事业部智舱业务部和交付中心的总经理王博，他负责百度Apollo智能座舱的管理以及智能汽车事业部交付的管理。一方面要带领百度不断创新提升产品和用户的体验，另一方面也要致力于保证为OEM提供更好的服务，可以说是能文能武，下面有请王博先生分享一下最近在智能Apollo座舱方面的进展，有请！

王博：谢谢主办方的邀请，谢谢在座的各位嘉宾，大家早上好，我是来自百度智能汽车业务的王博，接下来由我跟大家分享一下百度Apollo智能座舱基于大模型的产品和技术探索。这一块主要是我们针对在产品思考上以及在技术思考上的一些实践经验，跟大家做一些分享。

首先我们回顾一下语音交互的发展历程。其实早在10多年前语音就作为智能座舱的一个交互方式首先出现了，但是当时的语音主要是一个智能摇控器，它并不是特别的好用，因为基本上它是一个非常城市化，而且只支持限定语音的摇控器。随着机器学习深入突破，尤其在2018年以后一直到现在我们在各个场景、各个领域、整个座舱上、整个交互方式越来越流畅、越来越顺畅。但是我们会发现它基本上是基于指令式的交互。随着大模型技术的出现，这个语音交付会越来越面向对话式的交付，从命令式到对话式是大模型给语音交互带来的一个变化。

站在当前我们处在一个从上一代的语音交付到下一代真正基于大模型、基于对话式语音交付的一个过渡阶段，在这个时间我们看现在的产品，其实已经处于一个不错的用户体验的状态。首先不管是在座舱的任何一个位置，不管是在座舱任何一个时间点，都可以实现通过语音实现交互，同时整体速度非常流畅，已经达到800毫秒以内，同时我们的全面性，在整个座舱，无论是目之所及的地方都可以都可以由一个语音交互。同时在智能化方面做了探索，虽然大模型在持续探索过程中，但是已经可以给用户带来一个更有体感而且更智慧的交互方式，并且可以成为一个很好的语音助理。

下一代语音模型的发展方向，我们认为一定是从交互式变成一个对话式，在这个过程中发现两个核心的变化点：一是产品体现上之前命令式的交互方式逐渐变成一个对话式的交互方式，意味着我们可以更好的理解用户的意图、更好为他们提供服务，同时在技术上也会出现一个很核心的变化，因为当前语音交互的方式更多是通过一系列人工定义的方式实现对语音的理解、实现对意图的解析，随着大模型的出现，将端到端的解决问题，意味着所有用户的需求都可以被更好的理解，并且可以更好通过一系列科技上的交互方式给予磨损。我们认为现在已经到了通过大模型来提升语音智舱语音交互的一个拐点。这些整体革命的完成，我们认为是需要有深厚的技术积累。百度在整个AI上有长时间很好的基础，首先在基础层有自己的芯片，在框架层有一套架构，同时有基于文心的大模型。在这个上我们又有一系列的行业应用，我们认为大模型将给我们的语音带来三个革命性的进步。第一有非常好的理解能力。原来我们只能设定一系列的用户场景跟用户命令，接下来我们是可以通过大模型来做更好语音理解，在这个基础上还会有一个很好的推理能力，理解之后拥有很好的推理能力，可以很精准实现用户的意图，并且通过大模型带来的创造力帮助用户完成它的诉求，这样一个全能的语音助理就会出现了，它不同于我们现在的语音助理，可以在不同的场景下变成不同的角色，帮助我们完成比如出行导航问题，比如说旅游时导游的问题，比如还可以作为我们的生活助理帮我们安排行程，解决我们一系列的问题。

接下来给大家演示一下我们这一块小度车载智慧增强包的视频，让大家更有体感。

（视频播放）

其实我们认为大模型可以重塑两个关系。第一个关系是驾驶员跟座舱的关系。大模型可以帮助智能座舱给用户提供一个拟人的服务。一方面它可以有一系列通过对话式精准理解驾驶员的诉求，帮助驾驶员完成力所能及的一些工作，同时他可以在堵车的时候，类似这种场景下作为一个情绪疏导员，这种场景我们认为有非常多的畅想空间，并且我们现在已经在实验室完成了一系列的验证，已经具备了量产的能力。同时我们品牌和车主之间的关系也有可能基于大模型进行重塑。因为据统计，中国有4.6亿的驾驶员，车企是不可能为这么多人提供非常千人千面服务的，我们的大模型可以解决这个问题，可以拉进车企和用户之间的关系，并且及时了解他们的诉求、满足他们的服务。这一块通过我们的Promise大模型加上专员来实现的。畅想未来，我们认为大模型一定真正让我们的座舱变得智能，谢谢大家！

主持人：谢谢王博先生给大家带来的关于Apollo系统的一些分享。接下来要请上海商泰汽车信息系统有限公司武振宇先生分享他的观点，武振宇先生目前负责产品定义和销售。商泰成立于1995年，是一家专注于汽车智能系统开发，为车企和TL1提供智能化、网联化整体解决方案的公司。值得一体的是商泰所开发搭载由商泰AL Auto全站式的智能解决车辆在全世界超过2500万车台，下面有请武振宇先生。

武振宇：各位领导、各位来宾，各位同仁，大家早上好！非常感谢主办方的邀请。非常荣幸跟大家一起探讨一下关于人工智能与汽车电子相结合在未来的一种形势的话题。

可能商泰公司对于大家来说还相对比较陌生，因为我们毕竟不像百度公司刚才王总介绍的那么有名。简单介绍一下商泰公司，商泰公司是一个软件行业的公司，它主要是为广大的整车厂和TL1合作伙伴提供整个软件解决方案，包括定制化软件开发和标准软件的协议站。商泰公司现在位于上海，成立于1995年，到现在有28年的时间，一直致力于软件行业，尤其是汽车软件行业。我们从一些智能座舱、智能驾驶、智能网联，包括现在车云一体以及未来整车软件架构，都为合作伙伴解决了一些相应的解决方案和合作方案。

这次主题是人工智能和整车怎么来结合的一个话题。说实话人工智能其实很早就已经进入了整车的应用，包括从云端上，其实很早应用人工智能的方式做大数据分析，包括用人工智能的方式做一些IDPS入侵检测系统防御分析，帮助客户做更好的安全防护。我们今天可能讨论更多的是一种面向未来的强人工智能，基于大模型的人工智能如何在整车进行应用。其实我们很早的时候就有这样一种梦想，不知道大家有没有看过一些美国的电视剧，类似像PDO侠等电视剧，里面有很多汽车可以跟人进行交流，同时理解人的意图，并帮人完成它的操作，这是我们梦想的一种人工智能带给我们的。但是现在人工智能很难做到这一点。所以基于ChatGPT等大模型，未来给我们打开了大门，可以和车进行流畅的交通，并且让车理解我们的意图。不妨想象这样一个场景，在未来如果有一个家长带着一个孩子出行，在驾驶过程中孩子比较无聊，是不是人工智能就像刚才视频里展示的，就可以和孩子去聊天，来帮助他解决整个开车过程中的烦闷呢？另外在这个过程中家长也可以得到一个比较安全的环境来驾驶车辆。同时人工智能可以搜集整车的一些状态，包括我们现在的时间、地点，包括整车的状态、胎压、电池，以及以前对驾驶员的分析，帮助客户提供一些驾驶上的建议，帮他完成更好的驾驶体验。同时人工智能这个大模型可以分析出来当时驾驶员的状态，我们现在有一个DMS系统（驾驶员监控系统），来看驾驶员是不是处于一个疲劳的状态，但未来人工智能可以帮我们更多维度去考虑当前的驾驶状态，来提供更好的建议，甚至当驾驶员可能需要提醒的时候，因为现在的DMS只是提供一些waring声音或者反馈，这是不是驾驶员真的需要呢？未来有了大模型分析，是不是针对每个驾驶员制定专有的提示方案，让他更好接受我们提示方式，帮助他进行安全驾驶。同时在整个开车过程中还忽略了一个群体，这个群体其实也是我们主要的一个交通参与者，他是谁呢？他其实就是驾驶员的家人或者他有关的人。因为整个驾驶员在开长途的过程中，很担心家里人在开车过程中到哪里了、状态怎么样等等，如果有了这种大模型可以汇总现在的状态定时推送给家里人，让他知道当前驾驶员是非常好的状态，到了哪里，甚至到了目的地。甚至驾驶员出现某些意外的时候，驾驶员可以直接把紧急情况推送给他家人，让他的家人第一时间作出反应。这是不是我们未来可以想象的一个空间？

其实商泰公司在做大模型之前也落地了很多去年比较流行的SV的项目。在这些项目中我们帮助客户设计了非常多的场景，刚才讲的只是其中的一些场景，只不过大模型给我们带来了更多场景上可以想象的空间，我们希望这些场景能够真正的帮助我们的终端客户（驾驶员和乘客），能够实现他们在整个开车过程中更好的体验。同时就像刚才介绍的一样，商泰公司不仅仅是服务于车厂客户，其实也服务于TL1的合作伙伴。这些合作伙伴跟我们一样，聚焦于产品的开发，在开发过程中每次强调最重要的就是质量如何提高、成本怎么降低、效率怎么提高。在这里面现在商泰也在探讨如何使用大模型和强人工智能引入产品中，帮助我们更好的开发产品。在这里商泰慢慢把大模型引入开发过程中，从需求定义开始，把现在车厂或者其他客户的需求导入模型，可以生成相应的软件需求。后面的一些设计过程，也可以去做自动化的生成，包括软件代码。我们现在参考了很多像cloud pilol工具导入开发过程中，帮助开发人员进行开发。后面自动化的测试，生成的测试用例，是不是可以自动生成？最后自动化的生成出来，释放给我们的终端用户。

大家听到了我刚才说了很多自动，因为制动才是整个能够提高生产效率的一个根本。所以我们现在更多是讲怎么来做这种自动化的操作。我们认为未来可能确实有很多无限的遐想空间，但同时我们也面临了很多挑战，包括我们在整个生态上是不是已经准备好了，我们的大模型可以在云端帮助客户完成，在车端我们是不是有足够的算力、有足够的资源来运行我们的模型？所以商泰公司在这一块更多是投入了很多的资源，去完成我们的底层操作系统，整个网络的协议站连接，包括我们整个SOA的开发模型、车联一体的设计等，来帮助客户更好实现未来在整车上部署大模型这样的愿望。

目前我们其实有很多POC项目和量产项目，已经慢慢导入中央计算机和区域控制器的方式，预埋了很多算力，未来通过OTA的方式可以慢慢释放这些算力，并把一些模型引入现在正在运行的车上，实现车的可持续发展。

非常感谢今天大家的聆听，希望有机会和各位深入探讨这个话题，谢谢大家！

主持人：谢谢武振宇先生的分享。接下来有请另外一位科技公司的同事做一些分享，来自禾多科技的王征先生，他是禾多科技的商务副总裁，之前他有20多年IT产业的经验，曾经就职于NEC AMD英伟达等知明企业，对自动驾驶有非常深的理解。禾多科技是领先量产驾驶的智能体验，非常强调量产和落地，接下来有请王征先生讲一讲它的一些观点。

王征：各位领导，各位同仁，大家早上好！非常感谢有这样一个机会，我是来自禾多科技的王征，今天也没准备PPT。因为本身AI这个领域就比较前沿，就像自动驾驶一样，其实讲多了以后容易打脸。之前大家可能有印象，之前讲2020是自动驾驶元年，现在已经2023了。大家可以看到前沿的东西比较能引起大家的兴奋，但是白纸黑字落下来容易打脸，今天跟大家简单分享，也算是一个简单探讨。

禾多名字的由来实际上是移动的“移”拆开拆文解字叫“禾多”。禾多科技以人工智能为基础打造自动驾驶来解决移动出行的问题，所以我们叫禾多科技。禾多科技，包括我们这一波自动驾驶公司，其实跟AI是密不可分的。大家可以想一想，我们这一波人工智能的飞跃，在我看来如果没记错的话应该有两个标志性的事件，应该是2012-2014年这一段时间，一是机器视觉，这种标准的评测上它的识别率准确率已经超过人眼的识别，大家如果有印象可以去回忆一下。第二个是阿尔法go，之前很有专业的领域，有难度的领域，在围棋领域阿尔法go战胜了人类围棋冠军。这两件标志性的事件让我们看到了人工智能已经迈上了一个新的台阶。

大家可以看到物体的识别感知的能力，还有应运而生有了自动驾驶的基础。大家可以翻一翻资料、看一看，回想一下，其实国内的自动驾驶公司，大多数是在刚才我提到这两件事件之后应运而生的。因为自动驾驶需要这样一个基础。禾多科技不例外，2017年成立，到今年6月份正好整整6年时间，现在发展到了将近600人。刚才提到自动驾驶其实是通过图象识别开始，CV作为基础，所以一开始自动驾驶公司更多是基于感知。大家可以看到一开始各种刷榜，各种说“我们在行业领先”“我的感知更强”“各种榜单上我排名第一”，为什么经过这么多年，可能没有10年也有小10年的时间，为什么现在自动驾驶，说实话特别是所谓的L5级或者L4级离我们还有这么远？因为我们现在除了感知预测决策都需要人工智能以外，除了人工智能我们想要量产落地，真的让我们自动驾驶技术能够被大众所应用，它其实除了我们所谓的人工智能以外，还需要很多维度的工作。比如说我们的工程化能力，我们的质量怎么保障，供应链和成本，不能堆一堆东西上去以后，大家根本买不起，也没法落地。就像刚才王博总和武振宇总刚才提到的，我们想象了很多丰富的空间，包括人机的语音交互，包括场景自动化跟客户的交互，其实需要有自动驾驶这辆车真正把人解放出来之后，才能更好去体会和体验到这些所谓更人机、更柔和的交互，这么多场景。所以真正量产落地不是一个概念，我们除了人工智能的发展，还需要更多工程化的东西。

禾多针对刚才讲的两个矛盾：一是人工智能，二是量产落地，我们从组织架构上针对这个有所调整。最新的组织架构大概已经运行了两三年，一是量产闭环，二是创新闭环。创新闭环，大家可想而知，赋予它的主要责任是算法不断的迭代、不断追求最新的技术。创新闭环在禾多现在主要扮演一个什么角色呢？从0-1的角色，以及交互给客户第一个平台的第一个项目会去创新闭环、参与进来。量产闭环，顾名思义要保证工程化、保证质量、保证交付，更多还是传统汽车行业工程化的人员比较多一点。禾多通过这两个闭环方式，完美把AI和工程做了非常好的结合。

现在主要推出两款产品，一个是hello pilot是行车部分，基础行车，大家通常讲到L2级，不变道，车道保持，高速NOA，叫L2+，可以实现自主换道，车主可以完全放松下来，研究未来城市的NOA，以及L3级，人可以脱眼、脱车，真的出现问题车不会甩锅，说我不干不了，那你就没有办法接。禾多通过过去这些年，在行、泊两方面有不少进步。禾多从基础泊车，从泊车辅助，360度环视，泊车帮你360度看到，没有盲区，后面APA自动泊车，找到车位以后，车位比较窄或者技术比较不好，停进去比较麻烦，可以车自己停进去。禾多更高阶的是记忆泊车，在家和公司有自己固定车位的情况下，开过几次就会把地图自动生成出来，叫自建图的功能，自动生成以后下次可以不开到车位去。比如回家就到电梯门口，我下车请车自己去停，根据学习的路线以及中间有一些停车的风险他会去学习，还有一些路障也会自动避障，这是自动躲避。还有全场景的泊车。可能依赖于停车场高精度的停车地图，哪怕去了一个没有去过的商场，去3楼看电影听到1号停车场门口，完全可以停在电梯门口就上去，过完一阵吃完饭在2号电梯下来，可以2号电梯把车叫下来，这是禾多做的产品。

经过几年的打磨，禾多在软件成面做到行泊一体，可以给主机厂交付低阶行车、高阶行车，低阶泊车、高阶泊车。除此之外禾多做了软硬一体，软件打通以后，现在在做自己的预控制器，自己设计，体量有限，有一个很大的工厂，自己设计、自己验证、外面代工，给客户完全交互软硬件一体。在上海车展公布了我们和斑马智行未来也有一些合作，下一步要做智舱一体，把自动驾驶、智能驾驶和智能座舱有机结合起来，这样可以给终端用户更好的体验，我们叫体验为王。经过这么多年的努力，禾多陆陆续续拿到了以广汽为代表很多主机厂的量产定单，今年也会有很多车型陆陆续续和大家见面。大家如果注意到的话，在前一阵上海车展期间，广汽发布了浩博（音），那一款自动驾驶就是禾多出现的。

除了给主机厂量产落地的产品，实话实说，现在的自动驾驶汽车还没有那么聪明、那么智能，怎么办，我们怎么让它更聪明呢？OTA，OTA的算法怎么迭代呢？更多靠数据的驱动，因为车里的算力、算法，已经量产了，算力已经基本固化，预埋硬件已经在那里，更多靠场景和数据。如果通过自己去采数据，这个体量会非常大，而且成本投入非常高。所以会通过量产车型，陆陆续续投入到用户使用当中，然后把数据埋点埋回来，通过用户车辆自动的反馈。讲一个数据，禾多现在数据回传的闭环。举例，开车的时候突然驾驶员一个急刹车，说明自动驾驶可能在前后有一段时间没有那么智能，甚至有时候用户都没感觉到，我觉得这个车稍微有点“画龙”，来回摆动，不是那么直。我们会把前后30秒、前后15秒的数据自动下载回传进行分析，也就是说现在有将近80%的bug都是通过回传的方式。

刚才提到自动驾驶是上一代人工智能的一个飞跃，现在随着ChatGPT的诞生，大家都在谈未来新的人工智能的能力又提升了，真正去让自动驾驶也上一个台阶呢？包括未来的算力不断的提升，所以我也算是抛砖引玉，待会儿一块分享的时候大家一起探讨，谢谢大家！

主持人：好的，时间稍微有一点点延长。接下来进行分享的是来自奈家罗公司，是一家全球咨询公司，总部在德国，全球有2万多名员工。进行分享的是中国区销售副总裁兼汽车行业咨询总监王欢先生。他本人在汽车和数字化领域有着非常丰富的资深经验，从他的简历当中，他曾在联想研究院担任项目总共，负责联想研究院智能技术创新方面的全生命周期管理，下面有请王欢先生。

王欢：感谢主持人的介绍，在座的各位朋友，大家上午好！今天这个话题其实应该是非常令人激动的，但是到现在看从观众的角度来讲缺少掌声，要不然大家先鼓鼓掌，也给大家自己鼓鼓劲，谢谢！

生成式AI，不知道在座的是不是所有人都知道janvayr T AI（音），其实ChatGPT就是它的一个应用。自从去年11月份ChatGPT惊艳了全球，我的团队就开始研究如何让janvayr T AI（音）能够颠覆人和物的交付。大家可以想一想，自从卡尔发明了第一辆汽车100多年，人类从来没有停止对于汽车的梦想，但是汽车作为一个交通工具或者个人的交通工具这么多年来，除了外形不断的进化，发动机等不断的进化之外，人和车的交互并没有明显的突破。我们的团队认为这个时间马上就要到了，就像很多年前乔布斯的Iphone彻底颠覆了手机市场，汽车交互也发生很快的变化。今天跟大家分享我的团队在最近半年的研究成果。今天的题目是基于声称式AI全新人机交互的解决方案。

既然谈到人机交互，首先先请大家听两个我抽象出来的场景，听的内容是中文的，看到在座有一些外国朋友，如果对我的内容感兴趣下来可以联系我，我们有英文版的。首先给大家听的场景是大家经常在每天用车过程当中经常碰到的熟悉的问题，大家先来听一听。

（视频播放）

好，这个场景里面有很多的内容，待会儿会考一下大家的记忆力。接下来再看一个场景，这个场景是在你休息的时候，我们看看创意无限的智能副驾将会给用户带来什么体验？在这个里面女生是车身的智能副驾。

（视频播放）

好，其实大家仔细体会一下，在这两个场景里生成式AI除了能生成内容本身之外，最重要的内容是什么呢？能够依据车上上下文的场景，主动串联车上的服务，这是大模型赋予的力量。接下来会讲我们的解决方案是什么，在去讲我们解决方案之前，我还要给大家讲一下大模型能帮助主机厂这些车企做什么？他可以赋予车企全新的业务模式。首先卖车，我们基于大模型的方式可以让车自己卖自己。当你走进4S店打开车门坐在车里没有任何销售人员，这辆车直接可以跟你聊天，它了解这款车所有车型和竞品所有比较，你可以直接坐在车里面体现所有车的功能，由生成式AI把功能全部演示给你看。试驾，你试驾时你的驾驶习惯，生成式AI了解以后，告诉你如何更好利用这台车享受这台车的功能。智能化车伴随用户在车全生命过程中，为用户提供第一时间的无缝的全方位的车辆使用说明和帮助。基于上下文的营销和售后服务，如果集成到售后服务，其实所有售后服务，包括车企跟第三方生态合作伙伴所服务的很多服务，能够以真人的形式在车里面结合上下文场景给用户进行服务，将很大的提升用户的体验，从而增加用户品牌的忠诚度，甚至在有一些豪华品牌，他们可以把自己品牌的文化，转成AI的Character（音），通过contienm（音），让他模型变成自己的AI的一个数字化的灵魂，从而去继续下一步的豪华品牌的衍生之路。最后在用户使用期间搜集用户反馈。举例，前两天北京下大雨，雨刷器没有一个合适的频度，不是太快就太慢，这时用户只需要说一句话“这个雨刷器能不能找到一个合适的速度”，这句话会被AI记录下来，作为一个产品很好优化的输入。

我讲了这么多，能实现吗？未必，但是我是开玩笑，其实我们非常有信心，在未来的几年甚至在数月之内，将会有一些走在前面的主机厂迭代出基于生成式AI的智能副驾。我强调的智能副驾英文是Copilot（音），并不是坐在旁边的副驾，而是整车的一个代理，我们叫AI agent（音）。前两天比尔盖茨发了一个信息，未来生成式AI给社会带来最大的变革并不是生成内容的一部分，而是作为AI agent去管理多任务的能力。

什么是智能副驾串联车内的服务。无论是主动的部署还是部署在机器端的学习，都可以基于车上实时的数据进行分析预测，可能用户会产生什么样的需求。基于这个预测在车机端有一个多模块融合管理模块，通过模块给大语言模型发布指令，告诉大语言模型在什么场景下这个用户或者这台车需要什么样的服务，由大模型生成执行操作的操作序列或者操作的计划。大模型为什么能够这样做？中间核心的东西就是智能副驾的核心解决方案，主要作用首先要了解车上所有应用是如何使用，可以基于API平台把车上所有的服务封装成API，通过微服务的形式让智能副驾首先去了解如何调用这些API，同时这些API调用的方法，可以通过调用大模型的方式告诉大模型，从而让大模型能够在理解用户使用需求上下文的前提下，能够生成执行的方案，从而完成智能副驾整个车的管理功能。

这是我们现在的一个架构，已经做出来了它的第一代原形，如果有主机厂朋友感兴趣的话，我们可以一起交流。首先最左边是车机上所有的APP，这些APP完全是主机厂现有的东西，只要跟主机厂谈合作，把它封装成我们可以调用的APP接口。中间是多模态交互管理的模块，这是核心的技术。这个模块将能够完成首先是理解车内使用的潜在需求，把需求发送给大模型，由大模型生成执行方案，我们在多模特交互管理会有API的选择器，根据解决方案去选择执行哪一个API，从而调用后续API执行代码，完成一轮交互的工作。最后我们提供了通过人类反馈的机制，更好优化整个模型。可能大家能够感觉出来模型分在车机端和云端，以目前车上的算力，刚才有很多做自动驾驶的朋友。目前的算力，大部分算力分给自动驾驶的情况下，很难大模型放在车内，目前大模型会在云端，但是我们为了提升整体解决方案的性能和解决方案，会在车机端部署小的机器学习的模型，用于分析车内上下文，让他预测用户可能需要什么样的服务，从而产生给大模型指令的过程。

最后介绍一下我们公司，我们公司是Nagarro，一家全球性的IT咨询共了，法兰克福上市，全球有2万人，在中国国内，现在在北京、上海、西安、成都有700多人，现在主要专注的一个行业是在汽车行业如何提升人和车交互的体验。我们的商业合作模式，我们跟主机厂的合作是完全把我们的技术和分为主机厂。帮助他们设计智能化的场景，刚才播放了两个场景，是众多场景只是找出稍微两个有代表性，其实还有很多其他场景。比如有些赛车的品牌，我们帮他设计了赛车智能副驾的功能，就像赛车经理帮他优化车上的功能如何，如果是商用车就有更多结合商务的场景，这是第一部分跟主机厂合作的业务。第二部分有了场景之后如何落地，这就涉及到你怎么去系统的设计、怎么去集成大模型，用谁家的大模型，怎么去集成现有生态中这些智能化的应用，这些问题我们都会帮你提供咨询服务，同时我们也可以提供开发和落地的各种服务。

最后期待着我们在今年下半年或者说明年的时候能够跟一些主机厂打造出来真正智能化交互场景的落地应用。感谢大家的时间，谢谢！