近日，在中國電動汽車百人會論壇（2024）新質生產力分論壇上，騰訊智慧出行副總裁鐘學丹發表了題為《AI驅動汽車“新智能”》的主題演講，分享了騰訊AI大模型等新技術在汽車產業的創新應用成果。

騰訊智慧出行副總裁鐘學丹

鐘學丹表示：“星空人工智能將作為新質生產力，推動汽車產業從數字化向數智化升級。”

隨著大模型技術的不斷迭代，AI大模型在汽車行業的應用場景也在不斷豐富，在汽車的研發、生產、銷售、服務、協同管理等各環節中，疊加AI的生產力，實現提質、降本與增效。大模型在帶來產業革命的同時，挑戰也隨之而來，鐘學丹指出：“大模型距離大面積的落地應用，還面臨著幾大核心挑戰，主要是模型、數據、算力這幾個方面。”對此，騰訊面向汽車行業整合了完整的能力架構，從AI基座、AI平臺再到業務場景應用全面助力汽車行業新智能發展，并和十多家車企探索大模型應用。

以下是演講全文：

各位領導，各位行業同仁、媒體朋友們：

大家上午好！很榮幸借今天的場合，和大家一起交流AI大模型等新技術在汽車產業的創新應用。

近期大模型又取得了一系列突破進展：視頻生成大模型Sora，已經具備對世界的感知、觀察和交互能力，距離真正的“世界模型”更進了一步。Claude 3發布的官方測試成績，全方位超越 GPT-4水準。可以說，大模型的演進速度已經超出想象，進入百花齊放、全面應用的階段。騰訊去年推出全鏈路自研的通用大語言模型——混元大模型，達到千億級參數規模，超2萬Tokens預訓練語料，是目前國內最大的中文大語言模型之一。前兩天，混元團隊也帶來了最新的圖片生成視頻模型。基于混元，我們推出了汽車行業大模型，并與十多家車企展開了應用實踐。

在大模型的驅動下，汽車產業已經站在了“新智能”發展的開端。可以預見，大模型的應用不僅將改寫智能汽車的算法和邏輯，也將大大促進生產力的革新，與汽車各業務場景相結合。星空人工智能將作為新質生產力，推動汽車產業從數字化向數智化升級。

目前，各大汽車企業已紛紛將大模型納入重點投入規劃，在汽車的研發、生產、銷售、服務、協同管理等各環節中，疊加AI的生產力，來提質、降本與增效。對于企業員工而言，人人都能借助AI來實現創新。

然而現實情況是，大模型距離大面積的落地應用，還面臨著幾大核心挑戰，主要是模型、數據、算力這幾個方面。

首先是模型方面的挑戰。行業已經共識，相比于通用大語言模型，汽車垂域大模型才是更優解。通用大模型主要在AI交互層面應用，但是在一些業務場景下，專業知識與行業數據積累不足。所以，選擇汽車行業大模型，加上企業自己的數據做訓練或精調，才能打造出實用性高的智能服務。如何在合理的成本下，選擇合適的模型，是企業所需要思考與決策的。

其次，是數據方面的挑戰。數據是大模型的原料，而高質量的數據目前非常稀缺，目前我國的自動駕駛和汽車行業數據體量是遠遠不足的。同時，還要考慮數據分類、標注、訓練各環節的投入產出比，更要時刻關注敏感數據的保護與合規。

第三，是算力方面的挑戰。要想從根本上突破單車算力的物理上限，就需要云端、車端一體化的算力協同，實現充足的算力供給和彈性拓展。同時，大模型的訓練對網絡速度與穩定性要求也很高。

面對大模型帶來的機遇和挑戰，騰訊面向汽車行業整合了完整的能力架構，從AI基座、AI平臺再到業務場景應用，全面助力汽車“新智能”發展。

在基底模型方面，我們開放全鏈路自研的混元大模型，并推出汽車行業大模型，同時也開放接入20多個主流開源模型，以更開放、靈活的方式幫助客戶根據實際需求，選擇合適的模型，打造自己的專屬模型。

在AI基座層，騰訊云提供全球領先的算力、網絡等基礎資源，通過軟硬件協同創新，為大模型訓練和研發提供大規模高性能計算。在AI工程中臺層，我們提供覆蓋大模型全生命周期的工具鏈，通過智能研發平臺、數據平臺、AI 開發平臺、AI Agent平臺等能力，有效降低大模型訓練難度，提升研發效率。

更上層的應用方面，其實技術和實際的應用還是有很大gap要去彌補，我們如何把這些具體的應用知識和這個行業的know how更好的結合在一起，真正的去應用起來，這是我們在致力于做的地方。

我們還為汽車行業提供全棧安全防護方案，幫助車企打造面向AI大模型時代的安全度量和防護體系，為大模型開發提供更加安全的環境保障。

算力是模型持續運轉的基礎，在基座層，我們為大模型進化提供高性能、高帶寬、低延遲的算力支持。

騰訊分布式云原生調度總規模超過1.5億核，并提供16 EFLOPS的智算算力，不僅能服務于大模型訓練，還將在自動駕駛等場景中充分應用。新一代HCC高性能計算集群，搭載最新次代GPU，支持10萬卡GPU超大計算規模，是國內性能最強的大模型計算集群之一，最快四天就可以訓練萬億參數的大模型。騰訊自研的星脈網絡，則為新一代集群帶來了業界最高的3.2T通信帶寬，使得超大算力集群仍然能保持優秀的通信開銷比和吞吐性能，GPU利用率提升到60%以上。

在算力基座之上，騰訊提供一套完善、開放的AI工程平臺，集成了業界領先的各類工具。比如，騰訊推出的首個AI原生的向量數據庫，可以高效處理車端回傳的海量視頻、點云等非結構化數據，最高支持10億級向量檢索規模，百萬級查詢(QPS)，延遲控制在毫秒級。

基于騰訊云TI平臺的行業大模型精調解決方案，可以幫助模型開發者與算法工程師，一站式解決數據處理問題，保障數據高質高效、安全合規地處理。前不久，我們對TI平臺的工具鏈進行了全新升級，全新升級的太極Angel框架，通過異步調度優化、顯存優化、計算優化等方式，讓大模型的訓練效率提升至主流開源框架的2.6倍，推理加速比達到了2倍。

在大模型應用方面，騰訊已經和十多家車企圍繞研、產、銷、服、管理等多場景展開合作。比如，在汽車軟件研發環節，大語言模型不僅懂人類語言，還掌握多種程序語言，可以幫助程序員寫代碼。騰訊云新一代AI代碼助手，實現了AI對代碼的理解，可以輔助程序員編寫、排錯與測試，提高汽車軟件的開發效率與代碼質量。

在生產環節，我們和多家企業在AI工業質檢領域展開合作，讓AI進行瑕疵汽車零部件篩查、違規操作告警等，將工作人員從重復查看視頻的工作中釋放出來。基于騰訊數字孿生技術助力車企數據中心、工廠車間的“透明化管理”，實現降本增效和低碳節能。

在營銷場景，新一代的騰訊企點智能客服，基于行業大模型，結合客戶業務需求進行訓練與精調，可以提供更精準、更詳細的回答，復雜問題的解決率比之前提升了85%。同時，通過AI智能銷售助手，銷售人員用自然語言進行提問，就可以獲得準確的商業分析，幾秒鐘可以獲取一份PPT，不再需要花費大量的時間學習復雜的軟件、制作看板。 除此之外，我們也把線上和線下結合，比如像數字人直播帶貨的一些能力，幫助大家可以更好的在線上拓寬觸達用戶的流量和空間。

我們在去年推出了座艙大模型。大模型上車具體可以做什么？一方面大家比較多提到的智能語音交互以及多模態交互以外，我覺得其實更多的要去增強在效率提升以及娛樂提升方面，如何讓服務更好的去觸達，而不只是說幫用戶去聊天。我們更多的是去做操作、去做服務的觸達，可以讓用戶在駕車的過程中，通過簡單的語音和上下文的一些輔助，幫助他更好的完成交互。

在一些智能的操控領域以外，我們也希望更多的結合傳感器和座艙能力，更主動的幫助用戶去完成一些面對環境變化時的操作。比如說當車輛知道這個地方需要提升空氣懸掛的時候，不再需要用戶再去發起這樣的指令，而是由車輛主動去完成，再通過這種語音提示，讓用戶感知到。更多的是去幫用戶想到，而不是等著用戶去發起操作指令。

大模型的應用，也是一個新的開始，大家都面臨著很多挑戰，特別是大模型訓練，其實并不是每一次都會成功，這里的成本和代價都非常高，騰訊很希望跟行業合作伙伴一起在這里去共建和幫大家構建自身的迭代能力。第一階段，大家首一要考慮的是如何在一些非常明確和具體的領域快速實施，看到效果。有了效果之后，第二個階段是去構建平臺，所以有了這樣的一些平臺的，才有可能幫我們在未來發展做加速。第三階段我們會和車企一起，基于這樣平臺以及跟場景更好的結合過程中間，去創造新的這些應用場景和服務，幫助車企自研自建AI平臺。

最后，我想說，汽車行業還處在大模型應用的開端時期，需要產業鏈上下游開放共創，廣泛探索。騰訊愿意將能力和資源開放出來，做好助手和生態共建者，全面助力汽車新智能發展。

謝謝大家！

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