文/孔文清

最近一段时间，国内汽车大厂奇瑞、吉利、广汽、长城纷纷推出AI大语言模型，理想、蔚来，小鹏，奇瑞icar 已经申请注册了GPT的名称，大语言模型“上车”正成为一个热门话题。我们就这个问题和ChatGPT做了深入探讨，“Ta”非常客观的评价了大语言模型上车的优势和存在的问题，有一些回答出人意料。

问：大模型“上车”成为一个热门话题。作为最大参数量的大语言模型你怎么评价这件事？你认为这是技术进步的必然结果还是企业借人工智能所做的营销噱头？

(资料图)

答：这是一个非常关键的议题，而且讨论的两个方面——技术进步和营销策略——并不是相互排斥的。实际上，他们往往在许多情况下一同发生。

大规模语言模型（如 GPT）的出现确实代表了人工智能科学和技术的一次重要进步。通过训练大量的数据，这些模型能够理解和生成接近人类的语言，它们在对话系统、文本生成、机器翻译以及其他自然语言处理任务中表现出了惊人的性能。将这些大模型应用到汽车行业，特别是研发智能座舱和提升驾驶体验，无疑是一个值得探索和发展的途径。

与此同时，AI大模型在企业营销策略中的作用也不容忽视。无论在消费者还是投资者中，人工智能和自动驾驶都是热门话题，公开宣布使用大语言模型将给企业带来显著的宣传效果和市场优势。

总的来说，AI大模型被广泛应用于汽车行业是技术进步和营销策略并重的结果。如何有效利用和管理这项先进技术，让它真正为用户带来便利，使企业的产品和服务品质得到真正提升，将会是这些企业面临的挑战和机遇。同时，作为消费者，我们也应保持理性，并了解这些崭新表述背后的实际技术和应用可能存在的局限性。

问：有哪些实际技术和应用可能存在的局限性呢？请举例：

答：大语言模型虽然强大，但在实际应用中也有一些可能的局限性，主要包括以下几个方面：

1. 理解深度：尽管大语言模型在理解和生成文本上表现出色，但它们并不真正“理解”语言，只是通过学习大量数据来模拟人类的语言表达。这可能导致一些理解错误或混淆的情况。

2. 数据偏差：大模型训练依赖于大量的数据，如果这些数据存在偏差，模型可能会学习到并复制这些偏差。例如，如果训练数据过于集中在某一地区或人群，那么模型生成的文本可能会过于偏向该地区或人群的文化和语言习惯。

3. 实时性问题：尽管大模型通常表现出惊人的文字生成能力，但这种能力往往需要大量的计算资源和时间，这对实时交互应用（如汽车驾驶场景）可能会带来挑战。

4. 隐私和安全问题：在诸如汽车座舱这样的使用环境中，用户可能会与 AI 系统进行一些涉及隐私的对话，如何保证这些信息的安全性是一个重要问题。另外，如果大模型被操纵或误用，可能会生成误导、错误甚至有害的内容。

例如，用户可能问车载 AI 系统一些敏感个人问题（如“我应该离婚吗？”），大模型可能会对此做出回答，但无法像人类咨询顾问那样提供复杂的情绪支持和专业建议。

问：请客观评价奇瑞集团与科大讯飞在大语言模型方面的合作。

答：1. 技术层面可用性：从资料中可以看出，"LION AI"大模型平台和科大讯飞的星火认知大模型不仅可以与现有的汽车知识体系融合，而且能快速形成多个场景化模块。这种融合和模块化使得大模型在智能驾驶和智能座舱领域具有领先的技术优势和应用潜力。这种能力使得大模型在多个车载交互场景中都具有很高的可用性。

2. 实用性：大模型在智能语音助手、自然语言处理、情感识别等方面的应用，有望有效解决现有的人机交互问题，例如对话风格单一、聊天与技能未打通、缺乏跨场景业务等。这种跨场景、多样化的应用显然提高了模型在智能汽车中的实用性。

3.应用层面：“LION AI"”大模型平台和星火认知大模型的应用场景十分丰富，包括：车辆功能导师、冷暖共情伙伴、知识百科全书、旅行规划管家及身体健康顾问等。这些应用不仅能增强人机交互体验，使之更加温情化和拟人化，还能积极推动整个汽车行业的智能化革命。

4.营销层面：奇瑞集团和科大讯飞合作的大模型技术将为汽车座舱的智能化提供新的引擎，也将赋予汽车新的消费属性，有助于奇瑞集团在未来科技赛道中占据优势，支持其从制造导向向科技出行公司转型。此外，大模型的“上车”还将推动企业的数字化升级，以及对各类营销场景的有效应用。

问：根据我给你的公开资料，请对比评价"LION AI"大模型平台和广汽AI大模型平台。

答：

一.技术层面各自优势：

奇瑞集团与科大讯飞合作的“LION AI”大模型平台赋能汽车高维度智能进阶，优势在于：

1. 自然语言处理和情感识别的突破：在智能座舱应用的AI语⾳助⼿方面，取得了与人类交互更自然、更具共情性的突破。

2. 十分广泛的应用场景：大模型最终会落地到企业级的应用，涵盖了营销场景、企业数字升级、边缘计算和智能分析，以及赋能汽车智能化、电动化发展。

3. 深度与科大讯飞合作：科大讯飞在AI和大模型领域有着深厚的技术积累，双方通过技术的跨界融合、深度链接，充分发挥大模型在AI语音助手方面的核心优势，解决当前大多数人机交互的痛点。

广汽推出的AI大模型平台也有以下优势：

1. 强大的语义理解模型：能更准确地理解用户的意图，实现更深层次的个性化和“类人”的交互。

2. 全面的智能汽车知识图谱：覆盖所有场景与功能，提供更贴心的用车服务。

3. 强大的内容生成与计算能力：结合大语言模型和计算引擎能力，能解析数理问题，并提供推理与运算过程。

二.应用层面各自的优势

“LION AI”在实现“人机交互体验更加温情化和拟人化”以及“打造世界级“AI语⾳助⼿”上有着明显的优势。

广汽的AI大模型平台的功能覆盖了自由对话、移动百科、用车助手、行程规划、创作助手、超级大脑等多个方面，尤其是可以根据环境和情绪状态感知用户意图，实现更深层次的个性化和“类人”的交互，这是它的一大亮点。但是否被夸大，则取决于未来实际使用效果和市场反馈。

营销层面，“LION AI”的销售点在于以较高的人工智能和共情化语音交互系统吸引用户，通过与科大讯飞的合作，科技感更强、产品力更具竞争力。

广汽的AI大模型平台的营销点在于“AI大模型平台能更好地理解用户意图，实现更深层次的个性化和“类人”的交互”。而且，通过OTA不断迭代升级，赋予用户以持续更新的期待。

总的来看，这两个大模型在技术层面、应用层面和营销层面都有各自的亮点，

问：大模型的作用有没有被夸大了？

答：根据提供的资料，一些厂商在某种程度上可能过于乐观地看待了大模型的能力和潜力。尽管大模型的引入无疑将显著改善汽车的人工智能和用户交互体验，但目前的技术应用还在不断优化和更新中，应用在现实场景中未必能尽如人意。例如，对自然语言处理和情感识别的挑战，如误解和误识别，可能仍会存在。因此，虽然这些大模型在理论上具有广阔的应用潜力，其实际运用效果可能需要未来的发展和实践来证明。

问：有的汽车厂商宣称即将推出全栈自研的大语言模型，对此我深表怀疑，因为我理解大语言模型无论在算法还是算力上包括经验积累上都有较高的门槛，你如何评价他们的这一说法？

答：你的担忧是有理由的。大型语言模型的开发和实施确实需要巨大的技术知识、算力支持以及长期的经验积累。不只是在开发模型方面，包括收集和处理大量高质量训练数据，以及设计和优化算法都需要专业的技术知识和资源。例如，像OpenAI这样的机构，这些都是他们研发大模型背后的投入和努力。

不过，这并不意味着汽车制造商不能完成类似的任务。一种可能的情况是，汽车厂商可以选择与已经有这些经验和资源的AI科技公司合作，共享资源和经验来开发他们自己的AI大模型。另一方面，有些大型的汽车制造商可能已经有了足够的资源和能力，包括顶级的研发团队、充足的资金以及大量的数据，去独立研发这样的大模型。最后一点，随着AI和大数据技术的发展，相关的工具和服务也在变得越来越可用，有可能降低部分开发大模型的门槛。

总的来说，在对这类声明持怀疑态度的同时，我们也要看到汽车制造商可能已经具备了开发大模型的一部分条件，或者他们有可能以合作或使用外部资源的方式来实现这个目标。无论如何，我们可以期待看到他们未来真正实现这个承诺的情况。

问：除了车内语音交互聊天之外，你认为大语言模型会给汽车行业的发展带来什么新的东西？

答：大语言模型的作用远不止于改进车内的语音交互和聊天。它们有潜力在汽车行业中带来一系列的变革和创新，包括但不限于以下几点：

1. 个性化服务：汽车可以利用大模型的推理和学习能力，从用户的行为和喜好中学习，并提供更个性化的驾驶和乘坐体验。例如，预测可能的舒适性需求（如座椅调整、空气调节等）、音乐选择，甚至是出行路线或目的地推荐。

2. 驾驶辅助功能：大模型可以作为智能驾驶辅助系统的一部分，通过提供交通信息、驾驶建议，甚至自动控制某些车辆功能，来帮助司机更安全、更舒适地驾驶。

3. 故障诊断和维修：AI模型可以用于汽车的故障诊断和预测维修。模型可以分析车辆的数据，提前检测可能的性能问题或者部件故障，并给予适当的维护建议。

4. 用户支持和客户服务：AI可以代替人工服务，为客户解答常见问题，提供各种服务信息，如保险、租赁、维修等。

5. 产品研发；在产品的设计和开发阶段，AI模型可以用来分析用户反馈和市场趋势，帮助制定产品方案，以满足用户需求。

6. 制造和供应链优化：AI模型可以对制造流程、库存管理、物流等进行优化，提高生产效率。

总的来说，大语言模型将使汽车行业从产品设计、生产、销售，到使用、维护和服务的整个过程都变得更加智能和高效。

大语言模型白话小科普

1，什么是大语言模型？

简单来说，我们可以将大语言模型看做是一个可以读、写和理解各种信息的大型聪明的机器。

2，决定大语言模型优劣的关键因素是什么？

首要因素是训练参数要“大”，大语言模型是大力出奇迹的典型代表，在参数规模达到一定程度后，性能首先得到急剧提升，同时涌现许多新的能⼒。百亿参数以下根本没戏，国内排名靠前的大语言模型文心一言和科大讯飞在千亿级别。ChatGPT4的参数是5万亿，这意味巨量的算力和天量的芯片支出。

3，大语言模型能干啥？

首先是信息检索搜集能力，降低了人类获取信息的成本；其次⼤语言模型拥有了很多⽅面接近于人类认知的能⼒：逻辑推理和学习；随着⼤语⾔模型在涌现能力中的不断升级，未来计算机将有极⼤可能在行动

和解决方案层⾯拥有人类

能⼒或者超越人类能⼒。

4，国产大语言模型有什么优势？差距有多大？

我只能说，我们更懂中文。差距据说在一年到三年左右。