“智能驾驶新征程：大模型协同创新与技术挑战”研讨环节
研讨环节，各位企业嘉宾围绕“智能驾驶新征程：大模型协同创新与技术挑战”这一主题深入探讨了大模型在智能驾驶中的关键应用以及潜在革新，讨论内容包括大模型在智能驾驶、智能座舱和车路协同中的关键应用及挑战，车端部署大模型的技术路径及算力需求，大模型对芯片和硬件方案的影响，以及行业合作、跨领域合作与创新。（以下发言按嘉宾姓氏拼音排序）
华人运通车路协同业务负责人储林波（左）、
阿维塔科技智能驾驶总监董志华（右）
恺望数据战略VP郝景山（左）、
城途智能执行董事洪源（右）
华人运通车路协同业务负责人储林波表示，人工智能、5G、边缘计算等技术已被运用到未来出行当中，车路协同是智能驾驶的发展方向，是连接车和城的重要桥梁，需要成熟的大模型生态，在常识模型尚未成熟之前，大模型仍带有专业模型甚至特定应用模型的味道。
阿维塔科技智能驾驶总监董志华认为，在智能座舱这个领域，导航、音乐、语音等已经沉淀下来成为真需求，在结合大模型之后，可能有一些增量的、新兴的应用场景会逐渐成为新的需求。
恺望数据战略VP郝景山表示，把端到端、基于大模型智能涌现机理的整个(高阶自动驾驶)大目标先给实现了以后，根据实际应用场景再来做一定的精简，部署到车端，这样算力需求是有限的，但效果是极好的。我们应该从解决问题的角度出发，而不是从一些惯性的范式出发。
城途智能执行董事洪源表示，希望借助大模型从“手工作坊式的开发”过渡到工业开发的状态，解决数据及标注的重复性及高成本的问题。
海天瑞声CTO黄宇凯（左）、
百度智能云泛科技解决方案总经理康盛（右）
南京特征视界智能科技有限公司CEO雷超兵（左）、
爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟（右）
海天瑞声CTO黄宇凯表示，作为一家数据公司，已经专门打造了很多服务自动驾驶数据生产的一些工具、平台，同时也在平台上不断优化整个数据管理、数据控制的流程，包括内部也有一些算法团队去做自动驾驶算法的研究。
百度智能云泛科技解决方案总经理康盛认为，大模型在智能驾驶、智能座舱和车路协同中的关键应用，延迟问题是一个刚性问题，需要分场景来分类处理，比如对于感知、决策、控制对于延迟要求比较严苛的场景，需要从整体的应用架构重构来优化；针对智能座舱对延迟要求匹配人机交互的舒适度角度来看，需要优化大模型的交互延迟。
南京特征视界智能科技有限公司CEO雷超兵指出，模型不够当用数据来补。有时候模型效果不是那么好，但是采集大量的数据也可以把效果做得非常好。算力、算法和数据三个方向对技术突破来说都非常重要。
爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟认为，大模型时代对芯片厂商来讲有好处，也有坏处。好处是算子量降下来、芯片更加聚焦，不好的是Transformer的结构不像CNN，Transformer 的Multi Head Attnetion结构，计算仿真比是比较低的，某种程度上会限制带宽，对芯片来讲是一个挑战。
中智行首席科学家任冬淳（左）、
商汤绝影智能驾驶解决方案总监孙诚骁（右）
极佳科技联合创始人兼产品副总裁孙韶言（左）、
福特汽车电马赫事业部智能驾驶总监吴锴（右）
中智行首席科学家任冬淳表示，面向高级别自动驾驶大模型训练，数据质量要求高、要具备时空连续性。车路协同在算力、数据方面具备明显优势且已经有了一定积累。目前，大模型在高级别自动驾驶应用的主要瓶颈是满足安全性、舒适性和通行效率要求的自动驾驶大模型算法，自动驾驶车行驶有明确的几何约束和车辆动力学约束，需要大模型算法在这些问题上有所突破。
商汤绝影智能驾驶解决方案总监孙诚骁表示，UniAD的落地要考虑几个步骤：首先需要在实车上实验该算法是否能够覆盖大部分场景，进行算法层面的迭代。其次再考虑算法在不同芯片上的适配要求，这是一个长期的过程，需要产业给予更大的耐心和空间。
极佳科技联合创始人兼产品副总裁孙韶言表示，在智能座舱的场景，包括舱驾一体的场景，如果发展得比较高阶，车可能是驾驶的主体，人反而是一个copilot。大模型在真正的AGI时代可能会产生与人的共情和协作的场景，大家对于智能驾驶场景大模型的定义，一定不是一个判别式的、纯感知的模型，作为一个foundation的model应该有对这个世界的理解。
福特汽车电马赫事业部智能驾驶总监吴锴表示，福特汽车内部分为研究方向和量产方向，两者的关注点完全不一样。
光轮智能创始人兼CEO谢晨（左）、
后摩智能联合创始人、产品副总裁信晓旭（右）
伯镭科技联合创始人兼CTO杨扬（左）、
智己汽车智能驾驶软件高级经理殷玮（右）
光轮智能创始人兼CEO谢晨表示，大模型本质上就是让AI的参数取代之前密集的算法工程师的经验，需要更大量、更高质量的数据，需要改变传统以人力驱动的数据模式，用算力去驱动数据并将生成式AI和仿真有机融合，进而基于光轮智能独创的真实性评测机制制造合成数据。
后摩智能联合创始人、产品副总裁信晓旭表示，希望在后摩尔定律时代，以架构创新的方式打造基础的算力芯片，为大模型的发展以及其他领域的智能发展打造大算力的平台。
伯镭科技联合创始人兼CTO杨扬表示，矿山无人驾驶相对于开放道路的自动驾驶来说走得更快一点，预计在2024年或2025年，在部分矿山上就能实现全矿上百辆车的无人驾驶。
智己汽车智能驾驶软件高级经理殷玮认为，对于车端来说中模型就够了，现在的小模型表现得有些不够智能，中模型用芯片加速能跑100倍、1000倍，就差不多满足工业化需求了。
辰韬资本投资经理赵磊（左）、
复星智能制造与大宗产业运营委员会合伙人、复睿智行首席技术官周轶（右）
魔视智能创始人、CEO虞正华表示，未来自动驾驶的大模型一定不是纯视觉的大模型，而是语言大模型的“推理”能力跟自动驾驶的“感知”能力去结合，并进一步演变下去，发展成为真正的大模型。
辰韬资本投资经理赵磊表示，对于车端的大模型，未来的终局会成为统一而非按照功能型切分的端到端模型。这些模型可以通过具身智能的方式形成完成的算法开发循环，无论是从数据生成、模型设计、算法验证以及最终测试环节，都可以逐步完成对人类手工设计的替代。复星智能制造与大宗产业运营委员会合伙人、复睿智行首席技术官周铁表示，感知和预测应该作为一个整体，感知靠传感器和算法可以解决， 复睿智行的occupancy detection甚至不需要数据；但是复杂道路的自动驾驶，如城区的L2++， L3， L4 需要对所有道路参与者有精准的行为预测，基于经验主义的行为预测，这一部分只有大模型能够解决。
张江集团党委书记、董事长 袁涛
张江集团党委书记、董事长袁涛进行总结发言，“如今，自动驾驶和大模型已经风起云涌，行业之间的相互交流和交融非常必要。借由此次世界人工智能大会，大家相聚在一起参与讨论，是行业的一大盛事。目前，张江在软硬件和自动驾驶方面集聚了大量企业。期待大家把张江作为相聚的场所，经常在张江科学会堂举行相关的专题活动，让张江科学会堂成为真正的‘科学的会堂’和‘行业的会堂’。张江集团也将从产业链、生态链等方面提供支持和协助，和大家共创一个完善的产业生态。”
此次论坛是一场碰撞智慧、激活潜能的顶级思想盛宴，驱动智能驾驶产业革新的行业大咖们面对面畅谈，从多视角立体勾勒了大模型赋能智能驾驶的未来发展“蓝图”。以此次深度链接为起点，产业链各方将继续加强技术交流与创新合作，打造“大模型×智能驾驶”创新生态圈，紧抓大模型发展新契机，加速智能驾驶商业化进程，推动智能网联汽车产业高质量发展。
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