電廠 ｜ 騰訊雲發佈汽車大模型解決方案 幫助車企低成本應用座艙、智駕大模型

4月25日，豐田汽車在2024北京國際車展第一天就宣佈了與騰訊的戰略合作，雙方將結合騰訊的AI大模型、雲、數字化生態等能力，與豐田的SDV（Software Defined Vehicle，軟件定義汽車）等豐富的移動出行融合，為用户打造個性化、多樣化的移動出行體驗。

梅賽德斯-奔馳也宣佈與騰訊和藝電合作將首款開放世界賽車手遊《極品飛車：集結》引入中國市場。此款遊戲計劃通過OTA搭載在配備第三代MBUX智能人機交互系統的梅賽德斯-奔馳車輛上。這是雙方自2015年在汽車領域攜手以來達成的又一項全新且深入的合作，他們的合作涉及車載服務和高級別自動駕駛。

以雲、圖、AI等技術為核心，騰訊正致力於推動汽車產業的數智化轉型。騰訊的數據顯示，截止目前，騰訊已經與100多家車企及出行科技公司展開了合作，有30多家使用了騰訊的海外雲服務。截止今年底，騰訊的智能汽車產品預計將搭載至超1500萬輛車上。

汽車公司對大模型的需求增加是騰訊實現這一目標的基礎推動力。4月24日，騰訊雲在北京發佈汽車行業大模型「全域智能」解決方案，涵蓋模型、算力、AI工程平臺到AI應用的全鏈條服務，全面滲入研發、生產到營銷等各個環節，幫助汽車公司在大模型上車上全面提效。

騰訊智慧出行副總裁、騰訊智慧出行負責人鍾學丹透露，騰訊汽車行業大模型正與長安、廣汽、一汽豐田、東風嵐圖、易車等汽車行業夥伴開展應用實踐。

在研發環節，騰訊雲AI代碼助手，可以幫助軟件工程師寫代碼、補代碼、診斷和測試代碼，提升自動駕駛等研發環節的效率。騰訊在對其中一家客户的試點中發現AI代碼助手幫助其整體開發人效提升了7%。

在生產環節，大模型可以幫助車企優化汽車的工藝設計，同時基於數字孿生和AI技術智能分析生產數據，可以幫助優化生產線佈局和工藝流程。騰訊樂享AI助手可以幫助員工在企業資料庫進行快速檢索，並藉助大模型的歸納能力快速獲得結論。

藉助騰訊的AIGC和多模態能力，車企可以在營銷和銷售環節應對複雜多變的新媒體營銷環境。比如，數智人直播賣車，智能生成海報及視頻等宣發素材。在服務環節，新一代的騰訊企點智能客服，基於汽車行業大模型進行訓練與精調，可以針對用車、維保的疑難問題提供更專業的回答。

在車上服務場景，騰訊智能座艙解決方案TAI 5.0推出了座艙大模型，基於混元通用大模型，加入汽車行業專業數據精調和任務訓練后，車載語音助手可以應對高階任務的回答。騰訊智慧出行智能座艙總經理孫珏透露，在成熟的流程下，語音助手僅需一周時間即可學習並熟練使用數百個應用或小程序，無需API實現與車載小程序及App的深度語音交互，可以充分理解用户意圖，代替用户智能操作各類複雜應用。

在2023年12月的一場公開活動時，鍾學丹就曾經總結過，大模型的應用為汽車的新智能帶來四大核心特徵。第一是它重新定義了新的人機交互方式，從指令式向主動式服務；第二，高階智能駕駛加速落地，端到端的智能駕駛成共識；第三是艙駕一體上，釋放智能駕駛系統的算力將進一步提升座艙體驗；第四是加速開放和連接，汽車能與智能設備協同互動，實現全場景互聯。同時，大模型在汽車研發設計、營銷客服等各個環節具備場景應用價值。

汽車行業大模型的落地應用也因此存在一些挑戰，主要集中在模型、數據和算力三個方面。汽車行業大模型不是簡單的把通用大模型垂直設計，因為兩者的邏輯是不同的——通用大模型的數學計算和邏輯可以解決通用場景的問題，但汽車行業大模型要求解決問題的精確度、準確性更高，解決的是實際應用的問題。模型疊加算法並不一定能輸出好的結果，需要針對行業進行很多的訓練和迭代升級。

因此，這就延伸到行業大模型對數據和算力提出了更高的要求。數據的挑戰主要是安全合規性方面。算力挑戰在於，GPU 供應緊張，算力需求大，而訓練大模型對算力的要求極高。

騰訊雲汽車行業大模型在自研的混元大模型基礎上，加入海量汽車行業專業數據，進行預訓練、汽車領域垂類任務精調和強化學習，在中文閲讀理解、端到端問答、汽車行業相關任務等方面表現正在逐步提升。此外，騰訊雲TI平臺工具鏈進行了升級，結合對平臺所支持的主流開源模型庫的不斷擴充和更新，進一步提升了大模型的高效訓練和應用能力。

平臺預置了140個不同類型大模型精調任務場景的數據集，覆蓋了數據清洗、優化、過濾和增強等環節。這一升級完成后，行業和企業開發者一鍵即可完成大模型的精調工作，大幅降低汽車行業用户接入和使用AI大模型的門檻。

目前，騰訊雲TI平臺已經上架了包括Llama3、Llama2、Falcon、Dolly等業界主流模型，支持直接部署調用、應用流程簡單、可全程低代碼操作。企業、開發者可以根據不同細分場景的業務需求，靈活選擇各類大模型，降低模型使用成本。

在算力層，騰訊為汽車行業大模型提供了高性能、高帶寬、低延迟的算力支持。新一代HCC高性能計算集羣支持10萬卡GPU超大計算規模，最快四天就可以訓練萬億參數的大模型，同時還可以在自動駕駛、仿真等場景中充分應用。騰訊自研的星脈網絡為新一代集羣帶來了3.2T通信帶寬，為超大算力集羣提供通信開銷比和吞吐性能，GPU利用率提升40%。同時，通過騰訊自研的訓練和推理框架，車企在訓練千億級別的大模型時，能夠節省50%的算力成本。

在智能駕駛上，隨着車企的高階智能駕駛功能進入規模化量產階段，為應對業務連續性和成本等新挑戰，基於「車雲一體、雲圖為基」，騰訊智能汽車雲也進行了全新升級。

在基礎網絡上，騰訊雲聯網服務可以憑藉全球骨干網絡幫助車企在全球建立服務節點，就近為當地的智能網聯車和用户提供穩定服務。在專區雲方面，騰訊開設了華東和華北雙雲專區，能夠靈活支持遠程容災，基於異地雙活的配置，能夠為智能駕駛的業務連續性提供基礎支撐。

其次，騰訊智能汽車雲提供了全方位的降本提效方案，從基礎資源的直接降本，到通過架構和方案優化來進行綜合降本，再到AI研發、數據挖掘等領域的效率提升，幫助汽車行業客户實現全面降本。騰訊自動駕駛仿真系統TAD Sim推出專有云版，可以提供1000多個不同道路特徵的真實高精地圖庫，以及2000多個邏輯場景庫，為車企提供高效、即時可用的解決方案。

同時，騰訊還推出了輕地圖方案，通過SD導航地圖或HD Air輕高精地圖提升輔助駕駛體驗，並支持全國範圍內普通公路應用。騰訊和元戎啟行合作打造了僅使用導航地圖數據的高階智駕量產方案，已經實現了在複雜城區的穩定運行。

騰訊智慧出行副總裁劉澍泉透露，騰訊已經為蔚來、梅賽德斯-奔馳、博世、NVIDIA等企業提供自動駕駛雲服務。同時，騰訊雲還宣佈與文遠知行、黑芝麻智能、知行科技等企業簽署戰略合作，聯合打造高階智能駕駛解決方案。

中國汽車企業出海需求的日益增長，騰訊同步升級了出海解決方案，通過全球一體化的雲服務、智能座艙海外方案幫助中國車企佈局海外數字化基礎設施，靈活接入海外本土生態。比如，騰訊雲和廣汽埃安合作快速部署面向東南亞地區的數字基礎設施，3個月內就完成在泰國市場的車聯網量產落地。