開年以來 ChatGPT、GPT-4 的相繼面世再度掀起計算機科學(xué)領(lǐng)域通用人工智能（AGI）研究熱潮，也不斷刷新我們對 AI 的認(rèn)知。

作為具有人類水平表現(xiàn)的大型多模態(tài)模型，GPT-4 被視為邁向 AGI 的重要一步，標(biāo)志著創(chuàng)新范式的深度變革和生產(chǎn)力的重新定義，也必將帶來更多元的產(chǎn)品遷移。

截至目前，全球已經(jīng)有超百萬家初創(chuàng)公司聲稱使用這一秘密武器來創(chuàng)造新產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品將徹底改變從法律到股票交易，從游戲到醫(yī)療診斷的近乎一切領(lǐng)域。

盡管其中很多是營銷泡沫，但與所有技術(shù)突破一樣，總會存在炒作周期和意想不到的遠期效果。

事實上在另一邊，進入 2023 年智能汽車領(lǐng)域同樣十分熱鬧。

智能化已然成為上海車展全場關(guān)注的最大焦點，除了激光雷達等關(guān)鍵傳感器的單點式突破，各大巨頭也紛紛展示智春神能駕駛?cè)a(chǎn)品矩陣，城市場景輔助駕駛量產(chǎn)落地加速推進。

更加值得注意的是，BEV、大模型、超算中心等計算機熱詞正在與自動駕駛、行泊一體、城市 NOA 等智駕焦點火速排列組合，頗有相互交融、雙向奔赴的味道。

在這背后，一方面是近年來智駕、智艙持續(xù)升級對 AI 在汽車場景落地的數(shù)據(jù)、算法、算力不斷提出更高要求，另一方面，AGI 的重大突破也已將觸角伸向智能汽車，將其視為實現(xiàn)閉環(huán)應(yīng)用的重要場景，很多企業(yè)布局已經(jīng)相當(dāng)高調(diào)。

日前，商湯科技 SenseTime 舉辦技術(shù)交流日活動，分享了以「大模型+大算力」推進 AGI 發(fā)展的戰(zhàn)略布局，并公布該戰(zhàn)略下的「日日新 SenseNova」大模型體系。

在「大模型+大算力」加持下，本次上海車展商湯絕影駕、艙、云一體產(chǎn)品體系已全棧亮相，近 30 款合作量產(chǎn)車型集中展出，商湯也再度分享了智能汽車時代的 AGI 落地新思考。

本次上海車展亮相的部分絕影合作車型展示

01、算法：AI 正式步入大模型時核森叢代

如商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家、絕影智能汽車事業(yè)群總裁王曉剛所言，「AGI 催生了新的研究范式，即基于一個強大的多模態(tài)基模型，通過強化學(xué)習(xí)和人類反饋不斷解鎖基模型新的能力，從而更高效地解決海量的開放式任務(wù)。」

通用大模型并非為自動駕駛而生，或為滿足自動駕駛的特定任務(wù)需求而設(shè)計。但智能駕駛開發(fā)的諸多新需求已在推動算法從專用小模型向通用大模型快速演進。

首先是應(yīng)對海量數(shù)據(jù)處理和 Corner Case 問題的迫切需求。

對于感知系統(tǒng)低頻出現(xiàn)但至關(guān)重要的小目標(biāo)及帶來的潛在安全隱患，算法開發(fā)需要面對海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的 AI 小模型將難以同時處理大數(shù)據(jù)量和高復(fù)雜度的任務(wù)。通用大模型則可用在長尾目標(biāo)的初篩過程，并疊加語料文字處理得到很好的效果。

再比如智駕算法開發(fā)對自動化數(shù)據(jù)標(biāo)注、降低人工成本的訴求。相比于人工標(biāo)注，通用大模型將自動化對海量數(shù)據(jù)完成標(biāo)注任務(wù)，大幅降低標(biāo)注數(shù)據(jù)獲取的時間成本和本身的金錢成本，從而縮短研發(fā)周期、提升成本效益。

處于類似的考量，近年來國內(nèi)外巨頭企業(yè)已圍繞大模型紛紛展開各自智駕布局。

繼 Google 于 2017 年提出將 Transformer 結(jié)構(gòu)應(yīng)用在 CV 領(lǐng)域圖像分類，大模型已在 GPT-2、GPT-3、BERT 等當(dāng)中不斷證明實力，特斯拉率先站臺 Transformer 大模型征戰(zhàn)圖像視覺。

國內(nèi)企業(yè)也緊隨其后：

毫末智行已宣布自動駕駛認(rèn)知大模型正式升級為 DriveGPT，百度表示利用大模型來提升自動駕駛感知能力改櫻并將大模型運用到數(shù)據(jù)挖掘，華為也已宣布加入大模型爭霸賽，自研「盤古」即將對外上線。

作為行業(yè)領(lǐng)先的人工智能公司，商湯在大模型領(lǐng)域可謂乘風(fēng)破浪，過去一兩年則全面將大模型能力在各業(yè)務(wù)線 20 多個場景落地，包括智能駕駛。

商湯「日日新 SenseNova」大模型體系背后是大模型研發(fā)中深厚的積累。商湯有自己的全棧大模型研發(fā)體系，其中就包括針對大模型的底層訓(xùn)練及實施過程中的各種系統(tǒng)性優(yōu)化。

例如，商湯近期向社區(qū)發(fā)布的用于真實感知、重建和生成的多模態(tài)的數(shù)據(jù)集 OmniObject3D 中包含 190 類 6000 個物體，數(shù)據(jù)質(zhì)量非常高。

再比如，商湯在 2019 年就已首次發(fā)布 10 億參數(shù)的視覺大模型，到 2022 年參數(shù)規(guī)模已達到 320 億，這也是世界上迄今為止最大的視覺模型。

此外，商湯也在智駕領(lǐng)域持續(xù)展示大模型能力。2021 年開發(fā)的 BEV 感知算法在 Waymo 挑戰(zhàn)賽以絕對優(yōu)勢取得冠軍，2021 年 BEV Former 的 Transformer 結(jié)構(gòu)至今仍是行業(yè)最有影響力的 BEV 工作，今年開發(fā)的 UniAD 是業(yè)內(nèi)首個感知決策一體化的端到端自動駕駛解決方案。

在技術(shù)實力的另一端是量產(chǎn)進度。商湯也給出了自己的智能駕駛量產(chǎn)公式：

自動駕駛技術(shù)能力=場景數(shù)據(jù) x 數(shù)據(jù)獲取效率 x 數(shù)據(jù)利用效率² =場景數(shù)據(jù) x 數(shù)據(jù)獲取效率 x 先進算法 x 先進算力。

而先進的算法大模型不僅將通過跨行業(yè)數(shù)據(jù)匯聚提升駕駛場景數(shù)據(jù)資源，通過數(shù)據(jù)閉環(huán)開發(fā)模式和自動數(shù)據(jù)標(biāo)注提升數(shù)據(jù)獲取效率，更將大幅提升感知精度和感知豐富度進而成倍提升數(shù)據(jù)利用效率。

依托原創(chuàng) AI 算法和模型積累，商湯領(lǐng)先的 BEV 感知算法推進國內(nèi)首批量產(chǎn)應(yīng)用，并采用 Domain Adaption 算法有效解決跨域泛化問題。商湯首創(chuàng)的自動駕駛 GOP 感知體系將目標(biāo)數(shù)據(jù)獲取的人力成本降低 94%，實現(xiàn)低成本的車端模型開發(fā)，目前也已投入量產(chǎn)應(yīng)用。

02、算力：智能汽車時代的重要基礎(chǔ)設(shè)施

隨電子電氣架構(gòu)技術(shù)由分布式不斷向集中式演進，大算力芯片成為新型電子電氣架構(gòu)實現(xiàn)的物理基礎(chǔ)。

近年來車端芯片算力發(fā)展突飛猛進，如英偉達規(guī)劃中的 Atlan 單顆芯片算力超 1000TOPS，THOR 單顆算力超 2000TOPS，將大幅提升單車感知決策能力。

而在云端，AGI 在自動駕駛、網(wǎng)聯(lián)等場景的泛化應(yīng)用將提出比車端指數(shù)級更高的算力要求——從數(shù)據(jù)標(biāo)注到模型訓(xùn)練，從場景仿真到算法迭代。

算力將是智能汽車時代的新型基礎(chǔ)設(shè)施。

在此背景下，近年來主流企業(yè)紛紛開啟雙線并行探索，車端自研算力平臺，云端建立超算中心。而進入大模型時代后，數(shù)據(jù)量隨著多模態(tài)的引入也將大規(guī)模增長，因此必然也會導(dǎo)致 AGI 對算力需求的劇增。

可以看到，英偉達車端云端同步布局并將提供端到端的全棧式 AI 加速計算解決方案，特斯拉也早在 2021 年 8 月發(fā)布自研云端超算中心 Dojo。

據(jù)近期報道，埃隆·馬斯克也將成立一家人工智能公司來與 OpenAI 競爭，已購買數(shù)千個英偉達 GPU 并一直招募 AI 研究人員和工程師。

國內(nèi)方面，吉利、蔚來、特斯拉、毫末智行、小鵬等企業(yè)也已跟進布局云端算力集群，投入巨大以提升智駕開發(fā)算力儲備。

對于商湯來說，如果說大模型將是支撐智能駕駛的上層建筑，那么大算力就是數(shù)字基座。

商湯科技董事長兼 CEO 徐立表示，目前大模型對基礎(chǔ)算力、基礎(chǔ)設(shè)施的需求非常旺盛，基礎(chǔ)算力對并行效率的要求也非常高，但真正好用的基礎(chǔ)設(shè)施其實十分稀缺。

出于這一原因，商湯歷時五年自建了業(yè)界領(lǐng)先的 AI 大裝置 SenseCore，完成 2.7 萬塊 GPU 的部署并實現(xiàn) 5.0 exa FLOPS 的算力輸出能力，是亞洲目前最大的智能計算平臺之一，可同步支持 20 個千億規(guī)模參數(shù)量的超大模型同時訓(xùn)練。

位于上海臨港的 AIDC 人工智能計算中心將為智能汽車的數(shù)據(jù)存儲、標(biāo)注、脫敏、仿真訓(xùn)練、算法迭代到部署的閉環(huán)提供算力支持，打通基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法生產(chǎn)全流程，加速高級別智能駕駛技術(shù)的 AI 模型生產(chǎn)和持續(xù)迭代，推動實現(xiàn)規(guī)模化量產(chǎn)。

在 AIDC 的基礎(chǔ)上，AI 大裝置也將提供支持大模型生產(chǎn)的一系列服務(wù)：

如此規(guī)模的算力設(shè)施即使特斯拉同期也尚難以望其項背，也必將推動大模型的高效閉環(huán)。

03、「大模型+大算力」推動智能汽車行業(yè)整體進程

汽車行業(yè)正在面臨百年未有之大變革。盡管此次以「大模型+大算力」推進 AGI 發(fā)展是商湯提出的戰(zhàn)略布局，但事實上，這一理念早已在行業(yè)層面達成共識。

基于感知、決策規(guī)控和 AI 云三大核心能力，商湯「大模型+大算力」已賦能絕影駕、艙、云三位一體產(chǎn)品體系量產(chǎn)落地：

除智能駕駛領(lǐng)域的全棧能力和行泊一體量產(chǎn)解決方案外，「大模型+大算力」也正在助力商湯打造智能座艙跨場景生態(tài)。

車展期間，與商湯「日日新 SenseNova」大模型體系深度融合的絕影未來展示艙升級亮相，語言大模型「商湯商量 SenseChat」以及 AIGC 文生圖平臺「商湯秒畫 SenseMirage」也已上車，多點融合重構(gòu)人車交互方式，打造第三空間。

以「商量」為例，作為千億級參數(shù)的自然語言處理模型，其使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練并充分考慮中文語境，展示出出色的多輪對話和超長文本的理解能力。

商湯也展示了語言大模型支持的諸多汽車場景創(chuàng)新應(yīng)用，如在行車過程中化身「郵件助手」自動提煉關(guān)鍵信息，作為「會議助理」自動生成會議紀(jì)要，大大節(jié)省用戶行車時處理工作的時間和精力，為未來出行的應(yīng)用場景拓展帶來豐富的想象空間。

此外，以人工智能大模型開發(fā)、生產(chǎn)、應(yīng)用為核心，一站式

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