專題：2024中國(guó)汽車軟件大會(huì)

　　11月7日-8日，2024中國(guó)汽車軟件大會(huì)在上海嘉定召開。中國(guó)一汽研發(fā)總院（科技創(chuàng)新管理部）副部長(zhǎng)、高端汽車集成與控制全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任李丹發(fā)表演講。

　　以下內(nèi)容為現(xiàn)場(chǎng)發(fā)言實(shí)錄：

　　各位領(lǐng)導(dǎo)、專家、朋友大家下午好，很榮幸在這里代表汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書編制組在這里跟大家做解讀。

　　在2022年底到2023年初生成式人工智能給整個(gè)世界帶來巨大的震動(dòng)，針對(duì)生成式人工智能在汽車產(chǎn)業(yè)上如何應(yīng)用，我們做了一些嘗試。這次我們借助中國(guó)汽車軟件大會(huì)，聯(lián)合中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)、軟件園、一汽研發(fā)總院、北京大學(xué)光華管理學(xué)院未來汽車戰(zhàn)略家班一起編制白皮書，也算是拋磚引玉。

　　我們結(jié)合未來汽車戰(zhàn)略家班來自整車企業(yè)、零部件企業(yè)、科技公司、投資公司等不同領(lǐng)域?qū)W員的不同思想?yún)R集成這份白皮書，內(nèi)容很豐富、制作也很精美，希望大家能夠多多批評(píng)指正。

　　在這里我也想介紹一下高端汽車集成與控制全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。這個(gè)實(shí)驗(yàn)室是由科技部批準(zhǔn)，由企業(yè)聯(lián)合高校共同建設(shè)的。現(xiàn)在主要進(jìn)行前瞻研究工作，包括固態(tài)電池、基礎(chǔ)軟件，前瞻材料、車路云星協(xié)同以及AI+。

　　未來汽車行業(yè)會(huì)發(fā)生比較大的變化。從技術(shù)路線上可以看到，第一個(gè)，原來是以確定性的規(guī)則邏輯為主，現(xiàn)在轉(zhuǎn)化成以概率人工智能為主，這種轉(zhuǎn)變帶來的結(jié)果就是我們很多有經(jīng)驗(yàn)的專家逐漸的就不需要了。

　　第二個(gè)，軟件設(shè)計(jì)邏輯的變化，原來我們把所有的規(guī)則考慮在軟件中，軟件量非常大。如果變成端到端的大模型的方式，這樣軟件量會(huì)比較小，所以從事軟件工作的人未來他的工作崗位是不穩(wěn)定的。

　　第三個(gè)，性能提升的關(guān)鍵資源，原來是工程師。例如我們的車身工程師，每個(gè)車型在開發(fā)的時(shí)候最忙的就是車身工程師，他們天天做各種各樣的數(shù)據(jù)、各種各樣的文件，實(shí)際上每一次做的工作都是重復(fù)性的，如果加上AIGC這種模式，車身工程師將逐漸失去他應(yīng)有的價(jià)值。

　　再比如測(cè)試，它工作基本都是重復(fù)的，可以通過自動(dòng)的方式或者AIGC方式替代。原來我們說軟件定義汽車，雖然這個(gè)事本身就有爭(zhēng)議，現(xiàn)在我們提出數(shù)據(jù)定義汽車，數(shù)據(jù)產(chǎn)生智能、智能產(chǎn)生軟件、軟件定義功能，功能再定義汽車。整個(gè)過程產(chǎn)生的鏈條，如果說端到端的話那就是數(shù)據(jù)輸入、結(jié)果產(chǎn)生，實(shí)際上就是數(shù)據(jù)定義汽車。技術(shù)路線的變化會(huì)使我們很多人的工作有變化，但不是說他沒有前途了，大家不用擔(dān)心。我們經(jīng)歷了很多科技革命，最后我們?nèi)祟愡€是正常在生長(zhǎng)、發(fā)展。電動(dòng)化降低了汽車產(chǎn)業(yè)的門檻，所以促進(jìn)了我們電動(dòng)化時(shí)代新勢(shì)力的產(chǎn)生，也就是破掉了內(nèi)燃機(jī)和變速箱的門檻，產(chǎn)生了新勢(shì)力。第二步就是智能化， AIGC將會(huì)大大降低汽車開發(fā)測(cè)試生產(chǎn)這個(gè)門檻。當(dāng)AIGC應(yīng)用了以后，有可能我們專業(yè)的設(shè)計(jì)師和策劃師就不需要了，普通員工也可以設(shè)計(jì)一個(gè)汽車，把你的需求、技術(shù)參數(shù)裝配進(jìn)去以后AI會(huì)自動(dòng)形成一個(gè)系統(tǒng)的完整的虛擬的技術(shù)方案，并做一些相關(guān)的驗(yàn)證。然后驗(yàn)證結(jié)果如果是正確的話，那就變成可以進(jìn)行生產(chǎn)的方案。生產(chǎn)過程，也會(huì)有一些數(shù)據(jù)產(chǎn)生，這個(gè)產(chǎn)品到用戶手里面，用戶使用過程中也會(huì)產(chǎn)生相關(guān)的數(shù)據(jù)。用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)反過來再轉(zhuǎn)移到或者輸入到產(chǎn)品開發(fā)階段，這就形成了一個(gè)數(shù)據(jù)閉環(huán)。工具的重要性有時(shí)候比你努力工作還重要。

　　2024年諾貝爾獎(jiǎng)，物理獎(jiǎng)、化學(xué)獎(jiǎng)沒有發(fā)給化學(xué)家和物理學(xué)家，卻發(fā)給了人工智能領(lǐng)域。在18世紀(jì)美國(guó)西部淘金的時(shí)候，淘沒淘到金子無法確定，但是它留下了兩個(gè)東西，一個(gè)是美國(guó)式大鐵鍬，另一個(gè)是牛仔褲，全世界現(xiàn)在還在用，金子大家卻忘了，因此工具最后對(duì)社會(huì)產(chǎn)生的影響比你做這件事本身還重要。

　　用AI開發(fā)制造汽車也不容易，它是有一些門檻的，第一，要有規(guī)范的數(shù)據(jù)；第二，整個(gè)流程要數(shù)智化。如果企業(yè)沒有規(guī)范的數(shù)據(jù)，沒有數(shù)字孿生整個(gè)流程，包括一些私域數(shù)據(jù)，基于AI的汽車開發(fā)會(huì)非常困難。企業(yè)不可能把關(guān)鍵核心的數(shù)據(jù)放到公共平臺(tái)上， 因此GPT等大模型訓(xùn)練的結(jié)果無法應(yīng)對(duì)產(chǎn)品研發(fā)。所以我們強(qiáng)調(diào)的是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，把最重要的數(shù)據(jù)做好預(yù)處理，同時(shí)全流程數(shù)智化。任正非老先生曾經(jīng)說過數(shù)智化就是多打糧食，創(chuàng)造更好的業(yè)績(jī)、提高效率。同事增加土地肥力，也就是夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時(shí)配合數(shù)智化人才，及組織機(jī)構(gòu)調(diào)整。

　　AIGC產(chǎn)業(yè)化的前提就是企業(yè)數(shù)智化，并且需要合格的算力加數(shù)據(jù)以及模型，這樣才有可能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)定義汽車。國(guó)家部委和地方發(fā)布一系列政策文件，鼓勵(lì)新質(zhì)生產(chǎn)力。新質(zhì)生產(chǎn)力實(shí)際上就是高創(chuàng)新、高科技、高效率的一個(gè)代名詞，核心驅(qū)動(dòng)力就是數(shù)字化、智能化。

　　企業(yè)運(yùn)行中全流程需要進(jìn)行數(shù)字孿生，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)實(shí)際上可以從數(shù)據(jù)閉環(huán)中看到。策劃師通過數(shù)據(jù)對(duì)車進(jìn)行定義，然后設(shè)計(jì)師在設(shè)計(jì)過程中產(chǎn)生設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，工藝師在制造過程中產(chǎn)生制造數(shù)據(jù)，銷售經(jīng)理在銷售過程中產(chǎn)生銷售數(shù)據(jù)，賣給用戶以后駕駛員在駕駛過程中產(chǎn)生車輛數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)。所有這些數(shù)據(jù)反過來再輸入到策劃師，數(shù)據(jù)閉環(huán)就形成了，整個(gè)過程是數(shù)據(jù)加模型。從數(shù)據(jù)方案到生產(chǎn)方案，到這個(gè)銷售方案，一直到用戶使用過程中所有的這些數(shù)據(jù)形成完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)，下一代產(chǎn)品就會(huì)做得越來越好。

　　面對(duì)AIGC技術(shù)，我們經(jīng)常提到模型。模型除了大模型以外還有各種小模型，還有AI網(wǎng)絡(luò)的，包括NLP、CV、ML、DL等領(lǐng)域模型，這些模型很多都是開源的。這些模型本身很難，國(guó)內(nèi)前段時(shí)間可以說百模大戰(zhàn)，100個(gè)企業(yè)在做大模型，模型本身并不是主要的，主要的是模型如何訓(xùn)練、如何應(yīng)用。在這塊我們一汽實(shí)驗(yàn)室也做了相關(guān)的嘗試，也取得了一些階段性成果。提高效率，提高質(zhì)量的同時(shí)也帶著一些困擾。

　　大模型應(yīng)用主要有兩個(gè)場(chǎng)合，一個(gè)是嚴(yán)肅場(chǎng)合，一個(gè)是非嚴(yán)肅場(chǎng)合。嚴(yán)肅場(chǎng)合會(huì)產(chǎn)生安全性問題，對(duì)駕駛員會(huì)或者財(cái)產(chǎn)產(chǎn)生損失的場(chǎng)合是嚴(yán)肅的，這是不允許有任何損失的。非嚴(yán)肅場(chǎng)合，比如交互，你可以跟你的人機(jī)頁(yè)面說個(gè)笑話，交流一下、問一些無關(guān)痛癢的一些問題，搞些娛樂、聽個(gè)歌這都沒有任何問題。但是如果跟安全有關(guān)的，比如智駕、操控，這就是要求嚴(yán)肅了。

　　當(dāng)前面臨幾個(gè)問題，一個(gè)就是專業(yè)知識(shí)缺乏，有些私域數(shù)據(jù)、關(guān)鍵數(shù)據(jù)不可能上網(wǎng)。

　　第二個(gè)，沒有監(jiān)督的訓(xùn)練。大模型是沒有監(jiān)督的訓(xùn)練，它就找到什么數(shù)據(jù)它就進(jìn)行什么訓(xùn)練，訓(xùn)練最后結(jié)果無法確定。不知道它學(xué)到什么東西，這樣的結(jié)果就是不可靠、不可信的。

　　第三個(gè)，整個(gè)決策過程是黑盒的。黑盒是指端到端的，模型中間發(fā)生什么事情不清楚，這個(gè)是很可怕的，也是我們所擔(dān)心的。另外大模型的交互過程并不友好，提出的問題它不一定能理解清楚，提的問題不好，它都不能知道任務(wù)是什么，需要各行業(yè)的人員尤其是搞人工智能的人員進(jìn)行相關(guān)地科研及解釋。

　　V字形開發(fā)流程，主要包括車型策劃，系統(tǒng)方案，硬件開發(fā)，自下而上的代碼軟件，測(cè)試報(bào)告，及功能評(píng)價(jià)。

　　我們?nèi)珖?guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室做了相關(guān)的一個(gè)努力。開發(fā)了NKL-VEHAI，能夠初步解決在這個(gè)端對(duì)端大模型運(yùn)行過程中一點(diǎn)的問題。當(dāng)發(fā)現(xiàn)有問題，我們可以找到并進(jìn)行修改優(yōu)化，然后在新的模型上進(jìn)行推理。

　　AIGC是怎么樣做研發(fā)的？需要輸入三件事，一個(gè)是整車參數(shù)，一個(gè)是裝備定義，一個(gè)是工程目標(biāo)。通過專家級(jí)智能化的設(shè)計(jì)系統(tǒng)，主要是數(shù)據(jù)庫(kù)和專家知識(shí)庫(kù)。根據(jù)整車不同的總成或者系統(tǒng)進(jìn)行分解。例如有整車的、有系統(tǒng)的，還有功能電控等等。這些研發(fā)過程每一個(gè)部件的研發(fā)工具鏈?zhǔn)遣灰粯拥?。所以我們?cè)谶@里也把設(shè)計(jì)工具，包括仿真工具把它列出來。

　　通過設(shè)計(jì)師代理，把整個(gè)工作完成。所以只要把前面三個(gè)參數(shù)輸入進(jìn)去，就可以未來我們期待的實(shí)現(xiàn)整車的研發(fā)過程。

　　距離這個(gè)過程實(shí)現(xiàn)預(yù)計(jì)還有2-3年，未來有可能我們很多設(shè)計(jì)師就失去他原本的工作，或者轉(zhuǎn)型去做架構(gòu)師，或者做智能相關(guān)的一些工作。

　　AI大模型還要滿足如下的性能。第一個(gè)是完整性，比如說輸入知識(shí)，輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量要符合要求。

　　第二是規(guī)范性。涉及格式、規(guī)范，還有數(shù)據(jù)合法、道德倫理等內(nèi)容。

　　第三是可信性， AIGC是否了解要生成的內(nèi)容。如果能夠理解的話，那可能做的還真不錯(cuò)。如果不理解，那就沒有參考價(jià)值。

　　第四是人機(jī)共智。上午長(zhǎng)安曹總提到在啟源車上用了一些AI手段開發(fā)控車功能。我有一點(diǎn)擔(dān)憂，人在車?yán)镞厱r(shí)沒有問題，但如果是真是端到端的話，由于過程不可解釋，出了問題也不可再現(xiàn)，這個(gè)可能會(huì)有些風(fēng)險(xiǎn)。

　　第五是驅(qū)動(dòng)工具鏈。不同的整車技術(shù)內(nèi)容需要不同的驅(qū)動(dòng)的工具，這些也要調(diào)動(dòng)起來。

　　我們實(shí)際上開發(fā)了一些工具，但是設(shè)計(jì)師們不愿意用，或者設(shè)計(jì)師們不愿意配合，可能也是一種擔(dān)憂。設(shè)計(jì)師不愿意培養(yǎng)自己的一個(gè)替代者，這是一個(gè)心理上的問題。

　　另外開發(fā)質(zhì)量現(xiàn)在還需要認(rèn)證，2-3年后不管愿意不愿意，很多工作例如車身工程師可能會(huì)被AIGC代替。未來生產(chǎn)過程中就不用做試裝等，可以做虛擬的試裝、技術(shù)更改、工藝參數(shù)調(diào)整，這個(gè)過程是基本上是不需要時(shí)間，整個(gè)過程就是很順暢的就能夠完成。

　　介紹一下應(yīng)用的案例，這幾個(gè)案例一個(gè)是汽車動(dòng)力學(xué)仿真模型，另外一個(gè)是軟件測(cè)試AI自動(dòng)評(píng)價(jià)，這些都是比較費(fèi)時(shí)間的。再就是設(shè)計(jì)參數(shù)的AI自動(dòng)優(yōu)化。最后是關(guān)于電池材料配方，這是很繁瑣的一件事，現(xiàn)在動(dòng)力電池為了適應(yīng)不同的性能和場(chǎng)景，它的配方是很多的?？刹閿?shù)據(jù)集就1000多個(gè)，及時(shí)通過實(shí)驗(yàn)把1000多個(gè)都試一遍，但還可能需要1001種。為了解決這個(gè)問題可以把整個(gè)數(shù)據(jù)集輸入給AIGC大模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練后的模型可以按我們的要求產(chǎn)生1001、1002、1003種，縮減工作量，提高效率。

　　電池材料的配方就是一個(gè)典型應(yīng)用，現(xiàn)在我們采用這種模式取得了一些成績(jī)。

　　另外還可以用在工藝設(shè)計(jì)技術(shù)變更，制造過程診斷、

　　生產(chǎn)過程組織、生產(chǎn)過程智能調(diào)度等。

　　但自動(dòng)駕駛在這方面應(yīng)用還是要慎重，目前真正端到端只有特斯拉，因?yàn)樗写罅寇囕v采集數(shù)據(jù)，有巨大電廠級(jí)的算力進(jìn)行計(jì)算。

　　在智能座艙方面可以放心大膽用，他能夠給用戶提供更多娛樂方面的信息，有些企業(yè)已經(jīng)產(chǎn)品搭載，一汽也在努力做這些事情。

　　經(jīng)營(yíng)模式部分主要由汽車之家提供，他們有大量用戶數(shù)據(jù)，車廠數(shù)據(jù)，應(yīng)該說對(duì)把握用戶需求方面有比較大的價(jià)值。

　　未來需要關(guān)注的一點(diǎn)是數(shù)據(jù)孤島，每一個(gè)企業(yè)自己的數(shù)據(jù)是有限的，如果整個(gè)汽車行業(yè)聯(lián)合起來把數(shù)據(jù)放在一個(gè)安全的地方，大家共同使用，對(duì)整個(gè)中國(guó)汽車工業(yè)會(huì)有巨大的幫助。

　　另外面臨的一個(gè)困難是訓(xùn)練成本比較高，大模型GPT4訓(xùn)練一次需要大量金錢，需要很長(zhǎng)時(shí)間。

　　未來是無限的，暢想也是無限的，我們只是做了一個(gè)初步的嘗試，應(yīng)該會(huì)有越來越多場(chǎng)景能夠通過AIGC來解決。大模型還需要持續(xù)的研究，未來也會(huì)重新定義人和機(jī)器，或者是人和智能體之間的關(guān)系。

　　我覺得我們汽車企業(yè)都有共同的目標(biāo)，就是把大模型應(yīng)用在產(chǎn)品，從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)，到整個(gè)驗(yàn)證過程。

　　最后要感謝協(xié)會(huì)，炳鋒會(huì)長(zhǎng)，及未來汽車戰(zhàn)略家班的負(fù)責(zé)人王鐵民老師，沒有這兩位領(lǐng)導(dǎo)的支持我們做不成這件事。

　　感謝一汽研發(fā)總院的院長(zhǎng)王德平，國(guó)際汽車城總經(jīng)理潘總，燧原科技李星宇，北京四維楊賴土，還有汽車工業(yè)副總工程師王耀博士。

　　感謝平安產(chǎn)險(xiǎn)董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官、汽車之家董事長(zhǎng)龍泉，汽車之家的高級(jí)副總裁王有東提供相關(guān)營(yíng)銷方面的支持。感謝中國(guó)汽車零部件工業(yè)有限公司首席生態(tài)官?gòu)埛病?/p>

　　還要感謝汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略家班的成員，他們都是汽車行業(yè)相關(guān)領(lǐng)域里面的精英，有投資人，有合伙人，也有技術(shù)專家，也有科技公司高管。此外還有高端汽車集成與控制全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的小伙伴們。AIGC在汽車產(chǎn)業(yè)上的應(yīng)用，所有人都是初學(xué)者，所有人都在努力工作，希望下次軟件大會(huì)的時(shí)候，我們能夠報(bào)告更多的成果。

　　不當(dāng)之處敬請(qǐng)指正。謝謝大家！

　　（注：本文根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)速記整理，未經(jīng)演講嘉賓審閱）