3月15日，中國電動汽車百人會論壇（2024）在北京釣魚臺國賓館隆重開幕。大會以“鞏固和擴大新能源汽車發展優勢”為主題，來自全球政府部門和汽車、能源、交通、城市、通訊等領域的行業機構和領先企業代表參會交流。

騰訊智慧出行副總裁鐘學丹在“汽車新質生產力”論壇上發表題為《AI驅動汽車“新智能”》的主題演講，分享了騰訊AI大模型等新技術在汽車產業的創新應用成果。

騰訊智慧出行副總裁鐘學丹

鐘學丹表示：“在大模型的驅動下，汽車產業已經站在了‘新智能’發展的開端。大模型的應用不僅將改寫智能汽車的算法和邏輯，也將大大促進生產力的革新，與汽車各業務場景相結合。人工智能將作為新質生產力，推動汽車產業從數字化向數智化升級。”

大模型成為推動汽車發展的新質生產力

目前，各大汽車企業已紛紛將大模型納入重點投入規劃，在汽車的研發、生產、銷售、服務、協同管理等各環節中，疊加AI的生產力，來提質、降本與增效。

鐘學丹介紹，騰訊去年推出全鏈路自研的通用大語言模型——混元大模型，達到千億級參數規模，超2萬Tokens預訓練語料，是目前國內最大的中文大語言模型之一。基于混元，騰訊推出了汽車行業大模型，目前已經與十多家車企展開了應用實踐。

然而，汽車行業距離大模型大面積的落地應用，還面臨著一些核心挑戰。鐘學丹總結為模型、數據、算力幾個方面。

首先是模型方面的挑戰。通用大模型目前主要在AI交互層面應用，但是在一些汽車行業的業務場景下，專業知識與行業數據積累不足。所以，選擇汽車行業大模型，加上企業自己的數據做訓練或精調，才能打造出實用性高的智能服務。如何在合理的成本下，選擇合適的模型，是企業所需要思考與決策的。

其次，是數據方面的挑戰。目前我國自動駕駛和汽車行業的高質量數據體量是遠遠不足的。同時，還要考慮數據分類、標注、訓練各環節的投入產出比，更要時刻關注敏感數據的保護與合規。

第三，是算力方面的挑戰。根據有關測算，L3+自動駕駛的算力級別已經上升到1000TOPS以上，相當于每秒進行千萬億次的運算。要支撐更大規模的AI訓練，從根本上突破單車算力的物理上限，就需要云端、車端一體化的算力協同，實現充足的算力供給和彈性拓展。同時，大模型的訓練對網絡速度與穩定性要求也很高。

從AI 基座、中臺到應用，騰訊全面助力汽車“新智能”發展

應對以上核心挑戰，騰訊在會上提出了“解決之道”。騰訊已面向汽車行業推出了完整的能力架構，從AI基座、AI平臺再到業務場景應用，全面助力汽車“新智能”發展。

在基底模型方面，騰訊一方面開放了全鏈路自研的混元通用大模型，并推出了汽車行業大模型，同時也開放接入20多個主流開源模型，以更開放、靈活的方式幫助客戶根據實際需求，選擇合適的模型，打造自己的專屬模型。

在AI基座層，騰訊通過打造高性能、高穩定的智算基座，實現分布式云原生調度總規模超過1.5億核，并提供16 EFLOPS的智算算力。新一代HCC高性能計算集群，搭載最新次代GPU，支持10萬卡GPU超大計算規模，是國內性能最強的大模型計算集群之一，最快四天就可以訓練萬億參數的大模型。騰訊自研的星脈網絡，為新一代集群帶來了業界最高的3.2T通信帶寬，使得超大算力集群仍然能保持優秀的通信開銷比和吞吐性能，GPU利用率提升到60%以上。

在AI工程中臺層，騰訊提供覆蓋大模型全生命周期的工具鏈，通過智能研發平臺、數據平臺、AI 開發平臺、AI Agent平臺等能力，有效降低大模型訓練難度，提升研發效率。比如，騰訊推出的首個AI原生的向量數據庫，可以高效處理車端回傳的海量視頻、點云等非結構化數據，最高支持10億級向量檢索規模，百萬級查詢(QPS)，延遲控制在毫秒級。

基于騰訊云TI平臺的行業大模型精調解決方案，可以幫助模型開發者與算法工程師，一站式解決數據處理問題，保障數據高質高效、安全合規地處理。全新升級的太極Angel框架，通過異步調度優化、顯存優化、計算優化等方式，讓大模型的訓練效率提升至主流開源框架的2.6倍，推理加速比達到了2倍。

覆蓋汽車產業鏈全場景的大模型應用實踐

騰訊正在和十多家汽車車企探索大模型應用場景，覆蓋座艙、研發、生產、協同管理、營銷、服務等各環節。

比如，在汽車軟件研發環節，大語言模型不僅懂人類語言，還掌握多種程序語言，可以幫助程序員寫代碼。騰訊云新一代AI代碼助手，實現了AI對代碼的理解，可以輔助程序員編寫、排錯與測試，提高汽車軟件的開發效率與代碼質量。

在生產環節，騰訊和多家企業在AI工業質檢領域展開合作，讓AI進行瑕疵汽車零部件篩查、違規操作告警等，將工作人員從重復查看視頻的工作中釋放出來。基于騰訊數字孿生技術助力車企數據中心、工廠車間的“透明化管理”，實現降本增效和低碳節能。

在營銷場景，新一代的騰訊企點智能客服，基于行業大模型，結合客戶業務需求進行訓練與精調，可以提供更精準、更詳細的回答，復雜問題的解決率比之前提升了85%。同時，通過AI智能銷售助手，銷售人員用自然語言進行提問，就可以獲得準確的商業分析，幾秒鐘可以獲取一份PPT，不再需要花費大量的時間學習復雜的軟件、制作看板。

騰訊還在去年推出了座艙大模型，結合AI Agent能力，讓車載用車助手面對高階任務的回答變得更加細致，準確指引用戶做出準確、及時的用車操作。同時，也將更好的發揮車端感知數據的價值，比如發現前方是山路，會主動調節駕駛模式，打開空氣懸架讓體驗更穩定、更舒適。

騰訊秉持著開放合作的態度，致力于成為汽車出行產業轉型的“數字化助手”和“生態共建者”，助力車企逐步迭代成長，形成自研自建的AI平臺能力。

最后，鐘學丹表示：“汽車行業還處在大模型應用的開端時期，需要產業鏈上下游開放共創，廣泛探索。騰訊愿意將能力和資源開放出來，做好助手和生態共建者，全面助力汽車新智能發展。”