AI大模型应用将为汽车零部件带来什么？

  AI大模型上车，近来正在成为新的“显眼包”。

  众所瞩目的是，在这一新潮流中，不仅有星途星纪元、智界、奔驰等中外车企的多种形式的AI大模型上车，也有诸多汽车零部件、互联网、科技企业在进行较为深入的开发。从汽车视角来看，AI大模型既是作为智能汽车新型增量零部件走进汽车，并且也能通过支持零部件的改变来赋能汽车。

  为零部件设计赋能

  AI大模型最主要的特点包括“智能”和“学习”，尽管目前尚处于开发的初级阶段，还不像部分网上舆论吹捧的那样“聪明”，但毕竟是一种正处于快速发展中的先进生产力。

  近来，已推出AI大模型平台的广汽、北汽等车企，都选择将AI大模型作为智能汽车的重要零部件之一。因此，在汽车零部件设计上，大模型的助力作用体现在硬件和软件上。在硬件设计上，设计师以往要阅读大量资料，在开发工具中寻找大量的同类产品或相关联的诸多产品的诸多参数，再针对新的应用目标来开发，这是一个耗时较长的过程。但通过应用大模型的“学习”能力，可以帮助设计师在建立数字仿真模型中更加“聪明”地进行分析筛选和求解，也能将设计中常遇到的诸如力学强度、材料优化、尺寸筛选、仿真测试等问题提供更多经过优化可供选择的方案，在零部件设计上不仅可以节约时间，还可以使零部件的材料、性能、尺寸、寿命等指标变到更好，提高材料利用率，甚至优化制造工艺和压缩新产品的验证周期。

  而在软件方面，通常一家车企的开发团队以往凭借人工编写代码，可能一年只能写数千万行，而借助AI大模型，不仅可以更快提升效率，也能实现快速自动生成代码。由此可见，随着AI大模型的不断成熟和应用的加速，不仅将给予软件代码有关的体系带来重构，也会带来整个零部件设计体系的变革。例如，通过分析大量的车辆运行数据和充电数据，零部件企业可以优化电池管理系统和充电策略，用于提高电池的性能和寿命。此外，大模型还可以帮助企业设计更高效的电驱动系统和能量回收系统，从而提高新能源汽车的续航里程和能源利用效率。

  “预装AI大模型的操作系统，将实现智能驾驶、智能座舱以及整个中央计算和智能互联的合一，具有自学习、自进化和自成长能力。”北方大数据与人工智能研究院研究员曾文翔向记者表示，AI大型模型在汽车设计与研发领域发挥着重要作用，可以通过处理海量数据来辅助设计师生成创意、进行设计验证与仿真，从而加速车辆开发周期。同时，AI大模型能够进行车辆动力学仿真、碰撞测试、燃料效率优化等工作，帮助工程师提高设计开发效率和质量。尽管目前AI大模型本身尚处于发展阶段，但其进步较快，而且如同操作系统一样，其生态构建仍然是重要的组成部分，也是其发展的支撑，应引起足够的重视，在生态构建中加速实现进一步的技术突破。

  智能化的好“伙伴”

  智能汽车的核心零部件系统之一是智能座舱，这也是AI大模型可以大展身手的空间。在智能座舱的自动驾驶中，AI大模型的作用主要是通过大量的数据采集，实现车辆智驾的不断进化，不断完善，最终达到“车人合一”的智能化，这意味着，每辆车的智能驾驶习惯是依据驾驶员的实际驾驶习惯“学习、总结、提高”而来的。

  “AI大模型是一种利用海量数据进行学习训练的深度神经网络模型，其特点是要在采集巨大数据基础上，利用复杂的计算结构进行学习训练。”深圳先进技术研究院研究员俞荣锦向《中国汽车报》记者谈道，AI大模型的“学习”能力较强，能够学习到丰富的模式和特征，从而具备强大的泛化能力，可以对未知数据做出较为准确的预测。这些特点对于汽车智能化的演进和解决汽车智能化中的较为复杂的任务，如感知系统的计算机视觉、自然语言处理、语音识别等都有实际帮助。AI大模型的出现和演进，使得汽车智能化的进程进一步加速，能够更好地理解和处理像汽车自动驾驶过程中较为复杂的场景下的感知信息处理和智能化决策，从而提升智能化状态下的汽车安全。

  此外，正是由于AI大模型的“聪明”程度较高，其也在逐渐被尝试用于新车型的开发。例如，在新能源汽车新车型设计、开发阶段，AI大模型在其中的作用，是可以深入挖掘消费者的需求和偏好，帮助车企设计个性化的车型配置和特色功能，从而满足不同消费者的个性化需求。

  其实，AI大模型也可以优化生产流程和供应链管理，车企要实现精准节能高效的生产，AI大型模型可以分析大量的生产数据和供应链信息，帮助制造商优化生产线布局、工艺流程和物料配送，从而提高生产效率和降低成本。通过模拟与优化供应链管理，制造商可以实现原材料的及时供应和生产计划的合理调配，降低成本、减少废品，减少库存积压和生产停滞，提高生产线利用率和产能及效率。

  提供全链条的支撑

  “其实，智能化已经渗透于汽车全产业链条之中，为AI大模型的应用提供了基础。”曾文翔表示，除了在零部件设计和车型开发、智能驾驶等方面之外，AI大模型还可以在汽车销售及后市场环节，提供个性化的售后服务和用户体验。如通过分析车辆运行数据和用户反馈，可以及时发现并解决用户遇到的问题和需求，提供定制化的维护和服务方案。而利用大型模型分析车辆故障数据和维修记录，可以实现预测性维护和远程诊断，及时发现并解决潜在问题，提高车辆的可靠性和用户满意度。

  的确，AI大模型还在汽车销售与市场方面发挥作用，通过分析大量的消费数据和市场趋势，可以帮助车企和经销商预测需求、制定营销策略，并设计定制化的产品和服务，以提高销售额与客户满意度。

  此外，AI大模型为汽车行业赋能，主要依靠的是算力。在这样的形势下，算力的提供也是一个新的课题。“在汽车领域，阿里云将基于通义大模型，推动AI在行业具体应用场景的落地。”阿里云智能副总裁、汽车能源行业总经理李强表示。

  “伴随着AI大模型在汽车全产业链的应用，将推动汽车产业从工厂到市场的深刻变革。”曾文翔表示，从大趋势看，AI大模型推动着汽车行业向数字化、智能化方向加速前行，而这种情况也对汽车行业的从业者提出了更高的要求，能够掌握数字化、人工智能又懂汽车、零部件甚至市场营销的复合型人才将变得十分抢手。