今天分享的是：2024汽车行业AI大模型TOP10分析报告

报告共计：59页

《2024汽车行业AI大模型TOP10分析报告》由佐思汽研发布，对汽车行业AI大模型进行了深入研究，包括其定义、发展历程、技术趋势以及在汽车行业的应用等方面，并评选出了2024年汽车行业AI大模型TOP10。

1. AI大模型概述

- 定义与特点

- AI大模型是通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的预训练语言模型。具有从海量数据中自动学习知识、支持多种任务、在少甚至无标注样本的条件下支持推理等特点。

- 发展历程

- 2017年Google提出Transformer框架推动了大模型发展，众多预训练模型相继涌现，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等。大模型的发展是算力、算法与数据共同演进的结果，其参数规模不断增长，同时GPU算力也在指数级增长。

2. 大模型测评方法与趋势

- 测评方法

- 综合各测评平台来看，基础能力测评维度基本相同，但测评数据集和评估权重占比不同，在基础能力之外各平台侧重点不同。例如IDC的测评方法兼顾基础能力与应用能力，通过实测方式，从多个维度对模型进行评测。

- 发展趋势

- 2024年大模型技术发展趋向多功能与小型化，产业端强调自主研发和行业标准化。包括模型整合统一、国产AI芯片自主研发、参数规模扩展、数据产权标准深化、多模态融合、“套壳”微调策略、大模型小模型化以及关注人工智能伦理责任等方面。

3. 汽车行业大模型竞争格局

- 分类与竞争因素

- 将汽车行业大模型分为通用大模型、单场景技术方向领先的大模型和自动驾驶垂直类大模型三类。评选原则包括单一场景的技术积累、广泛的汽车行业客户与量产应用、走向通用世界模型的潜力等。

- 竞争主体

- 通用大模型公司下沉行业应用场景，主机厂向科技企业转型，自动驾驶方案商发展垂类大模型，参与者提高客户整体解决方案竞争力。

4. TOP10大模型介绍

- 百度文心一言

- 基于ERNIE 3.0算法框架，使用兼顾语言理解与语言生成的统一预训练框架，结合百度飞桨自适应大规模分布式训练技术和“鹏城云脑Ⅱ”算力集群进行训练。推出多种功能侧重不同的模型，在汽车行业应用于智能客服知识库扩充、车载语音系统短答案生成、汽车领域知识库构建等任务，还提升了百度自动驾驶感知算法的3D感知能力。

- 华为盘古大模型

- 通过“云网端芯”架构协同创新构建AI算力基础，推出CloudMatrix架构。盘古大模型5.0在全系列、多模态、强思维三个方面全新升级，包含不同参数规格的模型以适配不同业务场景。其自动驾驶开发平台基于盘古大模型和ModelArts AI开发生产线，提供数据生成、自动标注等一系列能力，可实现数据、算法、算力加速。

- 科大讯飞星火大模型

- 2024年发布星火大模型4.0版本，在语音识别准确率上有提升，在国际语音识别比赛中表现优异。升级了智能座舱解决方案，实现全双工交互、多语种多方言免切换交流等功能，还发布机器人超脑平台2.0，打造企业专属大模型，具备智能体平台的关键能力。

- 商汤日日新大模型

- 发布日日新5.0（SenseChat V5），采用混合专家架构，参数量高达6000亿。其生产工具链涵盖应用层、串联层、模型层和基础层等。汽车行业解决方案商汤绝影已与多家车企合作，构建了UniAD、DriveAGI等系列原生态大模型，加速端到端自动驾驶和大模型在智能座舱的落地，并实现了原生多模态大模型的车端部署。

- 腾讯混元大模型

- 算法上优化预训练算法及策略等，采用自主研发的机器学习框架Angel。基础设施方面基于星脉网络底座和新一代HCC高性能算力集群。具有完整覆盖多种基础模型和行业模型、跨模态视频检索和中文语义理解能力领先等特点，目前是汽车数字营销的主流工具，还将作为行业大模型服务的底座应用于更多产业场景。

- 特斯拉端到端大模型

- 从CNN单head网络迭代，引入BEV+Transformer等技术，提出Occupancy Networks

以下为报告节选内容

报告共计： 59页

中小未来圈，你需要的资料，我这里都有！