在李濤看來，汽車是工業(yè)皇冠上的明珠，體系非常復(fù)雜，目前最大的難點(diǎn)是打通不同主機(jī)廠平臺和車型之間的軟硬件架構(gòu)成本很高�！氨M管中國汽車企業(yè)多年來不斷做軟硬件的平臺化，包括引進(jìn)SOA等軟件架構(gòu)，但不是真正行業(yè)中的通用方案�！�

　　李濤強(qiáng)調(diào)，汽車智能化、大模型兩大浪潮的碰撞和融合具備歷史必然性。AI汽車是智能座艙終極形態(tài)的體現(xiàn)，有賴于強(qiáng)大的理解、記憶、邏輯和生成能力，這恰恰是大模型最擅長的領(lǐng)域。

　　“百度在很早之前就布局車輛智能化，并與主要的主機(jī)廠有深度合作，今年年內(nèi)搭載百度智能座艙的汽車會突破1000萬輛�！痹诮�日舉辦的全球智能汽車產(chǎn)業(yè)大會（GIV2024）上，百度智艙業(yè)務(wù)部總經(jīng)理李濤接受中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)記者采訪時表示。

百度智艙業(yè)務(wù)部總經(jīng)理李濤 姜智文/攝

　　在李濤看來，汽車是工業(yè)皇冠上的明珠，體系非常復(fù)雜，目前最大的難點(diǎn)是打通不同主機(jī)廠平臺和車型之間的軟硬件架構(gòu)成本很高�！氨M管中國汽車企業(yè)多年來不斷做軟硬件的平臺化，包括引進(jìn)SOA等軟件架構(gòu)，但不是真正行業(yè)中的通用方案�！�

　　不過，“隨著軟件操作系統(tǒng)等更加可控、開源的推進(jìn)，會大幅度改善如今的局面，也會更加提高中國汽車產(chǎn)業(yè)在全球的競爭力。”李濤說。

　　李濤認(rèn)為，智能座艙是基于大模型做正向設(shè)計，而不是把技術(shù)不斷地剪切、接入�！白�艙的終極形態(tài)是一個‘車端智能體’，具備獨(dú)立的理解認(rèn)知、學(xué)習(xí)能力，并且能夠自動化地給用戶提供情景感知和服務(wù)�！�

　　與之相對應(yīng)的是，如今很多座艙設(shè)計是把Pad裝載上車，并把移動APP直接遷移到車機(jī)。據(jù)行業(yè)統(tǒng)計，單臺車上搭載APP最多的高達(dá)189個。李濤坦言，“在駕駛過程中，用戶需要從189個APP中翻找到指定應(yīng)用很困難，這不僅占用寶貴的車機(jī)算力及內(nèi)存資源，還可能造成用戶在駕駛體驗過程中的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，甚至造成事故風(fēng)險�！�

　　李濤補(bǔ)充道，軟件的使用符合二八原則，80%甚至更高比例的應(yīng)用不會被使用到，這不僅會造成應(yīng)用端資源浪費(fèi)，同時為把相關(guān)應(yīng)用搬上車，主機(jī)廠還需要大量投入，無形中造成了社會財富的浪費(fèi)。

　　當(dāng)前，隨著AI技術(shù)、自然語言理解的進(jìn)步，部分車載智能化系統(tǒng)能夠泛化理解用戶的口語化表達(dá)。在此過程中，用戶對智能座艙的使用頻次從最初的每天3-5次，到如今普遍上升到兩位數(shù)，在部分語音交互技術(shù)領(lǐng)先的車型上甚至達(dá)到接近三位數(shù)。

　　但在李濤看來，語音交互次數(shù)并非越多越好。用戶頻繁使用某個功能，一方面說明該功能非常實(shí)用，用戶對它產(chǎn)生了依賴；另一方面也可能是車輛整體設(shè)計的智能化程度較低，系統(tǒng)無法深度理解用戶當(dāng)前所需。

　　“智能座艙下一個明確的應(yīng)用方向是全感融合，基于大模型的理解、記憶、邏輯生成能力做出全局規(guī)劃，然后全方位驅(qū)動各種應(yīng)用進(jìn)行深度協(xié)同和執(zhí)行，類似于汽車機(jī)器人具備高度自動化和主動化�！崩顫�說。

　　李濤強(qiáng)調(diào)，汽車智能化、大模型兩大浪潮的碰撞和融合具備歷史必然性。AI汽車是智能座艙終極形態(tài)的體現(xiàn)，有賴于強(qiáng)大的理解、記憶、邏輯和生成能力，這恰恰是大模型最擅長的領(lǐng)域。（中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)記者 姜智文）