AI 大模型对智能汽车产业的影 响 3 AI 大模型对汽车产业链的影 响 2 AI 大模型在汽车业的应 用 1 ChatGPT 与 AI 大模 型 目录 2 13 26 39 42 2022 年 11 月 ，美国科技公司 Open AI 发布 ChatGPT ， 因能很好地与人实现互动而迅速成为爆款产品：上线 5 天 用户过 100 万 ， 2 个月后用户就突破 2023 年 3 月 2018 年 6 月 据不完全统计， 目前已发布 的国内大模型中： 参数量超过 10 亿的有 79 个， 其中 ，参数量最高的达到 174 万亿。 ChatGPT （ Chat Generative Pre-trained Transformer ） ，是一种适用于自然语言交流的人工智能大模型， 它 成功的关键之一 ，是 Open AI 使用了海量数据进行预训练。 使用了海量数据进行预训练。 5 年间 ， GPT 的参数量已从亿级飙升至万亿级。 GPT-3 1,750 亿 参数 量 2022 年 7 月 四代 GPT 参数量变化 ChatGPT 成功关键之一：大参数 GPT-1 GPT-2 1.17

Big-data Driven ，模型基于大规模语料训练而成； Multi-tasks Adaptive ，支持多种任务 ，包括自然 语言生成 NLG 和自然语言理解 NLU 类的任务； AI 大模型就是预训练语言模型 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模 型 产业研究 战略规划 技术咨询 (Google. 引用 78550) Attention ( 图灵奖得主 Bengio) Model ERNIE( 百度 ) CPM( 智源 ) GLM( 洁华 ) 预训练模型 大模型 Transformer( Google. 引用 91332) Foundation 计 算 机 视 觉 AlexNet ( 图灵奖得主 Hinton) CAN (Gioodfellow 等系列模型为代表，持续引领大模型时代的浪潮 产业研究 战略规划 技术咨询 3 认 知 感 知 BERT (Google) GPT (OpenAI) 大模型发展历程 来源：大模型驱动的群体智能行业白皮书

项目编号： 智慧工业园区数字政府领域 AI 大模型底座 设 计 方 案 目 录 1. 引言.....................................................................................................................6 1.1 背景与意义................... ............................................................................................12 2. 大模型底座架构设计.......................................................................................13 2 性能优化........................................................................................44 3. 大模型技术支持服务.......................................................................................46 3

展融合，为高质量发展提供新动能。要围绕建设现代化经济体系，以供给侧结 构性改革为主线，把握数字化、网络化、智能化融合发展契机，在质量变革、 效率变革、动力变革中发挥人工智能作用，提高全要素生产率。要培育具有重 大引领带动作用的人工智能企业和产业，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、 共创分享的智能经济形态。要发挥人工智能在产业升级、产品开发、服务创新 等方面的技术优势，促进人工智能同一、二、三产业深度融合，以人工智能技 持以供给侧结构性改革为主线，进一步激发市场活力、增强内生动力、释放内需潜力， 推动经济保持中高速增长、产业迈向中高端水平。以更大力度激励创新。完善政策、 创新机制，着力拓展工业互联网、“互联网 + 公共服务”两大空间，打造线上线下结合、 各类主体融通的创业创新格局，推动“双创”上水平。 ——2018 年 9 月 28 日 李克强总理在夏季达沃斯论坛上的讲话 加快制造强国建设。推动集成电路、第五代移动通信、飞机发动机、新能源汽车、 解决方案总体规划思路 整合企业内外数据，以全局全链路思维，实现战略和战术相结合的统筹分析 战略 决策 战术 执行 周期： 1 年、 3 年、 5 年  销售 ：行业发展走势，区域销售走势，大品 类销售预估…  排产 ：原料地，辅料、工厂等产业资源布局， 产能分析…  物流 ：仓储布局，选址优化，配送资源布局 … 周期： 月、周、日；建立快速响应机制， 弥补计划与实际之间的差距

全自动驾驶）功能。当前，我国仍处于 2 级驾驶自动化 阶段，未来随着技术与产业的发展与成熟，3 级驾驶自 动化将逐步向商业化落地迈进。本书重点聚焦 2 级与 3 级驾驶自动化。我国智能驾驶产业在发展进程中呈现三 大特点。一是国家战略布局。国家层面已将智能网联汽 车列为政府工作报告中的重点发展方向，同时，地方先 试先行，北京、武汉等已通过相关条例，一定条件下允 许3级自动驾驶汽车上路测试及运营。二是企业竞争加剧。 Over the Air Technology 空中下载技术 IMU Inertial Measurement Unit 惯性测量单元 DMS Driver Monitoring System 驾驶员监测系统 CPU Central Processing Unit 中央处理器 GPU Graphics Processing Unit 图形处理器 NPU Neural Network Processing 后方交通穿行提示系统（FCTA/RCTA） 28 3.1.9 车门开启预警（DOW） 28 目录 汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书 06 3.1.10 智能限速提示（ISLI） 29 3.1.11 驾驶员疲劳监测（DFM） 29 3.1.12 盲区监测（BSD） 29 3.1.13 侧面盲区监测（SBSD） 30 3.1.14 转向盲区监测（STBSD） 30 3.2 1 级及 2 级智能驾驶功能场景

数据闭环处理：虚实融合与智能治理的能力 大模型技术：低成本与场景化落地的深化 智能座舱 智能客服 研发设计 生产制造 供应链管理 2 4 10 7 7 8 14 16 18 19 20 Contents 营销销售 经营管理 20 21 24 24 24 25 25 26 趋势篇 "人工智能+汽车"应用趋势展望 24 大模型：引领全栈智能驾驶新时代 ；通过智能助手，用户可以轻松控制车内各种 设备，甚至进行在线购物和预约服务。其次，这些系统还能够通过持续的数据收集和分析，不断优化自身的性 能，以更好地满足用户的个性化需求。例如，智能座舱系统可以通过分析驾驶员的行为模式和偏好，自动调整 车内环境设置（如温度、座椅位置等），并提供定制化的导航建议和服务推荐。此外，汽车还可以与其他智能 设备无缝连接，实现智能家居、办公等场景的延伸，为用户提供一个全方位的生活体验。这种转变不仅提升了 AI 云能力正在发挥着关键作用。从 AI 基础设施到 PaaS 平台，再到 MaaS 服务，阿里云构建了完整的产品技术生态，其核心优势在于强大的 AI 算力支撑、高 效的数据处理能力以及领先的大模型技术，为车企提供了强大的技术支撑。 AI 基础设施架构 ：高性能算力与高效资源协同的突破 智能驾驶无疑是车企争夺的技术高地，各大车企都在智能驾驶上持续发力。海量数据的训练、复杂模型 的迭代，

• 站班会 • 电子周界 • 非法车辆进入告警 • 车辆定位 • 卸料平台监测 • 塔吊 / 龙门吊监测 • 降尘淋喷 • 水电能耗 • 无人机 • 倾斜摄影 • 特种设备驾驶员监控 • 车辆轨迹 • 升降机监测 • 明厨亮灶 • 720 度全景 • 隧道出入口监控 • 超速告警 升降机监控套件 PM2.5 监测仪 传感 器 监管单位 分包单位 施工单位 业主单位 人脸识别 塔吊球机 Web 门 户 终端 用户 大屏 APP 闸机 geemi-boot-module-system : boot-starter-job boot-starter-lock boot-starter-seata 项目管理业务融合、应 用 行 为 分 析 目 标 检 测 扬尘监测 … … 处置 处置人员、 处置方案、 处置结果， 形成闭 环 大型 起重设备 钢筋 加工场 大数据中心 大机设备 升降机 隐患排查 治理 塔机监控 安全检查 质量检查 劳务实名 监控 智慧感知 分析预警 监控视频 升降机 塔机 食堂 带电区域 堆料区 重点场站 1 3 2 数据

赋能汽车行业智能化转型技术创新 报告 价值链。从数字化的研发设计、个性化的用户触达，到颠覆性的座舱体验， AI 已成为推 动 汽车产业向智能化跃迁的核心引擎。 本报告聚焦 AI 重构汽车产业三大核心场景： 研发设计智能化（ AI Driven Design ） ：通过生成式设计、仿真优化、智能测试重 构 正向开发流程 用户运营智能化（ AI Powered Engagement ） ：基于精准画像的营销内容生成、智能 谨此献给所有致力于用技术重塑汽车未来的同行者——让我们以 AI 为笔，共绘智慧 出 行的新蓝图。 智 己 汽 车 红 中 国 信 通 院 卷首语 随着生成式人工智能的突破性发展， 大模型技术正以前所未有的深度重构汽车产业 “全 目录 — — 报 告 摘 要 ............................................................ 优沟通话术和相关营销物料，从而提升营销精准度和转化链路效率。 AI 定义座舱体验 AI 重新定义了人与座舱的互动本质。端到端优化的大模型技术显著降 低 了语音交互延迟，并能更准确地理解和执行复杂的多意图指令。强大的场 景引 擎协调舱内各系统，基于情境（如目的地、电量）和用户状态（如情绪 识别） 提供主动、连贯的服务。同时，大模型能力拓展至丰富的服务生态， 包括自然 对话、内容创作、信息获取及用车帮助等。 未来展望 未

加入星球获取更多更全的数智化解决方案 智慧工厂发展趋势、特征及模式 智慧工厂在物料管理、生产管理、仓储管理、运营管理等四个方面拥有显著特征，在解决传统工厂痛点的同时， 真正帮助工厂实现降本增效 智慧工厂的五大特征 智慧工厂是数字工厂与物联工厂的相结合， 通过设备之间的互联可即时获取设备、物 料、成品等相互间的动态生产数据，满足 工厂全天候运作与管理 除生产制造外，配套智能物流仓储系统， 满足个性化定制柔性化 生产需求 管理人员的远程管理与 生产 实现货物的高效管理 3 智慧工厂发展趋势、特征及模式 而智慧工厂的主要建设模式可大致归纳为三种，覆盖了流程制造、离散制造和柔性制造等三大领域内三十多种制 造行业 该模式主要保证相关企业在生产 制造环节充分满足下游消费者或 企业的多元化需求，同时，也保 证规模经济的生产，主要侧重 通 绕生产制造各环节价值链的数字化升级，保证 工厂在生产运营过程中的智能型、可靠性、安全性和经济性 生产追踪 管理生产过程中各类 资源的运行情况，通 过实时监控作业人 员 的工作状态、设 备的 运行状态等帮 助管理 人员更加高 效地管控 作业现场， 从而实现 实时调节 生产进度， 以达到 企业的计划生