郭鹏:基于先进算力平台的汽车智能化场景创新与实践

李春海 百科 13

专题:2024中国汽车软件大会

郭鹏:基于先进算力平台的汽车智能化场景创新与实践-第1张图片-车辆报废_报废车厂_报废汽车回收_北京报废车-「北京报废汽车解体中心」

  11月7日-8日,2024中国汽车软件大会在上海嘉定召开。博泰车联网科技(上海)股份有限公司执行总监郭鹏发表演讲。

  以下内容为现场发言实录:

  今天听了多个演讲主题,都和汽车+AI相关,探索下半场汽车智能化的实现之路。我把博泰在汽车智能化场景开发中的创新与实践,和各位老师、同行分享。现在正好是下午四点多,我会尽量用轻松的语言来跟大家交流。

  首先,请思考三个小问题。大家都在讨论汽车+AI,相信在实际开发过程中,总会遇到一些问题。解决问题的过程,也是我们探索的过程。这三个问题分别是:

  1、如何看待AI大模型技术与应用场景的一体两面。博泰车联网作为智能座舱和智能网联全栈解决方案头部供应商,协助很多客户实现了整车智能化。在我们研发LLM语音大模型和MLLM多模态大模型的实车导入及优化过程中,越来越体会到场景驱动的重要性。

  2、如何用AI为用户创造革命性的产品体验。各种AI大模型都是工具,如何让工具转换为产品竞争力,相信是我们所有客户和友商都在思考的问题。

  3、如何在AI历史浪潮中,让公司创造更多的价值。这个公司可能是OEM客户,也可能是我们Tier1、Tier2。因为AI是一个普惠技术,它就像计算机一样。如何使用AI技术,为整个汽车产业链上的公司创造更多价值?

  先让我们简单回顾一下整个汽车的发展历程,通过对比来发现在整车智能化阶段的核心竞争力。我们粗线条划分为三个阶段,分别是燃油车阶段、电动化阶段和智能化阶段。在燃油车阶段,核心引擎是发动机,从3缸到12缸,从前置到后置,从CVVT到涡轮增压又到可变气门正时系统,已经经过了100多年的发展。在电动化阶段,核心引擎是以电池技术为代表的三电系统,已经量产的锂电池能量密度可以达到255Wh/kg以上,正在研发中的固态电池据说可以达到720wh/kg以上。现在大家已经公认电动化是上半场,智能化是下半场,那智能化阶段的核心引擎是什么呢?我们认为是算力。智能座舱域控,博泰已经量产了算力达46 TOPS的主机,明年会有高达350 TOPS的座舱域控主机,为客户在终端部署大模型提供算力充沛的数字底座。博泰也正在预研下一代的舱驾融合域控,可为智驾提供1000 TOPS的Ai加速引擎。正如燃油时代的发动机、电动化时期的三电系统,算力是智能化的基础引擎。

  那有了引擎,如何转化成动力呢?在燃油车阶段靠的是底盘,所以动力+底盘构成了燃油车的骨架,这个时期的底盘调校技术也被视为各个OEM的看家本领之一。在电动化阶段出现了C2B、C2C等电池和车体的融合技术以及智能底盘系统。在智能化阶段靠什么源源不断地输出持续领先的智能化呢?超级算力中心是核心关键之一。截止到今年10月份,我刚查的数据。我国总算力是76 EFLOPS,在全球已经第二名,其中三大运营商占了50 EFLOPS左右。但是特斯拉一家公司就近100 EFLOPS,而且还在快速增加。国内各大企业也在加快算力中心的建设,但是不可否认,算力是非常稀缺的资源。这对整个产业链上的每一个企业而言,在AI浪潮中,如何让我们的公司更有价值,这是一个挑战,也是一个机会。

  接下来,我做个比较轻松的比喻。我们可以把AI大模型比作一个“炼丹炉”, “炼丹炉”炼丹炉的产能靠什么衡量呢?我认为是算力,算力越多,Ai的训练速度越快,产能越大。根据公开数据,现阶段1 EFLOPS的算力成本大约是3.7亿元人民币,当然价格会随着工艺的发展,包括国际关系的变化会有所变化。这个“炼丹炉”要烧的燃料是什么呢?我认为是数据,而且必须是合规的高质量的数据。今天上午最后一场也说到关于信息安全的话题。在信息安全、保证用户隐私的情况下,如何合法合规收集高质量数据是一个非常重要的课题。

  这里面有一个数据,一个端到端的自动驾驶训练至少需要100万个、分布多样、高质量的clips才能够正常地工作。如果能达到200万个,那基本是够用的水平;到300万个就是老司机了。这100万个到300万个一定是分布多样的,高质量的clips,所以说Ai大模型没有数据的支撑,这个“炼丹炉”就是无薪之炉,烧不着,根本没有足够的原材料进去。

  博泰既有车载智能域控终端的全栈产品,又有领先的云端产品开发技术,通过终端+云端立体式综合方案,博泰在和客户做AI大模型产品化的过程中,协助客户在保证数据安全及满足合规性下,建立数据驱动的智能闭环。越早建立有效的数据库,越能增强技术与产品的壁垒。在10年前,大数据非常火。当时大家都在讨论,云端大数据如何盈利,如何形成商业闭环。我们一直在协助客户在合法合规、满足数据安全、个人隐私情况下建好数据库。因为每个车厂的数据库是不一样的,用户人群是不一样的。

  为什么反复提高质量的数据库?因为在算力不足的情况下,通过提供优质数据,也能大幅度提升Ai大模型的训练效率。

  从2023年开始“百模大战”发展得如火如荼,也就是大模型的算法在快速发展。在算法和高质量数据的加持下,AI大模型这个“炼丹炉”炼出的“金丹”是什么?其实就是多个场景。通过场景驱动,为客户提供千人千面,甚至一人千面的服务。

  说到这里,AI大模型的四大要素基本全了,分别是算力、算法、数据和场景。

  博泰提供车载终端先进算力底座,正如刚才说的,我们已经开发了46 TOPS算力的座舱域控主机,正在研发高达350 TOPS算力的座舱域控和高达1000 TOPS算力的舱驾融合域控。博泰还开发了端云一体化多模态融合大模型,打通了云端大模型和终端小模型,实现了高效互通互联互训。博泰还可以协助客户完成车载高质量的合法合规数据收集,并帮助客户对数据进行有效清洗、分类、标注等为客户建立可持续高效积累的数据库。博泰在场景化服务上,也做了大量的创新与实践。接下来也和大家做进一步的分享。

  针对实时3D场景,我们做了很多3D渲染的创新。利用AI大模型,大幅度提升了AI渲染的效率和效果,并结合实际场景,自动为客户呈现不同的画面。现在显示的demo视频是根据不同天气、不同季节,不同时间,自动生成并变换背景的视频。

  第二个是汽车全场景智能交互,有移动音响、哨兵模式、音律互动等30多种创新应用场景。

  第三个是智能健康舱,既可以使用车载传感器实时监控驾驶员的心跳等信息,也可以接收智能终端的健康数据,打造个人智能健康中心。

  第四个是利用大模型重新定义智能化。我们和客户一起打通车辆内外的各种传感器,大幅度提升了场景识别的分辨率,可以自动创建几百个细分场景,为场景驱动的服务提供强大引擎。

  下面花几分钟给大家介绍一下博泰。

  博泰车联网成立于2009年,是业内领先的综合型智能座舱和智能网联全栈解决方案提供商,具备提供硬件、软件、云端服务及运营一体化的能力。总部在上海,在南京、沈阳、大连、武汉、长春、深圳等城市都设立了研发中心,在厦门、瑞安、柳州设有制造基地,同时海外也有2家分支机构。博泰自创立之初即重点投入研发。截至目前,博泰已申请5777项专利,其中 4773项为发明专利,约占申请量的82.6%。根据权威咨询机构的统计梳理,截至2023 年底,博泰的注册发明专利数量在国内智能座舱和智能网联解决方案供应商中排名第一。

  此外,博泰在技术和解决方案上不断取得“同类首创”里程碑:推出国内首个自研车规级操作系统,国内首款基于自然语言处理的车载语音系统,业内首个拥堵规避车载导航系统,全球首款利用车身面板发声并融合车身面板振动感知的固态声场智能系统。博泰立足国内,服务全球,以更中国、更国际的理念,为全球客户提供整车智能化的定制化方案。

  展望未来,博泰将继续加大研发投入、优化用户体验,全力推动汽车智能化的应用与发展。

  以上就是我今天的分享,谢谢大家!

  (注:本文根据现场速记整理,未经演讲嘉宾审阅)

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