大模型作为人工智能领域的核心技术力量，正以前所未有的深度和广度渗透到各行各业之中，不仅提升了现有应用场景的智能化水平，还开创了许多全新的可能性。随着计算资源的优化、算法的迭代升级以及训练数据集的日益丰富，大模型正在逐步打破现实与虚拟世界的界限，为人类社会带来前所未有的便捷与效率提升，也会有很多行业被取代。面对未来，你准备好了吗？
大模型在智能座舱和自动驾驶上的应用目前已经有不少大模型在智能座舱和自动驾驶等方面的应用案例。大模型在智能座舱上扮演着至关重要的角色，其作用体现在多个方面：首先是提供自然、智能的对话体验，大模型通过对话生成技术，使座舱系统能够与驾驶员进行更有效的交流，提供更加自然、智能的对话体验。这不仅可以降低驾驶员的驾驶风险，还能使驾驶员在行驶过程中随时获得所需信息。
其次是驾驶员情感分析和状态监测，大模型能够分析驾驶员的语音、表情、行为等信息，理解驾驶员的情感状态和注意力水平。基于这些分析，智能座舱可以提供适当的情绪调节和驾驶员监护功能，从而提高驾驶安全性。
第三是预测和优化驾驶行为，通过大模型和机器学习技术，智能座舱可以预测驾驶员的行为和需求，并根据驾驶环境、路况等因素提供合适的驾驶建议和辅助控制。例如，通过分析驾驶员的驾驶习惯和车辆性能，智能座舱可以优化节油和安全驾驶策略。
第四是个性化推荐与信息服务，基于大模型对用户画像的深入理解，智能座舱可以为乘客提供个性化推荐。例如，智能座舱可以根据乘客的喜好调整座椅、空调、音乐等设置，提高乘坐舒适度。
还有语音识别与控制，大模型通过对海量训练数据的学习，提高了语音识别的准确率和实时性。在智能座舱中，基于大模型的语音识别技术可以实现对车辆控制与信息服务的无缝接入，使驾驶员在行驶过程中更加便捷地操作车辆。
汽车厂商撬动新万亿市场据乘联会最新数据显示，4月1日至4月14日，全国乘用车市场零售51.6万辆，其中新能源汽车销量同比增长32%，达到26万辆，渗透率达50.39%；全国乘用车厂商批发汽车53.4万辆，其中新能源汽车批发26.8万辆，渗透率达50.19%。
新能源汽车零售、批发渗透率双双突破50%。更早之前，电动车在新车销售量中渗透率快速提升，2021年至2023年5月，已经达到35.3%水平左右，电动车市场已经从爆发式增长阶段，逐步进入稳定高速增长阶段。
与此同时，在外观、三电、智能座舱领域竞逐多年后，深度智能化成为中国汽车公司锚定的下一个目标。
实际上，AI 与汽车之间的最初联系要追溯到40年前，最初的方向是“自动驾驶”。
1984年，美国国防高级研究计划署（DARPA）与陆军合作，发起自主地面车辆（ALV）计划。随后，美国卡内基·梅隆大学、斯坦福大学、麻省理工学院等美国院校都先后加入无人驾驶汽车的研究工作中。
其中，美国卡内基·梅隆大学研制的 NavLab 系列智能车辆最具有代表性，在1995年NavLab-5就实现了88.5km/h的实验环境自主行驶平均速度，并首次横穿美国大陆，自主行驶里程为4496km，占总行程的98.1%。
2015年10月，AI 技术与汽车迎来了一个重要时间点——特斯拉推出半自动驾驶系统Autopilot，成为全球第一个投入商用自动驾驶技术的厂商。随后，通用汽车推出Cruise，奥迪A8量产 Level 3 级别的自动驾驶技术。
与此同时，国内层面，中国无人驾驶汽车研究晚于美国。1992 年，国防科技大学成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
2011 年 7 月，由一汽集团与国防科技大学共同研制的红旗 HQ3 无人驾驶汽车完成了 286km 的面向高速公路的全程无人驾驶试验。
到了2015年，宇通大型客车在完全开放的道路环境下完成自动驾驶试验，这也是国内首次大型客车高速公路自动驾驶试验；2016年北京车展上，北汽集团展示了其基于EU260打造的无人驾驶汽车，成为搭载的无人驾驶感知与控制汽车。
如今，电动化、网联化、智能化成为汽车产业的发展趋势。
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