一、AIGC赋能自动驾驶应用

1 端到端自动驾驶大模型

在自动驾驶算法方面，端到端自动驾驶大模型成为发展方向，开发模式从基于规则转向数据驱动，算法架构持续简化，规则算法减少，复杂性由模型参数和数据承担。以往自动驾驶公司和主机厂算法部门需近千人研发团队开发规则算法，如今端到端方案性能潜力超越工程师，自动驾驶性能提升的关键资源已从研发人力转变为数据和算力。

2023 年，特斯拉发布业界首个端到端AI自动驾驶系统FSD Beta V12，采用 “视觉输入、控制输出” 方法。据特斯拉介绍，V12的C++代码仅2000行，远少于之前V11的30万行。

端到端自动驾驶大模型的特点在于使用全新的Transformer架构，将全套的自动驾驶任务有机结合起来，进行联合优化，实现信息无损传递、数据驱动、全局优化，相对于之前感知、规划、决策等模块化自动驾驶算法，展现出了极大的优势。

2023年，根据CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）评选出的最佳论文，有学者提出UniAD模型，融合了五个典型任务，即跟踪、建图、行为预测、占有栅格预测和规划器，从而在一个端到端框架中整合了全套的自动驾驶任务，推动了端到端自动驾驶大模型的发展。

2 数据处理与云端算力

从2022年开始，L2 量产车开始大规模销售，2023年，仅中国市场就预计销售出了150万台L2 量产车，这些车的大量传感器将产生海量的数据。

特斯拉的FSD行驶里程达到第一个10亿英里，用了大约3.5年的时间。目前特斯拉用户每天平均使用FSD行驶约1470万英里。按照这个速度，FSD的累计行驶里程每增加10亿英里只需要68天。

海量真实道路数据的到来，意味着今后数据量本身将不是制约自动驾驶发展的瓶颈，相反，对数据的处理能力比数据量更重要，这其中，数据的处理效率以及数据的处理成本最为关键，直接关系到自动驾驶企业的核心竞争力。

云端AI算力作为AIGC发展的基石，其重要性日益凸显。当前AIGC的发展也对智能算力也提出了挑战，不仅要求高性能、高带宽、高存储，而且要求高通用性、高效分布式计算、高效集群互联。然而，云端算力的昂贵成本和短缺严重制约了大模型在自动驾驶领域的发展。当前，英伟达在AI计算领域占据绝对主导地位，但全球供应链的不稳定性使得依赖单一算力供应存在巨大的安全隐患，为此，特斯拉每年投入10亿美金打造智能驾驶数据专用训练系统Dojo。

国产算力起步较晚，但发展迅速，涌现出华为、燧原等一批国产算力公司，产品迭代较快，技术差距在快速缩小，已经可以满足大多数场景的算力需求，有望打破AI算力的困局，持续助力AIGC在汽车行业中的应用。

3 基于AIGC的自动化数据标注

传统的数据标注需要大量人工，但人工标注在效率和成本方面已经难以满足模型训练对海量数据集的需求。同时，数据复杂度也在不断提升，从2D走向3D，直到4D数据，除了视频，还包括点云数据的标注。人工标注存在诸多不足：一是成本高，自动驾驶技术训练测试需大量数据，标注耗费大量时间人力；二是标注复杂性高，要对车道线、信号灯、行人等进行高精度、高效率、高可靠性和高一致性的识别跟踪，难度不断增加；三是无法确保标注的一致性和规范性，自动驾驶领域数据标注需遵循规范标准以保障数据准确一致。

基于云端的离线大模型的数据标注方法，以上问题迎刃而解。离线模型可以对大量数据进行预处理，在批量处理中自动化标注大量数据，并且可以保证数据的标注质量和一致性，从而大大提高数据标注的效率，降低数据标注的人力成本和时间成本。云端的大模型不但可以对数据进行自动化标注，还可以进行多模态数据挖掘，用自然语言来进行数据预处理，例如检索特定场景数据、挖掘长尾数据等。

4 基于AIGC的合成数据助力场景自动生成及全覆盖测试

自动驾驶的核心挑战是需验证海量长尾场景，这要求大量场景数据，但可获取的长尾场景数据稀少且困难。一是场景受限，采集车模式下仅能满足有限的长尾场景；二是数据分布受限，所采集的数据在特定天气（如雨雪天）、特定光照（如黑夜）等方面的分布不符合要求；三是采集成本较高，涵盖固定资产采购成本和数采日常运营成本等方面。

基于AIGC的数据合成技术解决了以上问题。它可以对许多真实场景数据进行大规模（100倍以上）、高效率的泛化，包括城市道路、停车场道路，以及里面的地锁、减速带，还包括天气、光线甚至交通流的模拟等，大大提升了数据质量和数据量；基于大模型技术，获取数据的成本可以下降约90%。

基于世界模型的AIGC生成路线已经引起业界高度重视，OpenAI公司今年推出的Sora模型，展示了出色的仿真视频生成能力，有希望助力打造新一代的自动驾驶仿真软件，凭借着对物理世界的模拟能力生成各种场景泛化视频。

5 AIGC在自动驾驶领域应用的挑战

当前自动驾驶 AIGC 领域面临诸多现实问题：合成数据行业处于起步阶段，然而AIGC 管理政策具体实施方式不明，且因车企传感器及域控制器方案不同、数据格式不统一，端侧方案标准化后合成数据格式才能统一，并具有交易价值；数据共享困难，因缺乏合规细则指导，图商、整车厂、供应商心存顾虑，需政策层面实操性指导；数据传输时要解决数据隐私和保密问题，涵盖加解密、信息脱敏、审校等环节；模型训练成本高昂，因需处理大量多类型传感器数据，对计算资源要求高；国内面向自动驾驶应用的智算中心存在算力分散、集群规模小、性能有限等问题。

二、AIGC在智能座舱的应用

1 AIGC智能座舱交互产品已搭载整车量产落地

智能座舱作为一个高度自动化和信息化的环境，存在大量可挖掘利用的数据信息和服务场景，是智能汽车技术革新和竞争的核心领域之一。智能座舱领域的发展正在经历一场由AIGC技术推动的变革。目前，许多汽车企业都在积极探索和实施AIGC技术，以提升座舱智能化水平。

大部分车企在座舱内搭载的是基于大模型的多模态人机交互系统，它的应用场景包括语音识别、面部识别、手势及情感识别以及车机画面识别。通过这些功能，能够提供更自然和直观的交互体验。另外，部分端侧大模型可以在不联网的情况下快速响应，同时保障用户隐私数据的安全；部分系统拥有个性化推荐和智能信息服务，能够根据驾驶员的习惯和偏好来提供个性化的服务和建议。

2 AIGC在智能座舱的主要应用方向

2.1 智能语音助手

智能语音助手是智能座舱中最为核心的功能之一。AIGC技术可以基于大量语音交互数据自动生成回复，大大提高语音交互开发的效率；此外，AIGC技术还可实现对用户语音输入的精确识别和理解，从而实现更加自然和流畅的人机对话。同时，AIGC技术还可以结合车辆环境和信号数据，动态调整对话策略，使得对话更加的合理和专业。

以典型场景——用车手册为例：当行车中底盘发生异响时，传统的语音助手加用户手册，只能依靠预设的文案模板告诉用户异响的可能原因，无法解决用户的实际问题。而AIGC赋能的语音助手可以查询车辆的当前参数，结合故障诊断大数据分析问题原因，快速判断问题是否严重，并用图文并茂的方式向用户传达问题所在，同时给出解决方案。

2.2 场景化智能导航

传统导航功能只能为明确且固定的目的地提供引导服务，无法理解较为抽象的用户需求。而大模型赋能的智能导航可以分析地图数据库中POI数据的深度信息，结合用户的日程安排、行驶习惯、天气、路况等数据，自动为用户生成个性化的最佳行驶路线，帮助用户避免拥堵和节省时间。此外，智能导航还可以根据用户的反馈和历史行驶数据，针对每个用户生成独立的知识图谱，主动为用户考虑未来出行方案。

以自驾游场景为例，导航利用AIGC技术，基于大数据，配合用户旅游偏好、消费习惯、家庭成员、已有的日程安排、近期热门景点等，为用户推荐节假日出游安排，并规划导航路线、景点游玩顺序、沿途加油或充电安排。

2.3 智能娱乐系统

AIGC技术在车载娱乐系统中的应用前景广阔，有望为用户带来更加丰富和个性化的娱乐体验。通过分析用户的音乐、视频等偏好数据，AIGC技术可以能够根据用户的听歌历史和喜好，自动生成个性化的播放列表，并根据用户的驾驶状态和情绪，推荐合适的音乐或节目；还能够通过分析用户的社交媒体活动，推荐相关的新闻和视频内容。

未来，随着AIGC在音频和视频生成领域的继续发展，还可以实现车载娱乐系统的生成式内容创作。此外，AIGC技术还可以实现车载娱乐系统的智能交互。通过分析用户的语音、表情等交互数据，自动调整娱乐内容的播放策略，实现智能交互。

3 难点与技术方向

AIGC技术在智能座舱领域的应用前景广阔， 为用户带来更加丰富和个性化的交互体验 。然而， 其应用落地仍面临诸多挑战。

一是用户数据采集和处理方面，因涉及多种类型数据，对高精度传感器、算法以及高效计算资源和先进数据处理技术要求高，且在保证数据质量和准确性方面存在挑战；二是用户数据隐私方面，使用数据需遵循隐私法规，AIGC技术要确保数据安全、防止泄露滥用，设计和实施时要考虑数据保护与隐私合规；三是AIGC系统集成和兼容性方面，智能座舱子系统多，AIGC需与现有系统无缝集成，但不同车型和制造商软硬件差异大，这给AIGC技术的集成带来了挑战。此外，随着汽车行业向电动化、智能化转型，新的技术和设备不断涌现，如何确保AIGC系统能够兼容并适应这些新技术和设备，也是技术发展需要考虑的问题。（中国汽车工业协会）