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当前汽车制造商在城市导航辅助驾驶领域的扩张速度很快,但实际取得的成效却不多,这种状况形成了强烈反差。此外,市面上充斥着许多“伪智能”的口号,这不能不引起人们的关注。
车企智能城市计划的虚与实
汽车制造商们都渴望在智能领域抢占先机。最近一两年来,不少企业发布了雄心勃勃的城市导航辅助驾驶(NOA)推广计划。但真正实施时,成功的案例寥寥无几。不少地区仅仅通过语音控制就自诩为智能,而且大肆宣扬,这背后显现出一种急功近利的氛围。例如,在一些大都市,汽车企业大肆宣称能够提供高级别的智能出行体验,但实际情况却并未达到承诺的效果,这让消费者感到十分失望。这种现象揭示了企业急于求成的心态,却忽视了自身的技术实力。
这种宣传主要是为了制造一些引人注目的概念。在众多车展中,汽车制造商们大力推广所谓的“智能期货”。消费者可能会因为这种智能的印象而购买车辆,但实际使用时却发现体验并不理想,问题处理也不够智能,给用户带来了不少麻烦。
从软件定义到AI定义汽车
在智能化进程中,汽车的内涵正逐步变化。起初,人们聚焦于“软件定义汽车”,关注其从传统交通工具向智能移动终端的转变,以及软件带来的新功能。如今,随着人工智能的进步,“AI定义汽车”成为新的潮流。业界越来越多地意识到,汽车是人工智能理想的实践平台。众多专家指出,汽车之所以能在现实世界中执行复杂的驾驶任务,正是得益于AI。比如,在科研机构的智能汽车测试中,AI算法使汽车能在模拟复杂路况时自主作出决策,展现出与以往截然不同的智能化程度。
许多人认为,当前智能驾驶主要依赖AI算法,而非过往的常规方法。以往的技术路径,在AI技术的变革面前,正面临被淘汰的危机。例如,一些曾经流行的智能驾驶技术,随着端到端、大模型技术的兴起,正逐渐失去其竞争力。
AI与汽车融合的助力
AI与汽车的结合极大地促进了汽车智能化的发展。张永伟认为,AI技术为智能化转型提供了全面的支持。过去,推动智能化的主要是互联网和半导体技术,而现在,AI技术成为了关键。在汽车制造行业,众多知名汽车制造商正将AI技术应用于生产环节,例如,在车间中优化生产流程,运用AI进行质量检验等。
在智能驾驶这一领域,AI技术使得决策过程变得更加精确。在山区复杂路况的测试中,配备AI的车辆能更有效地处理紧急情况。此外,这种技术的融合还表现在智能座舱上,AI能够依据驾驶者的习惯进行相应的操作调整,从而提升了驾驶与乘坐的舒适度。
新格局下的竞争焦点
在新的竞争格局中,关键因素发生了转变。在人工智能时代,是否具备智能化功能只是入门条件,而是否优秀才是竞争的核心。比如,当智能驾驶和交互式智能座舱成为标配时,新的竞争焦点就转移到了数据和算力的提升上。郎咸朋指出,这构成了核心的基础设施。一些科技互联网企业涉足汽车制造领域,他们明白数据是关键的竞争要素,因此积极收集用户的驾驶习惯和环境数据,以优化算法,提高产品的智能化程度。
AI技术,特别是以强大算力、海量数据和庞大模型为特征的,对汽车行业的变革起到了关键作用。因此,企业需要增加在这些领域的投资力度。例如,不少新兴的汽车生产商为了加速发展,正积极与AI领域的巨头寻求合作,以期获取强大的算力支撑。
创新生态体系的形成
汽车产业正在构建一个全新的创新生态系统。尤峥强调,以AI技术为核,自动驾驶和多模态人机交互为动力,结合智能操作系统和底盘支撑的体系已经形成。车企必须适应这一新生态,增强自身核心竞争力。对于传统车企来说,这无疑带来了更大的挑战,它们需要重新调整自己的战略布局。
研发阶段,汽车制造商需思考如何有效利用AI资源。比如,调整研发团队架构,吸纳更多AI领域的专业人才。至于市场营销,必须依据新体系确立新策略,摒弃以往模糊的智能宣传手段。
算力芯片的核心聚焦
在AI时代,算力芯片成了行业关注的中心。它从过去的智能化广泛概念,演变到具体探讨AI如何为汽车提供动力,再到未来方法论的研究,其重要性不言而喻。在智能汽车的研发设计中,对算力芯片的考量占据了重要位置。这关乎汽车的智能反应速度和数据处理能力。例如,在智能驾驶过程中,若算力芯片性能不佳,可能会造成汽车对路况的识别不准确,决策反应迟缓。随着汽车产业的稳步发展,围绕算力芯片等核心技术的竞争将愈发激烈。
在AI时代,大家认为传统汽车制造商进行转型面临的最大挑战是什么?期待大家的评论、点赞以及文章的转发。
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