隨著新能源汽車(chē)大戰(zhàn)進(jìn)入“智能化”的下半場(chǎng)，受政策、技術(shù)、市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)，車(chē)企競(jìng)相踏入 AI 大模型這片藍(lán)海。就在幾天前，蔚來(lái)自研的 NOMI GPT 端云多模態(tài)大模型也正式上線。

作為中國(guó)高端純電動(dòng)汽車(chē)市場(chǎng)的引領(lǐng)者，蔚來(lái)在人工智能領(lǐng)域是如何布局的？目前 AI 大模型應(yīng)用已經(jīng)在哪些場(chǎng)景落地？在研發(fā)過(guò)程遇到了哪些挑戰(zhàn)、又將繼續(xù)深耕哪些細(xì)分領(lǐng)域？在日前舉辦的“人工智能 X 金融科技創(chuàng)新大會(huì)”上，蔚來(lái)汽車(chē)用戶數(shù)字產(chǎn)品算法專家兼副總監(jiān)潘鵬舉回答了這些問(wèn)題，并分享了自己對(duì) AI 大模型架構(gòu)、大模型發(fā)展難題的見(jiàn)解。

本文整理自其演講，內(nèi)容經(jīng) InfoQ 進(jìn)行不改變?cè)獾木庉嫛?/p>

本次演講內(nèi)容分為四部分：第一，簡(jiǎn)單介紹一下蔚來(lái)的業(yè)務(wù)；第二，分享一下蔚來(lái)的 AI 大模型應(yīng)用架構(gòu)是怎樣布局、設(shè)想的；第三、第四部分，分別是從整個(gè)人工智能算法應(yīng)用和大模型應(yīng)用的兩個(gè)角度出發(fā)介紹蔚來(lái)在這一領(lǐng)域的實(shí)踐。

關(guān)注「InfoQ 數(shù)字化經(jīng)緯」公眾號(hào)，后臺(tái)回復(fù)「蔚來(lái)」即可獲取本次演講 PPT

人工智能應(yīng)用布局要圍繞業(yè)務(wù)展開(kāi)

之所以要先介紹蔚來(lái)的業(yè)務(wù)背景，是因?yàn)闊o(wú)論是哪個(gè)公司，其人工智能應(yīng)用如何布局都取決于業(yè)務(wù)范疇。蔚來(lái)的業(yè)務(wù)就如這個(gè)羅盤(pán)圖所示，包含四個(gè)維度：產(chǎn)品、服務(wù)、社區(qū)和數(shù)字化。

 

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在產(chǎn)品方面，蔚來(lái)的核心產(chǎn)品是純電的智能電動(dòng)汽車(chē)，“智能化”在產(chǎn)品上的體現(xiàn)就是自動(dòng)駕駛，因此蔚來(lái)在智能駕駛上投入的資源很多，這也是蔚來(lái)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。下圖展示了蔚來(lái)目前已推出的 9 款車(chē)構(gòu)成的產(chǎn)品矩陣。

 

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圍繞智能電動(dòng)汽車(chē)，蔚來(lái)以“創(chuàng)造愉悅的生活方式”為使命，以“成為用戶企業(yè)”為愿景，希望通過(guò)以智能電動(dòng)汽車(chē)為起點(diǎn)，為用戶提供高品質(zhì)的服務(wù)與創(chuàng)新的解決方案，打造一個(gè)充滿活力的社區(qū)，和用戶共同成長(zhǎng)。這是蔚來(lái)業(yè)務(wù)體系中較為特殊的一點(diǎn)。

蔚來(lái)提供的一系列與“車(chē)”緊密相關(guān)的服務(wù)，包括補(bǔ)能、換電、充電，都與其配套。下圖為蔚來(lái)的充換電設(shè)施布局分布圖。截至 2024 年 3 月 25 日蔚來(lái)已經(jīng)有 2392 座換電站，3737 座充電站，兩萬(wàn)多根樁。

 

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圍繞整個(gè)產(chǎn)品、服務(wù)、社區(qū)應(yīng)該怎么做？核心就是數(shù)字化和智能化。

場(chǎng)景優(yōu)先、注重工程化架構(gòu)，更新 AI 三要素概念

提到最著名的人工智能“三要素”，毋庸置疑就是“數(shù)據(jù)、算法、算力”。除了這三個(gè)最常提及的要素，我認(rèn)為還要加上另外兩個(gè)要素，一個(gè)就是“場(chǎng)景（Scenario）”，它要置于“數(shù)據(jù)、算法、算力”之上，因?yàn)樵?AI 實(shí)際應(yīng)用中“場(chǎng)景”是決定 AI 能否真正幫助到公司的重要因素，如果場(chǎng)景選擇失誤，將對(duì)整個(gè)投入和業(yè)務(wù)產(chǎn)出帶來(lái)非常大的影響。

另一個(gè)要素是工程化（Engineering）。很多時(shí)候即使人工智能算法做得特別好，但因?yàn)轫憫?yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中難以落地。舉個(gè)例子，APP 的個(gè)性化推薦，對(duì)算法響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)有很強(qiáng)的時(shí)效性要求。對(duì)有些用戶而言 500 毫秒甚至 200 毫秒都非常多、不愿意等待，響應(yīng)時(shí)間多一秒都會(huì)流失很多用戶。所以在工程化方面，時(shí)長(zhǎng)是非常重要的體驗(yàn)因素，決定了用戶的滿意度。