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智能汽车行业专题：ChatGPT横空出世，大模型全面赋能，自动驾驶渐行渐近。ChatGPT 引发 AI 热潮，大模型赋能千行百业，人工智能迎来“iPhone”时刻。 2022 年底 ChatGPT 横空出世，其在理解人类意图、思维链推理、零样本下处理 问题的能力优异。2023 年 3 月大模型 GPT4 发布，性能进一步增强，并拥有多 模态能力可实现“看图说话”。大模型能力来源于几个方面：大参数量带来能力 的“涌现”；海量的数据预训练带来模型基础能力；指令微调解锁的特定领域能 力；基于人类反馈的强化学习带来的与人类“对齐（沟通）”的能力。类似的范 式被广为传播，诸多科技巨头纷纷推出自己构建的大模型，并且将多模态作为目 标。大模型如火如荼发展，带来应用端的百花齐放，在传媒、游戏、电商、汽车 等诸多行业大模型广泛赋能，人工智能迎来“iPhone”时刻。

大模型赋能自动驾驶，算法、数据闭环、仿真全面受益

算法迭代和数据驱动有待完善，长尾问题处理成为关键。驾驶环境纷繁复杂，罕 见的长尾场景识别和处理成为制约自动驾驶发展的主要瓶颈。行业致力于建立优 秀的算法框架和完善的数据闭环体系及仿真体系，让模型成为见多识广的“老司 机”。算法端逐步从基于规则逐步走向基于神经网络，从模块化部署走向端到端 感知决策一体化。数据端标注成本、仿真平台的可用性亦存在难点。

大模型有效赋能自动驾驶，数据闭环、仿真、算法全面受益。数据闭环方面， 大模型有助于玩家实现更好的数据挖掘和管理效果，提升数据利用效率，同时通 过自动标注大幅降低成本。仿真方面，生成式大模型可助力生成特定的场景，加 速算法成熟。在算法方面，感知算法中云端的大模型可作为车载端模型的“老师” 通过“蒸馏（教授）”帮助小模型实现更优性能。规控算法中玩家通过搭建行业 自动驾驶大模型，来实现城市导航辅助驾驶以及场景脱困等功能。在端到端的自 动驾驶算法方面，大模型可实现感知决策一体化集成，并助力端到端算法的训练。

自动驾驶渐行渐近，行业玩家迎广阔发展空间

科技巨头有望构筑自动驾驶行业“安卓”，技术鸿沟快速缩小。特斯拉全栈自研 的自动驾驶闭环体系，构成自动驾驶行业的“IOS”，海量的车队建立数据壁垒， 其他玩家难以复制。而大模型时代，第三方科技巨头的加入有望通过提供强大工 具链形成自动驾驶行业的“安卓”，帮助整车厂构建自己的自动驾驶算法和数据 闭环系统，同时依靠大模型的数据生成能力缩小与头部玩家在数据领域的差距。 此外产业链加速分工合作亦将带来自动驾驶成本下降，推动自动驾驶渗透率进一 步提升，产业链玩家均会充分受益。