近期大模型又取得了一系列突破进展：视频生成大模型Sora，已经具备对世界的感知、观察和交互能力，距离真正的“世界模型”更进了一步。Claude 3发布的官方测试成绩，全方位超越 GPT-4水准。可以说，大模型的演进速度已经超出想象，进入百花齐放、全面应用的阶段。腾讯去年推出全链路自研的通用大语言模型——混元大模型，达到千亿级参数规模，超2万Tokens预训练语料，是目前国内最大的中文大语言模型之一。前两天，混元团队也带来了最新的图片生成视频模型。基于混元，我们推出了汽车行业大模型，并与十多家车企展开了应用实践。
在大模型的驱动下，汽车产业已经站在了“新智能”发展的开端。可以预见，大模型的应用不仅将改写智能汽车的算法和逻辑，也将大大促进生产力的革新，与汽车各业务场景相结合。人工智能将作为新质生产力，推动汽车产业从数字化向数智化升级。
目前，各大汽车企业已纷纷将大模型纳入重点投入规划，在汽车的研发、生产、销售、服务、协同管理等各环节中，叠加AI的生产力，来提质、降本与增效。对于企业员工而言，人人都能借助AI来实现创新。
然而现实情况是，大模型距离大面积的落地应用，还面临着几大核心挑战，主要是模型、数据、算力这几个方面。
首先是模型方面的挑战。行业已经共识，相比于通用大语言模型，汽车垂域大模型才是更优解。通用大模型主要在AI交互层面应用，但是在一些业务场景下，专业知识与行业数据积累不足。所以，选择汽车行业大模型，加上企业自己的数据做训练或精调，才能打造出实用性高的智能服务。如何在合理的成本下，选择合适的模型，是企业所需要思考与决策的。
