李濤強調(diào)，汽車智能化與大模型的融合具有歷史必然性。他認為，AI汽車代表了智能座艙的最終形態(tài)，這依賴于強大的理解、記憶、邏輯和生成能力，而這正是大模型的強項。
“百度很早就開始布局車輛智能化，并與多家主機廠建立了深度合作。預(yù)計今年內(nèi)，搭載百度智能座艙的汽車數(shù)量將突破1000萬輛?！崩顫嘎?。
李濤指出，當前智能座艙的設(shè)計應(yīng)基于大模型進行正向開發(fā)，而非簡單地將技術(shù)剪切、接入。他描述，座艙的最終形態(tài)將是一個具備獨立理解認知、學習能力的“車端智能體”，能自動化地為用戶提供情景感知和服務(wù)。
然而，當前許多座艙設(shè)計仍停留在將Pad和移動APP直接遷移到車機的階段，導(dǎo)致單臺車上搭載的APP數(shù)量高達189個。李濤坦言，這不僅占用了寶貴的車機算力和內(nèi)存資源，還可能給用戶帶來認知負擔，甚至增加事故風險。
他進一步補充，軟件使用遵循二八原則，即80%甚至更高比例的應(yīng)用不會被使用，這不僅造成應(yīng)用端資源浪費，還迫使主機廠為搬上車載應(yīng)用而大量投入，無形中造成了社會財富的浪費。
隨著AI技術(shù)和自然語言理解的進步，部分車載智能化系統(tǒng)已能泛化理解用戶的口語化表達，用戶對智能座艙的使用頻次也普遍上升。但李濤認為，語音交互次數(shù)并非越多越好，這可能反映了車輛整體設(shè)計的智能化程度較低。
李濤透露，智能座艙下一個明確的應(yīng)用方向是全感融合，基于大模型的理解、記憶、邏輯生成能力做出全局規(guī)劃，然后全方位驅(qū)動各種應(yīng)用進行深度協(xié)同和執(zhí)行，類似于具備高度自動化和主動化的汽車機器人。
