撰文/ 梁衛平

(資料圖片)

編輯/ 涂彥平

設計 / 師 超

來源 / Autonews

電氣化和軟件化，既是汽車制造商的兩大機遇，也是兩大挑戰。

面對電氣化的挑戰，全球汽車行業通過一次又一次的創新來應對。2022年，全球范圍內售出的新車中有14%是電動汽車，幾乎是2020年的三倍，其中中國售出的電動汽車占全球總銷量的一半以上。在美國，近6%的新車為電動汽車，比2021年翻了一番。至少有一項研究表明，5%是一個臨界點，在此之后，銷售將加速。

下一個快速到來的巨大挑戰是軟件化：使用軟件作為解決方案而非傳統硬件來解決問題。這也許是一個更難應對的挑戰，因為它要求汽車制造商從根本上轉變對自身的認識。那些歷史豐富，能夠生產出色硬件的汽車公司可能很難將自己想象成一家計算機公司或人工智能公司。但是，隨著汽車越來越像一架帶輪子的智能設備，車企的自我定位必須有所改變。

在全球范圍內，汽車制造商已經在人工智能領域投入了數十億美元，預計從2023年到2030 年，這一數字將以22.7%的復合年增長率（CAGR）增長。迄今為止，人工智能已被廣泛應用于產品設計和規劃、保修管理、建立長期客戶關系等領域。

下一個前沿領域是生成式人工智能（Generative AI），它可以創建代碼、數字內容、模擬等。隨著汽車智能化的發展，制造商必須采用能夠快速開發、部署和維護軟件的工具，而這正是生成式人工智能所帶來的強大功能。

汽車軟件化的催化劑

Wipro工程部副總裁、首席技術官兼全球汽車行業負責人托馬斯·穆勒（Thomas Mueller）認為，現代汽車本質上是車輪上的計算機，其計算機平臺由高性能、高速連接的“車輛服務器”組成，可執行超過一億行代碼。

穆勒在汽車、云計算和金融領域擁有30多年的經驗。他目前負責Wipro的汽車工程和創新服務，其中包括從軟件定義汽車和自動駕駛到5G和云原生工程的方方面面。穆勒曾擔任愛爾蘭銀行、德國電信和 Visionapp等全球領先企業的首席技術官。

在供應鏈中整合和更新軟件系統，對于汽車的安全性、壽命、耐用性、可持續性和性能至關重要。研究表明，全面且敏捷的汽車軟件可將上市速度提高20%，而數字孿生和集成測試可將成本降低30%。

隨著汽車行業邁向未來，軟件和連通性正在重新定義下一代駕駛體驗。這一轉變對傳統制造商提出了挑戰，因為他們以硬件為中心的文化與以軟件為中心的世界的需求并不相符。如今，大多數汽車制造商的軟件工程部門長期超負荷運轉，資源不足。這是一個挑戰，但對于有遠見的汽車制造商來說，這也是一個機遇。

為什么制造商迫切需要采用生成式人工智能？

特斯拉首先是一家技術公司，其次才是汽車制造商。特斯拉已經是全球最大的人工智能公司，比谷歌、亞馬遜或微軟都要大，其實力完全是內部培養出來的，這帶來了巨大的不同。從軟件化的角度來看，特斯拉已經建立了顯著的領先優勢。

作為一家制造汽車的軟件公司，特斯拉一直在利用車輛規模的人工智能來更快地開發創新產品。該公司最近宣布，他們正在利用一種最先進的生成建模技術，能夠根據過去的觀察結果，在多個攝像頭視角下以聯合一致的方式預測可能的結果。

這就是生成式人工智能的重大宣言：解除代碼部門對創新的束縛，把想法轉化為軟件功能變得更加容易，不必再嚴重依賴已經不堪重負的代碼部門。

來自中國的競爭壓力也很大。在中國，每年約有140萬工程師獲得資格，是美國的六倍，其中至少有三分之一從事人工智能工作。正如日本商業日報《日經亞洲》所指出的，“中國是人工智能研究論文無可爭議的冠軍，在數量和質量上都遠遠超過了美國。百度、阿里巴巴和京東都擁有生成式人工智能服務，這些服務或處于試用階段，或正在接受企業用戶的測試。”

美國參議員馬克·華納（Mark Warner）警告稱，中國“非常領先”。他說，“別忘了，比亞迪等中國汽車制造商在整個供應鏈中的垂直整合率高達70%至80%，而美國只有不到25%。中國生產電池的成本要低得多，這就為他們的汽車定價提供了更大的空間。”

中國敏銳地意識到了生成式人工智能在推動軟件化過程中提高效率的潛力。更重要的是，中國擁有將這種潛力轉化為現實的技術基礎和工程人才。汽車的價格一直都很重要，而軟件化將是在購買時實現價值的關鍵，也是在車輛老化時提高殘值的關鍵。

算力和用戶數據

汽車制造商現在可以做什么？

隨著時間的推移，汽車制造商可以通過軟件更新汽車的功能，但具有諷刺意味的是，硬件是限制因素：汽車需要配備比最低標準更強大的計算能力。

如果汽車制造商在出廠的每輛汽車上運行一個軟件沙盒，利用沙盒根據人類的使用基準來分析軟件的性能，這樣就能在現實世界中，以有限的車輛測試新功能。

汽車制造商可以提高試驗新想法的能力，同時收集寶貴的數據，了解新軟件功能在真實世界、真實車輛和真實駕駛員中的運行情況。所有這些都意味著他們可以更快地開發出新功能，降低失敗的風險。

有了更強大的計算環境和生成式人工智能，他們就能讓汽車分析駕駛行為，為不同的駕駛者提供個性化和最優化的駕駛體驗。有了足夠的數據，車企就可以向用戶承諾，當用戶習慣了自己的新車，新車也會習慣他們。這是一個強說服力的銷售主張。

通過為創新提供足夠的計算空間，汽車制造商可以利用特定車輛的數據提供出色的客戶支持，使服務部門能夠更好地了解用戶體驗，并通過電子郵件、短信，甚至有朝一日通過儀表盤向車主推送定制信息。

另外，擁有云汽車生態系統的IT服務機構也可以幫助汽車制造商彌補軟件化差距。他們的汽車生成式人工智能（Gen AI）工程實驗室，將在硬件和硅層面將設計思維方法和人工智能基礎設施相結合。通過傳統解決方案與創新平臺的結合，云汽車生態系統和軟件定義汽車專業技術，使汽車行業能夠重新構想安全和娛樂功能的開發、部署和維護方式，最終實現每天都有新車問世。

汽車行業的未來令人驚嘆，現在可用的新工具讓有意義的創新，比以往任何時候都更快，更容易。

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