PR6423/011-110 渦流傳感器@艾默生

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其使命是幫助客戶提高生產力并且減少停機時間
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十年耕耘，一朝爆發，百度可以說終于熬出頭了。

但更大的挑戰也隨之而來，這不僅僅指更大規模的量產驗證，還包括持續的功能迭代，賦予終端用戶更好的應用體驗。

汽車智能化變革持續到今天，催熟的不僅僅是產業，還包括用戶對于智能車的認知。“目前行業面臨的一個共同挑戰是，中國的消費者太懂行了，太挑剔了，大家會思考自己花的每一分錢是不是值得，從功能到體驗，消費者都會思考的非常清楚。”一位業內人士如是說。

或許有些夸張，但這就是當下國內購車者的真實寫照，大家甚至會不自覺地用某一個領域最高的標準去要求一款產品、一家企業。如何滿足終端用戶的高標準要求，是汽車產業鏈上每一家企業不得不思考的問題。

目前來看，百度Apollo把這一注押在了大模型上面，本次大會上提出的“大模型‘重構’智能汽車”就是最直接的證明。

在百度看來，由于大模型智能涌現驅動了AI在理解、生成、推理和記憶等核心領域的能力突破，從底層重構了AI的能力邊界和天花板上限，在汽車領域有望從三個方面重構智能汽車業態：

第一，語言大模型上車，推動人車交互方式從“命令式”升級到“對話式”，人車關系升級為人和虛擬人的關系；

第二，通過Transformer和BEV等新技術重構自動駕駛技術棧，感知能力獲得代際感提升，加速純視覺方案的成熟和普及；

第三，未來的大模型還將走向多模態，助力智駕系統可以更聰明地處理復雜的場景，實現更廣泛的時空覆蓋，塑造出自動駕駛的汽車機器人。

“伴隨著感知大模型、大語言模型、端到端的大模型以及到最終的多模態大模型不斷在智能汽車領域發揮更大的用處，未來的智能汽車和今天的車將會是完全不同的兩個物種，徹底成為我們生活中不可分割的一個親密伙伴。”蘇坦指出。

目前，百度正在推進這樣的變革發生。在智能駕駛領域，從感知到決策再到規劃，百度均在積極引入大模型相關的技術，推動智駕系統從過去基于經驗和規則變成可以自學習、自我迭代的高度智能化系統。

其中，百度基于純視覺BEV大模型已經打造了高階輔助駕駛，跑通泊車、高速和城市全域場景，相關技術仍在持續升級。百度Apollo即將量產的Apollo City Driving，底層能力就來自于其全新推出的Apollo Efficient BEV Model。

據蘇坦介紹，Apollo Efficient BEV Model突破了過去行業在中算力平臺上部署BEV的技術難題，通過重構底層算子、輕量化模型深度優化，實現了算力、效率和設計的多重升級。

得益于這些能力的優化，Apollo City Driving將可以支持一趟秒級建圖、A學B用等功能，顯著優化城市常用路線領航功能的體驗。不僅如此，基于記憶路線云端建圖和路線融合，Apollo City Driving的泊車能力也將進一步提升，將可以支持長達兩公里的泊車輔助應用，真正意義上實現用戶在小區內自由泊車和人車分離。

在智能座艙領域，百度則基于文心大模型研發了專門面向智能座艙的智艙大模型，以及相關的開發工具鏈，幫助整車廠可以快速結合不同的終端應用需求，打造下一代的導航、語音交互、信息服務和娛樂等智艙原生應用，甚至打造屬于整車廠自己的大模型，縮短研發周期，降低研發成本。

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