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生专有的模型，才能给各垂直领域带来AI革命，关键是算力、数据和模型的匹配。
赛迪智库未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙说，以前的人工智能是规则驱动，大模型则是数据驱动，数据决定模型的质量，影响泛化能力。“泛化就是学习并理解数据中隐含的规律，进而能够对未曾见过的数据给出恰当的输出，就像举一反三、学以致用。”
国家网信办4月发布的公告显示，我国已有117个大模型完成生成式人工智能服务备案。
记者梳理发现，目前“上车”的大模型，既有华为的盘古、百度的文心一言、科大讯飞的星火、360的智脑等科技企业的通用大模型，也有比亚迪的璇玑、小鹏的灵犀等车企自研的行业大模型。从终端看，已有超过10个品牌的汽车搭载大模型。
云端和车端协同工作
大模型赋能汽车是不断深入的过程，目前集中体现在智能座舱和智能驾驶上。
极越汽车座舱里，有块35.6英寸的一体屏幕。司机刘先生说，因为文心一言大模型的支持，屏幕显示的各种应用“可见即可说，可说即可做”。记者看到这样的对话场景：
司机：“Simo，我还有多久能到家？”
大模型：“1小时。”
司机：“在我到家前30分钟，打开家里的空调、拉上窗帘。”
大模型：“好的。”
司机不需要操作车里或手机上任何按键，通过Simo智能语音系统控制车内一切，还可通过屏幕上的小度App，远程控制家中电器。即使出现多人指令、声音交织、连续对话等情况，大模型也可理解每人不同的需求，满足不同的操作指令。极越首席执行官夏一平表示，极越车主目前对智能语音系统的使用率达98%，平均每人每天用60多次。
“以前的语音识别需要在云端解析数据，再下载到车端，现在全部的语音识别都是离线，这样反应快，而且哪怕没网络，也不影响开车。”夏一平说。
这得益于大模型在云端和车端的协同工作。钟新龙说，云端大模型的参数规模大、算力强，完成大量数据标注、数据融合等任务，降低成本和错误率；
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