AI火热之下，汽车智电双驱的未来答卷。
也许，你可能不相信，AI正在悄然改变我们的生活。
在今年9月，国外一位名叫Alex的4岁儿童得了一种浑身疼痛的怪病，每天需要服用止痛药，3年的时间，看了17名医生无法确诊病因。
他的母亲尝试求助ChatGPT。她将症状和报告的注释，及Alex无法完成盘腿坐的动作这些细节输入，根据描述内容，ChatGPT直接给出了正确的诊断：一种叫脊髓束带症（Tethered CordSyndrome）的病。
同样，AI应用也开始渗透进我们的生活。比如，作为一个英语小白，想学习英语，可以向大模型提问，让它制定学习计划，提供学习资料。再比如，想成为一名自给自足的农民，也可以向它学习到耕种相关的知识。
在大模型逐渐成为我们的助手以及生产力工具的时候，大厂们却不能只是肤浅地关注这些应用，而是要把对技术的探索和需求的挖掘深入到更底层。
华为创始人任正非，在今年初就做出过判断，他说：“大家要关注应用，尤其是工业、农业社会的应用，模型的应用有时比模型本身还有前途。ChatGPT对我们的机会是什么？它会把计算撑大，把管道流量撑大，这样我们的产品就有市场需求。”
归根结底，有嗅觉的公司卷概念，有实力的公司卷应用，而有抱负的公司会卷最底层的技术。与AI行业颇为类似的，莫过于如今炙手可热的新能源汽车行业了——大批的车企卷“冰箱彩电大沙发”，有的车企卷服务，而真正有实干的车企卷底层技术。
但汽车行业，就像AI行业一样，决定未来几年发展命脉的，不是你的概念或应用有多丰富，而是你的底层技术够不够坚固。2023年是如此，2030年亦是如此。
技术底座，制胜的基础
每个人想要在AI行业爆发中分一杯羹，但真正掌控底层命脉的是英伟达。
目前AI行业内，最稀缺的是高算力GPU，也就是英伟达提供的A100和H100，它们在训练和推理大模型中扮演关键角色。如果要想从头训练大模型，至少需要上千张A100或H100，而推理和微调大模型也至少需要储存100张。
据各大厂商公布的数据显示，GPT4在1万到2.5万块A100上训练，Meta有2.1万块A100，特斯拉有7000块，Stability AI有5000块。根据马斯克的说法，GPT5的训练可能会用到3万到5万张H100。这就好比玩3A游戏大作，你显卡性能不够，压根连启动都启动不了。
说白了，任何新兴行业的快速崛起，都有底层技术的支撑，否则就是昙花一现或者经不起风波。对于如今的汽车行业来说，智能化技术也正在迎来技术变革。
那么首先要变革的，就是底层架构。
在车辆的电子电气架构方面，特斯拉是早期变革者，在2012年 Model S有较为明显的功能域划分，包括动力域、底盘域、车身域， ADAS模块，到2017 年特斯拉又在Model3 突破了功能域的框架，实现了中央计算+区域控制器框架。
但这两年，中国车企也迎头赶上，从功能独立的分布式架构，到功能集成的域控制架构，如今整车电子电气架构正在加速跨入集中式电子电气架构3.0阶段，在电子电气架构上完成了对特斯拉的超越。
如果将车比作人，汽车的机械结构相当于人的骨骼，“三电系统”是心脏和肌肉、转向、制动系统是四肢。那么电子电气架构则相当于人的神经系统，也是汽车内部实现信息交互，完成复杂操作和功能的关键。
而在中央集中式架构中，算力逐渐向中央集中，多个域控制器继续融合最终形成1个中央计算平台+N个区域控制器的终极布局，这类架构较上一代架构再次进化，不仅实现了区域高度集中，更实现了跨域融合与共享，这也是实现“软件定义汽车”的核心基础。
这其中，集中式EE架构的核心部件——域控制器，是抢占下一个市场份额制高点的关键所在。
对车企而言，掌握EE架构和软件的主导权，等同于占据智能汽车市场的制高点。这从各大车企近两年的动作可见一斑，当前几乎绝大多数有实力的车企已经提前布局了“中央集中式”全新电子电气架构，并且车型量产将集中在2023-2024量产落地。
比如，广汽传祺近期发布的传祺智电科技i-GTEC技术品牌，在智能化方面，完成星灵电子电气架构设计开发，已率先搭载同期发布的传祺新能源E8量产。新车基于广汽EEA3.0星灵电子电气架构，采用中央超算+区域控制的高融合架构，集成了千兆以太网、 5G和信息安全、功能安全等技术。其算力提升50倍，数据传输速率提升10倍，可以支持E8实现更加复杂的数据处理和控制，也能支撑更高阶的智能驾驶辅助功能。
在实际应用场景中，在广汽星灵电子电气架构的支持下，E8可以给家庭用户带来细致入微的智能体验——
想象一下，某一天，天寒地冻。你心情烦躁地坐上车，你想要一个人车里好好放空一下。你可能需要先逐步调节好空调温度、座椅角度、音乐音量等多项功能，本就烦躁的心情可能雪上加霜。而在应用了传祺智电科技i-GTEC的汽车上，基于ADiGO SPACE超感交互智能座舱，你只需要一键就能启动“一篓篝火”的智能应用场景，车辆自动对空调、座椅加热、氛围灯等进行一键设置，同时播放篝火燃烧的音效和动画，给你一个温暖的氛围，安抚你的情绪。甚至是你情绪烦躁想要大声宣泄的时候，一键启动“放声呐喊”的智能应用场景，车辆自动设置关闭车窗、氛围灯调节至蓝色，降低亮度，创造一个释放和宣泄压力的独立空间。
支持丰富应用场景的背后，也是智能化能力的体现。在E8的“大脑”里，会通过不断记录驾驶员的驾驶特征历史数据，经过机器学习的方式，车辆将识别驾驶员的独特风格并进行相应的智能控制，帮助了解驾驶员的个性化需求。
适度增加智能化、舒适化配置，将冰箱彩电大沙发配齐，的确能够提升用户体验。但当用户追求更加专业、细致、贴心的产品体验，还需依靠车企坚实的核心技术底座，在出行体验方面之于用户的价值提升才是实实在在的事实。
善用AI的工具，解决核心用户需求
2023年，AI行业在一夜爆火之后，似乎人们都在疯狂卷概念和卷应用，试图从中捞上一大笔。但很多人并没有抓住市场的需求，以及面向客户的潜在需求。
汽车行业中的MPV细分市场，同样也存在很多只想收获不想耕耘的公司。新的配置和新的技术，通常会在市场体量更大的SUV和轿车上搭载。久而久之，MPV的用车体验就远远落后于整个时代，用户需求也远远未被满足。
首先，用户的选择焦虑，急需被解决。
很多车企理所应当地想到了纯电MPV，但受到动力电池的技术条件，绝大多数纯电MPV车型仍被卡在700公里续航里程上下。如果是在北方的冬天，续航往往要打个五折，别说带家人自驾旅行了，哪怕是每天在城市里通勤，也存在严重的续航焦虑。
相比纯电车，增程式混动看似是新能源汽车，没有了里程焦虑，实际上馈电油耗比燃油车还要高，靠着冰箱彩电大沙发火了一把。但，随着用户的用车场景更丰富、对用车经济性的考量维度更多，所以用户更需要的，是一个更舒适无焦虑的出行方案。现在看来，插电式混动似乎就是这个更适合当下用户需求的最优解。
采用插电式混合动力的传祺新能源E8，应用传祺智电科技i-GTEC技术，搭载夸克智强三电技术，可电可油，城市通勤可以选择纯电行驶，充电一次能满足一周的通勤需要。长途出行油电混合输出动力，WLTC综合工况亏电油耗只有5.7L/100km，综合续航达到1200公里，真正做到了想去哪里就去哪里，不仅省油还没有续航焦虑。就连一直被诟病的电池安全，传祺智电科技 i-GTEC也做到了十足的安全性，拥有高安全弹匣电池，是中国唯一通过枪击测试的新能源电池，不仅寿命持久，而且可承受 23 吨重物挤压，针刺不起火、不爆炸，24小时热失控无明火，真正做到了“0”自燃。
下半场，选择的力量会爆发
作为技术底座的AI大模型，有一个重要特性，那就是通用性。每一家企业如果利用AI大模型，完全取决于企业本身的定位、价值观以及商业模式。
比如，在问答式大模型应用五花八门的今天，一款AI视频生成工具突然爆火——Pika，能够使用AI生成和编辑3D动画、动漫、卡通和电影等不同的视频。使用了Pika ，每个人都能成为自己的视频导演。
凭借简洁的界面和逼真的视频效果，Pika，到现在为止已经有了50万用户，每周都会制作数百万个视频。这种爆炸式增长，引起了硅谷投资人的兴趣。据悉，Pika现已完成A轮融资，融资达5500万美元。
俗话说得好，选择比努力更重要，AI大模型如果没用对地方，对资金和人才资源就造成了浪费。如今的汽车行业，亦是如此。
与一些新势力车企，一条路走到黑不同。广汽传祺始终是多线并举、全面开花。
在节能与新能源领域，广汽传祺目前形成了多元化新能源技术路线，在保持三电科技先进性的同时，积极探索氢能、氨能动力等碳中和技术研究，持续发力传祺智电科技i-GTEC技术体系下的i-POWER能源系统搭建。目前，传祺氢能源试验车正开展路试，氨能源发动机也正式亮相，显示了传祺在新能源领域强大的技术储备，以及宏伟的发展蓝图。
AI行业，刷存在感的企业太多，能沉下心来做事的企业太少。目前，国内的AI应用供给端，一方面没有足够优秀的大模型基座；另一方面，基于大模型的产品，也无法通过产品的创新和微调的方法，做出足够吸引用户留存的产品。
同理，新能源汽车行业也弥漫着浮躁情绪。
纯电轿车火热，就一窝蜂地去造轿车；MPV一有风声，就卷都来卷MPV。然而在鱼龙混杂的阶段里，能专心聚焦技术底座和用户价值这两件事，是广汽传祺沉下心来做事的结果。
