网站维护源码,用htlm做静态网站怎么用,wordpress 安装的时候是英文,中国国际贸易单一窗口登录近日#xff0c;在中国电动汽车百人会论坛#xff08;2024#xff09;新质生产力分论坛上#xff0c;腾讯智慧出行副总裁钟学丹发表了题为《AI驱动汽车“新智能”》的主题演讲#xff0c;分享了腾讯AI大模型等新技术在汽车产业的创新应用成果。 腾讯智慧出行副总裁钟学丹 …近日在中国电动汽车百人会论坛2024新质生产力分论坛上腾讯智慧出行副总裁钟学丹发表了题为《AI驱动汽车“新智能”》的主题演讲分享了腾讯AI大模型等新技术在汽车产业的创新应用成果。 腾讯智慧出行副总裁钟学丹
钟学丹表示“人工智能将作为新质生产力推动汽车产业从数字化向数智化升级。”
随着大模型技术的不断迭代AI大模型在汽车行业的应用场景也在不断丰富在汽车的研发、生产、销售、服务、协同管理等各环节中叠加AI的生产力实现提质、降本与增效。大模型在带来产业革命的同时挑战也随之而来钟学丹指出“大模型距离大面积的落地应用还面临着几大核心挑战主要是模型、数据、算力这几个方面。”对此腾讯面向汽车行业整合了完整的能力架构从AI基座、AI平台再到业务场景应用全面助力汽车行业新智能发展并和十多家车企探索大模型应用。
以下是演讲全文
各位领导各位行业同仁、媒体朋友们
大家上午好很荣幸借今天的场合和大家一起交流AI大模型等新技术在汽车产业的创新应用。
近期大模型又取得了一系列突破进展视频生成大模型Sora已经具备对世界的感知、观察和交互能力距离真正的“世界模型”更进了一步。Claude 3发布的官方测试成绩全方位超越 GPT-4水准。可以说大模型的演进速度已经超出想象进入百花齐放、全面应用的阶段。腾讯去年推出全链路自研的通用大语言模型——混元大模型达到千亿级参数规模超2万Tokens预训练语料是目前国内最大的中文大语言模型之一。前两天混元团队也带来了最新的图片生成视频模型。基于混元我们推出了汽车行业大模型并与十多家车企展开了应用实践。
在大模型的驱动下汽车产业已经站在了“新智能”发展的开端。可以预见大模型的应用不仅将改写智能汽车的算法和逻辑也将大大促进生产力的革新与汽车各业务场景相结合。人工智能将作为新质生产力推动汽车产业从数字化向数智化升级。
目前各大汽车企业已纷纷将大模型纳入重点投入规划在汽车的研发、生产、销售、服务、协同管理等各环节中叠加AI的生产力来提质、降本与增效。对于企业员工而言人人都能借助AI来实现创新。
然而现实情况是大模型距离大面积的落地应用还面临着几大核心挑战主要是模型、数据、算力这几个方面。
首先是模型方面的挑战。行业已经共识相比于通用大语言模型汽车垂域大模型才是更优解。通用大模型主要在AI交互层面应用但是在一些业务场景下专业知识与行业数据积累不足。所以选择汽车行业大模型加上企业自己的数据做训练或精调才能打造出实用性高的智能服务。如何在合理的成本下选择合适的模型是企业所需要思考与决策的。
其次是数据方面的挑战。数据是大模型的原料而高质量的数据目前非常稀缺目前我国的自动驾驶和汽车行业数据体量是远远不足的。同时还要考虑数据分类、标注、训练各环节的投入产出比更要时刻关注敏感数据的保护与合规。
第三是算力方面的挑战。要想从根本上突破单车算力的物理上限就需要云端、车端一体化的算力协同实现充足的算力供给和弹性拓展。同时大模型的训练对网络速度与稳定性要求也很高。
面对大模型带来的机遇和挑战腾讯面向汽车行业整合了完整的能力架构从AI基座、AI平台再到业务场景应用全面助力汽车“新智能”发展。 在基底模型方面我们开放全链路自研的混元大模型并推出汽车行业大模型同时也开放接入20多个主流开源模型以更开放、灵活的方式帮助客户根据实际需求选择合适的模型打造自己的专属模型。
在AI基座层腾讯云提供全球领先的算力、网络等基础资源通过软硬件协同创新为大模型训练和研发提供大规模高性能计算。在AI工程中台层我们提供覆盖大模型全生命周期的工具链通过智能研发平台、数据平台、AI 开发平台、AI Agent平台等能力有效降低大模型训练难度提升研发效率。
更上层的应用方面其实技术和实际的应用还是有很大gap要去弥补我们如何把这些具体的应用知识和这个行业的know how更好的结合在一起真正的去应用起来这是我们在致力于做的地方。
我们还为汽车行业提供全栈安全防护方案帮助车企打造面向AI大模型时代的安全度量和防护体系为大模型开发提供更加安全的环境保障。
算力是模型持续运转的基础在基座层我们为大模型进化提供高性能、高带宽、低延迟的算力支持。
腾讯分布式云原生调度总规模超过1.5亿核并提供16 EFLOPS的智算算力不仅能服务于大模型训练还将在自动驾驶等场景中充分应用。新一代HCC高性能计算集群搭载最新次代GPU支持10万卡GPU超大计算规模是国内性能最强的大模型计算集群之一最快四天就可以训练万亿参数的大模型。腾讯自研的星脉网络则为新一代集群带来了业界最高的3.2T通信带宽使得超大算力集群仍然能保持优秀的通信开销比和吞吐性能GPU利用率提升到60%以上。
在算力基座之上腾讯提供一套完善、开放的AI工程平台集成了业界领先的各类工具。比如腾讯推出的首个AI原生的向量数据库可以高效处理车端回传的海量视频、点云等非结构化数据最高支持10亿级向量检索规模百万级查询(QPS)延迟控制在毫秒级。
基于腾讯云TI平台的行业大模型精调解决方案可以帮助模型开发者与算法工程师一站式解决数据处理问题保障数据高质高效、安全合规地处理。前不久我们对TI平台的工具链进行了全新升级全新升级的太极Angel框架通过异步调度优化、显存优化、计算优化等方式让大模型的训练效率提升至主流开源框架的2.6倍推理加速比达到了2倍。
在大模型应用方面腾讯已经和十多家车企围绕研、产、销、服、管理等多场景展开合作。比如在汽车软件研发环节大语言模型不仅懂人类语言还掌握多种程序语言可以帮助程序员写代码。腾讯云新一代AI代码助手实现了AI对代码的理解可以辅助程序员编写、排错与测试提高汽车软件的开发效率与代码质量。
在生产环节我们和多家企业在AI工业质检领域展开合作让AI进行瑕疵汽车零部件筛查、违规操作告警等将工作人员从重复查看视频的工作中释放出来。基于腾讯数字孪生技术助力车企数据中心、工厂车间的“透明化管理”实现降本增效和低碳节能。
在营销场景新一代的腾讯企点智能客服基于行业大模型结合客户业务需求进行训练与精调可以提供更精准、更详细的回答复杂问题的解决率比之前提升了85%。同时通过AI智能销售助手销售人员用自然语言进行提问就可以获得准确的商业分析几秒钟可以获取一份PPT不再需要花费大量的时间学习复杂的软件、制作看板。 除此之外我们也把线上和线下结合比如像数字人直播带货的一些能力帮助大家可以更好的在线上拓宽触达用户的流量和空间。
我们在去年推出了座舱大模型。大模型上车具体可以做什么一方面大家比较多提到的智能语音交互以及多模态交互以外我觉得其实更多的要去增强在效率提升以及娱乐提升方面如何让服务更好的去触达而不只是说帮用户去聊天。我们更多的是去做操作、去做服务的触达可以让用户在驾车的过程中通过简单的语音和上下文的一些辅助帮助他更好的完成交互。
在一些智能的操控领域以外我们也希望更多的结合传感器和座舱能力更主动的帮助用户去完成一些面对环境变化时的操作。比如说当车辆知道这个地方需要提升空气悬挂的时候不再需要用户再去发起这样的指令而是由车辆主动去完成再通过这种语音提示让用户感知到。更多的是去帮用户想到而不是等着用户去发起操作指令。
大模型的应用也是一个新的开始大家都面临着很多挑战特别是大模型训练其实并不是每一次都会成功这里的成本和代价都非常高腾讯很希望跟行业合作伙伴一起在这里去共建和帮大家构建自身的迭代能力。第一阶段大家首一要考虑的是如何在一些非常明确和具体的领域快速实施看到效果。有了效果之后第二个阶段是去构建平台所以有了这样的一些平台的才有可能帮我们在未来发展做加速。第三阶段我们会和车企一起基于这样平台以及跟场景更好的结合过程中间去创造新的这些应用场景和服务帮助车企自研自建AI平台。
最后我想说汽车行业还处在大模型应用的开端时期需要产业链上下游开放共创广泛探索。腾讯愿意将能力和资源开放出来做好助手和生态共建者全面助力汽车新智能发展。
谢谢大家
