未来汽车要“成精”了，我擦了擦汗，它就把空调调低了

特斯拉推出人形机器人（Optimus）时，有一个美好愿景，希望机器人能代替人类做一些脏活累活，作为人类生产力的延伸。这让人们产生一个固有联想，因为那个经典IP里的Optimus（擎天柱），四轮车跟机器人是一个东西。（不知道马斯克是不是也是这样想的。）

原来人们一直都在幻想这个未来，有一天，开一台机器人上路，会是什么样？

未来机器人上路丨图虫创意

未来，

开一台汽车机器人上路什么样？

大李开它上路的第一天。他开惯了传统燃油车，所以无实体键位操作后，他有点慌。智能助手感受出了他的窘迫，引导他说：“不如直接对我说，导航到某某目的地试试。”

路开到一半，大李擦了擦汗，自言自语了一句“好热”。智能助手主动跳了出来，询问需不需要为他调低空调？大李心想，这助手还挺“有眼力见儿”，连他想什么都知道。

半个月后，大李第一次开它载着家人自驾游。助手识别出副驾驶的身份，并生成了一份她可能爱听的一份歌单，在她“点歌”后播给她听。看着老婆欣慰的表情，大李心里很美......

很快，大李和智能助手成为“老朋友”。

智能助手把他的习惯“牢记于心”。它会在大李喜欢的电影上映前，问要不要为大李订票。

大李一三五要去接小李放学。平常的一天，大李一上车，语音助手就对他说：“除了要接小李放学，你的日历中还有一项，那就是去机场接爸妈。别忘了。但是我查到，现在去幼儿园的路上有车祸发生，路段十分拥堵。建议你先去机场。”

类似“抢答”的例子不胜枚举。

在大李眼里，这台车不仅能自由移动，自然交流，更为惊喜的是，它能自己变得越来越“聪明”，就像一个逐渐长大的孩子。大李和它交互得越多，开得越多，它越能“理解”需求，越开越顺手。

车：好痒，要长脑子了

相信不少人满怀期待：“这样的智能助手哪里找？”

事实上，我们已经在内容创作，游戏等很多领域看到了类似例子。比如通过分析网上数据，形成自己的逻辑大纲，AI生成一份符合主题要求的PPT，顺带把美工也做了；碰到与外籍同事开会别怕，AI同步翻译之时，还能把一二三重点圈出来。

甚至不依赖人类指导，斯坦福和谷歌一起做了个“西部小镇”。这里生活着25个AI，它们会生成自我导向的指令，比如一个AI想办party了，其他AI就会发邀请，然后相约协调时间，共同赴约。

这些看起来让AI有了思考、理解、逻辑、记忆等能力的背后，是因为什么呢？

现在AI已经深入了各个行业丨图虫创意

AI工程师们发现一个现象，随着模型的参数量越来越大，超过某个“临界值”的时候，模型会出现一些让人意想不到的能力，比如像人一样思考和推理。

比如Google大模型测试基准里有一项任务，给出4个emoji问模型这是电影吗？只有参数超过100亿的大模型说，这是“海底总动员”，而其他更为简单的模型都回答错了。

因此这种随着参数量、训练数据规模增加，让模型性能出现骤然可见的提升的现象，被称之为“涌现”。

大模型是一个“处理器”，传统处理器是人工去编排电路，那么大模型是用神经网络去编排电路。神经网络是旨在模仿人脑结构及功能的计算和信息处理模型。人类大脑有近860亿个神经元，它们不是“孤岛”，大脑靠着神经元之间连接，形成一个庞大的互联网络，构成了支撑人类智能和认知行为的基础。

大模型的“大”，通常指参数。通过不断的训练，就如我们今天看到的那样，大模型掌握了一些底层的规律和结构，比如在语言，生物结构等方面，并且形成了独有的解读方式。

大模型借助“预训练+微调”的方式，预训练是为了让模型有基础的认知和逻辑，通过微调引导，让它知道如何“调用”已有的知识，更好地处理每一项任务。

如今大模型具备了通用性和泛化能力，对比以前一个训练好的模型，就只能来做一个任务。大模型突破了对自然语言的理解——这是基础，因为人类用语言描述世界，从而建立了对世界的认知，这样AI得以执行各种各样的自然语言处理任务。

基于大模型的对话机器人能当“情感治疗师”；用AI大模型画画，差点儿抢了人类画师的饭碗；AI写的网文，情感丰沛，比人更新得还快；把会做数学题的大模型放进平板里，它直接来辅导孩子作业，顺便“挽救”了一个家庭。

所以就有了上面的那一幕，我们正在期待大模型上车之后，能带来一个多么智能驾驶和智能乘坐的未来。

更具未来感的智能座舱

许多车企都在为此努力了，10月17日，“百度世界大会”上，百度董事长李彦宏放了一段“极越01”的体验视频，并且也在畅想“大模型上车”后的美好未来—智能座舱将拥有逻辑推理、策略规划和内容生成等更多能力，这些能力将率先落地在全球首台AI汽车机器人极越01上，极越01将成为目前最聪明、最懂你的汽车机器人。

车里的语音助手，

终于不智障了

极越01目前能实现，人在车外，就可以对它发号施令了。“Hi SIMO，把后备箱打开。”“Hi SIMO，把车门打开。”

人在主驾位置可以免唤醒使用语音，其他座位也能唤醒后的一段时间内发出更多指令。试问一下，谁没有被车外堵车的喇叭声吵得心烦意乱的时候，叫了语音助手几遍也没反应。现在好了，不需要重复唤醒 ，你可以一连串给它多个指令，多快它都接得住。

如果同行四个人，各有各的需求，分别想要查导航、调座位、听歌、开空调。这些要求一股脑抛给SIMO，它有区分四个音区的能力，可以挨个执行指令，应对自如，而不是像有些“人工智障”一样直接被“气到”。“我不理解，对不起，再见。”

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”四路同说“测试在35秒左右

开到隧道、地库、山区等弱网或断网环境，SIMO能做到离线语音交互，你不用担心没了网络信号就没法调用语音助手了。

外面下雨，你顿感闷热，对着副驾驶的窗户说：“打开那扇窗。”副驾驶的窗户开了一条缝，SIMO附上一句温馨提示，“外面在下雨，我先开了条缝。”这简直太贴心了。

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其实类似的多模态交互能力，极越在”大模型出圈“之前，就在对其做研究。也就是说，极越的工程师们花时间所做的技术，演进方向越来越接近大家所认为的未来趋势。

关于极越01的语言交互功能，果壳的小伙伴跑到了合生汇展台特意用方言“刁难”了一下SIMO，看看下面果壳拍的视频吧。

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当然“大模型上车“这一美好愿景，并不是一蹴而就的，技术需要迭代时间。

也有一个前提，车企们是不是为此做了准备。

如果类比手机，智能座舱想要智能化体验好，先得内核强大，也就是搭载什么样的智舱芯片。对比极越01搭载的高通8295芯片，是目前主流座舱8155芯片的8倍。基于8295芯片，极越01能实现语音AI算法全量本地化，离线时，语音识别快至500ms，端到端响应速度在700ms内。8295芯片首次完全启用双NPU（神经网络处理器），AI算力为60TOPS，为大模型“上车”提供了算力基础。

极越01车辆路跑

除了车端算力，百度建设超算中心，为在云端训练大模型打基础。如果把算力比做“肌肉”，智能汽车还需要“大脑“，算法就是大脑。百度计划将百度AI能力，比如文心一言大模型，在未来作为底层能力赋能给极越01。

以及在极越01整车架构上，也从最初就在思考，如何更加智能化一些。

比如极越01做了一个功能，它会监控到车后有自行车驶来，并且判断出你可能要开门的意图，给出你来车的警告，或是不让你开门，避免了“开门杀”。看似不难，却要打通“智舱”和“智驾”系统。如果把整车上功能系统，计算模块比作一个个器官的话，协同起来，整台车才有了“生气”。

极越01基于吉利SEA浩瀚架构打造的智能化架构JET，融合了电子电气架构（EEA）和整车级操作系统（SOA），让底层硬件，AI软件能力，和上层功能、应用高效贯通起来——就像打通了“任督二脉”的机器人。这些都是极越为以后大模型上车，和一个更加智能化的未来，所做的基础。

现在，极越首个“BEV+Transformer”纯视觉智能驾驶方案目前已在上海外滩、陆家嘴等“闹市”道路实现领航辅助驾驶。汽车机器人极越01也将于10月27日正式上市发布。汽车机器人的时代正在来临。

极越01

功能车时代，停车位置过窄，你不得不弯腰钻进车内，现在对它说一句：“hi，SIMO把车开出来。”它就能把自己挪出来，这就是汽车机器人的魅力。

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