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百度AI大模型“上车”,极越与夏一平的翻身之仗?

发布时间:2024-03-29 16:38管冰威来源:

导读极越CEO夏一平“我们从始至终,就想跟特斯拉打一仗。”对标特斯拉,这是极越汽车创立之初定下的目标。然而,伴随着首款产品极越01上市后的...


极越CEO夏一平

“我们从始至终,就想跟特斯拉打一仗。”对标特斯拉,这是极越汽车创立之初定下的目标。然而,伴随着首款产品极越01上市后的反响平平,“极越还能行吗?”一度成为业内人士议论的焦点。

过去近3年的时间里,不管是作为集度CEO还是现在极越CEO的夏一平,都曾不止一次地面临着这个问题。

在百度和吉利两大巨头光环笼罩下的极越,被资质问题拖延了一年之后,如今所要面对的市场竞争局面已是天翻地覆。极氪、小鹏、蔚来等诸多竞品车型已经在极越的价格区间杀得难解难分。

而如何在日渐激烈的市场搏杀中,为极越汽车寻到一条破局之路,是摆在夏一平面前的首要任务。

AI大模型上车,实用度几何?

近一年以来,AI在各行各业的热度可谓空前,甚至已经成功融入到人们的工作生活之中。在汽车行业,看到AI潜力的车企自然也不在少数,很多品牌都在利用AI大模型做自动驾驶和智能座舱的相关研发。

随着AI的飞速发展应用,和车规级芯片的出现,也让夏一平看到了大模型上车的可能性。

一直以来,夏一平给极越汽车打造的“人设”就是AI智能化。去年,夏一平就曾承诺“极越正在做端到端的模型,极越01也会焕然一新,车上的所有智驾、语音交互会全部升级到大模型”而今也到了兑现的时刻。

日前,作为行业首个汽车AI技术大会,极越在北京举办了AI DAY 2024,并发布了OTA V1.4.0新版软件。此次升级涉及智能驾驶、智能座舱、智能互联、“三电”等领域,升级了包括OCC占用网络可视化效果、SIMO与文心一言大模型双向融合、基于大模型的人车家生态等共计升级200+功能。


要知道,极越自成立以来就在着重强调汽车的智能属性,而如何将AI大模型融入汽车制造业,无疑是其解决方案中最重要的技术路径之一。

在此次AI DAY上,自动驾驶、LD地图、人机交互领域的百度三项最新AI原生科技亮相,并将应用到极越汽车机器人上。

首先在高阶智驾方面,从技术的角度来说,大模型的出现对于端到端、纯视觉感知自动驾驶的实现有巨大促进作用,其中一个重要方向就在于提高数据生产和利用的效率。

就这一点而言,极越在高阶智驾领域推出的PPA是目前市面上少有的纯视觉感知辅助驾驶系统,为了让视觉感知达到足够的准确性,模型、算力、数据缺一不可,而大量且优质的数据则是底层基础。

此次,百度Apollo自动驾驶视觉大模型VTA(Vision Takes All)正式发布,大幅升级包括动静态检测、时序跟踪、实时建图、场景理解等能力,再度提升极越纯视觉高阶智驾能力上限。

据百度智能驾驶事业群组首席研发架构师、IDG技术委员会主席王亮介绍,团队基于大模型打造了智驾数据生产线、LLM支持下的自动驾驶数据索引,并且具备通过生成式AI技术处理长尾数据的能力。

对于高阶智驾未来趋势,夏一平也在会后的沟通环节向钛媒体App大胆预测:“到今年年底,头部的智驾玩家和第二梯队就会拉开巨大的差距,因为AI数据迭代的飞轮一旦起来之后,成长是非常快的。”由此可见,依托百度在AI大模型方面的经验积累,其数据和算力优势,让极越在迭代速度上给了夏一平足够的信心。


而在智能驾驶地图方面,“有图”“无图”已经成为当前智能驾驶的热议话题。而与特斯拉的“纯视觉”派不同,极越在视觉方案上,还采用了读图模式,此次的极越01全面融合了百度地图的核心能力。

根据官方介绍,百度地图LD地图(LD即车道级导航)由自动驾驶视觉感知大模型而生成,对传统高精地图地图的要素、精度等最小化的要求,保留最必需的要素和精度;同时,增加了经验图层、安全图层、实时图层等传统高精地图不具备的要素,让自动驾驶开得更安全。

此外,官方还带来了PPA的更新迭代,新增广州开城,这也是继北京、上海、杭州、深圳之后的第5个城市。

而除了高阶智驾功能的比拼,智舱内的人机交互也是用户直接感知AI大模型的重要途径。此次,极越语音助手SIMO引入了百度的语音交互能力(以端侧大模型的方式部署),并与文心一言完成了双向融合。

目前,SIMO可以基于大模型提供主动推荐和用车知识自由问答等功能,覆盖音乐推荐、视频信息问答、景点推荐和查询、功能解答等。此外,系统新增了大模型生成内容的分享功能,支持从车机分享至移动端App。


其实,不只是极越汽车,AI以及大模型的应用已经成为汽车行业的明显趋势。

此前,奔驰就曾宣布与微软Azure OpenAI达成技术合作,将ChatGPT集成在车载信息娱乐系统中的语音助手;而智己LS6也搭载了垂类GPT大模型“智己生成式大模型”;最近,小鹏汽车董事长、CEO何小鹏也表示,小鹏AI智驾大模型将于二季度正式“上车”。各大头部车企,如理想、吉利等也在这一赛道上纷纷加码,逐渐布局。

就智舱领域的大模型部署和应用的竞争而言,夏一平向钛媒体App表示,极越做法的优势在于把大模型当作底层OS而非一个应用程序。

他认为,大模型是未来的OS(操作系统),其本质在于提供原生App、取代中间的应用层,因而在接收指令时可以直接调取最底层的信息,实现信息交互上的变革。如果车厂只将大模型作为一个应用程序装载在车机上,这样的语音助手是不具备强大竞争力的。

夏一平的这番话,换句话说就是我现在做的事情其他车厂做不了。

从行业角度来说,大模型上车如果采用自研模式,需要大量资源投入,而需求合作也可能受制于推进效率和开放程度。在这方面,极越由于背靠百度,在研发效率和投入成本上可能率先达到一个平衡,这也是一个显而易见的优势。

但随着竞争的加剧和行业对大模型技术投入的增大,这种初期优势是否会被产业规模效应填平还未可知。

总之,大模型技术在智能汽车领域的应用,既是一次技术革命,也是对车企深度整合和创新能力的考验。未来汽车的竞争,将不仅仅在于技术的先进性,更在于如何将这些技术深度融合,创造出更为人性化、更为智能化的驾驶体验。

但未来毕竟难测,就现阶段而言,极越和夏一平的关注点,或许更应该放到产品的销售规模上来。

销量不振,极越缺少什么?

对于自家技术,夏一平一向是很自信的,其也有开辟汽车AI新战场的意味在其中,但显然这种自信却没能延续到销量端。

早些年,夏一平给彼时还叫集度的极越汽车定下的目标是2028年具备全年交付80万台汽车机器人的能力。虽说后来极越01上市,夏一平将预期降低了一点,但也有月销量1万辆的预期。

但行至今日,只能说极越01的销量表现确实离夏一平的预期还很远。相关数据显示,2023年10月-2024年2月的5个月里,极越01交强险上险量仅2037辆,平均每月上险量仅400台出头。而根据乘联会数据,2023年12月,该车型销量只有774辆,今年1月更是降到218辆。

这也与官方公布的上市24小时订单量突破1.5万辆,产生了不小的落差。并且更重要的是,这还是中途全系车型官降3万元之后的销量。很显然,即使是进行了堪称史上最快的官降,也没能让极越01的销量迎来转机,反倒让更多的潜在消费者产生了观望情绪。


犹记得极越01上市之初,夏一平曾明确表示,不会以低价换销量,产品定位要匹配目标用户,不应该总是用低价去换取销量。然而如今,极越的销量表现只能说让人唏嘘。对此,夏一平也在会后向钛媒体App,表达了对于极越销量情况的反思。

在夏一平看来,极越在前期的目标用户找得不够精准。“当把车卖给非目标群体的时候,你会发现很困难,当我们把车卖给科技爱好者的时候,甚至都不用介绍车的优势,消费者就会买单。”

这段时间,为了提振士气和销量,夏一平很多时间都在一线跑,去到销售门店亲自卖车和用户交流。在这个过程中,夏一平认识到作为一个新的品牌、新的品类产品,当一个用户进入门店的时候,思考的第一个问题不是我要买车,而是这个品牌是什么牌子,能不能相信?

“当品牌还在建立认知的过程中,我觉得应该多把用户带上车,通过卖场景、卖体验来触及用户,而不能单纯去卖配置。”夏一平反思道。

其实,对于极越汽车来说,最大的问题还是出在了品牌认知度有限。

与特斯拉、蔚来、小鹏等已经建立起一定市场影响力的新能源汽车品牌相比,极越汽车在市场上的认知度还相对较低。而要想在激烈的市场竞争中站稳脚跟,即使你的AI和大模型再好,你也不能跳过消费者认知的过程,依旧需要直面和解决品牌、营销、渠道、服务等一系列深层次的问题。

其次,只会打智能化这一张牌,显然无法在如今的国内车市打出声量。上述这一系列智能化技术,对于普通人来说,真的不如隔壁的“冰箱、彩电、大沙发”来得实际。或许很大程度上来说,极越更像是顶尖技术宅的大玩具,毕竟看极氪的智能化水平与销量的关系,就能看出市场对于“过于”高端的智能化配置的态度。

除此之外,极越汽车在全国的体验门店偏少,以北京市场为例,仅有四五家极越体验店,根本无法和主流新势力媲美。对于新能源汽车这样的新兴产品来说,线下体验店是消费者了解和感受产品的重要渠道。

而夏一平显然也意识到了这个问题,他表示,从1月份开始,开始加大对直播的投入,包括他本人也出来直播,加强对科技的宣传,吸引对智能化有需求的人群进店。以此来弥补门店不足,品牌认知度提升困难的过渡阶段。

诚然,对于夏一平和极越汽车来说,2023年8月份成立,极越01上市也才四个多月,这个年轻的品牌面临挑战无疑是非常大的。但同时,夏一平也表达了目前正在对销售团队进行改革,整体的数据也正在发生好转,希望大家能够对极越多一些信心。

或许对夏一平来说,2024年将是决定极越品牌能否继续留在“牌桌”之上的生死之年,能否抓住AI的风口成功翻盘,就在此一举。

(本文首发钛媒体App,作者|常笑,编辑|张敏)

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