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汽车产业变革下半场，智能汽车如何开新局******

　　“智能汽车 是汽车产业 的变革性技术，已引起世界各国的激烈角逐 ，中国发展智能汽车也已形成共识。我们的顶层规划以及产业政策日趋完善 ，技术研发逐渐进入商业化创新阶段。”在近日举行的全球智能汽车产业峰会（GIV2022）上 ，中国工程院院士、清华大学教授 、汽车安全与节能国家重点实验室主任李克强的演讲直奔主题 。

　　如果说新能源汽车 是汽车产业变革 的上半场，那么下半场就是智能汽车 。本次会议围绕“全球视角下 的智能汽车发展之路”，相关院士专家 、企业代表聚焦操作系统 、顶层设计等话题展开了观点交锋 。

　　迈过芯片这道坎 是必答题

　　“汽车智能化 是一项十分复杂 的系统工程 ，需要智能汽车、智能交通、智慧城市 的协同创新。”中国电动汽车百人会理事长陈清泰说，智能汽车的价值链、供应链正在加速重构，未来汽车对传统汽车 的颠覆性 ，使传统零部件体系的50%以上都面临重构。

　　有机构预测，到2030年，芯片将占高端汽车物料成本 的20%以上 ，软件成本占整车成本 的比例，则将从目前 的15%跃升至60%。

　　近年来 ，在“缺芯”倒逼下 ，我国汽车芯片设计有了快速进步。不过 ，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟坦言 ，如何迈过芯片这道坎 ，仍然 是必须要解决 的问题。

　　“我们必须看到我们所面临的一系列严峻挑战。”张永伟举例说 ，比如进口依赖 、产业链技术短板 、严格的检测认证以及人才短缺等问题 。基于此 ，他提出应提升全产业链技术，建立汽车芯片标准 、检测认证体系 ，加快国产芯片“上车”应用，加大政策支持等。

　　打造国产主流CPU架构

　　有报道称 ，美国太空探索技术公司创始人马斯克将推出汽车芯片 ，使汽车成为“四个轮子上 的移动巨型计算机” 。中央处理器（CPU） 是汽车产业发展的关键技术之一，CPU架构也 是芯片产业链的龙头 ，其不仅决定了CPU本身的性能，也在很大程度上引领整个芯片产业发展和生态建设。

　　“这几年国产CPU发展得很快，现在国内市场上已有六七种CPU架构并存，但这并非长久之计。”中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员倪光南直言，多种国产CPU架构并存 ，未来可能会造成资源分散 、低水平重复等问题 。

　　“这种状况如果不加以改进，若干年后，我国将缺乏能在全球市场上与X86 、RAM两家竞争 的自主CPU架构，从而在主流CPU方面仍将受制于人。”在倪光南看来 ，面向未来主流CPU市场，要聚焦开源绿色架构，发展中国芯片产业 。尤其 是在智能网联汽车等新兴领域 ，可通过充分发挥我国举国体制 、超大规模市场优势和人才优势，共建绿色产业生态，增强绿色产业链 、供应链自主控制能力。此外，还要通过加大对开源数据的贡献，增大国际话语权和主导权 。

　　探寻智能网联汽车“中国方案”

　　在探讨中国智能汽车发展的具体问题时，针对如何加强顶层设计 ，陈清泰坦言 ，要动员多方力量 ，共同做好智能网联汽车的顶层布局，例如如何按照车路协同 的思路对道路基础设施进行智能化改造，如何建立面向智能汽车 的数据监管系统 ，怎样打破部门分割、形成高效协同 的推进体制 ，都 是当前非常迫切需要推进 的任务。

　　“未来中国要发展智能汽车，就应该从一体化 的架构体系构建和关键技术突破方面作出积极探索。”李克强剖析，考虑到智能网联汽车的技术特征及社会属性 ，我们难以采用国际上的单车智能发展路径，需要探索“中国方案” ，要充分融合智能化和网联化的技术路线，探索适合我国智能汽车 的发展方案。

　　智能网联汽车如何迈向高质量发展？李克强认为 ，要加强顶层设计谋划 ，抢抓智能网联汽车网联化 、智能化 的窗口期 ，加强产业顶层战略布局，并积极践行“中国方案”，成为全球技术趋势的引领者。

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT 的收费计划浮出水面。当地时间2月1日 ，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿 的ChatGPT ，终于踏上了自己 的“赚钱路” ，由此 ，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会 是AIGC从烧钱到赚钱 的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈 的一池春水。根据Open AI的公告 ，订阅ChatGPT Plus服务 的用户 ，即使在高峰时段 ，也可获得该聊天机器人更快速的回应 ，而且可以提前体验新功能和改进 。

　　去年11月 ，ChatGPT横空出世 ，不仅能够通过学习和理解人类 的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验 ，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称 ，截至今年1月 ，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后 ，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后 ，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半 的时间 。

　　但大量用户涌入的同时 ，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版 的ChatGPT Plus针对的便 是这一痛点。

　　据悉 ，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus 的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问 。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月 ，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子 。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划 ，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化” ，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受 ？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价 的问题皆在其中 。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此 ，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点 ，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌 。”Sam Altman曾透露 ，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时 ，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说 ，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用 ，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理 的消耗也 是目前的一个重要研究问题 。”张旭东称 。

　　“钱景”在哪

　　长久以来 ，广阔 的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡 的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表 的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可 的重要原因 是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习 。在史松坡看来 ，ChatGPT 是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作 、文字整理 、信息搜集综合 、基础编程和金融分析 ，但还不能胜任高频度的人类主观决策 ，比如大型投资决策 、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景 的同时也孕育着巨大 的商机 ，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC 、传媒 、娱乐 、教育 、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为 ，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型 的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好 的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域 的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化 ，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化 ，场景只是其一 。伴随着ChatGPT的爆火 ，争议始终并行 ，比如AI绘画面临的版权探讨 。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示 ，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT 。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新 ，并不具备真正的创造力 ，AIGC 的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面 ，AIGC作品也存在被他人侵权 的风险。

　　此外，就安全性问题而言 ，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性 的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论 ，而且这些生成式内容难以分辨追踪 ，大幅增加对信息治理的挑战难度 。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一 。

　　郭涛则提到 ，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段 ，存在关键核心技术不成熟 、免费素材资源较少 、内容堆砌且质量参差不齐、成熟 的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）