百度智能云作为汽车云领域的佼佼者，近年来在研发技术和合规方面取得了显著成果。今年，百度智能云在端到端无人驾驶、座舱大模型、算力服务和路测数据实时引入等多个关键领域进行了重要升级，以满足车企日渐增长的需求。

  在2024百度云智大会期间，百度智能云详细的介绍了汽车云解决方案3.0的最新进展和升级方向。

  在端到端无人驾驶方面，百度智能云提供了更全面的支持，解决了长尾问题，并通过数据智搜功能和完整的端到端仿真支持，帮助车企更有效地利用数据训练无人驾驶系统。在座舱大模型方面，百度智能云取得了显著进展，引领行业潮流，提升了驾乘体验。通过与自家车型极越和蔚来等其他车厂的合作，百度智能云将大模型的能力引入到更多车型中，满足了花了钱的人智能化、个性化驾乘体验的需求。

  为了满足端到端无人驾驶对高算力的需求，百度智能云汽车云3.0提供了异构多芯训练和训练推理全链路优化等支持，提高了训练和推理效率。此外，百度智能云还在路测数据实时引入方面做出了创新，通过与路侧交通集团的合作，将路测数据实时引入到车端，提高了无人驾驶的安全性和舒适性。

  据相关负责的人介绍，百度的工具链是百度无人驾驶多年累计下来的技术成果，对外提供输出。这套工具链在应对不同级别的无人驾驶开发时，展现出了显著的优势。尤其是在从L2向L4升级的过程中，数据量的飞速增加成为了一个巨大的挑战。然而，百度的数据管理平台可以有明显效果地地应对这一挑战，它不仅仅可以支持超大规模的数据存储，还能够更好地组织和标注数据，从而帮助算法改进和场景挖掘。

  通过这套完整的数据管理和开发流程，百度能够明显提高研发效率。例如，能够在无人驾驶车辆的安全员接管场景发生的第二天，就将其纳入到测试库中，从而快速缩短了迭代周期。这种高效的研发流程，是百度在端到端无人驾驶技术方面的一大优势。

  百度智能云还提到了百度在数据生成和场景泛化方面的努力。百度正在研究怎么样让采集的数据在更多的泛化参数下被更好地使用。例如，在仿真过程中，百度能调整切入车辆的速度，以观察在不同速度下无人驾驶系统的表现。这就需要对场景数据来进行生成和处理，如抹掉原有车辆并替换为速度不同的车辆。

  这种技术不但可以降低部分采集成本，还可以让采集的数据在更多的泛化参数下被更好地使用。这与一些友商的世界模型等技术有相似之处，都是希望通过增加训练数据的多样性和泛化能力，来降低场景生成的成本并提高自动驾驶系统的性能。

  以百度智能云的百度百舸·AI号构计算平台为底座，长安汽车打造了支持从数据采集、处理、标注、训练、评测到模型部署全流程的“星环平台”,可对跨集群智能算力、存储资源实现统一调度和管理。系统上线以来，GPU资源利用率提升40%以上，大大加速了项目研发进度。截至目前，长安汽车基于该平台已累积近亿帧的高质量标注数据，累计完成超3万次的智能AI算法模型训练。

  在2024云智大会上，百度智能云深入探讨了车路协同领域的最新趋势与挑战。随着技术的发展，实时路测数据的重要性日益凸显，这些数据在提升道路安全、驾驶体验和交通效率方面潜力巨大。百度智能云表示，百度在推动数据联盟方面的努力，旨在通过合法合规的方式，实现路测数据的共享与应用。该负责人强调，数据联盟的建立不仅关注数据采集，更重视数据的实时性、可用性和持续改进，这需要多方协同努力，形成闭环迭代过程。最终，这些努力将共同促进车路协同技术的成熟与发展，为自动驾驶和智能交通系统提供强有力的支持。

  在智能汽车领域，智能座舱大模型正逐步成为提升驾驶体验与车内交互的核心驱动力。随着技术的不断进步，这一领域正经历着从“文生文”到“文生图”，再到跨模态交互的深刻变革，预示着未来智能座舱将拥有更加丰富多彩的功能与体验。

  百度智能云介绍，智能座舱作为驾驶者与车辆之间的重要桥梁，其核心价值在于提供高效、便捷的交互方式，以及个性化的服务体验。随着大模型技术的引入，智能座舱在语音控制、问答能力等方面实现了显著提升。如今，用户已经能够通过自然语言指令轻松控制车辆功能，查询天气、导航等信息，满足了日常驾驶中的大部分需求。然而，这仅仅是智能座舱大模型发展的起点，未来还有更广阔的空间等待探索。

  首先，语音控制和问答能力的提升将是智能座舱大模型持续优化的关键方向。随着AI技术的不断进步，智能座舱将能够更准确地理解用户的指令和提问，提供更加精准、个性化的服务。例如，在复杂的驾驶环境中，智能座舱能够识别并过滤掉背景噪音，确保语音控制的准确性；同时，通过深度学习和自然语言处理技术，智能座舱将能够处理更复杂的问答场景，为用户提供更加全面、细致的信息服务。

  与此同时，多模态交互的深化也将为智能座舱带来全新的体验。除了传统的语音交互外，智能座舱还将支持视觉、手势等多种交互方式。例如，通过车载摄像头识别驾驶员的面部表情和手势动作，智能座舱能够主动调整车内环境或提供必要的提醒服务。这种跨模态的交互方式将使得驾驶过程更加自然、流畅，提升用户的整体满意度。

  此外，AI主动发起对话的能力也将成为智能座舱大模型的重要发展方向。百度智能云相关负责人表示，在未来智能座舱将不再仅仅是一个被动的服务提供者，而是能够主动感知用户需求、提供个性化建议的智能伙伴。通过收集并分析用户的个人数据、行为模式和车辆状态等信息，智能座舱能够在合适的时间点主动发起对话，为用户提供更加贴心、周到的服务。例如，在车辆即将耗尽电量或油量时，智能座舱能够主动提醒用户充电或加油；在驾驶员疲劳驾驶时，智能座舱能够发出警报并建议休息等。

  为了实现这些功能，将大模型部署到端侧也成为了一个重要的技术方向。端侧模型的部署不仅能够更好的降低对云端的依赖和运营成本，还可以实现更快速、更频繁的推理和响应。这对于提升智能座舱的实时性和用户体验具有重要意义。当然，这也对车机芯片的算力提出了更高的要求，需要不断推动硬件技术的升级和创新。除此之外，智能座舱还将作为信息连接点，与手机、家庭设备等实现互联。这种互联将打破设备之间的界限，为用户提供更无缝、便捷的智能生活体验。例如，在驾驶过程中，用户可以通过智能座舱控制家中的智能家居设备；在停车后，智能座舱可以将车辆状态信息同步到手机APP上供用户查看等。这些互联场景将为用户所带来更方便快捷、智能的生活方式。目前，蔚来汽车就借助百度智能云千帆大模型平台，结合文心大模型，通过提示词工程打造出了端云协同多模态大模型——NOMI GPT。NOMI能够自然地与用户互动，成为一个更懂用户、更聪明的座舱AI小助手。