文：談擎說AI 作者：鄭開車

今年2月初，集度CEO夏一平宣布，集度汽車機器人將融合百度文心一言的全面能力。

僅半年過去，大模型的風便以燎原之勢席卷到一眾車企身上。據(jù)不完全統(tǒng)計，當前蔚來、小鵬、理想、長城、吉利、奇瑞等等，都已經(jīng)申請了GPT的相關(guān)商標，就連主打一個養(yǎng)生造車的創(chuàng)維汽車，6月份也是緊跟時事打出了GPT這張牌。

狂風席卷，不搞大模型的車企，畫風反而變得怪異了起來。

其實大模型并不新鮮，但ChatGPT的“蝴蝶效應(yīng)”之下，全民上模將會是打開新造車智能化下半場的鑰匙，還是又一個AI進程里“狼來了”的故事？

本文將圍繞以下三個核心觀點，作出進一步分析：

一：一級市場更多還是在觀望，大模型的火主要體現(xiàn)在二級市場層面，但概念價值塑造期正在衰退，技術(shù)底色逐漸成為主角。

二：大模型上車有望變革式煥新汽車股的估值邏輯，重塑主機廠投資價值。

三：對于大模型，當前技術(shù)企業(yè)與主機廠的關(guān)系有些像自動駕駛，融合博弈的邊界模糊，厘清 “落地”和“價值落地”的差別，將是大模型上車過程里造就壁壘的關(guān)鍵。

//資本永不眠？

從PC到移動互聯(lián)網(wǎng)，從內(nèi)燃機到新能源時代，這其中的轉(zhuǎn)變是二十一世紀初的人類高光，也正是基于這一場場科技變革，成就了無數(shù)投資界傳奇。

但若是觀察兩場轉(zhuǎn)變里的夾縫時間，AI可謂是老背鍋俠了。

不難發(fā)現(xiàn)，每每在一波大的變革褪去后，AI的浪就會重新打上沙灘來彌補這間歇性的沉寂。從智能音箱到VR，再到區(qū)塊鏈、元宇宙，AI落地這場“狼來了”的故事一遍又一遍講，越來越離譜，卻又讓人越來越欲罷不能。

為何會如此？資深投資人劉文（化名）用“資本永不眠”這五個字向我們概括。

畢竟當市面兒上沒東西炒的時候，總要有人拿出來點東西給大家炒，一個無人知道何時能成為必然的必然，其實就是AI的魅力所在。

隨著大模型的風卷到汽車行業(yè)也已經(jīng)有了一段時間，劉文進一步向談擎說AI分享了自己的觀察，“身邊確實沸沸揚揚，但一級市場對這一波還是非常謹慎的。國內(nèi)的自動駕駛也好，或者所謂爆紅的大模型也好，AI創(chuàng)業(yè)公司今天想拿融資其實并不輕松。”

“尤其是經(jīng)過前些年的幾波寒冬下來，回報前景客觀有，但越來越多投資人已經(jīng)明白，AI一是投入大風險極高，前沿項目的進程遠比曾經(jīng)預(yù)想要慢得多，二是新概念又往往來得太快，調(diào)研學習的綜合門檻也非常高。”

不過為何AI大模型的火勢依舊能夠在極短的時間內(nèi)于于車企之間迅速蔓延？從資本角度出發(fā)，劉文認為這里面離不開兩個核心點的支撐，一邊是社交媒體，一邊是二級市場，“我個人看到的（大模型）火反而是體現(xiàn)在這兩個地方。”

如其所言，就像從馬斯克的“推特治司”到年初ChatGPT爆紅，今天對于資本市場而言，社交媒體的力量已然不容小覷。

近日反轉(zhuǎn)到手抽筋的“室溫超導”事件，其實就是一個社媒牽著二級市場走的優(yōu)質(zhì)案例。

比如A股相關(guān)概念板塊里，甚至都不涉及“室溫超導”相關(guān)業(yè)務(wù)，也從未開展相關(guān)研發(fā)和投入的法爾勝，直接在這一波里斬獲6天4板，整個超導概念板塊也是在短短數(shù)天時間里搭上了一架看起來相當潦草的過山車。

這背后自然不乏抱有短線投機思維的投資者，不過對于AI大模型所處的軟科技賽道而言，還存在著一層本質(zhì)上的不同，即硬科技往往是革命式的，開局就是有或無，但AI所在的軟賽道，往往是一場始于概念，終于落地的馬拉松。

雖然不至于像室溫超導這樣非0即1，但在談擎說AI看來，大模型分三個階段來講的話，一是概念價值塑造期，緊接著便是研發(fā)秀肌肉，最終回歸到應(yīng)用落地角逐。

隨著半年過去，大模型概念在二級市場的火勢也已經(jīng)逐漸弱了下來，所以車企想要繼續(xù)依靠概念抬升估值的可操作空間已經(jīng)不多。在概念塑造期過后，戰(zhàn)略布局和深入研發(fā)將是新的要務(wù)。

這里的核心在于，當前一方面，市面上相關(guān)業(yè)務(wù)的業(yè)績整體都很難恭維，另一方面，大模型概念相關(guān)股票當前普遍已經(jīng)到了較高估值，單靠概念塑造，已經(jīng)很難繼續(xù)定格這片浪花。

所以總得來說，從AI大模型到近日的室溫超導，可以看到二級市場對一次新技術(shù)革新浪潮的需求有多么迫切。不過概念終歸會隨時間掣肘，就像資本永不眠，但也不會死磕一家店蹦迪，后期必然還是要由最終的價值落地來支撐。

今天對于車企來說，大模型的浪潮過去后，究竟能在沙灘上留下什么？將是新階段迫切要去尋覓的答案。

//穿越概念塑造期，大模型價值幾何？

在談擎說AI看來，大模型對于主機廠的價值可從三個方向出發(fā)：資本端，產(chǎn)品端以及生產(chǎn)端，后兩者分別對應(yīng)產(chǎn)品力升維以及制造端降本增效的價值。

資本端面前文已經(jīng)詳細闡述，本段我們不妨著重來看資本價值評估時需要依附的產(chǎn)品和生產(chǎn)端。

先聊最重要的產(chǎn)品，在談擎說AI看來，車企紛紛把大模型“逼”上車，除了風口上的資本之外，還有一個很大的驅(qū)動因素就是大模型在價值落地后，能夠給到行業(yè)的估值重塑機遇。

具體來看，新能源時代主機廠的盈利模式可以用兩個點來分開說，一是硬盈利，二是軟盈利。

硬盈利就是基于制造業(yè)底色，看整車銷量，看單車利潤。新能源汽車其實已經(jīng)在走一條平穩(wěn)緩線，雖不存在暴跌，但即使是特斯拉、比亞迪等等，增長也都已捉襟見肘。

這背后的本質(zhì)其實就是從內(nèi)燃機到三電的這條“硬盈利”增長曲線，已經(jīng)沒有彈性了。

基于此，我們也就很好理解為何主機廠們今天扎堆開始搗鼓大模型，因為這是一個煥新軟盈利的機會。

軟盈利這件事行業(yè)嗷嗷了不少年，比方說早期類比手機等消費電子而誕生的車內(nèi)軟件付費思路，或者智能輔助駕駛訂閱，甚至車企基于數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)的UBI車險，可謂五花八門，但真正把軟盈利這條線漂漂亮亮給拉出來的，實在是鳳毛麟角。

為什么會如此？說白了就是軟產(chǎn)品力一直以來都不足以撼動市場，就像今天的智能座艙，雖然已經(jīng)重塑了傳統(tǒng)汽車，但相較于手機等消費電子，能給到消費者的增量體驗仍舊很有限，反哺了硬產(chǎn)品力，卻很難給盈利模型提供增量。

智駕產(chǎn)品同樣如此，主要問題還在于需求，技術(shù)能到L4自然會發(fā)生質(zhì)變，但在這之前，即便是特斯拉，今天FSD相較于賣車的吸金能力也完全不可同日而語。

因此在談擎說AI看來，如果基于大模型，未來車端產(chǎn)品能夠真正突破“值得”這個付費訂閱閾值，那么主機廠估值邏輯便會相應(yīng)出現(xiàn)重塑，這也是繼能源轉(zhuǎn)型后汽車股下一次大洗牌的決勝關(guān)鍵所在。

那么AI大模型能給軟盈利帶來什么價值？主要就是智艙、智駕和智造。

對于智能座艙而言，當前主流車企發(fā)力點都是類似ChatGPT的語音交互領(lǐng)域，除此之外，還可以擴展到更多其他場景的智能交互，從而2C升維產(chǎn)品力。

對智駕而言，則是有望從傳統(tǒng)的分模塊式處理，逐步演進到能夠更加泛化的大模型處理。

比方說當前華為、毫末智行等已經(jīng)在嘗試應(yīng)用的數(shù)據(jù)標注，理論上可以在云端環(huán)節(jié)降本增效，再或者通過虛擬場景深度挖掘長尾數(shù)據(jù)，逐步克服長尾這個終極瓶頸。

生產(chǎn)端來看的話，理論上也可以基于AI大模型來優(yōu)化造車這一環(huán)節(jié)，就像是特斯拉一體化壓鑄這樣的造車工藝革新。這雖然看似相較智艙智駕有些無足輕重，但就像大模型給到智駕自動數(shù)據(jù)標注的可能性，其降本增效潛力同樣不容小覷。

聽起來似乎不錯，不妨看當前國內(nèi)車企的主流大模型產(chǎn)品，雖然大部分還處于研發(fā)階段，但有一個現(xiàn)象很難忽視，那就是一窩蜂式的大模型上車，產(chǎn)品還沒出來就已經(jīng)同質(zhì)化嚴重，基本都是ChatGPT的影子。

就像集度背后的文心大模型，理想基于大模型算法自研的Mind GPT，再或者吉利AI大模型的功能釋放里，最核心的其實也是語音等交互場景，這也就給到了行業(yè)短期未來又將是一場同質(zhì)化廝殺的隱憂。

還有一個值得注意的數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)分析公司Similarweb統(tǒng)計的數(shù)據(jù)顯示，2023年前5個月，ChatGPT全球訪問量環(huán)比增幅分別為131.6%、62.5%、55.8%、12.6%、2.8%，增長幅度明顯下降，6月ChatGPT的訪問量環(huán)比下滑9.7%，為其推出以來首次。

老大哥ChatGPT都開始不香了，那么追隨者們的前赴后繼，又還能釋放多少能量？所以在談擎說AI看來，泡沫風頭過后如何真正實現(xiàn)大模型的“價值落地”，才將是車企們這一戰(zhàn)的決勝關(guān)鍵。

//落地≠價值落地

接下來，我們不妨主要聊聊“落地”這個問題，相較于無壁壘的“補丁式”爭搶上車，如何借著AI大模型真正讓智能的價值在車內(nèi)得到重塑？似乎是一個更加值得深究的問題。

還是繼續(xù)看行業(yè)現(xiàn)狀，前文提到，當前車企大模型正處在一個研發(fā)秀肌肉階段，這也就促成了一個大家都多少有點自說自話的畫風。

比如吉利“亂花漸欲迷人眼”式的攻伐，今年4月份的2023阿里云峰會上，吉利汽車表示，將與阿里云在大模型相關(guān)場景展開技術(shù)合作的探索和共創(chuàng)，先是一表上進姿態(tài)。

到了7月末，淦家閱在內(nèi)部經(jīng)營工作大會上透露，吉利將于下半年發(fā)布“行業(yè)首個全棧自研的全場景AI大模型”，相關(guān)技術(shù)將于吉利銀河L6上搭載應(yīng)用，再表技術(shù)自信。

8月2號，百度Apollo則又宣布，億咖通科技這位吉利“親兒子”，已經(jīng)成為其首批文心大模型智艙應(yīng)用的探索伙伴，部分功能未來有望在領(lǐng)克、smart等量產(chǎn)車型上率先落地，五湖四海皆兄弟。

從吉利一腳探索共創(chuàng)，一腳全棧自研的反復(fù)橫跳里，我們可以將其解讀為和諧共創(chuàng)，但似乎也能理解其為哪都想摻一腳的浮躁。

再或者百度的AI產(chǎn)品，此前Apollo在落地進程里屢屢折戟，雖說今天借著大模型的風，文心一言伙伴生態(tài)看似蓬勃了起來，但基于文心一言的伙伴屬性，談擎說AI認為，其似乎也存在后期落地難穩(wěn)健的隱憂。

具體來看，除了吉利這位反復(fù)橫跳的伙伴之外，近期文心大模型同樣也成為了長城汽車的探索合作伙伴，不過這份合作頗值得深入觀瞧一番。

一方面，文心大模型無疑要賦能長城的智艙，但比方說硬件層面，長城自研了V3.5高算力座艙平臺，軟件層面則主要是和嘉峪智能、仙林智能共創(chuàng)。長城可謂是國內(nèi)少有的智艙技術(shù)全棧軟硬件自研車企。

天眼查APP股東信息顯示，嘉峪智能、仙林智能兩家企業(yè)都是根正苗紅的長城親兒子，尤其是仙林智能，同樣是在深耕AI語音交互領(lǐng)域。

不難發(fā)現(xiàn)，百度從Apollo到文心一言，很難說其伙伴生態(tài)都是不在乎“身體靈魂論”的主兒。所以跟一個個自研派搞共創(chuàng)時，百度AI的落地是吃肥肉還是喝湯？似乎得打上一個問號。

另一方面，合作往往有遞進價值，新能源時代不乏多面手技術(shù)企業(yè)，就像Mobileye早年間的一些智駕方案合作，自家芯片也就順手安排了。

百度智駕智艙雖說都有，但和長城這樣的自研派合作，后期在智駕層面的機會似乎很渺茫，畢竟大模型同樣如火如荼的毫末這位親兒子，百度想撼動其地位顯然很難。

整體來看，今天車企和技術(shù)企業(yè)之間的關(guān)系，相較于一個純粹的共創(chuàng)烏托邦，更像是一起攢局打麻將。表面其樂融融，但其實各說各的，主機廠強調(diào)自研，技術(shù)企業(yè)強調(diào)伙伴生態(tài)，既要五湖四海皆兄弟，又要忌憚靈魂捂不在自己手里。

這不禁讓人想到了自動駕駛從“軍備競賽”走向開放融合階段的歷程。

近兩年，傳統(tǒng)主機廠全棧自研難跑通，技術(shù)企業(yè)落地訴求高漲，但即便在這一背景下步步走向共創(chuàng)，今天還是會存在諸如主機廠“逼”供應(yīng)商白盒交付之類的博弈問題。

這顯然不利于行業(yè)發(fā)展，就比如白盒問題，往往會導致技術(shù)企業(yè)低位妥協(xié)，主機廠們也很難在白盒要求下，讓供應(yīng)商誠心實意拿出優(yōu)勢技術(shù)。

我們不妨以此類比后期大模型在行業(yè)里的落地一戰(zhàn)，未來要如何避免這種類似的“內(nèi)耗式”博弈？

在談擎說AI看來，核心就在于要厘清“落地”和“價值落地”的差別。

就像華為入局“造車”，早年看起來更穩(wěn)妥的供應(yīng)商模式難跑通，反而近期控制欲爆表的智選車模式越來越吃香。說白了就是智選車模式并非蒼白的落地，而是基于全家桶式智能方案，在落地時給到目標受眾行業(yè)內(nèi)的稀缺價值。

所以基于AI大模型，比方說智能座艙，如果未來各家都是追著ChatGPT走，那么再新穎的技術(shù)落到一個同質(zhì)化嚴重的市場里，也都會像今天的智駕供應(yīng)商們一樣，價值被無限稀釋。

所以談擎說AI認為，給大模型上車構(gòu)建落地的價值錨點，要么得有技術(shù)稀缺性，要么就去發(fā)掘場景稀缺性。技術(shù)稀缺性難得，但不妨聊聊場景稀缺性。

比方說今天新能源汽車黑科技層出不窮，但很多在使用環(huán)節(jié)反而淪為雞肋，這里的問題一定程度上就是在技術(shù)筑底的同時，忽略了場景的適配價值。

車機做得性能再強，對于大部分人來說剛需還是導航+音樂兩大件，車企們紛紛搭載的語音交互價值究竟在哪？似乎更多地也是一個人有我也得有的執(zhí)念罷了，所謂壁壘，也就是在這樣的同質(zhì)化追隨下層層湮滅，走向內(nèi)卷。

也因此，相較于技術(shù)軍備競賽，基于大模型賦能交互的優(yōu)勢契機，未來更進一步專注于車內(nèi)場景發(fā)掘，衍生出高適配度的場景化產(chǎn)品，不失為一條思路。

畢竟，技術(shù)是道難題，但針對場景的理解去做極致的優(yōu)化適配，則是一道巧題。

就像TransFormer誕生自谷歌，BERT重在鉆研更加嚴謹合理的語言理解，主打一個技術(shù)流，卻給側(cè)重模擬類人感的ChatGPT做了嫁衣。

結(jié)果就是相較于嚴謹?shù)秩秉c人味兒的BERT，你可以聽ChatGPT不負責任又一本正經(jīng)地講“林黛玉倒把垂楊柳”，但又何妨呢？

方向押對了，技術(shù)的爆發(fā)力才終會涌現(xiàn)。

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