相较于传统AI模型，大模型已发生了本质性的变革。传统AI模型依赖人工的详尽指导与大规模标注的训练样本，方能执行特定任务。而大模型则展现出卓越的自我学习能力，即便在缺乏明确规则预设的情况下，亦能凭借低样本乃至零样本的推理能力，直接响应需求完成任务。其泛化能力同样出众，能够在无标注数据的环境中，高效提炼训练集中的普遍规律与复杂特性，进而在自然语言处理领域展现出更为优越的性能。此外，大模型还具备高度的通用性，通过自监督学习及原生自然语言的巧妙训练，实现了从单一任务向多任务处理的跨越。

• 显著提升开发生产效率。大模型凭借卓越的数据处理能力、软件开发能力以及数据化自动化标注能力，能够极大地解放传统低效生产力，提升开发生产的自动化水平，降低劳动力成本，实现显著的降本增效效果。
• 创新产品服务形态。大模型所具备的强大算法优化、数据挖掘、多模交互、内容生成以及用户情感识别等特性，不仅能够激发创意并优化用户体验，还能够使人机交互更加智能化，为产品服务带来全新的面貌。
• 优化企业经营决策过程。大模型通过提供数据分析、智能制造、智能销售与服务,以及成本与决策优化等服务，能够帮助企业做出更加全面、精准、灵活的决策，使决策过程更加科学化、服务更加精准化。
• 引发社会人才需求结构的深刻变化。大模型的应用将显著降低对低效、低创造性人才的需求，而对具备高价值创造能力的人才需求将显著增加。未来，那些能够灵活运用AI技能的人才将具备显著的市场竞争优势。

• 在算法维度上，鉴于汽车应用场景的多样性与复杂性，涵盖了静态与动态、用户与机器、车内与车外、图片与视频等多种数据类型。这些海量、多样化的数据交织在一起，显然无法仅依赖单一模态模型进行有效处理。这对大模型处理跨模态数据的能力提出了严峻挑战。同时，鉴于汽车对人类生命安全的重要性，车规级安全标准要求大模型的算法必须具备高度的可靠性和一致性，并需具备可解释性。然而，当前的大模型在内容生成方面存在较大的不稳定性，且难以有效追踪错误来源，难以满足汽车行业的实际需求。相较于通用基础大模型，汽车AI模型的研发应更加注重细分用车场景与数据轻量化，通过构建适用于汽车场景的AI中模型或小模型，或许能够更有效地应对上述问题。
• 在数据层面，汽车行业面临着数据来源匮乏、质量参差不齐以及数据安全等多重挑战。一方面，汽车行业缺乏大规模、高质量的数据支持，不同企业间的数据壁垒、缺乏统一标准导致数据难以流通和共享。因此，构建汽车行业专属的数据开放平台，促进数据的流通与共享显得尤为重要。另一方面，单一模态数据已无法满足多模态算法的训练需求，未来需要收集海量的多类型数据进行支持。此外，数据安全也是汽车行业必须高度关注的重要问题。传感器数据、地图信息等涉及国家机密，需受到严格管控；而用户数据则涉及个人隐私安全，确权与开放共享的合法性仍存在争议。因此，国家及行业需进一步明确AI监管与治理规范，以保障数据安全。
• 在算力层面，大模型对算力、能源及成本的需求极为庞大，高端大算力GPU与电力资源已成为制约大模型发展的关键因素。若将大模型应用于汽车领域，将面临更为严峻的挑战。例如，GPT模型仅推理阶段就需近3万个GPU支持，日耗电量高达50万度。而当前车端系统级芯片的最高算力仅为2000 TOPS，与大模型所需的万级TOPS算力需求相去甚远。此外，车端电池也难以支撑大模型的运行能耗。因此，大模型的算力应更多地部署于云端和边缘端，由云端和边缘端承担大规模计算任务。同时，芯片架构的开发需考虑与大模型算法的适配性，以提升算力利用率。另外，车云信息传输需确保极低时延（车端为10毫秒级），这对网络通讯能力也提出了更高要求。