隨著新能源汽車大戰進入“智能化”的下半場，受政策、技術、市場的驅動，車企競相踏入 AI 大模型這片藍海。就在幾天前，蔚來自研的 NOMI GPT 端云多模態大模型也正式上線。

作為中國高端純電動汽車市場的引領者，蔚來在人工智能領域是如何布局的？目前 AI 大模型應用已經在哪些場景落地？在研發過程遇到了哪些挑戰、又將繼續深耕哪些細分領域？在日前舉辦的“人工智能 X 金融科技創新大會”上，蔚來汽車用戶數字產品算法專家兼副總監潘鵬舉回答了這些問題，并分享了自己對 AI 大模型架構、大模型發展難題的見解。

本文整理自其演講，內容經 InfoQ 進行不改變原意的編輯。

本次演講內容分為四部分：第一，簡單介紹一下蔚來的業務；第二，分享一下蔚來的 AI 大模型應用架構是怎樣布局、設想的；第三、第四部分，分別是從整個人工智能算法應用和大模型應用的兩個角度出發介紹蔚來在這一領域的實踐。

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人工智能應用布局要圍繞業務展開

之所以要先介紹蔚來的業務背景，是因為無論是哪個公司，其人工智能應用如何布局都取決于業務范疇。蔚來的業務就如這個羅盤圖所示，包含四個維度：產品、服務、社區和數字化。

 

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在產品方面，蔚來的核心產品是純電的智能電動汽車，“智能化”在產品上的體現就是自動駕駛，因此蔚來在智能駕駛上投入的資源很多，這也是蔚來的核心競爭力。下圖展示了蔚來目前已推出的 9 款車構成的產品矩陣。

 

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圍繞智能電動汽車，蔚來以“創造愉悅的生活方式”為使命，以“成為用戶企業”為愿景，希望通過以智能電動汽車為起點，為用戶提供高品質的服務與創新的解決方案，打造一個充滿活力的社區，和用戶共同成長。這是蔚來業務體系中較為特殊的一點。

蔚來提供的一系列與“車”緊密相關的服務，包括補能、換電、充電，都與其配套。下圖為蔚來的充換電設施布局分布圖。截至 2024 年 3 月 25 日蔚來已經有 2392 座換電站，3737 座充電站，兩萬多根樁。

 

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圍繞整個產品、服務、社區應該怎么做？核心就是數字化和智能化。

場景優先、注重工程化架構，更新 AI 三要素概念

提到最著名的人工智能“三要素”，毋庸置疑就是“數據、算法、算力”。除了這三個最常提及的要素，我認為還要加上另外兩個要素，一個就是“場景（Scenario）”，它要置于“數據、算法、算力”之上，因為在 AI 實際應用中“場景”是決定 AI 能否真正幫助到公司的重要因素，如果場景選擇失誤，將對整個投入和業務產出帶來非常大的影響。

另一個要素是工程化（Engineering）。很多時候即使人工智能算法做得特別好，但因為響應時間過長，在實際業務場景中難以落地。舉個例子，APP 的個性化推薦，對算法響應時長有很強的時效性要求。對有些用戶而言 500 毫秒甚至 200 毫秒都非常多、不愿意等待，響應時間多一秒都會流失很多用戶。所以在工程化方面，時長是非常重要的體驗因素，決定了用戶的滿意度。