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[汽車之家 行業] 10月21日～24日，第三十二屆中國汽車工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2025）在中國重慶·科學會堂召開。SAECCE 2025通過匯聚行業智慧、展示前沿技術、搭建合作橋梁，并攜手全球汽車科技力量，服務全球汽車科技發展，共創世界級汽車科技創新平臺。

在SAECCE 2025于10月23日下午召開的“人工智能主論壇”上，百度智能云汽車業務部副總經理肖猛以《云智一體：構筑智能汽車的創新底座》為主題進行了演講。

肖猛表示，VLA對算力的需求會更大，一方面在訓練上有更大的算力要求，比如需要多模態的融合，同時多階段的訓練，同時VLA末尾有一段強化學習的過程，需要非常大的算力支撐它。推理端需要更多算力支持它的推理，包括數據處理、訓練場景的合成、仿真測試都需要更多的算力，這些算力也是近一兩年整個智能駕駛在市場上算力規模爆發式增長的原因。

以下為演講實錄（汽車之家精編）：

大家下午好！

很高興在這個場合能跟大家分享一下我們的一些現狀和一些思考。

目前來講，云+AI是汽車創新的一個新的動力，不論是智能駕駛也好還是智能座艙也好，是通過大量的算力和新的模型技術提供對應的服務，汽車領域在駕駛、座艙和企業內部提效都有非常重要的應用。

我們先看云平臺如何來支撐自動駕駛的研發，百度是主流的云服務商，百度今年在智能駕駛云市場排名第一，整個汽車云市場這幾年有非常大的增長。VLA目前已經開始逐步量產了，我們在云平臺上面對VLA的支持是非常重要的，之前自動駕駛是從規則的范式慢慢過渡到端到端的范式，今年VLA的范式已經在某些車型上得到了落地的應用。

VLA對算力的需求會更大，一方面在訓練上有更大的算力要求，比如需要多模態的融合，同時多階段的訓練，同時VLA末尾有一段強化學習的過程，需要非常大的算力支撐它。推理端需要更多算力支持它的推理，包括數據處理、訓練場景的合成、仿真測試都需要更多的算力，這些算力也是近一兩年整個智能駕駛在市場上算力規模爆發式增長的原因。

百度的百舸5.0發展了很多，從百舸1.0到5.0不斷改進，它能整體提升訓練的效率，目前很多頭部自動駕駛研發團隊在用百度的百舸進行模型開發和加速。百舸5.0也是我們今年發布的，它內置了很多種智能駕駛模型的深度優化，它對端到端的模型包括感知模型都做了很多優化的處理，最大能提升100%的效率。大家都知道GPU卡也很貴，能夠提升一部分的效率就是節省了費用。

百度昆侖芯的集群已經做到了萬卡的集群，圖上看到的東西是32卡和64卡的超大集群規模，對卡間的互聯帶寬、單機能力和集群推理能力都得到了很大的加強。

同時，百度在VLA支持上我們還有很好數據方面的支持，大伙兒知道數據標注是一個非常大的工作量，我們跟很多團隊交流的時候發現他們進度要求都很著急，因為看到友商們都在快速發展，每個團隊都希望更好的、更快的拿到優質數據，百度可以用高精度地圖做數據反投，基于地圖和車輛傳感器幫助客戶把數據標注做的更快、更好。

LD地圖也可以用來做VLA訓練的數據來源之一，我們知道LD地圖比高級別地圖成本低很多，而且鮮度和覆蓋度都高了非常多。百度LD地圖覆蓋全國所有城市，一周左右就有比較好的更新。

它在支持VLA的時候有幾點，VLA本身在推理過程中是通過思維鏈，我們可以通過地圖本身提供一部分的增值信息用來加強推理。在訓練的時候，VLA后面有一段是來做強化學習的，強化學習通過LD地圖的經驗圖層，這個彎道上沒有標限速是多少，但我們能夠拿到大部分的車在彎道是什么樣的速度，這個值就是人的經驗圖層，把它做增值就可以引導VLA訓練過程中強化學習數據的部分。

同時，VLA開發過程中需要非常多的數據支撐，這些數據通過采集很難達到很完美的程度，我們可以通過數據合成的方式去做支持。

這是場景的重建，采集的場景重建的3D場景，我們把一輛車放進去，放進去之后可以在各個不同環節重新生成它的模型。同樣車的視角里面可以生成不同樣的素材，這是過水的，剛剛是過夕陽的，這是過雪地的。這樣我們可以通過合成的方式創造更多的數據用于VLA的訓練，這塊也是需要比較大的推理算力來支持。

在開發過程中需要一套更好的工具鏈，百度數據閉環的工具鏈從數據采集到模型開發仿真都可以非常好地支撐自動駕駛開發的全過程，來加速模型的迭代，目前也有很多車場的團隊在使用百度這樣的工具。

前面講的是云計算在智駕方面的支撐，在智能體和端到端語音方面，百度也有對應的模型和技術來提升座艙的體驗。百度提供完整的智能體貨架，覆蓋出行場景、用車、內容、生活和陪伴各方面的場景。這是智能體對車外的問答，時間關系不去展示很完整了，這是多模態車型的效果。

通過車型向導方面的智能體，還有端到端的語音，我們知道語音交互越來越會偏自然，剛才李駿院士也講到擬人化，百度從傳統語義到大模型增強，2025年我們出來了端到端的語音產品，大伙兒可以的文心一言app體驗端到端的語音效果。目前端到端語音也會進入座艙，這里可以檢點的對話效果。它非常擬人化，而且延遲非常短，可以大大提升車輛語音交互的效果。

端到端的語音目前融入了座艙的整體架構，我們在云端和端側一起配合著來支撐，將來你會看到用戶在車里的問答，一部分通過端側模型來支持，一部分通過端到端語音直接給出回復，它的語音效果就會非常地好。

一部分復雜的車控理解再通過智能體的方式去配合，整體來講是非常綜合、多層級的架構在車上，目前我們跟一些典型的車企開始合作，也在今年就會逐步地落地。

樂道L90(參數|詢價)接入了百度的服務，深藍也接入百度座艙層面的服務。大模型助力企業效能提升也是一個非常關鍵的熱點，我跟幾乎絕大部分的車廠在這方面有交流，他們非常熱衷把大模型的能力在廠內進行落地，包括知識問答、質量管理、業務工作流程，這里我們可以看到大模型在汽車企業在研產供銷服各個環節都有非常落地的方向點。一方面需要百度這樣的企業提供更好的模型和更好的技術平臺，模型開發平臺和應用開發平臺，也需要企業IT團隊開始具備AI落地的能力，同時整個產業生態能夠提升AI落地上服務的能力，這樣才能更好地幫助整個車企在企業內部提升AI。

百度自己有一整套完整的開發平臺，接入了很多車廠的內部系統，從底層的大模型平臺到應用側上面的應用開發平臺，已經開始為很多的企業提供對應的服務。

舉個例子來講，代碼生成這樣的產品可以大大提高效率，百度廠內AI代碼生成的比例已經超過了40%，我們已經賦能了1萬家企業，采納率能夠達到46%，更多的場景也需要我們的共同努力，能夠把AI能力更好地在汽車行業進行落地。

以上是百度的語音+AI如何在智駕、智艙以及企業提效上提供的服務，我們也希望更多的車企能夠跟我們一起更好地把服務AI化做得更好。謝謝大家！