腾讯混元大模型以千亿级参数规模构筑AI基座，面向汽车行业开放20多个主流模型，助力十多家车企实现从研发生产到营销服务的全链条智能化升级。

在2024年3月举行的中国电动汽车百人会论坛上，腾讯智慧出行副总裁钟学丹发表了题为《AI驱动汽车“新智能”》的主题演讲。他指出，在大模型驱动下，汽车产业已站在 “新智能”发展的开端，人工智能正作为新质生产力，推动汽车产业从数字化向数智化升级。

面对模型、数据、算力三大挑战，腾讯已构建从AI基座、AI平台到业务场景应用的完整能力架构。腾讯推出的混元大模型达到千亿级参数规模，预训练语料超2万Tokens，是目前国内最大的中文大语言模型之一。基于此打造的汽车行业大模型，正与十多家车企展开实践。

01 三大挑战：模型、数据与算力制约大模型落地

汽车行业要实现大模型大规模落地应用，仍需攻克三大核心挑战。模型专业性不足是首要障碍。通用大模型在汽车行业特定业务场景下，缺乏专业知识与行业数据积累，难以满足实际需求。

钟学丹强调，选择汽车行业大模型，并结合企业自身数据做训练或精调，才能打造实用性高的智能服务。企业需在合理成本下选择合适的模型路径。

高质量数据稀缺是第二重挑战。目前我国自动驾驶和汽车行业的高质量数据体量远远不足。同时，数据分类、标注、训练各环节的投入产出比，以及敏感数据的保护与合规问题都亟待解决。

算力需求飙升则构成第三重挑战。L3+自动驾驶的算力级别已上升至1000TOPS以上，相当于每秒进行千万亿次运算。要突破单车算力物理上限，必须实现云端、车端一体化的算力协同。

02 腾讯方案：全栈能力架构打通大模型应用最后一公里

面对这些挑战，腾讯推出了面向汽车行业的全栈能力架构。在基底模型层面，腾讯开放全链路自研的混元通用大模型，并推出汽车行业大模型，同时接入20多个主流开源模型，为企业提供灵活选择。

算力基座方面，腾讯分布式云原生调度总规模超过1.5亿核，提供16 EFLOPS的智算算力。新一代HCC高性能计算集群支持10万卡GPU超大计算规模，最快四天可训练万亿参数大模型。

腾讯自研的星脉网络带来业界最高的3.2T通信带宽，GPU利用率提升至60%以上。这些基础设施为大模型训练和自动驾驶等高算力应用场景提供强大支撑。

在AI工程平台层，腾讯提供覆盖大模型全生命周期的工具链。腾讯云TI平台的行业大模型精调解决方案可一站式解决数据处理问题。全新升级的太极Angel框架使大模型训练效率提升至主流开源框架的2.6倍，推理加速比达2倍。

03 应用实践：全场景覆盖提升产业效率

腾讯已与十多家车企在“研、产、销、服、管”全场景展开合作。在研发环节，腾讯云AI代码助手辅助程序员编写、排错与测试，提高汽车软件开发效率与代码质量。

生产环节中，腾讯与多家企业合作AI工业质检，进行瑕疵零部件筛查与违规操作告警。数字孪生技术则助力车企实现工厂“透明化管理”，实现降本增效和低碳节能。

营销场景成效尤为显著。基于行业大模型的新一代腾讯企点智能客服，复杂问题解决率比之前提升85%。AI智能销售助手可在几秒钟内生成商业分析PPT，大幅提升销售效率。

腾讯座舱大模型结合AI Agent能力，能主动调节驾驶模式。例如发现前方是山路时，系统会主动调节驾驶模式并打开空气悬架，提升行驶稳定性和舒适性。

04 未来展望：开放共创推动汽车新智能发展

钟学丹强调，汽车行业仍处于大模型应用的开端时期，需要产业链上下游开放共创。腾讯将坚持做好汽车产业升级的 “数字化助手”和“生态共建者” ，助力车企逐步迭代成长，形成自研自建的AI平台能力。

腾讯集团高级执行副总裁汤道生表示，腾讯坚持“车云一体、云图为基”的战略，与汽车产业合作范围不断扩大。随着业务深入，腾讯智能汽车云全新升级，在基础网络、专区云和安全保障三方面强化，以支持智能网联车业务连续性要求。

在生态合作方面，腾讯已为包括蔚来、梅赛德斯-奔驰、博世、NVIDIA等企业提供自动驾驶云服务。腾讯云还宣布与文远知行、黑芝麻智能、知行科技等企业签署战略合作，联合打造领先的智能驾驶解决方案。

汽车行业大模型应用正从单点尝试转向全链条渗透。腾讯凭借其混元大模型的技术实力和全栈式解决方案，为车企提供了从模型选择、算力支撑到场景落地的完整路径。

随着腾讯与车企合作的深入，大模型不仅重塑着汽车的产品体验，更作为新质生产力推动整个产业向数智化深度转型。