另外，在汽车行业里边变化比较大的是自动驾驶技术的迭代，一方面对于自动驾驶研发来讲，其实我们面临着很大挑战的是基础数据和数据标注的能力。大模型的技术，可以在海量数据的自动标注以及数据的训练多模态能力上有很大的帮助。同时大家也看到，从现在比较火热的BEV+Transformer，自动驾驶的感知决策的一体化，对我们真正去实现在自动驾驶场景下，也起到了很大的帮助。这些都让我们看到了今天在往更高阶的自动驾驶的道路上有更好的实现方式，以及更快的变成现实。除此之外，除了大家可能看到的车端的能力以外，其实云端也是今天促进这次变革的很关键的因素，在云端，要进行这样一种能力的进化和提升，AI训练的要求非常高，是否有这么高算力的集群能力，去支撑这样的计算，也是很大的基础。今天大家也会听到无图化，它也不完全是无图，它更多会结合整车的感知能力，如何做云端的实时建图，这对我们在自动驾驶环境里更好的保护用户与提供更好的外部环境的感知和校验，也会起到很大的帮助。仿真也是一个很重要的维度，使得我们在这样的过程中不断进化我们的体验。

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　　除了刚才提到的这两个大家感知会比较强烈的领域以外，其实大模型和汽车行业的结合有非常广泛的应用环境和空间。我们可以看到从汽车研发到生产、制造、到营销、到服务，这些领域都会用到这样的技术和底座，所以我们认为大模型和汽车行业的结合，可能不只是简单的在某一个领域的应用，它可能会作为我们的一个基础设施，跟我们的基础架构去做融合，从而带来对整个产业和行业的变革。比如说我们在设计研发领域，代码助手的能力可以帮助我们更好的完成编码的编制、测试和质量的提升。同时我们通过一些提示和训练的方式米乐M6(MiLe)亚洲官方网站- 赔率最高在线投注平台，也可以帮我们在研发、创意和设计上带来很多新的发现，这些可能是超出我们专业人员的一些能力。在营销方面，我们现在看到的数字化营销的内容都是通过AI大模型的基础去做AIGC产出的内容方式，同时我们可以更好的理解用户，为用户去创造它独特的一些内容场景。比如说我们在卖车的过程中，每个用户对车的需求和想法都会不一样，我们如何为他创造独特的内容，让他在内容的核心表述上更好地集中他的需求，这对于我们汽车的售卖会有很大的帮助。