无论是自动驾驶还是智能座舱，现在大模型上车更多的是比较浅层的应用，离真正的给汽车带来翻天覆地的变化，或许还有一段距离。更直观的感受是，整个汽车产业链正在做好迎接大模型的准备。
站在车企的角度，杨继峰指出，传统的汽车产业链结构已发生改变，跨领域链接和合作已是常态。车企需要在全新的时代找寻自己的定位，而不是基于所有业务进行AI转型。
不止车企，大模型带来生态的广泛链接，基于不同的分工，每一个企业都将会是大模型的共建者。
商汤绝影基于“驾、舱、云”三位一体的发展战略，通过大模型向自动驾驶和智能座舱提供赋能，实现驾舱一体和人机共驾等驾乘体验。邵昌旭介绍，商汤提出在大模型时代的解决方案，打造了全新智能座舱架构：车端和云端为底层支撑，智能车舱大脑为核心，不同风格的定制化数字人交互呈现各类智能应用，实现座舱如人一般的智能。
面对大模型时代对于整车操作系统的新要求，中科创达打造了“滴水OS”整车操作系统，赋能大模型上车。杨新辉说到，大模型可能会成为操作系统中不可或缺的组成部分，并在很大程度上改变操作系统的形态。
据悉，该操作系统能够满足智能驾驶在功能安全方面的需求，以及具备动态自发、异构融合等优势，并集成创达魔方基础大模型，可实现多模态交互与反馈、全局智能决策支持等功能，以此提升智能驾驶和座舱体验。
而对于核心的算力和平台支撑，路川透露，从数据集构建、分布式集群训练平台搭建到客户端应用优化和部署，NVIDIA能为基础薄弱的公司提供大模型快速构建整合方案。NVIDIA有一整套完善的工具链，可以高效地帮助客户快速构建数据集。针对分布式训练平台，NVIDIA拥有NeMo Megatron框架， SuperPOD参考架构，可以更好地支撑客户针对大模型的分布式训练任务的需求等。
“NVIDIA在很久之前就开始认识到AI对算力的需求是飞速增长的，并开始构建GPU集群用于内部的研发，应用测试，从中不断地积累相关经验，并输出给行业客户，大模型时代的到来，更多的客户可以依托NVIDIA技术积累，快速构建自己的分布式训练平台，可以应用NVIDIA提供的端到端的技术方案，快速具备大模型的能力。”路川说到。
实际上能够完整构建基础大模型的一定是少数企业，居高不下的成本和技术壁垒是难以翻越的一座高山。在此之上，更多行业前沿玩家，基于对行业的理解和掌握的行业数据，构建更贴合实际场景的行业大模型。除此之外，还有在基础大模型和行业大模型之上，开发AI应用的企业。
杨立伟表示，由于每个大模型都有自己的侧重点，重要的是如何建设好大模型平台，满足不同客户的需求。
6月28日，火山引擎发布大模型服务平台“火山方舟”，面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务（MaaS，即Model-as-a-Service）。杨立伟提到，MaaS平台具备的低成本、费用低、能以一定的测试标准针对不同场景输入结果，在短期内是最有价值的平台。火山引擎凭借在工具和数据两个层面的优势，能帮助车企进行数据治理。
以上只是产业链的一角缩影。
