【ITBEAR】在2024年度的諾貝爾獎項中，AI領域的科學家們大放異彩，不僅物理學獎授予了AI教父杰弗里·辛頓和圖靈獎得主約翰·J·霍普菲爾德，化學獎的一半也被AI界的精英們摘得，這一連串的榮譽無疑為AI界注入了前所未有的活力。
霍普菲爾德和辛頓因其在人工神經網絡和機器學習領域的奠基性貢獻而榮獲物理學獎，這一決定讓不少人驚呼“物理學已不復存在”。然而，諾獎官方迅速作出回應，通過社交平臺及課程視頻深入解釋兩位獲獎者如何利用物理學工具開發出當今強大的機器學習基礎方法。
與此同時，化學獎的一半由谷歌DeepMind的德米斯·哈薩比斯和約翰·喬普獲得，另一半則由大衛·貝克摘得，他們因在蛋白質結構預測和計算蛋白質設計方面的杰出貢獻而受到表彰。這一系列的獎項不僅證明了AI在多個領域的深遠影響，也為汽車智能化的發展帶來了新的曙光。
盡管AI領域的精英們為這一系列的榮譽歡呼雀躍，但辛頓卻對此表示擔憂，他認為AI的發展可能比氣候變化帶來更緊迫的威脅。這位AI教父甚至在獲獎后的采訪中公開批評了Open AI，指責其背離了初衷，過于追求盈利而忽視了AI的安全性。馬斯克也借此機會對Open AI進行了一番嘲諷。
在國內，車企們則在智能駕駛的元年里玩命地拼接著端到端的大模型。無論是智能座艙還是智能駕駛，AI大模型的應用都在逐漸提升著汽車的智能化水平。特斯拉的純視覺一段式端到端大模型正在加速推進，而國內車企則大多采取帶激光雷達的感知和規控兩段式端到端大模型。
盡管在智能駕駛的方案上，車企們仍在探索和比較中，但AI大模型的應用無疑為汽車的智能化發展帶來了新的機遇。無論是提升研發效率，還是優化用戶體驗，AI大模型都在逐漸成為汽車智能化不可或缺的一部分。
在AI大潮的涌動下，車企們也在積極尋求與AI領域的合作與創新。他們希望通過與AI公司的攜手，共同探索出最適合自身的智能駕駛方案，以在激烈的市場競爭中占據先機。
然而，AI的發展并非一帆風順。辛頓與Open AI之間的恩怨糾葛，以及馬斯克與奧特曼之間的舊仇新恨，都為AI領域的發展增添了幾分不確定性。但無論如何，AI的大潮已經洶涌而來，它所帶來的機遇與挑戰都將深刻影響著每一個行業，包括汽車產業。
在AI的推動下，汽車的智能化已經成為不可逆轉的趨勢。無論是特斯拉的一段式端到端大模型，還是國內車企的兩段式方案，他們都在努力探索著智能駕駛的未來。而AI大模型的應用，無疑將為這一探索提供強有力的支持。
隨著AI技術的不斷發展，汽車的智能化水平也將不斷提升。未來，汽車將不僅僅是一種交通工具，更將成為一種智能化的生活空間。而這一切，都離不開AI大模型的支持與創新。
