李濤強調，汽車智能化與大模型的融合具有歷史必然性。他認為，AI汽車代表了智能座艙的最終形態，這依賴于強大的理解、記憶、邏輯和生成能力，而這正是大模型的強項。
“百度很早就開始布局車輛智能化，并與多家主機廠建立了深度合作。預計今年內，搭載百度智能座艙的汽車數量將突破1000萬輛。”李濤透露。
李濤指出，當前智能座艙的設計應基于大模型進行正向開發，而非簡單地將技術剪切、接入。他描述，座艙的最終形態將是一個具備獨立理解認知、學習能力的“車端智能體”，能自動化地為用戶提供情景感知和服務。
然而，當前許多座艙設計仍停留在將Pad和移動APP直接遷移到車機的階段，導致單臺車上搭載的APP數量高達189個。李濤坦言，這不僅占用了寶貴的車機算力和內存資源，還可能給用戶帶來認知負擔，甚至增加事故風險。
他進一步補充，軟件使用遵循二八原則，即80%甚至更高比例的應用不會被使用，這不僅造成應用端資源浪費，還迫使主機廠為搬上車載應用而大量投入，無形中造成了社會財富的浪費。
隨著AI技術和自然語言理解的進步，部分車載智能化系統已能泛化理解用戶的口語化表達，用戶對智能座艙的使用頻次也普遍上升。但李濤認為，語音交互次數并非越多越好，這可能反映了車輛整體設計的智能化程度較低。
李濤透露，智能座艙下一個明確的應用方向是全感融合，基于大模型的理解、記憶、邏輯生成能力做出全局規劃，然后全方位驅動各種應用進行深度協同和執行，類似于具備高度自動化和主動化的汽車機器人。
