大模型的发展对云端和车端算力、感知端、执行端以及商业模式都产生了深远影响。

BEV+Transformer技术通过整合多模态数据，提供全局视角，消除遮挡和重叠问题，从而提高物体检测和跟踪的精度。这种技术还通过注意力机制增强了智能驾驶的泛化能力，促使智能驾驶从机械式学习向总结归纳转变。

在车端，大模型可赋能自动驾驶的感知和预测环节，并逐渐向决策层渗透，驾驶策略或将从规则驱动向数据驱动转变。在云端，大模型通过实现自动标、数据挖掘、仿真场景生成，提高自动驾驶迭代效率和速度。大模型催化下，高速NOA、通勤NOA、城市NOA等功能快速上车，同时有望加快L3及以上自动驾驶落地进程。

同时，大模型的发展对云端和车端算力、感知端、执行端以及商业模式都产生了深远影响。

云端算力： 智算中心承载这大模型训练与验证所需的算力支持，已经成为自动驾驶下一阶段竞争重点。预计到2025年，智算中心算力将达到14-46 EFLOPS，算力市场规模或将达到4-15亿美元，国产算力产业链值得关注。

车端算力： 随着感知硬件数量和性能不断提升，边缘计算需求增加以及大模型催化驾驶场景复杂化和多样化，车端算力需求翻倍或达800TOPS，同时对芯片效率能耗提出更高要求。

感知端： 大模型对数据精度要求提升，单车搭载摄像头数量增加，像素从200万向800万升级。主机厂及自动驾驶厂商方案频出逐渐降低对高精地图依赖，或采取车端实时建图方案，通过安装在车辆上的相机等传感器来构建车辆行驶过程中周围的环境地图。

执行端： 高阶智能驾驶落地进行加快下，以线控结构替代机械式结构成为实现执行器多重安全冗余的必要条件，线控底盘重要性凸显，有望加快线控底盘环节国产化进程。

商业模式：伴随城市NOA逐渐落地，订阅模式开始兴起，消费者更偏好自由度更高的付费模式。

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第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

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