本文来自微信公众号“智能网联汽车网”，作者/汽车产业。
汽车制造商面临两大挑战：电气化和软件化。
随着一个又一个创新的创新，全球行业面临着电气化的挑战。在全球范围内，2022年销售的新车中有14%是电动汽车，几乎是2020年销售数量的三倍，中国占全球所有电动汽车销售量的一半以上。在美国，近6%的新车是电动汽车，是2021年销量的两倍。至少有一项研究表明，5%是一个临界点，之后销售会加速。
下一个即将到来的大挑战是软件化：使用软件解决方案而不是传统硬件来解决问题。这也许是一个更难的问题，因为它需要从根本上改变制造商对自己的看法。拥有生产出色硬件的丰富历史的公司可能会发现很难想象自己是计算机或人工智能公司。但是，随着汽车行业越来越接近制造带轮子的智能设备，他们必须这样做。
在全球范围内，汽车制造商已经在人工智能方面投资了数十亿美元，预计从2023年到2030年，这一数字将以22.7%的复合年增长率（CAGR）增长。迄今为止，人工智能经常用于产品设计和规划、保修管理、建立长期客户关系等。
下一个前沿是生成人工智能，它可以创建代码、数字内容、模拟等。随着汽车行业向带轮子的智能设备发展，制造商必须采用工具，使他们能够快速开发、部署和维护软件——这正是Generative AI带来的强大力量。
为什么制造商迫切需要接受生成人工智能
特斯拉是唯一一家首先成为科技公司，其次于汽车制造商的国内汽车制造商。他们已经是地球上最大的人工智能公司——比谷歌、亚马逊或微软还要大。他们的能力完全是在内部发展起来的，这带来了巨大的不同。从软战的角度来看，他们已经建立了显著的领先优势。
作为一家制造汽车的软件公司，他们一直在利用车队规模的人工智能来更快地开发新的创新。他们最近宣布，他们正在利用最先进的生成建模技术，使他们能够以多种相机视图的联合一致方式预测过去观测的可能结果。这就是Generative AI的伟大承诺：缓解代码部门对创新的束缚，使将一个想法转化为软件功能变得非常容易，而不必如此严重地依赖已经负担过重的编码部门。
也有来自中国的竞争压力。每年约有140万名中国工程师获得资格，是美国的六倍，其中至少三分之一是人工智能工程师。正如日本商业日报《日本经济亚洲》所指出的，“中国是人工智能研究论文无可争议的冠军......在数量和质量上都远远超过美国”。百度、阿里巴巴和京东都有正在试用或正在由企业用户测试的生成人工智能服务。美国参议员马克·华纳警告说，中国“遥遥领先”。不要忘记，像比亚迪这样的中国汽车制造商在整个供应链中垂直整合了70%至80%，而美国不到25%。他们能够以更低的价格制造电池，这使他们在积极定价车辆方面有更大的自由度。
这对生成人工智能有什么关系？一切。更便宜的车辆意味着更多的车辆在路上，这意味着更多的数据。
中国敏锐地意识到生成人工智能在软件战争中推动强大效率的潜力。此外，他们拥有将这种潜力转化为现实的技术基础和工程人才。车辆的可负担性始终很重要，软保修将在购买时提供价值，并随着车辆的老化而增加剩余价值。
汽车制造商现在能做什么
汽车制造商可以做很多事情来使用软件更新其车辆的能力，但具有讽刺意味的是，硬件是限制因素：车辆需要比最低计算能力更大的计算能力。
这将使他们能够在他们运输的每辆车上操作一个软件沙盒，用它来根据人类的使用基线来分析其软件的性能。
这将使他们能够在有限的车辆上测试现实世界中的新功能。
制造商可以提高他们尝试新想法的能力，同时收集有关新软件功能如何在现实世界中、在有真实司机的真实车辆中工作的宝贵数据。所有这些都意味着他们可以更快地扭转新功能，失败的风险会降低。
借助更强大的计算环境和生成人工智能，他们可以使车辆能够分析驾驶行为，并为不同的驾驶员个性化和优化驾驶体验。有了足够的数据，他们可以向买家保证，当他们习惯了新车时，他们的新车就会习惯他们。这是一项强有力的销售主张。
通过为创新提供足够的计算空间，制造商可以利用车辆特定数据来提供卓越的客户支持，使服务代表能够更好地了解用户体验——并通过电子邮件、短信将定制消息推送给车主，也许有一天会推送到仪表板本身。
生成人工智能竞赛已经开始。你的公司走上正轨了吗？
现代车辆本质上是车轮上的计算机，其计算机平台由高性能、高速连接的“车辆服务器”制成，执行超过1亿行代码。在现有和新合作伙伴的供应链上集成和更新这些系统对安全、寿命、耐用性、可持续性和性能至关重要。研究表明，全面而敏捷的汽车软件方法可以将上市速度提高20%，而数字双胞胎和集成测试可以将成本降低30%。
随着汽车行业向未来赛跑，软件和连接性正在重新定义下一代驾驶体验。这种转变挑战了传统制造商，这些制造商以硬件为中心的文化与以软件为中心的世界的需求不一致。今天，大多数汽车制造商的软件工程部门长期超额认购和资源不足。这是一个挑战，但对于具有前瞻性的汽车制造商来说，这也是一个机会。
Wipro是软件定义车辆（SDV）、云和自动化工程服务的领导者，拥有内部功能和云汽车生态系统，以帮助弥合差距。关于Gen AI，Wipro的Engineering Edge业务线正在积极试点Code LLM，以提高开发人员的生产力，同时培训下一代Gen AI工程师。我们还正在用Cloud Car 2.0建造业界第一个汽车Gen AI工程实验室，该实验室将在硬件和硅层面将设计思维方法和人工智能加速器/人工智能基础设施相结合。
Wipro与OEM和供应商合作，通过云原生工程原则加速其增长。通过将传统解决方案与创新平台相结合，我们的云汽车生态系统和SDV专业知识使汽车行业能够重新想象安全和娱乐功能如何开发、部署和维护——最终每天提供一辆新车。
汽车行业的未来是惊人的，现在可用的新工具有可能使有意义的创新比以往任何时候都更快、更容易。
汽车中生成人工智能的时间到了。
