车联网大模型发展趋势、机会研判与策略建议_车联网市场规模及预测

通信世界网消息（CWW）每一次超级终端的出现，都会带来通信行业的变革。随着智能网联汽车成为新的超级终端，车联网将成长为通信行业的核心业务。近年来，车联网作为汽车、电子、信息通信和道路交通运输等行业深度融合的新型产业，在政策助推下发展迅速。大模型的应用将推动车联网能源配储、交通服务和第三空间新业态成熟落地，加速车联网商业闭环的形成，驱动运营商向价值链高端跃升，为运营商带来新发展机遇。

车联网大模型加速智能网联汽车新业态落地

随着电动化、智能化、网联化进程加速，汽车由交通运输工具转向提供能源配储、交通服务和第三空间的智能移动终端。车联网大模型的通用、泛化和多模态能力，将有力推动未来智能网联汽车领域新业态的成熟落地。

1. 能源配储新业态：车联虚拟电厂，优化电动汽车与电网的能量互动

汽车电动化是我国能源转型的主战场，电动汽车规模增长将催生虚拟电厂新业态。当前光伏、风电利用成本较高，储能是主要瓶颈，以电化学能源动力系统组成的电动汽车是重要储能支撑。预计2030年电动汽车保有量超过8000万辆，储能潜力达到5800GWh。电力系统与车联网之间将构建“充电网+微电网+储能网”为载体的虚拟电厂，可实现移动储能、微网光伏、有序充电、梯次储能、车网互动及调峰调频等场景应用。

车联网大模型优化电动汽车与电网的能量互动，提升车联虚拟电厂运营效率。车联虚拟电厂的核心是能量的调控与管理，车联网大模型可在传统虚拟电厂联通源网

荷储多个环节的基础上，结合车主、车辆、交通、路况、天气及电站位置等信息进行综合判断和决策，极大提升车联虚拟电厂协调控制的效率。

图1 车联网大模型在虚拟电厂协调控制的应用

2. 交通服务新业态：实现车端+路端感知决策一体化

L3级自动驾驶应用即将落地，单车智能与网联系统逐步耦合。工信部即将出台L3级自动驾驶标准，将组织开展城市级“车路云一体化”示范应用，以支持有条件的自动驾驶商业化应用。自动驾驶突出感知能力，经历了从2D视觉感知+CNN卷积神经网络到BEV鸟瞰图视觉感知+Transformer大模型的提升和转变。单车智能与网联系统逐步耦合，将出现车端+路端多传感器感知决策一体化的大模型。

车联网大模型增强自动驾驶感知范围，实现即时、智能的交通诱导控制。大模型在高阶自动驾驶的应用已成趋势，在车端可以增强自动驾驶感知范围，有效应对极端路况/天气等长尾场景；在路端可以开展交通诱导管控、集群调度和远程遥控接管等应用，从而均衡道路上的交通量，提升行车的通畅度和安全性。

图2 车联网大模型在车端+路端感知决策一体化的应用

3. 第三空间新业态：提供贴近用户需求的个性化方案

智能座舱渗透率快速提升，语言大模型率先应用。2022年中国市场乘用车搭载智能座舱前装交付795.05万辆，同比增长40.59%，前装搭载率为39.89%，渗透率快速提升。语言大模型率先接入智能座舱，如商汤“商量SenseChat”、百度“文心一言”。多模态大模型也陆续用于智能座舱，触屏、手势识别、增强现实型抬头显示（AR HUD）等交互模式不断发展演进。

智能座舱是车联网大模型最大的交互应用场景，一辆智能汽车有上百个传感器，是手机的数十倍，传统消费电子应用将逐渐向车端迁移。车联网大模型成为连接人、车、路和服务平台的决策枢纽，跨模态生成贴近座舱内用户需求的出行解决方案。

图3 车联网大模型在第三空间出行解决方案的应用

车联网大模型给运营商带来三类机会

1. 第一类：跨行业的集成服务创新，加速车联网商业闭环

车联网试点示范加速推进，已形成完整的产业链，包括上游电子元器件、芯片、通信模组，中游整车制造、车载终端、路侧终端，下游高精地图、测试验证及平台服务。然而，商业模式仍然面临挑战。一是车端先进设备普及率低，2022年中国市场乘用车激光雷达、C-V2X模组和自动驾驶域控制器渗透率均低于10%，制约车联网规模化发展。二是有效需求不足，当前仅基础场景如碰撞预警、行人预警、绿波车速引导等在示范区内实现落地，现有场景对消费者吸引力不强。

大模型将加速车联网商业闭环，关键在跨行业集成服务创新。在智能网联新业态中，电力数据、车辆数据和生活服务数据与车联网数据多源融合，集成服务创新将成为未来新的增长点，加速车联网商业闭环。一是通过跨行业数据的集成，实现精准的资源配置和优化，降低车联网场景落地成本。二是催生新的业务模式和商业机会，如数据驱动的广告营销、金融保险和共享经济等，提升车联网价值收益。

2. 第二类：车联网运营增值服务，驱动运营商向价值链高端跃升

互联网公司、AI公司与车企已开始应用大模型，而运营商仅提供基础保障服务。目前，大模型主要应用于单车智能，如阿里“通义千问”和上汽合作、百度“文心NLP”和吉利合作、毫末智行“DriveGPT”和长城合作。路端大模型仍处于研发和试点阶段，仅百度、商汤和佳都科技等少数企业发布了相关产品。运营商的参与相对较少，主要通过构建网络通道，为大模型提供基础保障服务。

运营商可以借助大模型拓展运营增值服务。运营商具有云网基础设施优势和专业的运营经验，可以降低大模型训练成本，拓展能源优化管理、交通流量预测、人工智能助手等增值服务，将推动其向价值链高端跃升。

3. 第三类：整合大模型到建设方案中，促成运营商车联网项目签单

从2021、2022年“绽放杯”项目数据看，运营商车联网项目建设场景相对简单，以港口/园区类的简单封闭场景建设和试点示范区为主，平台/系统类的解决方案较少。运营商若能率先整合大模型到车联网建设方案中，如把大模型应用于交通监控、提供出行建议，将提升车联网业务竞争力，促成项目签单。

运营商发展策略建议

运营商应抓住智能网联汽车市场即将爆发的重大机会，面向新业态加快布局车联网大模型，形成车联网建设与大模型应用相互促进的新发展格局。

1. 自研与合作互补，夯实车联网大模型能力底座

一是要注重车联网运营数据的资产化，建立完整的多模态数据体系，沉淀优质数据资产，以便开展数据交易与合作。二是要超前布局建设智算基础设施，车联网相关应用落地节奏加快，算力需求进一步膨胀，应积极开展智算中心集群建设。三是要推进自研算法与外部能力互补，自研算法可用于图、文和语音生成，而跨模态、策略生成门槛较高，建议加强与产业伙伴的合作，补足算法能力短板。

2. 以车联网大模型规模化应用为牵引，打造商业闭环

一是与产业链企业差异化竞争，互联网公司、AI公司与车企已在车端大模型建立优势，运营商应从路侧场景切入，优先服务G端客户，开发智慧交通类应用。二是尽快整合大模型到车联网建设方案中，将语言大模型、多模态、数据集等自有能力进行定制化开发，加速商业落地。三是持续深耕车联网运营服务，与汽车、电子、电力和道路交通运输等行业的专家和业务人员紧密合作，深入理解需求，挖掘大模型潜在应用场景。