1、ChatGPT横空出世，OpenAI引领进入大模型时代

ChatGPT引发AI热潮，大模型赋能千行百业，人工智能迎来“iPhone”时刻。2022年底ChatGPT横空出世，其在理解人类意图、思维链推理、零样本下处理问题的能力优异。2023年3月大模型GPT4发布，性能进一步增强，并拥有多模态能力可实现“看图说话”。大模型能力来源于几个方面：大参数量带来能力的“涌现”;海量的数据预训练带来模型基础能力;指令微调解锁的特定领域能力;基于人类反馈的强化学习带来的与人类“对齐(沟通)”的能力。类似的范式被广为传播，诸多科技巨头纷纷推出自己构建的大模型，并且将多模态作为目标。大模型如火如荼发展，带来应用端的百花齐放，在传媒、游戏、电商、汽车等诸多行业大模型广泛赋能，人工智能迎来“iPhone”时刻。

2、大模型赋能自动驾驶，算法、数据闭环、仿真全面受益

算法迭代和数据驱动有待完善，长尾问题处理成为关键。驾驶环境纷繁复杂，罕见的长尾场景识别和处理成为制约自动驾驶发展的主要瓶颈。行业致力于建立优秀的算法框架和完善的数据闭环体系及仿真体系，让模型成为见多识广的“老司机”。算法端逐步从基于规则逐步走向基于神经网络，从模块化部署走向端到端感知决策一体化。数据端标注成本、仿真平台的可用性亦存在难点。

大模型有效赋能自动驾驶，数据闭环、仿真、算法全面受益。数据闭环方面，大模型有助于玩家实现更好的数据挖掘和管理效果，提升数据利用效率，同时通过自动标注大幅降低成本。仿真方面，生成式大模型可助力生成特定的场景，加速算法成熟。在算法方面，感知算法中云端的大模型可作为车载端模型的“老师”通过“蒸馏(教授)”帮助小模型实现更优性能。规控算法中玩家通过搭建行业自动驾驶大模型，来实现城市导航辅助驾驶以及场景脱困等功能。在端到端的自动驾驶算法方面，大模型可实现感知决策一体化集成，并助力端到端算法的训练。

3、自动驾驶渐行渐近，行业玩家迎广阔发展空间

科技巨头有望构筑自动驾驶行业“安卓”，技术鸿沟快速缩小。特斯拉全栈自研的自动驾驶闭环体系，构成自动驾驶行业的“IOS”，海量的车队建立数据壁垒，其他玩家难以复制。而大模型时代，第三方科技巨头的加入有望通过提供强大工具链形成自动驾驶行业的“安卓”，帮助整车厂构建自己的自动驾驶算法和数据闭环系统，同时依靠大模型的数据生成能力缩小与头部玩家在数据领域的差距。此外产业链加速分工合作亦将带来自动驾驶成本下降，推动自动驾驶渗透率进一步提升，产业链玩家均会充分受益。