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AI大模型加速上車,聯(lián)手高通,阿里有哪些策略?

章鷹觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:章鷹 ? 2025-07-03 01:10 ? 次閱讀
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(電子發(fā)燒友網(wǎng)報道 文/章鷹)2025年6月26日至27日,“2025高通汽車技術(shù)與合作峰會”在蘇州舉行,阿里云副總裁徐棟帶來通義大模型在發(fā)展方向的最新思考,以及汽車領(lǐng)域的端云側(cè)落地的方案。

通義系列模型衍生數(shù)量超Llama,三大方向形成

阿里巴巴的“AI大模型” 通義千問大模型最初于2023年4月7日開始邀請測試,并在2023年4月11日的阿里云峰會上正式揭曉。徐棟在會議上提及,阿里巴巴在AI大模型上有兩個品牌:一個是通義千問VL,另外一個是通義萬相,Qwenz的知名度更高一些。

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阿里巴巴除了大語言模型外,還有多模態(tài)大模型,徐棟分析說,當(dāng)下三大發(fā)展方向分別是:1、耳聰目明,能說會畫;2、思考與探索,讓模型學(xué)會慢思考,而且慢思考的過程中學(xué)會使用工具,慢思考執(zhí)行復(fù)雜任務(wù),抑制幻覺。

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3、更多知識,更高效率。我們會沿著預(yù)訓(xùn)練的方向,加大數(shù)據(jù),提高模型的架構(gòu)上的一些效率,我們也會用更多的MoE 包括混合精度的方式,然后每個Token背后所對應(yīng)的錢,成本包括了芯片和電費能夠達(dá)到最低,我們的這一代的模型的訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量已經(jīng)到了36T的Token,相比我們第一代模型已經(jīng)漲了差不多18倍左右。

阿里巴巴開發(fā)的AI大模型具備多模態(tài)、參數(shù)細(xì)分和快速迭代三大特點。

徐棟指出:“阿里巴巴推出的AI大模型,參數(shù)切分得很細(xì),從0.5億參數(shù)、20億、70億到2000億參數(shù)的MoE模型都有,我們自己做的實驗,14B以下的模型都有可能和高通芯片去做適配,未來有機會上載到汽車上。

他特別強調(diào),阿里巴巴在AI大模型方面的核心競爭力是迭代速度快。2023年,阿里推出AI大模型,一年更新四次?,F(xiàn)在更新速度加快,基本上1個月更新2-3個模型。值得關(guān)注的是,阿里巴巴的通義系統(tǒng)模型已經(jīng)是全球范圍內(nèi)開源衍生模型數(shù)量最多的一個平臺,在2024年10月已經(jīng)超過美國Llama的衍生模型數(shù)量,夯實了我們的核心競爭力。

比如2023年8月,阿里Qwen-7B誕生:首個開源的70億參數(shù)模型,支持8K上下文;2023年9月,Qwen-14B上市,擴展到140億和720億參數(shù),性能逼近GPT-3.5;2024年2月,Qwen1.5系列推出,包括0.5B至72B多個尺寸,全面支持32K上下文,取消商業(yè)限制;2024年9月,Qwen2.5系列推出,強化知識、代碼和數(shù)學(xué)能力,推出專業(yè)優(yōu)化模型如Qwen2.5-Coder和Qwen2.5-Math。

AI座艙滲透率上升,大模型上車加速

自動駕駛主要是基于視覺AI的能力,整個座艙有沒有可能就是一個超大的智能體,座艙里面有很多屏幕、攝像頭,隨著模型能力快速成長,汽車將有機會率先成為有自我意識、自我迭代、快速決策的智能體。 阿里云副總裁徐棟表示。

徐棟說,當(dāng)下的技術(shù)能力,端側(cè)、云端,最重要的就是保護個人隱私。如何在確保隱私的前提下,把不同設(shè)備連接起來,專項的模型需要重點考慮。當(dāng)下,汽車上高端芯片的算力得以提升,模型的能力越來越強。

2025年4月29日,阿里巴巴推出了Qwen3模型,Qwen3系列模型包含2個混合專家(MoE)模型和6個稠密(Dense)模型,覆蓋6億、17億、40億、80億、140億、320億、300億、2350億全尺寸參數(shù)規(guī)模。2025年中國大模型的發(fā)展主脈絡(luò)之一仍是,提升精度并降低算力成本。小尺寸模型可以在滿足基本需求的情況下節(jié)省算力成本,大尺寸模型則適合追求極限性能的用戶。

徐棟認(rèn)為,在云端,面向?qū)Ш匠鲂?、?shù)字娛樂、車生活場景提供豐富的智能體應(yīng)用,采用Dense-32B+或MoE-200B+以上模型,具備深度思考能力,可以對復(fù)雜的問題進行推理。端側(cè)的多模態(tài)大模型,主要對座艙意圖進行多模態(tài)識別,強化傳統(tǒng)“車控、導(dǎo)航、多媒體域”的識別。端云大模型協(xié)同,才能推動汽車智能座艙邁向AI座艙。

據(jù)行業(yè)專家介紹,7B-14B參數(shù)輕量級模型適合于本地化部署,如DeepSeek蒸餾小模型,在車端運行流暢,提供低延遲響應(yīng)。采用混合專家(MoE)架構(gòu),如盤古Pro MoE(72B參數(shù)),在昇騰芯片優(yōu)化下實現(xiàn)高效推理,適合智能駕駛?cè)蝿?wù)。最新消息,阿里巴巴已經(jīng)和寶馬公司官宣合作,基于阿里通義AI大模型,聯(lián)合開發(fā)AI引擎,將應(yīng)用于中國市場的寶馬新世代系列車型。

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