智能驾驶快卷不动了，虽然吆喝声还在，但是不少选手已经或明或暗调整了方向、减少了投入。就在这时候，以ChatGPT为代表的大模型来了。智能驾驶行业看到了新的可能。
一度，智能驾驶的最高境界——无人驾驶似乎近在眼前。2015年，特斯拉首席执行官马斯克说，能在任何地方驾驶的无人驾驶汽车将在两三年后出现。2016年，网约车公司Lyft联合创始人齐默预计，到2025年，将没有人需要买车，因为无人驾驶网约车服务将触手可及。
但经过数年尝试，放眼全球，智能驾驶汽车仍在“蹒跚学步”。人工智能的似乎没能像当初预料的那样点石成金。尽管在这个热门赛道上全球若干企业已耗巨资，但业界普遍认为，做到无人驾驶还有很长的路要走。研究机构Pitchbook预言，我们要等到本世纪20年代末。今年初，比亚迪董事长王传福甚至直言：“无人驾驶就是皇帝的新装。”
根本原因在于，过去几年人工智能没有实现根本性突破。人工智能某种程度上大量依赖人工。美团自动车配送部算法负责人刘博聪8日在世界人工智能大会上回忆，在他们团队研发初期，一辆无人外卖车需要有三个人为它服务——无人车上有一个安全员，一个工程师，再加一辆跟车，当然跟车里也要有一个司机。
直到最近，智能驾驶的实现思路还是困难场景逐个突破。比如说路口左转、变道、行人过马路、助动车闯红灯、路障等等，各自都是不同的场景。技术人员根据每个场景特有的问题，独立设计算法。这些算法完成后，系统赋予它们相应权重，再根据权重做出决策。
这种“一个场景一个算法”的模式遇到了长尾问题的挑战——那些在真实环境里发生概率虽小但数量极其庞大的“怪事”（边缘案例），比如散落在道路中间的轮胎碎片、因道路维修临时摆放的锥桶。在现实生活中，这些意想不到的边缘案例数不胜数，几乎不可能穷尽。即使穷尽了，成本也是设计者无法承受的。云骥智行执行副总裁曹光植说：“解决边缘案例的成本呈指数级增长，但产出却是线性增长的。”很多人都知道，完成智能驾驶最后10%要比前90%更难，但是没想到要难一万倍。
直到去年11月，ChatGPT横空出世。智能驾驶界看到了一种新的可能。
“以ChatGPT所代表的通用人工智能（AGI）解决了上一代人工智能在效率和精度上的问题，堪称一种新的研究范式。尤其是在算法系统打造上，通用人工智能有了新方案。很多长尾问题得以解决。”商汤路车协同商务副总裁陈治华说。
参照ChatGPT，是不是有可能打造一个具有通用能力的智能驾驶大模型？不同于过去智能驾驶那样依赖一个一个独立的算法解决长尾问题，这种大模型把所有算法融合成一个系统，集感知、预测、决策功能于一身。
这种仍处于构想中的大模还应该像ChatGPT那样具有推理能力，以及像人一样思考的能力。中科创达高级副总裁常衡生说：“过去我们一直我们在预测汽车会逐步会变成四个轮子的机器人，今天大模型的出现使得这个趋势在加速。”
事实上，在ChatGPT爆火之前，大模型已经开始影响自动驾驶领域。觉非科技创始人兼CEO李东旻说：智能驾驶解决方案的第一阶段是各个小模型的堆叠；到第二阶段，以特斯拉为代表的大模型+大数据方案开始受到重视，并带动了行业趋势。
ChatGPT让智能驾驶业界进一步达成了共识。已经有不少国内车企抢先叫响了智能驾驶大模型的口号。日前，理想汽车发布了大模型算法MindGPT。毫末智行发布了自动驾驶生成式大模型DriveGPT。百度表示要将文心一言大模型应用在自动驾驶上。
但业内人士认为，构造与ChatGPT同等水平的自动驾驶大模型还有很长的路要走。即使大企业投资研发，没有5到10年很难见到成果。大模型的概念很大，市面上的驾驶大模型可能只是做简单的数据融合。目前大模型究竟能给行业带来什么影响尚不明晰，一些有能力、有资金的企业只是处于率先探索阶段，商业化还为时过早。
陈治华说：“通用人工智能需要理想和情怀。如果没有战略耐性和对长周期的理解，很难把这项技术坚持到底。”