通用汽车借助AI和软件推进车辆研发,目标将开发周期缩短至两年
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通用汽车表示,正加大对人工智能和车载软件的投入,以应对中国车企海外扩张和美国市场竞争加剧。公司称,目标将车辆从概念到量产的开发周期缩短至约两年,并计划在2028年推出“视线离开道路”的高速公路自动驾驶功能。
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纽约——通用汽车计划在未来增长和研发中更多依靠人工智能和车辆软件,以应对中国车企在海外日益加剧的竞争,以及美国市场更为严峻的环境。

这家底特律汽车制造商周三公布了更多细节,包括将以旗下 OnStar 品牌推出一款专有 AI 代理、计划推出第四代更高效的纯电动车,以及将车辆开发时间减半的目标。

通用汽车还重申,到 2028 年,公司希望实现“视线离开道路”的高速公路驾驶,也就是所谓的“个人自动驾驶”,让驾驶者可以把注意力从道路上移开。公司表示,这项技术将首先搭载在凯迪拉克 Escalade IQ 纯电车型上,随后推广到其他销量更大的车型。

通用汽车首席执行官玛丽·巴拉周三在纽约曼哈顿市中心举行的活动上表示:“所有这些进展都在帮助我们打造未来的汽车。”这场活动名为“GM Forward”。

巴拉、首席产品官斯特林·安德森以及其他高管在活动中讨论了这些举措。公司表示,这些计划旨在简化汽车制造商的运营,同时提升车辆面向客户的能力。

安德森说:“在过去12个月里,我们已经改变了设计、工程和制造车辆的方式。”他主持了这场活动,并被赋予监督通用汽车最新技术转型的任务。

通用汽车表示,目前的目标是将车辆从概念到量产的开发时间缩短至大约两年,而传统周期通常为四到五年。不过,公司没有说明实现这一目标的时间表。

此次活动举行之际,中国车企正凭借更快的新技术和新车型开发速度,在美国以外市场不断扩张。咨询公司 AlixPartners 表示,其认为中国车企目前将车辆推向市场的速度是传统车企的两倍,同时投资少 40% 至 50%,成本优势约为 30%。

在通过空中升级和自动驾驶能力提供技术进步方面,通用汽车仍在追赶美国电动车领导者特斯拉。

新一代车型

通用汽车周三表示,公司对下一代电动车和传统内燃机车型都有重大规划。

公司称,无论车型类型如何,未来车辆都将拥有比此前系统高 40 倍的计算能力,以及最高快 50% 的蜂窝网络连接速度。

通用汽车预计,这些计算能力将帮助公司实现空中升级、车载诊断和 AI,以及自动驾驶等其他技术。

这套车辆“新大脑”将于 2028 年率先搭载在售价 13 万美元的凯迪拉克 Escalade IQ 纯电车型上,随后推广到其他车型,包括下一代电动车。

通用汽车表示,未来推出的电动车预计空气动力学效率将提高 25%,重量将减轻 15%,并采用更紧凑的电机和电池组。

AI 研发

通用汽车预计将通过在研发中使用 AI 来实现这些目标。

公司表示,正在开发一种“新的车辆开发运营方式”,借助企业级 AI 和虚拟化来提升速度。

公司在一份声明中表示:“这种并行工程模式使我们能够更快创新、持续改进,并以惊人的灵活性将新技术扩展到整个产品线。”

通用汽车以下一代车型的开发为例,说明这些新技术如何重塑其车辆研发流程,其中包括一种新的电池化学体系。

公司称,在制造首个实体原型之前,已利用最近公布的富锂锰电池化学体系(LMR)对超过 30 万种电池设计进行了虚拟测试。

安德森周三表示,LMR 将成为其第四代电动车的独家电池技术。通用汽车此前曾表示,希望从 2028 年开始将这种电池用于雪佛兰 Silverado 和 Escalade IQ 等全尺寸电动汽车。

安德森说,与其他汽车公司相比,通用汽车在使用 AI 方面具有独特优势,因为公司在汽车行业已有 100 多年历史,OnStar 也已运营 30 年。

他说:“在 AI 时代,数据就是货币。几十年来,通用汽车的工程、制造和产品团队积累了无与伦比的数据,如今我们正利用这些数据打造行业领先的 AI 工具。”

车载 AI

公司正基于内部 AI 使用经验,进一步塑造面向客户的体验。

通用汽车周三重申,计划通过旗下 OnStar 技术品牌推出专有的车载 AI 助手。

这款 OnStar AI 助手预计将在未来几个月内,通过空中升级率先登陆 2027 款凯迪拉克 Lyriq 纯电车型,随后扩展到其他车型。

通用汽车目前在车载 AI 助手中使用谷歌的 Gemini。公司今年早些时候告诉 CNBC,通用汽车自研的 AI 将与车辆更深度整合。

OnStar AI 将以订阅形式提供,目标是在车内帮助客户提高效率,尤其是在车辆具备不需要驾驶员或乘客持续监控系统的自动驾驶能力时。

通用汽车周三还重申了其在 2028 年推出高速公路“视线离开道路”驾驶的计划。该车企一年前曾表示希望推出这项技术。距离巴拉表示她预计该公司将在本十年内提供个人自动驾驶汽车,已经过去五年。

安德森说:“我们的愿景是,最终每辆车都应该能够自己驾驶,或者把乘客送到任何地方,我们正在自动驾驶技术栈的各个层面投入,以实现这一目标。”

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