在2024年度的诺贝尔奖项中，AI领域的科学家们大放异彩，不仅物理学奖授予了AI教父杰弗里·辛顿和图灵奖得主约翰·J·霍普菲尔德，化学奖的一半也被AI界的精英们摘得，这一连串的荣誉无疑为AI界注入了前所未有的活力。
霍普菲尔德和辛顿因其在人工神经网络和机器学习领域的奠基性贡献而荣获物理学奖，这一决定让不少人惊呼“物理学已不复存在”。然而，诺奖官方迅速作出回应，通过社交平台及课程视频深入解释两位获奖者如何利用物理学工具开发出当今强大的机器学习基础方法。
与此同时，化学奖的一半由谷歌DeepMind的德米斯·哈萨比斯和约翰·乔普获得，另一半则由大卫·贝克摘得，他们因在蛋白质结构预测和计算蛋白质设计方面的杰出贡献而受到表彰。这一系列的奖项不仅证明了AI在多个领域的深远影响，也为汽车智能化的发展带来了新的曙光。
尽管AI领域的精英们为这一系列的荣誉欢呼雀跃，但辛顿却对此表示担忧，他认为AI的发展可能比气候变化带来更紧迫的威胁。这位AI教父甚至在获奖后的采访中公开批评了Open AI，指责其背离了初衷，过于追求盈利而忽视了AI的安全性。马斯克也借此机会对Open AI进行了一番嘲讽。
在国内，车企们则在智能驾驶的元年里玩命地拼接着端到端的大模型。无论是智能座舱还是智能驾驶，AI大模型的应用都在逐渐提升着汽车的智能化水平。特斯拉的纯视觉一段式端到端大模型正在加速推进，而国内车企则大多采取带激光雷达的感知和规控两段式端到端大模型。
尽管在智能驾驶的方案上，车企们仍在探索和比较中，但AI大模型的应用无疑为汽车的智能化发展带来了新的机遇。无论是提升研发效率，还是优化用户体验，AI大模型都在逐渐成为汽车智能化不可或缺的一部分。
在AI大潮的涌动下，车企们也在积极寻求与AI领域的合作与创新。他们希望通过与AI公司的携手，共同探索出最适合自身的智能驾驶方案，以在激烈的市场竞争中占据先机。
然而，AI的发展并非一帆风顺。辛顿与Open AI之间的恩怨纠葛，以及马斯克与奥特曼之间的旧仇新恨，都为AI领域的发展增添了几分不确定性。但无论如何，AI的大潮已经汹涌而来，它所带来的机遇与挑战都将深刻影响着每一个行业，包括汽车产业。
在AI的推动下，汽车的智能化已经成为不可逆转的趋势。无论是特斯拉的一段式端到端大模型，还是国内车企的两段式方案，他们都在努力探索着智能驾驶的未来。而AI大模型的应用，无疑将为这一探索提供强有力的支持。
随着AI技术的不断发展，汽车的智能化水平也将不断提升。未来，汽车将不仅仅是一种交通工具，更将成为一种智能化的生活空间。而这一切，都离不开AI大模型的支持与创新。
