"第四次工业革命波澜壮阔，其规模之大不可想象。今天的年青人是未来大算力时代的领袖，人类社会对你们具有很大的期望，二三十年之内的人工智能革命，一定会看到你们星光闪耀。"可见华为认为基于大算力的人工智能革命是未来几十年的技术主线。

中国的头部企业和美国的精英们对未来的判断一致，背后的原因，就是人类社会正在不可阻挡地迅速迈向人工智能社会，而很多困难的事情只有用人工智能技术，尤其是最近几年蓬勃发展的人工智能大模型才能解决。就拿这几年大火的电动汽车来说，和电动汽车伴随的就是自动驾驶技术，但是这项技术的难度是非常大的，比亚迪的王传福在今年3月的业绩发布会上就曾说自动驾驶是忽悠，以后长期就是高级辅助驾驶。

王传福不看好自动驾驶，他认为除了责任界定等之外，就是因为自动驾驶技术难度太大，比亚迪一直试图在生产线搞产线无人化，以替代人工生产的不确定性和成本压力，但实践下来产线无人化还是很难，这种固定流程的尚且如此，而汽车自动驾驶的难度要大几万倍，全世界每年110万人死于车祸，可能每个人的死法都不一样，那么无人驾驶就是要把110万种工况都模拟一遍，技术难度太大。因此现阶段就是搞高级辅助驾驶，降低车祸发生率，仅此而已。

业界的研究也有类似的结论，在汽车自动驾驶领域，现有技术已经能够应对95%以上的常见驾驶场景，但完成最后的5% Corner Case（罕见复杂场景），是一个缓慢而复杂的过程。光是学习一个新的Corner Case需要收集1万+的样本，整个周期在2周以上。业界研究认为自动驾驶系统想要达到量产应用条件，至少需要经过约170亿公里的道路验证。

即使一个团队拥有100辆自动驾驶车辆，24小时不间断的进行道路测试，积累数据所需要的时间也是以“百年”为单位。这样训练缓慢的现实情况，就让真正的完全无人驾驶落地很困难了，那么谁能解决加快训练速度是个高难度问题呢？

华为显然也想试试，面对这种全球性的挑战难题提出了自己的思路，那就是用盘古汽车人工智能大模型，根据行车数据生成能够灵活编辑的虚拟空间，他们把华为东莞园区的道路空间虚拟出来，可在指定的行车路径中增加对向行驶的车辆，并基于超车线路构建不同的光照、天气、建筑，快速生成不同的样本，让模型更好学习如何应对复杂超车场景的Corner case。这种使用大模型快速进行真实场景还原的方式，可以快速生成Corner case用于模型训练，让自动驾驶的Corner Case闭环周期从两周以上缩短到两天内，极大加快自动驾驶的进化速度。

目前华为的盘古汽车大模型，2021年以来已经在国内矿山封闭场景有了实际应用，新疆疆纳和内蒙古伊敏露天煤矿，就使用了华为商专车自动驾驶云服务，通过汽车大模型快速模拟矿区环境扬尘飞扬、上下长坡、大曲率转弯等场景，并进行场景样本的自动标注，4人月即可适配新的重卡车型，大大提升了无人重卡的落地效率，而不需要跑很长时间才能遇到罕见场景进行训练。同时大模型通过各种场景的训练还能实现很高的精度，60吨的重卡横向误差小于0.2米、精准停靠误差小于0.1米。

目前已有许多无人重卡在这些矿山中24小时不间断作业。华为的这套系统未来走向大规模应用，将会极大的改变中国大量矿山的面貌，也会大大的解决这些远离繁华区域的地方不好招人的问题。