AI模型加速上车，联合高通，阿里有什么策略？

电子爱好者网报道(文章 / 章鹰）2025 年 6 月 26 日至 27 日，" 2025 在苏州举行的高通汽车技术与合作峰会上，阿里云副总裁徐栋带来了通义大模型发展方向的最新思考，以及汽车领域的端云侧落地方案。

通义系列模型衍生数量超过 Llama，形成三个方向

“阿里巴巴” AI 大模型" 通义千问大模型最初是从 2023 年 4 月 7 当天开始邀请测试，并在 2023 年 4 月 11 日本的阿里云峰会正式揭晓。徐栋在会上提到，阿里巴巴在会上 AI 大型模型上有两个品牌：一是通义千问 VL，另外一种是通义万相，Qwenz 知名度更高一些。

除大语言模型外，阿里巴巴还有多模态模型，徐栋分析说，目前三个发展方向分别是：1、聪明的耳朵，能说会画；2、思考和探索，让模型学会慢慢思考，在慢慢思考的过程中学会使用工具，慢慢思考执行复杂的任务，抑制幻觉。

3、了解更多，效率更高。在预训练方向上，我们将增加数据，提高模型架构中的一些效率，我们也将使用更多。 MoE 包含混合精度的方法，然后每一种。 Token 背后相应的钱，成本包括芯片和电费，可以达到最低水平。我们这一代模型训练的数据已经到了。 36T 的 Token，与我们的第一代模型相比，它几乎上升了。 18 倍左右。

由阿里巴巴开发的 AI 大型模型具有三个特点：多模态、参数细分和快速迭代。

“阿里巴巴推出的徐栋指出 AI 大型模型，参数非常细致地分割， 0.5 亿参数、20 亿、70 亿到 2000 亿参数 MoE 模型都有，我们自己做的实验，14B 下面的模型都可以和高通芯片相适应，将来有机会上传到汽车上。”

他强调，阿里巴巴在 AI 在大模型方面，核心竞争优势在于迭代速度快。2023 2008年，阿里推出 AI 大型模型，每年更新四次。现在更新速度加快，基本上 1 个月更新 2-3 个模型。值得注意的是，阿里巴巴的通义系统模型已经成为世界上开源衍化模型数量最多的平台。 2024 年 10 月亮已超过美国 Llama 衍生模型的数量，巩固了我们的核心竞争优势。

例如 2023 年 8 月，阿里 Qwen-7B 诞生：第一个开源 70 支持十亿参数模型 8K 前后文；2023 年 9 月，Qwen-14B 上市，扩展到 140 亿和 720 十亿参数，性能接近 GPT-3.5；2024 年 2 月亮，Qwen1.5 系列推出，包含 0.5B 至 72B 多种尺寸，全面支持 32K 前后文件，撤销商业限制；2024 年 9 月亮，Qwen2.5 推出系列，增强知识、代码和数学能力，推出专业优化模型，如 Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math。

AI 驾驶舱渗透率上升，大型上车加速。

“自动驾驶主要以视觉为基础。 AI 能力，整个驾驶舱是否可能是一个超大的智能体，驾驶舱内有许多屏幕和摄像头。随着模型能力的快速增长，汽车将有机会率先成为具有自我意识、自我迭代和快速决策的智能体。" 徐栋，阿里云副总裁。

徐栋说，目前的技术能力，端侧和云，最重要的是保护个人隐私。如何在保证隐私的前提下连接不同的设备，需要重点关注重点模型。目前，汽车高端芯片的计算率已经提高，模型能力也越来越强。

2025 年 4 月 29 日本，阿里巴巴推出 Qwen3 Qwen3模型 包括系列模型 2 个混和专家（MoE）模型和 6 个稠密（Dense）模型，覆盖 6 亿、17 亿、40 亿、80 亿、140 亿、320 亿、300 亿、2350 亿全尺寸参数规模。2025 2008年，中国大模型的主要发展脉络之一仍然是提高精度，降低计算成本。在满足基本需求的情况下，超小型模型可以节省计算成本，而大型模型则适用于追求极限特性的客户。

徐栋认为，云端为导航出行、数字娱乐、汽车生活场景提供了丰富的智能体应用，选择 Dense-32B 或 MoE-200B 上述模型，具有深入思考的能力，能推断出复杂的问题。端侧多模态大模型，主要对驾驶舱意图进行多模态识别，加强传统的“车辆控制、导航、多媒体域”识别。端云大模型的协同，可以推动汽车智能驾驶舱向前迈进 AI 座舱。

根据业内专家的介绍，7B-14B 轻量级参数模型适用于本地化部署，例如 DeepSeek 蒸馏模型，在车端运转顺畅，提供低延迟响应。选择混合专家（MoE）像盘古这样的架构 Pro MoE（72B 参数)，在升腾芯片升级下实现快速推理，适用于智能驾驶任务。在阿里通义的基础上，阿里巴巴已经正式与宝马公司合作。 AI 联合开发大型模型 AI 发动机，将用于中国市场的宝马新时代系列车型。

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