AI大模型加速上車，聯手高通，阿里有哪些策略？

（電子發燒友網報道 文/章鷹）2025年6月26日至27日，“2025高通汽車技術與合作峰會”在蘇州舉行，阿里云副總裁徐棟帶來通義大模型在發展方向的最新思考，以及汽車領域的端云側落地的方案。

通義系列模型衍生數量超Llama，三大方向形成

阿里巴巴的“AI大模型” 通義千問大模型最初于2023年4月7日開始邀請測試，并在2023年4月11日的阿里云峰會上正式揭曉。徐棟在會議上提及，阿里巴巴在AI大模型上有兩個品牌：一個是通義千問VL，另外一個是通義萬相，Qwenz的知名度更高一些。

阿里巴巴除了大語言模型外，還有多模態大模型，徐棟分析說，當下三大發展方向分別是：1、耳聰目明，能說會畫；2、思考與探索，讓模型學會慢思考，而且慢思考的過程中學會使用工具，慢思考執行復雜任務，抑制幻覺。

3、更多知識，更高效率。我們會沿著預訓練的方向，加大數據，提高模型的架構上的一些效率，我們也會用更多的MoE 包括混合精度的方式，然后每個Token背后所對應的錢，成本包括了芯片和電費能夠達到最低，我們的這一代的模型的訓練的數據量已經到了36T的Token，相比我們第一代模型已經漲了差不多18倍左右。

阿里巴巴開發的AI大模型具備多模態、參數細分和快速迭代三大特點。

徐棟指出：“阿里巴巴推出的AI大模型，參數切分得很細，從0.5億參數、20億、70億到2000億參數的MoE模型都有，我們自己做的實驗，14B以下的模型都有可能和高通芯片去做適配，未來有機會上載到汽車上。”

他特別強調，阿里巴巴在AI大模型方面的核心競爭力是迭代速度快。2023年，阿里推出AI大模型，一年更新四次。現在更新速度加快，基本上1個月更新2-3個模型。值得關注的是，阿里巴巴的通義系統模型已經是全球范圍內開源衍生模型數量最多的一個平臺，在2024年10月已經超過美國Llama的衍
生模型數量，夯實了我們的核心競爭力。

比如2023年8月，阿里Qwen-7B誕生：首個開源的70億參數模型，支持8K上下文；2023年9月，Qwen-14B上市，擴展到140億和720億參數，性能逼近GPT-3.5；2024年2月，Qwen1.5系列推出，包括0.5B至72B多個尺寸，全面支持32K上下文，取消商業限制；2024年9月，Qwen2.5系列推出，強化知識、代碼和數學能力，推出專業優化模型如Qwen2.5-Coder和Qwen2.5-Math。

AI座艙滲透率上升，大模型上車加速

“自動駕駛主要是基于視覺AI的能力，整個座艙有沒有可能就是一個超大的智能體，座艙里面有很多屏幕、攝像頭，隨著模型能力快速成長，汽車將有機會率先成為有自我意識、自我迭代、快速決策的智能體。” 阿里云副總裁徐棟表示。

徐棟說，當下的技術能力，端側、云端，最重要的就是保護個人隱私。如何在確保隱私的前提下，把不同設備連接起來，專項的模型需要重點考慮。當下，汽車上高端芯片的算力得以提升，模型的能力越來越強。

2025年4月29日，阿里巴巴推出了Qwen3模型，Qwen3系列模型包含2個混合專家（MoE）模型和6個稠密（Dense）模型，覆蓋6億、17億、40億、80億、140億、320億、300億、2350億全尺寸參數規模。2025年中國大模型的發展主脈絡之一仍是，提升精度并降低算力成本。小尺寸模型可以在滿足基本需求的情況下節省算力成本，大尺寸模型則適合追求極限性能的用戶。

徐棟認為，在云端，面向導航出行、數字娛樂、車生活場景提供豐富的智能體應用，采用Dense-32B+或MoE-200B+以上模型，具備深度思考能力，可以對復雜的問題進行推理。端側的多模態大模型，主要對座艙意圖進行多模態識別，強化傳統“車控、導航、多媒體域”的識別。端云大模型協同，才能推動汽車智能座艙邁向AI座艙。

據行業專家介紹，7B-14B參數輕量級模型適合于本地化部署，如DeepSeek蒸餾小模型，在車端運行流暢，提供低延遲響應。采用混合專家（MoE）架構，如盤古Pro MoE（72B參數），在昇騰芯片優化下實現高效推理，適合智能駕駛任務。最新消息，阿里巴巴已經和寶馬公司官宣合作，基于阿里通義AI大模型，聯合開發AI引擎，將應用于中國市場的寶馬新世代系列車型。