如果说操作系统，还是包括智能汽车在内，所有智能终端都需要面对的技术问题。那么智能驾驶，基本就是专属于智能汽车的技术需求了。当然，华为的盘古大模型5.0，本质上就是一套更先进的算法模型。所以它的应用场景，并不局限在智能驾驶领域。此前在工业制造、建筑设计、气象等领域都已经有成熟的应用案例。
当我们把AI算法与智能驾驶结合起来，最明显的效果，当属加强了智驾方案的学习能力。无论智能驾驶说的有多么高大上，其最基础的逻辑还是离不开“跑图”。越是复杂的场景，就越离不开长期，甚至是重复的跑图学习过程。新算法在学习能力上的提升，则可以大幅缩短智能驾驶系统的学习周期。甚至很多复杂场景的学习工作，也可以转移到后台的虚拟跑图中进行，从而缩短在实际前台的学习过程，减少对实际路网的工作影响。
这种对虚拟场景的理解能力，类比一下，可以参考我们学习几何时的空间理解能力，又或者说学车时，教练总是要求的“车感”。新的大模型对图形、文本、视频等素材的理解能力，以及汽车上越来越多，也越来越先进的感知硬件，正在帮助AI算法，在后台就可以模拟出更为真实的场景训练。而在实际应用智能驾驶的过程中，算法的升级，又在反哺车辆克服雨雪天气、阳光直射、黑夜等复杂路况的能力。
最后值得一提的是，盘古大模型5.0是一整套方案的统称。细节上，它提供了一系列规格不同的模型方案，以协助不同智能端的具体需求。低规格的模型，虽然不足以应对智能汽车端所有的智能驾驶使用与学习需求。但其低功耗和无须联网、离线可用的优势，在覆盖无图且无网络场景的极端情况下，有助于为车辆的驾驶辅助系统，进行安全托底。这将有效提升车辆在极端情况下，使用智能驾驶功能的安全冗余。在越来越多智驾方案选择不依赖高精地图的当下，即便是只跑主流城市路况，这项技术的现实意义依旧存在。