人工智能市场正在经历转型，大模型逐渐成为各行各业的必备工具。"百模大战"到"降价潮"显示了竞争格局的变化，企业纷纷寻求差异化路径。然而，大模型性能增长受制于算力和数据瓶颈，降低错误率是关键。专注专业领域的“小而美”模型在Scaling Law下仍有提升空间。 交通行业中，大模型能提升感知、决策和控制能力，如路况识别、智能导航等。车路云一体化被视为解决交通问题的全局方案，通过信息交互、协同感知和决策控制，优化交通效率与安全。但技术融合中面临数据共享、群体智能控制、责任追溯和混合交通流等挑战，需要标准、法规和实验验证。 尽管前景广阔，大模型的应用仍需解决实际问题，如数据质量和算法权重确定。总的来说，大模型与车路云一体化潜力巨大，但实际应用还需克服困难，以提供更安全、高效的交通服务。