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焦點(diǎn)快報(bào)!大模型走向汽車產(chǎn)業(yè),最先落地在智能座艙?

2023-06-23 01:30:55 來源 : 鈦媒體

圖片來源 @視覺中國


(相關(guān)資料圖)

文 | 智能相對論,作者 | leo 陳

ChatGPT 走紅后,大模型的熱度持續(xù)不減。時(shí)至今日,隨著國內(nèi)多巨頭掀起 " 百模大戰(zhàn) ",熱度又被頂?shù)礁叻濉?/p>

前兩個(gè)月里,百度、阿里、騰訊加入;進(jìn)入 5 月,先有網(wǎng)易有道,發(fā)布了基于 " 子曰 " 大模型開發(fā)的 AI 口語老師劇透視頻,介紹其基于教育場景的類 ChatGPT 產(chǎn)品;后有科大訊飛,發(fā)布認(rèn)知大模型 " 訊飛星火 "......

通過大大小小的發(fā)布會,各企業(yè)都在向外介紹自己的 AI 大模型與應(yīng)用場景結(jié)合后能帶來怎樣的想象空間,以及證明自己,又會有多大的增長空間。

而正在電動(dòng)化、智能化、制造革新的 " 車 ",就有不少可以展開無限想象的場景。

未來,按照功能去劃分,大模型可以用在 AI 交流對話領(lǐng)域,應(yīng)用在智能座艙;還可以參考大模型下的生成式底層技術(shù),去優(yōu)化自動(dòng)駕駛認(rèn)知決策問題;此外,或許還可以革新造車流程中的設(shè)計(jì)、工程和制造環(huán)節(jié)。

盡管它們都離真正的落地有些遙遠(yuǎn),甚至看起來是 " 空中樓閣 ",但仍然值得我們嘗試做些思考。

把大模型 "OTA" 進(jìn)智能座艙

對于這三種場景,相信大部分人都能很容易地做出一個(gè)主觀判斷,最早到來的應(yīng)該是 AI 大模型在車內(nèi) AI 交流對話領(lǐng)域里的運(yùn)用。

因?yàn)槲覀儗?shí)實(shí)在在地能看到一個(gè)趨勢,如今車內(nèi)人機(jī)交互已經(jīng)走到了多模態(tài)交互,語音、視覺、手勢三者兼有。

其中,語音技術(shù)又是相對最成熟的,能夠應(yīng)用在智能座艙里的各種功能和場景:從最初的信息娛樂,到支持整車控制,甚至和家里的智能家居設(shè)備相連。

不僅如此,現(xiàn)在車企和智能語音供應(yīng)商在合作上,還希望能讓語音交互更具有 " 個(gè)性化 " 和 " 情感化 "。

通俗來說,就是以前車主和 AI 助手之間像是 " 雇傭關(guān)系 ",車主主動(dòng)布置任務(wù),AI 助手被動(dòng)執(zhí)行任務(wù);而在未來,兩者之間多出一層 " 陪伴關(guān)系 ",AI 助手主動(dòng)和車主溝通和車相關(guān)的事情,也就是反過來向人輸出內(nèi)容。

以前車載 AI 語音的智能程度普遍較弱,體驗(yàn)也不好,明顯呈現(xiàn)出裝配率不低但使用率極低的情況。對于消費(fèi)者來說,這是一個(gè)比較 " 雞肋 " 的配置,而車企這邊,能主動(dòng)拿語音交互作為核心賣點(diǎn)的,也幾乎沒有。

這就是 AI 大模型之于車而言,可能不是最好但目前是最現(xiàn)實(shí)的用武之處。而關(guān)于另外兩種場景,高階自動(dòng)駕駛本身無論是在技術(shù)成熟和商業(yè)能力上都還不清晰;而革新造車環(huán)節(jié)依賴的其實(shí)是專業(yè)型人才,大模型更偏向于成為通用知識型人才。

能夠看到,大模型應(yīng)用在智能座艙,國內(nèi)大廠都已有動(dòng)作,至少有了概念和象征意義上的合作,未來很可能會進(jìn)一步推進(jìn)。

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),目前已經(jīng)宣布將接入文心一言的車企包括長安、集度、吉利、嵐圖、紅旗、長城、東風(fēng)日產(chǎn)、零跑等。長安逸達(dá)成為首搭文心一言的車型,將通過軟件升級的形式搭載到新車上。

在上個(gè)月華為 nova11 系列及全場景新品發(fā)布會上,余承東則宣布 AITO 問界 M9 將搭載 AI 大模型,同時(shí)小藝智慧助手將能夠?yàn)橛脩魩順I(yè)界比較強(qiáng)的車載 AI 體驗(yàn)。

訊飛 " 星火認(rèn)知 " 大模型中,推出 "1+N" 架構(gòu),就有汽車領(lǐng)域相關(guān)的產(chǎn)品。按照官方說法,訊飛火星認(rèn)知大模型與智慧座艙結(jié)合后,可以實(shí)現(xiàn)車內(nèi)跨業(yè)務(wù)、跨場景人車自由交流。

可以發(fā)現(xiàn),國內(nèi)大廠關(guān)于大模型在汽車行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用,步調(diào)和著眼點(diǎn)是高度一致的。而且在面對大模型時(shí),要聚焦垂直場景,這注重的明顯是 " 實(shí)用化 ",要能夠盡快將具體的產(chǎn)品落地和發(fā)揮商業(yè)價(jià)值。

這和國內(nèi)大廠們多年來一直強(qiáng)調(diào) "AI 應(yīng)用普惠 " 其實(shí)是相契合的,讓人人可用的 " 普惠模型 " 去推動(dòng) AI 普惠,本質(zhì)是務(wù)實(shí)的。

如果說大模型的誕生之初是 AI 進(jìn)入 " 重工業(yè)時(shí)代 ",需要海量數(shù)據(jù)、巨量資金、巨額算力,屬于國內(nèi)大廠的一場 " 長跑 "。

那么大模型落地 AI 語音交互,相對來說是一次 " 短跑 ",大廠的核心工作應(yīng)該是對大模型進(jìn)行輕量化,在于 " 小而美 ",讓用戶更早地體驗(yàn)到產(chǎn)品。

大模型還將如何變革汽車產(chǎn)業(yè)?

目前,對于大模型的底層技術(shù)能力在汽車產(chǎn)業(yè)里的上層應(yīng)用,廠商在宣傳方面更多表達(dá)成 " 可以如何 "、" 將會如何 "。換句話來說,美好的是愿景,不是現(xiàn)在。各行業(yè)都在對它展開想象,這是大模型當(dāng)下的意義所在。

大模型是一個(gè)非常好的價(jià)值點(diǎn),就是它把整個(gè) AI 領(lǐng)域全部都帶活了:把市場帶活,把資金帶活,也把創(chuàng)新帶活了。

所以,從具體應(yīng)用延伸到整個(gè)汽車產(chǎn)業(yè)來看,大模型可能會如何變革汽車產(chǎn)業(yè)?

首先,汽車產(chǎn)業(yè)的研發(fā)方式又會發(fā)生變化。

理想汽車?yán)钕肱e了這樣一個(gè)例子:" 過去我們一年要做大概 1000 萬幀的自動(dòng)駕駛圖像的人工標(biāo)定,所以我們請了很多外包公司進(jìn)行標(biāo)定,大概 6 元到 8 元錢一張,一年的成本接近一個(gè)億,這僅僅是來做自動(dòng)駕駛方面的圖片標(biāo)定。"

他還提到,同時(shí)我們又面臨了新的挑戰(zhàn),就是人工智能的大模型軟件 2.0 到來了。

" 但是當(dāng)我們使用軟件 2.0 的大模型,通過訓(xùn)練的方式進(jìn)行自動(dòng)化標(biāo)定,結(jié)果和效果會非??膳拢^去需要用一年做的事情,基本上 3 個(gè)小時(shí)就能完成,效率是人的 1000 倍,這個(gè)領(lǐng)域的工作完全不一樣了。"

可以說,大模型能夠再次激起汽車產(chǎn)業(yè)對研發(fā)模式更多的交流和探索,但同時(shí)也意味著新的挑戰(zhàn)。軟件定義汽車的時(shí)代剛剛開啟,如何快速和汽車產(chǎn)業(yè)原有的知識體系相融合,如何與大模型的學(xué)習(xí)能力、泛化能力協(xié)同,形成更有效率的研發(fā)方式,又會成為汽車產(chǎn)業(yè)接下來研究的核心課題之一。

其次,對人的要求對比以前有了本質(zhì)不同。

李想關(guān)于這一點(diǎn)也有提及:" 對于員工來說,他們會感覺用拳頭打架遇到了拿槍的。所以在這樣的狀況下,我們?nèi)绾文軌蜃屲浖?2.0 和現(xiàn)有人才進(jìn)行融合,為他們提供怎樣的全新工作流程、激勵(lì)機(jī)制,怎么去做選用、任用,這又會面臨一個(gè)更大的挑戰(zhàn)。"

新能源車迎接著電動(dòng)化、智能化、制造革新,行業(yè)對人的要求,在短短幾年里,已經(jīng)經(jīng)歷了好幾波迭代。從機(jī)械到電氣,從硬件到軟件,從產(chǎn)品到生態(tài),從服務(wù)到體驗(yàn),每一種變化,背后都是一次人才的重新篩選。而進(jìn)入大模型時(shí)代,基礎(chǔ)的重復(fù)的通用的工作,會快速地被機(jī)器學(xué)習(xí)所取代。

在中高端人才聚集地 " 脈脈 " 上,百度早已經(jīng)發(fā)布 AI 大模型方向的職位招聘,比如前端研發(fā)工程師,待遇 30k-60k/ 月;C++/GO 后端研發(fā)工程師,待遇 35k-70k/ 月。

(圖源:脈脈)

最后,大家在商業(yè)模式上會出現(xiàn)新的思考。

拿車載 AI 語音交互來說,當(dāng)它實(shí)現(xiàn)從 " 雇傭關(guān)系 " 到 " 陪伴關(guān)系 ",具備一定的情感智能,消費(fèi)者是否會更樂意接受它主動(dòng)推薦的東西?在和用戶長時(shí)間互動(dòng)之后,語音助手會變得更懂用戶喜好和習(xí)慣,這里會有新的商業(yè)價(jià)值等待被挖掘。

同時(shí)也有太多深刻地思考,大模型底層技術(shù)能力如何在 AI 語音交互上得到應(yīng)用,讓用戶 " 開口即用 "?如何讓人真正懂車,如何讓車真正懂人?

無論如何,大模型開啟了新的賽道和新的可能。未來,大模型會對對現(xiàn)有模式和生態(tài)帶來哪些改變,對行業(yè)會帶來哪些創(chuàng)新和新的窗口期,值得展開無限想象。

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