新能源汽车与ChatGPT碰撞,开启智能驾驶新纪元?
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随着科技革新浪潮的席卷而来,ChatGPT等创新技术正与汽车行业紧密交汇,引领一场电动化、共享化、网联化和智能化的变革。在第20届上海国际汽车工业展览会上,ChatGPT成为了热议焦点,它的出现犹如一抹亮丽的新鲜色彩,短短数日之内,各类相关产品便迅速“登车”,探索着汽车这一生活与工作之外的全新领域——一个充满无限可能的“第三空间”。在这个瞬息万变的时代,我们见证着科技如何重塑出行体验,让汽车不仅仅是代步工具,更是创新和生活的舞台。
🌟新能源汽车行业🚀,正迎来一场前所未有的技术革命与交互盛宴,ChatGPT的加入无疑是这一进程中的重要推手。🚗智能驾驶不再是单一的心脏操控,而是涵盖了整个车体的智慧互联,从引擎到座舱,每一个细节都可能被AI赋能。🌍汽车大脑的诞生,让汽车不再局限于交通工具,而是成为连接万物的桥梁。斑马智行CEO张春晖的洞察力,让我们看到了ChatGPT如何引领智能汽车迈向更深层次的智能化。他大胆预言,这将是一次从硬件到软件、从内到外的全面革新,ChatGPT的奇点效应正在为这个领域打开创新之门。🚀未来,新能源汽车不仅会是出行的新选择,更是科技与生活无缝对接的生动例证。让我们期待这一领域的更多突破和可能,共同见证智能汽车的璀璨未来!🏆
现场直击:打开“第三空间”百宝箱
在上海汽车盛宴上,ChatGPT与汽车行业的交汇点聚焦于创新力量——新兴造车品牌。相较于历史悠久的传统汽车制造商,这些新生代的领军者展现出对智能化、电动化、网络化和共享化的深度融入,背靠科技巨头的技术支持,赋予产品更多前沿特质。在这里,技术与汽车的融合熠熠生辉,为观众带来未来出行的想象与探索。
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此外,百度和华为还在提前布局“无图商用”的升维打法。华为在车展期间发布了问界M5系列华为高阶智能驾驶版,到今年二季度,最新的智驾系统ADS 2.0将在15城实现不依赖高精地图的智能驾驶落地。百度则推出了“轻HD地图”,通过加强算法来减少车辆对于道路要素的依赖,同时可实现快速更新。
让汽车“长脑子”,重塑操作系统
“ChatGPT正在搅动汽车这个过去有点封闭的产业。”说这句话的,是奇瑞雄狮科技总经理邬学斌。他认为,汽车智能化才刚开始,智能化的底层逻辑是人工智能,人工智能的底层逻辑则是数据、算力和算法,他用“为汽车装上脑子”来形容ChatGPT将带来的深远变化,“今天的汽车,有心脏、四肢、骨骼,就是没有脑子,所以一直没有重大突破”。
“用脑袋改变汽车”的提法,在上海车展上被很多专家所认可。本次车展开幕当天,智己汽车发布了AI4M战略,公司联席CEO刘涛也作了类似比喻,“AI+软硬件”架构,简单来说,就是拥有像人一样的大脑、眼睛、四肢,但它也需要“更像人”的思维逻辑去控制,让智能汽车真正像人一样去思考。
这个“大脑”,用科技行业的专业术语来说,更确切地指向了底层操作系统。中国工程院院士、清华大学智能产业研究院院长张亚勤认为,以“文心一言”为代表的平台化通用式强人工智能,会给整个汽车行业带来极大冲击,“当通用大语言模型走向多模态模型,我们一定要有这样的认知,它不是一个对话机器人,而是我们在智能化时代、人工智能时代新的操作系统”。
阿里云在4月11日发布“通义千问”大模型后,也快步闯荡上海车展。张春晖认为,在智能汽车上,AliOS接入“通义千问”大模型后,“在基础系统层,大模型自动生成代码可以极大提升编程效率;在平台框架层,基于大模型的SOA可以让车企和操作系统企业更快捷地联合共建;在用户交互层,则是用户自定义,大模型负责生成。”总之,将推动汽车操作系统全新的共建理念与发展战略,在技术引领下催生“杀手级”应用出现。
据悉,智己汽车已成为首个采用“通义千问”大模型算法赋能整车的品牌,并与多家国内顶尖大模型算法机构探讨深层次合作,将利用ChatGPT在更多智能场景应用上实现突破。
从汽车本身到“车联万物”
就在几天前,OpenAI首席执行官山姆·奥特曼表示,巨型AI模型发展模式已结束,GPT-4可能是OpenAI“使模型更大并为其提供更多数据”战略中的最后一个重大进展,新的进步不会来自于让模型变得更大。在不少专家的解读中,ChatGPT已转向拼应用的阶段。
而汽车一直是AI落地的重要场景。据IHS Markit数据统计,目前中国市场座舱智能配置的新车渗透率约为48.8%,到2025年预计可超过75%。张春晖认为,新汽车具有交互主体多、交互方式多、交互黏性强、计算零件多、数据规模大、空间属性和社会属性等特征,这决定了新能源汽车一定是大模型最大的交互应用场景之一。
但要实现这种跨越也并非易事。有人就提出质疑:ChatGPT牵涉的算力太“烧脑”,汽车会不会变成一个移动大机房?以智能汽车计算零件数为例,一部手机的传感器只有13个,但当下一辆智能汽车却具有340个传感器和66项控制权,是手机的26倍多。埃森哲大中华区董事总经理陈明就此认为,随着汽车数据种类不断增多,体量愈发庞大,迭代速度持续加快,实现数据变现的挑战也会越发复杂,且成本高昂。
当然,所有的挑战与难题一旦被突破,就能成为“弯道超车”的撒手锏。陈明认为,当下数据的交互和使用,还处于线上线下打通的起点,即将消费者、4S店、主机厂、系统提供商等做整合,以更好数字化转型,而放眼未来,ChatGPT大潮将推动智能网联及自动驾驶往前疾驰,企业要有效整合价值链上各环节的数据,优化效率,提供服务,这将带来一个巨大的想象空间。
如果从“车联万物”角度看,汽车的“大脑”必将成为枢纽般的存在,而本届上海车展上亮相的多轮语言交互、无图商用等应用都只是小荷才露尖尖角。ChatGPT“上车”,看起来还有很长的路要走。
作者:徐晶卉 周渊
编辑:施薇
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