ChatGPT 改造汽車的序幕已經拉開,奔馳率先出手。
不久前,梅賽德斯 - 奔馳將 ChatGPT 集成到了車機上,開啟了為期三個月的測試,結果顯示,它的語音助手不僅可以完成簡單地指令,還能進行連續(xù)多輪對話,理解能力和響應質量都有較大提升。
(資料圖)
理想、創(chuàng)維、蔚來等汽車廠商隨即蜂擁而入,用前沿的 GPT 能力讓車機智能化程度更上一層樓。車機也徹底從最初的 " 收音機 " 變成了功能豐富的智能終端,加上 GPT" 大腦 " 后,又開始從木訥、雞肋的機器向行車伙伴轉變。
而人車交互不是 AI 上車的盡頭,自動駕駛才是未來。以往的自動駕駛解決方案過于依賴高精地圖,一旦地圖更新跟不上瞬息萬變的路況,行車安全將受到威脅。AI 大模型的進化升級,讓車企們看到了機會。
讓 AI 主動感知和決策,放棄對高精地圖的依賴,正在成為一種主流趨勢。幾天前,理想汽車開啟城市 NOA(導航輔助駕駛)內測,它將 BEV(Bird ’ s eye view,鳥瞰圖)大模型作為主要解決方案,讓汽車模仿人類 " 腦回路 " 駕車。通過連續(xù)學習,城市 NOA 還能被訓練成用戶通勤路線上 " 代駕 "。
接棒互聯(lián)網(wǎng),AI 正在對汽車進行更深層次的改造,四個輪子的大家伙越來越神似變形金剛。
車機 +GPT,奔馳先出手
一場由內而外的 " 變形記 " 正在席卷汽車圈,從傳統(tǒng)燃油動力到新能源,從駕駛工具到智能化產品。多年以來,科技驅使下,汽車不斷變幻著外貌和內在,互聯(lián)網(wǎng)改造汽車后,人工智能又來了。
梅賽德斯 - 奔馳在這股新浪潮中一馬當先,要把 ChatGPT 移植進車機。
6 月 16 日,奔馳為期 3 個月的 ChatGPT 測試計劃在美國啟動,它與微軟合作,通過 Azure OpenAI 服務將 ChatGPT 集成到車機中。車主可以通過 Mercedes me APP 選擇使用 ChatGPT,還有更直觀測試方式——直接在車內使用語音命令 "Hey Mercedes,我想加入測試計劃 ",奔馳的 MBUX 信息娛樂系統(tǒng)就會將語音助手 "Hey Mercedes" 自動接入 ChatGPT。
過往,Hey Mercedes 可以提供體育、天氣等信息,并回答有關車輛周圍環(huán)境的問題,還能控制用戶的智能家居,這都是制式化的。ChatGPT 加入把問答變靈活了,用戶能詢問目的地詳細信息,獲得晚餐建議,可以不斷提出問題,連續(xù)收到回復。這是 ChatGPT 的看家本領。
當前,僅在美國地區(qū)約 90 萬輛配備 MBUX 的奔馳汽車可以優(yōu)先測試 ChatGPT,奔馳打算利用這個初始測試期深入了解用戶提出的請求,來確定未來開發(fā)的優(yōu)先事項,以及調整不同市場和語言的推出策略。
關于接入 ChatGPT 這事兒,奔馳給了一個充滿感性的聲明," 一切目標都圍繞著重新定義您與梅賽德斯的關系。" 奔馳要讓 ChatGPT 重塑人車交互體驗,更形象的類比是,車機從一個木訥的注重功能性的機器 " 活 " 起來了,向著車內生活伙伴的角色轉變。
奔馳之后,國內的汽車廠商率先跟上。
6 月 19 日,理想汽車推出了自研的認知大模型 "Mind GPT",這個大模型由理想的空間算法團隊研發(fā)。據(jù)說大模型訓練的開始日期早在 ChatGPT 發(fā)布之前,Mind GPT 基于數(shù) 10 TB 的原始訓練數(shù)據(jù),使用了 1.3 萬億個 Token 進行基座模型訓練,能識別聲紋和語音內容,還能聽懂方言,同時能為車主提供出行規(guī)劃,甚至具備 AI 繪畫和 AI 計算等功能。
理想透露,Mind GPT 發(fā)布后,理想汽車將新增 LUI(用戶語言界面)交互方式," 比如你想吃個火鍋,只需要呼叫理想同學,車機界面就會生成火鍋的圖片供你選擇,隨后自動算好出行路線。"
創(chuàng)維汽車也在近日宣布,旗下兩款車型創(chuàng)維 EV6 Ⅱ及創(chuàng)維 HT-i Ⅱ在智能車機上集成了 ChatGPT,此外,長城汽車、蔚來汽車、小鵬汽車、奇瑞汽車四家車企都在上個月申請了 GPT 相關商標。
GPT 上車成為一股潮流。奧緯咨詢董事合伙人張君毅認為,GPT 技術的接入能夠提升車的人機交互能力和綜合環(huán)境問題的互動能力。今后車企在同一價位段的硬件方面的品牌差異會越來越小,當舒適性、安全性、動力和續(xù)航里程上競爭難以產生太大的差異時,卷智能就成了必然選擇。
給智能座艙裝上 " 大腦 "
ChatGPT 上車又是汽車進化史上可書的一筆,最前沿的自然語言處理大模型應用到了人類的出行工具上,更豐富的車內生活體驗將會出現(xiàn)。
回望 30 多年前,車載娛樂功能和車機智能化,尚是一片空白。第一代車機誕生于上世紀 80-90 年代,當時人們普遍的關注點還是汽車的發(fā)動機、底盤和變速箱 " 三大件 ",突然有一些車型不僅能聽收音機,還能吞進磁帶,自由播放音樂,汽車有了一些第二生活空間的影子。
第二代車機則加入了 DVD 播放、MP3,娛樂性凸顯的同時,汽車又向駕駛體驗邁了一步,加入了車載導航。此時,解決 " 路盲 " 問題成為一個主流趨勢。許多老司機一定記得,在沒有車聯(lián)網(wǎng)的時代,凱立德車載導航成了高端車型的標配,它使用 GPS 衛(wèi)星定位和存在車機里的地圖包數(shù)據(jù),實現(xiàn)相對準確的導航精度。
但除了導航和聽歌、收音之外,當時的人們并不對車機抱有太多期待,車機也往往不是決定購車與否的主要因素。
進入 21 世紀,電子數(shù)碼技術不斷發(fā)展,手機的形態(tài)先變了。循著這個進化思路,車機上出現(xiàn)大屏,智能化成為新賣點?;?linux、WinCE、安卓等系統(tǒng)的車機陸續(xù)被汽車廠商采用,而后汽車不僅可以免費實時導航,還具備全景可視系統(tǒng)、汽車駕駛輔助系統(tǒng),比如 360 度影像等。
當汽車連了網(wǎng),一切由變得更不一樣。在線觀影、路書、語音控制、預約保養(yǎng)、遠程診斷等功能被加入車機,中控臺的屏幕越來越大,功能越來越多,一些廠商直接在駕駛室裝上了比平板電腦還大的顯示屏,甚至廠商們近來卷起了 " 全面屏 ",就連副駕和后排都要裝上屏幕。
終于," 第三塊屏 " 的概念越來越顯眼,主機廠們希望,車機能夠成為繼電腦和手機之后,影響人類生活的第三代智能終端。用富含科技感的車機占領用戶心智,拓展更多的商業(yè)模式,成為現(xiàn)在的車企們攻堅的方向。
現(xiàn)在," 車機 " 這一原始概念逐漸被 " 智能座艙 " 所替代。蔚來甚至造出了 " 第二起居室 " 的新詞,不僅車機越來越智能化,車企們開始卷內飾用料、音響系統(tǒng)、燈光系統(tǒng),蔚來還發(fā)布了一款 AR 眼鏡,支持隨車巨幕觀影;理想 L9 甚至配備了一個后排冰箱,讓汽車成了可移動的房子。
但無論是車機還是智能座艙,語音對話一直都是發(fā)展相對滯后的功能,考慮到駕駛安全性,語音操控又十分必要。
過去近十年來,幾乎所有車企和大量的 AI創(chuàng)業(yè)公司,在自然語言處理領域投入頗多,希望優(yōu)化車內的語音交互體驗。許多車機都能回答簡單的預設命令,比如調高溫度、預報天氣等,升級和創(chuàng)新圍繞拓寬自然語言口令展開,比如當用戶說 " 有點熱 " 后,車機可以打開空調制冷或調低溫度。
但想讓車機聽懂更多 " 人話 ",比如用各種方言規(guī)劃路線、甚至找餐館,可能還真不如車主自己用手機地圖和大眾點評來得有效,更豐富的語音式人車交互陷入瓶頸,直到 ChatGPT 出現(xiàn)。
自然語言大模型產品(ChatGPT、文心一言、通義千問等)直接開放給 C 端使用,使智能座艙的開發(fā)者們看到了曙光。強大的理解能力和邏輯推理能力,有望讓車機成為行車助手,暗藏商業(yè)可能。
比如,車主可以告訴語音助手," 幫我找出目的地附近有團購優(yōu)惠、評分超過 4.5 的火鍋店,一會有 5 個人用餐,給我預定一下位置,再看一下哪里停車方便。" 放在以前,車機絕對無法一次性理解如此多的信息,但對 ChatGPT 來說,這只是它的基操,只要實時數(shù)據(jù)源足夠多,需求被滿足的可能性能夠無限大。
GPT 的加入并不只是讓對話更流暢了,而是讓車機具有了 " 大腦 ",不僅能回答問題,還能理解需求并生成答復。至于智商有多高、反應有多快,取決于汽車廠商對上車大模型的訓練能力,以及敢不敢 " 氪 " 金上更牛的硬件(芯片)。
AI 如何讓自動駕駛 " 腦回路 " 更像人?
車內生活的豐富,讓汽車逐漸成長為一個充滿溫情的載體,它不再是枯燥、冰冷的代步工具,轉而成為一個舒適的生活空間。
而 AI 主導的汽車進化還不止于 GPT 上車,它對自動駕駛的技術推動更加意義重大。
傳統(tǒng)的自動駕駛研究方法是通過采集大規(guī)模的駕駛數(shù)據(jù)、測試更長的駕駛里程來覆蓋所有可能的駕駛場景,以確保發(fā)生突發(fā)狀況時汽車有預先設定的應對方案。但突發(fā)狀況的復雜程度往往難以預料,一旦系統(tǒng)中沒有應對某種特殊突發(fā)狀況的預案,駕駛安全就將受到極大的威脅。
這也是為什么當前的輔助駕駛系統(tǒng),必須要求駕駛員手扶方向盤以應對實時突發(fā)情況。而 AI 的學習能力將有可能改變這個現(xiàn)狀。
不久前,清華大學研究團隊提出了自動駕駛 " 可信持續(xù)進化 " 技術,該技術是基于動態(tài)評估 AI 的可信賴程度進行學習訓練,保證自動駕駛汽車在遇到陌生新場景時,其駕駛能力可從基礎性的主動避讓開始持續(xù)提升,在確保安全前提下達到更好的駕駛表現(xiàn)。
簡單理解,利用 AI,自動駕駛功能的汽車能主動學習、熟悉各種新遇到的場景,進行持續(xù)進化,隨著駕駛里程與數(shù)據(jù)量的累積,性能得到持續(xù)提升。
理想汽車正將 AI 大模型用到自動駕駛領域。6 月 17 日,理想宣布開啟城市 NOA(導航輔助駕駛)內測,并將在下半年向用戶開放通勤 NOA 功能。與常規(guī)解決方案不同的是,理想采用了 BEV(Bird ’ s eye view,鳥瞰圖)大模型,來實時感知和理解環(huán)境中的道路結構信息,讓汽車更能模仿人類駕駛員的操作習慣。
以往多數(shù)汽車上的輔助駕駛系統(tǒng),大多是采用高精地圖方案,相當于實時把路況投喂給自動駕駛系統(tǒng),讓其做出決策。但在復雜的城市道路中,總會有高精地圖無法覆蓋和無法及時更新的區(qū)域,這成為了該方案的一大缺點。而采用 BEV 大模型后,相當于 AI 主動感知實時路況,自主決策駕駛操作。
當然,BEV 也有缺點,例如在一些跨度較大的路口,通行車輛較多,傳感器視野容易被遮擋,導致車端實時感知的結果會丟失局部的信息。為了彌補這一不足,理想據(jù)稱搭配了神經先驗網(wǎng)絡(NeuralPriorNet,簡稱 NPN)和端到端的信號燈意圖網(wǎng)絡,前者的作用相當于每當車走過自動駕駛車隊走過的路口,都有圖像參考;后者則是學習大量人類司機在路口對于信號燈變化的反應,幫助自動駕駛系統(tǒng)理解交通信號。
根據(jù)實際的測試反饋,理想城市 NOA 還不能夠完全實現(xiàn)自動駕駛,它存在轉彎不夠及時和不擅長超車的問題,此外,面對一些特殊障礙物,算法無法做出決策,必須進行人工接管。
不過,相比于傳統(tǒng)的訓練方式,大模型的引入最大的改變還是讓自動駕駛系統(tǒng)有了更強的學習能力,這意味著自動駕駛能力會逐漸提升。典型的案例是,理想汽車推出了通勤 NOA 功能,在開啟該功能之前,車主需要先設定通勤路線,通過日常通勤時的自動化訓練積累 NPN 特征,大約 1 至 3 周時間后,AI 可以成長為通勤路段的 " 代駕 "。
這個過程體現(xiàn)了 AI 大模型加持下的自動駕駛汽車操作思路:先學習和熟悉路況,再進行輔助駕駛," 腦回路 " 更像人類了。
用 AI 大模型研發(fā)自動駕駛鼻祖不是理想,而是特斯拉。早在 2021 年,特斯拉就曾推出基于 Transformer 架構的 BEV 感知方案,隨后華為、百度等企業(yè)也在 "BEV+Transformer" 上展開布局,目前,特斯拉、小鵬汽車、問界汽車等都在落地和不斷優(yōu)化類 " 城市 NOA" 功能。
大模型的持續(xù)進化,很可能讓車企們找到了自動駕駛技術的突破方向,擺脫對高精度地圖的依賴是第一步?,F(xiàn)在的自動駕駛還停留在 " 輔助駕駛 " 階段,未來,你很有可能會將你的交給 AI 接管。
來源:元宇宙日爆
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