Der Auftakt zur Autotransformation von ChatGPT hat begonnen und Mercedes-Benz hat die Führung übernommen.
Vor nicht allzu langer Zeit hat Mercedes-Benz ChatGPT in das Auto integriert und einen dreimonatigen Test gestartet. Die Ergebnisse zeigten, dass sein Sprachassistent nicht nur einfache Anweisungen ausführen kann, sondern auch mehrere Runden kontinuierlichen Dialogs, Verständnis und Antwortqualität hat stark verbessert worden.
Autohersteller wie Ideal, Skyworth und Weilai waren sofort aktiv und nutzten modernste GPT-Funktionen, um Autos und Maschinen intelligenter zu machen. Auch die Automaschine hat sich komplett vom ursprünglichen „Radio“ zu einem intelligenten Terminal mit umfangreichen Funktionen gewandelt. Nach dem Hinzufügen des GPT-„Gehirns“ begann sie sich von einer langweiligen und geschmacklosen Maschine zu einem Fahrpartner zu entwickeln.
Und die Mensch-Fahrzeug-Interaktion ist nicht das Ende der KI im Auto, autonomes Fahren ist die Zukunft. Bisherige autonome Fahrlösungen waren zu sehr auf hochpräzise Karten angewiesen. Sobald die Kartenaktualisierung nicht mehr mit den sich ständig ändernden Straßenverhältnissen Schritt halten kann, ist die Fahrsicherheit gefährdet. Die Weiterentwicklung und Aktualisierung des KI-Modells hat Automobilunternehmen eine Chance gegeben.
Es wird zum Mainstream-Trend, der KI die Initiative zur Wahrnehmung und Entscheidungsfindung zu überlassen und die Abhängigkeit von hochpräzisen Karten aufzugeben. Vor einigen Tagen startete Li Auto den internen Test für städtisches NOA (Navigationsunterstütztes Fahren). Als Hauptlösung wird das große BEV-Modell (Vogelperspektive, Vogelperspektive) verwendet, das es dem Auto ermöglicht, den menschlichen „Gehirnkreislauf“ zu imitieren. Fahren. Durch kontinuierliches Lernen kann der urbane NOA auch als „Fahrer“ auf der Pendelstrecke des Nutzers trainiert werden.
Durch die Übernahme des Internets verändert die KI Autos auf einer tieferen Ebene, und die großen Jungs mit vier Rädern ähneln immer mehr Transformern.
Automaschine + GPT Mercedes-Benz erster Schuss
Eine „Metamorphose“ von innen nach außen erfasst den Automobilkreis, von traditioneller Kraftstoffkraft zu neuer Energie, von Antriebswerkzeugen zu intelligenten Produkten. Im Laufe der Jahre haben Autos, angetrieben von der Technologie, ihr Aussehen und ihren Innenraum ständig verändert. Nachdem das Internet Autos verändert hatte, kam die künstliche Intelligenz wieder auf den Markt.
Mercedes-Benz übernimmt in dieser neuen Welle die Führung und wird ChatGPT ins Auto übertragen.
Am 16. Juni wurde in den USA der dreimonatige ChatGPT-Testplan von Mercedes-Benz eingeführt. Das Unternehmen arbeitete mit Microsoft zusammen, um ChatGPT über den Azure OpenAI-Dienst in das Auto zu integrieren. Autobesitzer können ChatGPT über die Mercedes me APP nutzen, und es gibt eine intuitivere Testmethode: Verwenden Sie den Sprachbefehl „Hey Mercedes, ich möchte am Testplan teilnehmen“ direkt im Auto und über das MBUX-Infotainmentsystem von Mercedes-Benz sendet den Sprachassistenten „Hey Mercedes“ und stellt automatisch eine Verbindung zu ChatGPT her.
Bisher kann Hey Mercedes Informationen wie Sport und Wetter bereitstellen, Fragen zur Umgebung des Fahrzeugs beantworten und auch das serienmäßige Smart Home des Nutzers steuern. Die Hinzufügung von ChatGPT hat die Frage- und Antwortfunktion flexibler gemacht. Benutzer können detaillierte Informationen über das Reiseziel anfordern, Vorschläge für Abendessen erhalten, kontinuierlich Fragen stellen und kontinuierlich Antworten erhalten. Dies ist die Housekeeping-Fähigkeit von ChatGPT.
Mercedes-Benz integriert ChatGPT in das Auto-Maschine-System
Derzeit können nur etwa 900.000 mit MBUX ausgestattete Mercedes-Benz-Fahrzeuge in den USA ChatGPT erstmals testen. Mercedes-Benz beabsichtigt, diese erste Testphase zu nutzen, um ein tiefes Verständnis der Benutzeranforderungen zu erlangen, um zukünftige Entwicklungsprioritäten festzulegen und die Einführung verschiedener anzupassen Märkte und Sprachen. Strategie.
Bezüglich des Zugangs zu ChatGPT gab Mercedes-Benz eine emotionale Erklärung ab: „Alle Ziele drehen sich darum, Ihre Beziehung zu Mercedes neu zu definieren.“ Mercedes-Benz möchte, dass ChatGPT das Interaktionserlebnis zwischen Mensch und Fahrzeug neu gestaltet, eine anschaulichere Analogie, die ja die Automaschine hat „gelebt“ von einer langweiligen und funktionsfähigen Maschine und hat sich in die Rolle eines Lebenspartners im Auto verwandelt.
Nach Mercedes-Benz übernahmen inländische Automobilhersteller die Führung, um mithalten zu können.
Am 19. Juni brachte Ideal Automobile ein selbst entwickeltes kognitives Großmodell „Mind GPT“ auf den Markt, das vom Team für ideale räumliche Algorithmen entwickelt wurde. Es wird gesagt, dass das Startdatum des groß angelegten Modelltrainings lange vor der Veröffentlichung von ChatGPT lag. Basierend auf 10 TB ursprünglicher Trainingsdaten verwendete Mind GPT 1,3 Billionen Token für das Basismodelltraining. Es kann Stimmabdrücke und Sprachinhalte erkennen und Dialekte verstehen Gleichzeitig kann es Autobesitzern die Reiseplanung ermöglichen und verfügt sogar über Funktionen wie KI-Zeichnung und KI-Berechnung.
Ideal gab bekannt, dass Ideal Auto nach der Veröffentlichung von Mind GPT eine neue LUI-Interaktionsmethode (User Language Interface) hinzufügen wird. Berechnen Sie die Reiseroute automatisch.
Skyworth Motors gab kürzlich außerdem bekannt, dass zwei seiner Modelle, Skyworth EV6Ⅱ und Skyworth HT-iⅡ, ChatGPT in das Smart-Auto integriert haben. Darüber hinaus verfügen Great Wall Motors, Weilai Automobile, Xiaopeng Motors und Chery Automobile über alle vier Automobilhersteller letzten Monat. GPT-bezogene Marken wurden angemeldet.
GPT-Boarding ist zum Trend geworden. Zhang Junyi, geschäftsführender Gesellschafter von Oliver Wyman Consulting, glaubt, dass der Zugang zur GPT-Technologie die Mensch-Computer-Interaktionsfähigkeit des Autos und die Interaktionsfähigkeit umfassender Umweltprobleme verbessern kann. Zukünftig wird es bei Automobilherstellern immer kleinere Markenunterschiede bei der Hardware bei gleicher Preisklasse geben. Wenn es im Wettbewerb um Komfort, Sicherheit, Leistung und Reichweite schwierig ist, zu große Unterschiede zu erzielen, wird Volumenintelligenz eine unvermeidliche Wahl sein .
Rüsten Sie das smarte Cockpit mit einem „Gehirn“ aus
ChatGPT im Auto stellt eine weitere bemerkenswerte Errungenschaft in der Geschichte der Automobilentwicklung dar. Das modernste Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache wird auf menschliche Reisetools angewendet, wodurch ein reichhaltigeres Lebenserlebnis im Auto entsteht.
Rückblickend gab es vor mehr als 30 Jahren noch eine Lücke für Unterhaltungsfunktionen und Intelligenz im Fahrzeug. Die erste Generation von Automaschinen wurde in den 1980er und 1990er Jahren geboren. Damals konzentrierte man sich im Allgemeinen auf die „drei Hauptteile“ Motor, Fahrgestell und Getriebe des Autos. Plötzlich konnten einige Modelle nicht nur Radio hören, aber auch Kassetten schlucken. Musik frei abspielen, und das Auto hat den Schatten eines zweiten Wohnraums.
Die Automaschine der zweiten Generation verfügt über einen DVD-Player und MP3. Während die Unterhaltung im Vordergrund steht, hat das Auto durch die integrierte Navigation im Auto einen weiteren Schritt in Richtung Fahrerlebnis gemacht. Heutzutage ist die Lösung des Problems der „Verkehrsblindheit“ zu einem Mainstream-Trend geworden. Viele alte Fahrer müssen sich daran erinnern, dass in der Zeit, als es noch kein Internet der Fahrzeuge gab, die Autonavigation von Kay Rucker zur Standardkonfiguration von High-End-Modellen wurde. Sie nutzt GPS-Satellitenpositionierung und im Auto gespeicherte Kartenpaketdaten, um eine relativ genaue Navigationsgenauigkeit zu erreichen .
Der zentrale Kontrollbildschirm des Autos in der Anfangszeit
Doch abgesehen von Navigation, Musikhören und Radio hatte man damals keine allzu großen Erwartungen an das Auto und das Auto war oft nicht der ausschlaggebende Faktor bei der Kaufentscheidung.
Im 21. Jahrhundert hat sich mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der elektronischen und digitalen Technologie zunächst die Form von Mobiltelefonen verändert. Dieser evolutionären Idee folgend erscheint ein großer Bildschirm am Auto und Intelligenz wird zum neuen Verkaufsargument. Autos, die auf Systemen wie Linux, WinCE und Android basieren, wurden nach und nach von Autoherstellern übernommen. Danach können Autos nicht nur kostenlose Echtzeitnavigation bieten, sondern auch über Panoramavisualisierungssysteme und Autofahrassistenzsysteme wie z 360-Grad-Bilder.
Wenn das Auto mit dem Internet verbunden ist, wird alles noch anders. Online-Filmwiedergabe, Roadbook, Sprachsteuerung, geplante Wartung, Ferndiagnose und andere Funktionen wurden der Automaschine hinzugefügt. Der Bildschirm der Mittelkonsole wird immer größer, mit immer mehr Funktionen. Große Bildschirme und sogar Hersteller haben neuerdings „Vollbildschirme“ eingeführt, auch der Beifahrer und die hintere Sitzreihe müssen mit Bildschirmen ausgestattet sein.
Schließlich rückt das Konzept des „dritten Bildschirms“ immer mehr in den Vordergrund. Die OEMs hoffen, dass die Automaschine nach Computern und Mobiltelefonen zur dritten Generation intelligenter Endgeräte werden kann, die das menschliche Leben beeinflussen. Das Beschäftigen der Nutzer mit technologiereichen Autos und der Ausbau weiterer Geschäftsmodelle ist zur Zielrichtung der aktuellen Automobilhersteller geworden.
Nun wird das ursprüngliche Konzept der „Automaschine“ nach und nach durch das „Smart Cockpit“ ersetzt. Weilai hat sogar den neuen Begriff „zweites Wohnzimmer“ geprägt. Nicht nur werden Autos und Maschinen immer intelligenter, auch Automobilhersteller beginnen mit der Einführung von Innenmaterialien, Soundsystemen und Beleuchtungssystemen. Weilai brachte auch eine AR-Brille auf den Markt . , Unterstützung für das Ansehen von Filmen auf dem riesigen Bildschirm im Auto; Ideal L9 ist sogar mit einem Kühlschrank im Heck ausgestattet, was das Auto zu einem mobilen Haus macht.
Unabhängig davon, ob es sich um eine Automaschine oder ein intelligentes Cockpit handelt, war der Sprachdialog immer eine relativ verzögerte Funktion. Aus Sicht der Fahrsicherheit ist die Sprachsteuerung sehr wichtig.
In den letzten zehn Jahren haben fast alle Automobilhersteller und zahlreiche KI-Startups viel in den Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache investiert, in der Hoffnung, das Sprachinteraktionserlebnis im Auto zu optimieren. Viele Automaschinen können auf einfache voreingestellte Befehle reagieren, wie z. B. die Temperatur erhöhen, das Wetter vorhersagen usw. Upgrades und Innovationen drehen sich um die Erweiterung von Passwörtern in natürlicher Sprache. Temperatur.
Wenn Sie jedoch möchten, dass das Auto mehr „menschliche Wörter“ versteht, etwa beim Planen von Routen in verschiedenen Dialekten oder sogar beim Auffinden von Restaurants, ist dies möglicherweise nicht so effektiv wie der Autobesitzer selbst, der mobile Karten und Dianping verwendet. Die Fahrzeuginteraktion tappt in die Engpassfalle, bis ChatGPT erscheint.
Die großformatigen Modellprodukte in natürlicher Sprache (ChatGPT, Wenxin Yiyan, Tongyi Qianwen usw.) sind direkt zur C-Seite hin offen, sodass die Entwickler des Smart Cockpits den Beginn sehen können. Aufgrund der ausgeprägten Auffassungsgabe und der Fähigkeit zum logischen Denken wird erwartet, dass die Automaschine zum Fahrassistenten werden kann und verborgene Geschäftsmöglichkeiten bietet.
Beispielsweise kann der Autobesitzer dem Sprachassistenten sagen: „Helfen Sie mir, ein Hot-Pot-Restaurant in der Nähe des Zielorts zu finden, das Rabatte für Gruppenkäufe bietet und eine Bewertung von mehr als 4,5 hat. Es werden nach und nach 5 Personen essen, reservieren Sie einen Platz für.“ „In der Vergangenheit konnte die Automaschine absolut nicht so viele Informationen auf einmal verstehen, aber für ChatGPT ist dies nur die Grundoperation. Solange genügend Echtzeitdaten vorhanden sind Quellen kann die Möglichkeit, die Nachfrage zu befriedigen, unendlich sein.
Das Hinzufügen von GPT macht den Dialog nicht nur flüssiger, sondern verleiht der Automaschine auch ein „Gehirn“, das nicht nur Fragen beantworten, sondern auch Bedürfnisse verstehen und Antworten generieren kann. Wie hoch der IQ ist und wie schnell die Reaktion ist, hängt von der Fähigkeit des Autoherstellers ab, das große Modell auf dem Auto zu trainieren, und ob er es wagt, die bessere Hardware (Chip) auf dem Gold zu „kryptonieren“.
Wie macht KI den „Gehirnkreislauf“ des automatischen Fahrens einem Menschen ähnlicher?
Die Fülle an Leben im Auto lässt das Auto nach und nach zu einem Transportmittel voller Wärme heranwachsen. Es ist kein langweiliges und kaltes Fortbewegungsmittel mehr, sondern ein komfortabler Wohnraum.
Und die KI-gesteuerte Fahrzeugentwicklung beschränkt sich nicht nur auf GPT im Auto, sie ist sogar noch bedeutender für den technologischen Fortschritt des autonomen Fahrens.
Die traditionelle Forschungsmethode zum autonomen Fahren besteht darin, umfangreiche Fahrdaten zu sammeln und längere Fahrkilometer zu testen, um alle möglichen Fahrszenarien abzudecken, um sicherzustellen, dass das Auto im Notfall über einen voreingestellten Reaktionsplan verfügt. Allerdings ist die Komplexität von Notfällen oft unvorhersehbar. Sobald das System keinen Plan zur Bewältigung eines besonderen Notfalls hat, ist die Fahrsicherheit stark gefährdet.
Aus diesem Grund muss das aktuelle Fahrassistenzsystem erfordern, dass der Fahrer das Lenkrad festhält, um Notfälle in Echtzeit bewältigen zu können. Die Lernfähigkeit der KI könnte diesen Status quo verändern.
Vor nicht allzu langer Zeit schlug das Forschungsteam der Tsinghua-Universität die „glaubwürdige kontinuierliche Evolution“-Technologie des autonomen Fahrens vor. Ausgehend von der grundlegenden aktiven Vermeidung wird sie sich weiter verbessern und unter der Prämisse der Gewährleistung der Sicherheit eine bessere Fahrleistung erzielen.
Durch einfaches Verständnis können Autos mit autonomen Fahrfunktionen mithilfe von KI aktiv lernen, sich mit verschiedenen neuen Szenarien vertraut machen und sich weiterentwickeln. Mit der Anhäufung von Fahrkilometern und Datenvolumen verbessert sich die Leistung weiter.
Li Auto nutzt KI-Großmodelle im Bereich des autonomen Fahrens. Am 17. Juni gab Ideal die Eröffnung des internen Tests für städtisches NOA (Navigationsunterstütztes Fahren) bekannt und wird die NOA-Funktion für Pendler in der zweiten Jahreshälfte für Benutzer öffnen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Lösungen verwendet Ideal ein großes BEV-Modell (aus der Vogelperspektive), um Straßenstrukturinformationen in der Umgebung in Echtzeit wahrzunehmen und zu verstehen, sodass das Auto die Fahrgewohnheiten menschlicher Fahrer besser nachahmen kann.
In der Vergangenheit nutzten die meisten assistierten Fahrsysteme in Autos hochpräzise Kartenlösungen, was gleichbedeutend damit ist, dass die Straßenverhältnisse in Echtzeit an das automatische Fahrsystem übermittelt werden, damit dieses Entscheidungen treffen kann. Allerdings wird es in komplexen städtischen Straßen immer Bereiche geben, die nicht durch hochpräzise Karten abgedeckt und nicht rechtzeitig aktualisiert werden können, was zu einem großen Manko der Lösung geworden ist. Nach der Verwendung des BEV-Großmodells entspricht dies einer KI, die den Straßenzustand in Echtzeit aktiv erfasst und unabhängige Entscheidungen über den Fahrbetrieb trifft.
Natürlich hat BEV auch Nachteile: Beispielsweise gibt es an einigen Kreuzungen mit großer Spannweite viele vorbeifahrende Fahrzeuge und das Sichtfeld des Sensors wird leicht blockiert, was zum Verlust lokaler Informationen in den Echtzeit-Wahrnehmungsergebnissen des BEV führt Fahrzeug. Um diesen Mangel auszugleichen, soll Ideal mit einem neuronalen Prior-Netzwerk (Neural PriorNet, kurz NPN) und einem End-to-End-Signallichtabsichtsnetzwerk ausgestattet sein. Letzteres dient zum Erlernen der Reaktion einer großen Anzahl menschlicher Fahrer auf Änderungen der Ampel an Kreuzungen, um dem automatischen Fahrsystem zu helfen, Verkehrssignale zu verstehen.
Verwenden Sie das NPN-Netzwerk, um die Mängel des BEV-Modells auszugleichen
Den tatsächlichen Testrückmeldungen zufolge ist die ideale Stadt-NOA noch nicht in der Lage, automatisches Fahren vollständig zu realisieren. Sie hat die Probleme, nicht rechtzeitig abzubiegen und nicht gut im Überholen zu sein. Darüber hinaus ist der Algorithmus angesichts einiger besonderer Hindernisse können keine Entscheidungen treffen und müssen manuell übernommen werden.
Im Vergleich zur herkömmlichen Trainingsmethode besteht die größte Änderung bei der Einführung des großen Modells jedoch darin, dass das automatische Fahrsystem über eine stärkere Lernfähigkeit verfügt, was bedeutet, dass sich die Fähigkeit zum automatischen Fahren schrittweise verbessert. Ein typischer Fall ist, dass Li Auto die Pendler-NOA-Funktion eingeführt hat. Bevor der Autobesitzer diese Funktion einschalten kann, muss er zunächst die Pendlerroute festlegen und NPN-Funktionen durch automatisches Training während des täglichen Pendelns sammeln. Nach etwa 1 bis 3 Wochen wird die KI aktiviert kann sich zum „Fahrer“ auf der Pendelstrecke entwickeln.
Dieser Prozess verkörpert die Idee des selbstfahrenden Autos unter dem Segen der KI in großen Modellen: Lernen Sie zunächst die Straßenbedingungen kennen und machen Sie sich mit ihnen vertraut und führen Sie dann assistiertes Fahren durch. Der „Gehirnkreislauf“ ähnelt eher einem Menschen.
Es ist nicht ideal, KI-Großmodelle zur Entwicklung des Erfinders des autonomen Fahrens zu verwenden, sondern Tesla. Bereits 2021 brachte Tesla eine BEV-Wahrnehmungslösung auf Basis der Transformer-Architektur auf den Markt, und dann brachten Huawei, Baidu und andere Unternehmen auch Layouts zu „BEV+Transformer“ auf den Markt. Implementieren und optimieren Sie die Funktion „urban NOA“ kontinuierlich.
Die kontinuierliche Weiterentwicklung großer Modelle dürfte es Automobilherstellern ermöglichen, eine bahnbrechende Richtung für die Technologie des autonomen Fahrens zu finden. Der erste Schritt besteht darin, sich von der Abhängigkeit von hochpräzisen Karten zu befreien. Das aktuelle automatische Fahren befindet sich noch im Stadium des „assistierten Fahrens“. In Zukunft werden Sie Ihr Auto wahrscheinlich der KI übergeben, um es zu übernehmen.
