汽车应用人工智能，先看看各大汽车公司是如何思考和做的！

• 福特汽车公司副总裁兼首席信息官 Jeff Lemmer 表示： “人工智能技术不仅对实现我们的自动驾驶汽车至关重要，而且在转变我们的客户和员工体验方便，也发挥着越来越大的作用。” “供应链风险识别和车辆预测性维护，仅仅只是福特已经应用人工智能 来改善我们的客户和业务运营的众多方案之一。
• 上汽集团已经拥有非常丰富的人工智能应用场景，涵盖了智能驾驶、 智能出行、智能制造、智能物流这些技术复杂、可靠性要求又相当高的场景，为上汽的人工智能实验室发展提供了有力的支撑，这也是上汽集团在人工智能领域独有的竞争优势。
• 宝沃汽车通过人工智能搭建测试平台，通过人工智能模拟实现更丰富的路况，减少重复测试，从而提高“自动驾驶测试”的效率。
• 通用汽车公司的“Dreamcatcher”系统――使用机器学习来改进“原型开发”。该解决方案对生成安全带支架的设计进行了“零件测试”， 最终的单一组件设计比最初的八组件设计轻 40%，强度高 20%。
• 大众汽车在慕尼黑的 DATA LAB 建立了自己的语音技术团队，应用于与供应商的“标准化沟通”。该项目的目标是实现 10000 美元以下商品的采购流程自动化。
• 斯柯达（Škoda）正在其位于捷克姆拉达·博莱斯拉夫的工厂测试将自动驾驶无人机应用于“库存盘点”。应用该技术实现了每日三次检测、识别和清点工厂外的空集装箱，并将收集的数据传输给物流部门进行处理。

可以看到，人工智能不仅仅是对车辆本身的应用升级上，更多的是对整个汽车行业的改变！

一、人工智能技术

从历史上来看人工智能主要经历了机器学习，神经网络到ChatGPT等5个阶段：

2022年11月OpenAI推出了聊天机器人，只需向ChatGPT提出需求，即可实现文章创作、代码创作、回答问题等功能。底层为Transformer算法，逐步取代传统循环神经网络，开启了人工智能从单一领域向通用领域的转变。

关键技术：大模型（算法）

大模型是辅助式人工智能向“通用性人工智能”转变的坚实底座：大模型增强了人工智能的泛化性、通用性。生产水平得到了质的飞跃，过去分散化模型研发下，单一AI应用场景需要多个模型支撑。大模型实现了标准化AI范式，具有“预训练+精调”等功能，显著降低AI开发门槛，即“低成本”和“高效率”。

过去辅助式AI只注重于一种模态，例如图像、视频、语言等，多模态旨在通过 机器学习方法处理和理解多源模态信息的能力，例如图像、视频、音频、语义相结合。

关键技术：大算力

大模型开启大算力“军备赛”：算力是训练大模型的底层动力源泉，一个优秀的算力底座在大模型(AI算法) 的训练和推理具备效率优势。其中涉及AI服务器、AI芯片、AI云是核心产品。

大模型参数呈现指数规模，引爆海量算力需求 ，现在模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，存在万倍差距，因此带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求。

对于汽车来讲，汽车已然成为一个人工智能的算力提供平台。

关键资源：数据

人工智能发展的突破得益于高质量数据的发展。大型语言模型的最新进展依赖于更高质量、更丰富的训练数据集。例如，与 GPT-2 相比，GPT-3 对模型架构只进行了微小的修改， 但花费大量精力收集更大的高质量数据集进行训练。ChatGPT 与 GPT-3 的模型架构类似，并使 用 RLHF（来自人工反馈过程的强化学习）来生成用于微调的高质量标记数据。

可以说，未来的训练模型基本固定的情况下，数据规模和数据质量更加决定AI的训练结果：

在模型相对固定的前提下，通过提升数据的质量和数量来提升整个模型的训练效果。提升数据集质 量的方法主要有：添加数据标记、清洗和转换数据、数据缩减、增加数据多样性、持续监测和维护数据等。

对于汽车行业来讲，现在汽车OEM获得了大量的车辆数据。对于汽车来说，其产生的数据本身就是高质量的，其可收集的汽车数据量也在爆发。自 2020 年以来，可用的电动车数据信息大量增加：例如围绕电池改进、 二次利用和回收的商业模式的充电率、电池周期、电池和充电状态等数据；在使用 5 级自动驾驶的测试版后，一天就有大约 4GB 的数据传输给汽车制造商。

二、人工智能国内外发展情况

微软：23年2月微软将ChatGPT接入Bing，重新定义搜索引擎；3月多模 态大型语言模型GPT-4震撼发布，在“理解+创造”上展现的能力是AI算法历史的里程碑。

谷歌：23年2月和3月谷歌分别推出对标ChatGPT的Bard和史上最大多模态具身视觉语言模型PaLM-E；并于5月11日发布大语言模型PaLM 2，直指GPT-4痛点，同时在25+款应用上接入AI。

英伟达：23年3月23日GTC会议上，英伟达推出全新AI相关产品，包括基础软件（全新加速库）、芯片（数据中心 GraceCPU）、服务器（DGX 超级计算机），以及全新NVIDIA AI Foundations云服务平台，已经具备多种生成式AI模型和相应案例。

国内大模型：百家争鸣阶段，爆发“自研热”

国产大模型于今年3、4月份密集发布，国产自研AI大模型进入“百花齐放”阶段。

三、汽车行业人工智能发展

从研发到生产制造，从物流到产品营销，人工智能可以对汽车整个行业进行改造。

研发：通过人工智能模拟实现更丰富的路况，减少重复测试，从而提高“自动驾驶测试”的效率。 使用机器学习来改进“原型开发”。汽车功能的升级像软件 一样敏捷，快速演进。通过对汽车功能的在线快速升级和迭代。

供应链：可视化，风险模拟和预测。更准确的需求计划预测，增强供应链的实时可见性和可 追溯性，同时可以预测货物到达时间，并对可能的瓶颈 和风险进行仿真建模，甚至实现全业务的统一管理、实 时监测及全局业务信息洞察、以及业务智能决策支持。

生产制造：元宇宙及人工智能推动打破部门壁垒，推动内部协同实现极致的成本和质量改进优化。在 XR/AR 和区块链的技术加持下，人工智能在元宇宙中可以为各个职能部门提 供统一的视图，并帮助在价值流的各个环节打通信息，实现高效协同，实现真 正意义上的“系统思维”和“系统优化”。

销售：元宇宙下的人工智能驱动 - 以客户为中心的购车体验，利用人工智能可以辅助销售代表（智能销售代表）在虚拟空间中更好的和客户 互动。销售代表可以邀请客户到元宇宙的会议室中，播放和交 流客户关心的各种资讯，并探讨客户对车辆的各种诉求及适用场景。

四、应用人工智能，汽车产品将被重新定义

自动驾驶创造极致的长途驾驶体验，通过自动驾驶将司机从驾驶工作中解放出来，充分享受驾 驶的时光。人工智能的私人助理可以帮助驾驶员更好规划 长途驾驶的各种体验（休息、饮食和住宿等）：

1. 在客户出行之前，智能驾驶助理 了解客户出行偏好（速度、风景、 费用最低、安全、碳排放等），给 出最优的行程规划建议（自驾、联程、 打车等）。
2. 在客户选择了出行方案后，为客 户设计出行体验，自动驾驶中的看 电影、听书、听音乐、电话会议还 是读书等。以及所需的充电桩及停 车位预定及餐厅定位等必要的细节。
3. 根据客户评价的满意程度，优化 改进服务体验。并提供刷朋友圈的分享视频。

移动共享美好时光的空间 （房产、 客厅、电影院、游戏厅、沉浸式学习空间）。通过智能语音助手，可以将车变成更加丰富的体验空间，为每一乘 客提供个性化的体验。为每个乘客都提供一个贴身的车上管家。针 对每个乘客的诉求，为其推荐和安排乘车体验：

1. 追剧模式：根据行程，设计长度合适的 客户正在追的剧。
2. 游学模式：暑假长途自驾游中，为孩子 准备途径地点的历史、地理和人文相关课 程，及和本地学生在云宇宙中讨论本地文 化及发展相关的专题讨论。
3. 办公模式：将通过隔音设备，为乘客创 造一个独享的线上会议空间，方便其在车 辆行驶过程中参加各种线上会议（元宇宙 环境下的协同）
4. Party 模式 : 在车内通过 XR 等设备，乘 客可以在元宇宙中玩各种互动游戏，或者 庆祝生日等活动。

来源：知乎 www.zhihu.com
作者：北方车厘子

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