Den store model accelererer ind på bilen. China Academy of Information and Communications Technology udgav tidligere den første indenlandske standard for store bilmodeller, som hovedsageligt dækker tre kapacitetsdomæner. Blandt dem fokuserer scenerigdom på at evaluere understøttelsen af bilmodeller til underscenarier såsom intelligente kabiner og autonom kørsel, mens kapacitetsstøtte fokuserer på ydeevnen af bilmodeller i kunstig intelligens teknologikapaciteter såsom perception, forståelse, ræsonnement og generering. Ansøgningsmodenhed evaluerer hovedsageligt anvendelsen af bilmodeller i systemøkologi, implementeringstilpasning, scenetilpasning og andre aspekter.
Der er allerede mange anvendelsessager af store modeller i intelligente kabiner og autonom kørsel. Den store model spiller en afgørende rolle i det intelligente cockpit, og dens rolle afspejles i flere aspekter: For det første giver den en naturlig og intelligent dialogoplevelse. Gennem dialoggenereringsteknologi gør den store model det muligt for cockpitsystemet at kommunikere mere effektivt med føreren, hvilket giver en mere naturlig og intelligent dialogoplevelse.
Dette kan ikke kun reducere førerens kørselsrisiko, men også gøre det muligt for chaufføren at indhente den nødvendige information til enhver tid under kørselsprocessen. For det andet er det analyse af førerstemning og tilstandsovervågning. Den store model kan analysere førerens tale, ansigtsudtryk, adfærd og anden information, forstå førerens følelsesmæssige tilstand og opmærksomhedsniveau. Baseret på disse analyser kan det intelligente cockpit give passende følelsesmæssig regulering og førerovervågningsfunktioner og derved forbedre køresikkerheden.
Den tredje er at forudsige og optimere køreadfærden. Gennem store modeller og maskinlæringsteknikker kan det intelligente cockpit forudsige chaufførers adfærd og behov og give passende kørselsrådgivning og hjælpekontrol baseret på faktorer som køremiljø og vejforhold. For eksempel ved at analysere førerens kørevaner og køretøjets ydeevne, kan det intelligente cockpit optimere brændstofeffektiviteten og sikre kørestrategier. Den fjerde er personlig anbefaling og informationstjenester. Baseret på en dyb forståelse af brugerprofiler gennem store modeller, kan intelligente kabiner give personlige anbefalinger til passagerer. For eksempel kan det intelligente cockpit justere sæde, aircondition, musik og andre indstillinger i henhold til passagerernes præferencer, hvilket forbedrer kørekomforten. Der er også talegenkendelse og -kontrol. Store modeller forbedrer nøjagtigheden og realtidsydelsen af talegenkendelse ved at lære af massive træningsdata. I det intelligente cockpit kan talegenkendelsesteknologi baseret på store modeller opnå problemfri integration af køretøjskontrol og informationstjenester, hvilket gør det mere bekvemt for chauffører at betjene køretøjet under kørsel.
Den store models rolle i automatisk kørsel afspejles i: for det første sceneopfattelse. Den store model kan behandle og analysere enorme mængder data, og dermed forfine værdifuld information og forbedre perceptionsnøjagtigheden af autodrivsystemet. Disse modeller er i stand til at fortolke billeder og videodata omkring køretøjer, identificere nøgleelementer såsom vejskilte, trafiksignaler og andre køretøjer, og derved sikre nøjagtigheden af systempositionering og stiplanlægningsfunktioner.
Det andet er vejplanlægning og optimering. Store modeller kan analysere og lære karakteristika og trafikforhold for forskellige vejnet, herunder trafikpropper og vejforhold. Disse modeller bruges til ruteplanlægning i realtid og stioptimering, hvilket sikrer, at autonome køretøjer vælger den bedste rute og undgår potentielle trafikproblemer.
Den tredje er registrering af uregelmæssigheder og trafikflowoptimering og planlægning: Store modeller kan registrere og identificere unormale situationer under køretøjets drift og håndtere dem rettidigt for at sikre kørselssikkerheden. Store modeller kan også analysere og optimere trafikafviklingen, forbedre trafikeffektiviteten og energiudnyttelseseffektiviteten. Ved at indsamle en stor mængde trafikdata og anvende store modeller kan der opnås intelligent trafiksignalstyring, optimering af vejkryds og præcis og i realtid køretøjsplanlægning. Den fjerde er forudsigelse og beslutningsstøtte. Store modeller kan bruge maskinlæring og deep learning metoder til at forudsige forskellige trafikscenarier og give beslutningsstøtte til autonome køretøjer. For eksempel kan store modeller ved at analysere historiske trafikdata og realtidssensordata forudsige fremtidig trafikflow, vejforhold osv. for at optimere køretøjets beslutningstagning og kørestrategier.
Mange virksomheder skubber store bilmodeller til markedet
På nuværende tidspunkt fremmer mange virksomheder anvendelsen af store modeller i biler. For eksempel demonstrerede Geely for nylig sit selvudviklede AI digitale chassis, der kan "automatisk styre biler og undgå risici", og blev det første bilfirma i branchen, der har den fulde systemkapacitet til at "konstruere AI-biler med AI-rammer". Geelys selvudviklede digitale AI-chassis viser integrationsmulighederne på tværs af domæner i selvudviklede power-chassis, herunder domænekontrol, wirestyret styring, elektrisk hjuldrev, intelligent kørsel og store AI-modeller. Den besidder den højeste dimensionelle intelligente kørsel og aktive sikkerhedsegenskaber af digitalt chassis. Gennem den perfekte integration af verdens første AI store model og digitale chassis har Geely Automobile taget føringen med at opnå verdens første autonome kørselsdrift.
Det digitale Geely AI-chassis har en reaktionshastighed på kun 4 millisekunder, hvilket er 25 gange hurtigere end den maksimale reaktionshastighed for mennesker. Det kan opnå "automatisk køretøjskontrol og -undgåelse" under ekstreme reaktioner, hvilket giver brugerne "aktiv undgåelse og aldrig miste kontrollen" sikkerhedsbeskyttelse. IFLYTEK har lanceret "Flying Fish Scene Intelligent Cockpit System", som er en fuldt stablet selvudviklet teknologi, der dybt integrerer evnerne til at opsummere, ræsonnere, kontekstuel forståelse og kompleks indholdsgenerering af store modeller. Det er tæt integreret med forskellige kørescenarier såsom kørsel, kommunikation og underholdning, og kombineret med stemme og visuel interaktion kan det give brugerne en mere naturlig, fri og intelligent kabineoplevelse. På nuværende tidspunkt er iFLYTEK Spark-modellen blevet anvendt i flere modeller af velkendte bilfirmaer som Chery, GAC og Great Wall. Derudover er modeller som Star Journey ES, Haobo GT og Weipai Blue Mountain udstyret med denne teknologi.
Tencent har tidligere udgivet en "Global Intelligence"-løsning til bilindustrien, som hovedsageligt dækker fem kernescenarier, herunder bilindustriens forskning og udvikling, produktion, marketing, tjenester og virksomhedssamarbejdskontorer. Ved at introducere kerneteknologier såsom cloud computing, AI og kortlægning, sigter Tencent mod at fremme bilindustrien for at opnå "Global Intelligence". Med hensyn til modelegenskaber er Tencent Clouds store bilindustrimodel baseret på den selvudviklede hybride store model af hele kæden, der inkorporerer massive professionelle data fra bilindustrien til fortræning, finjustering af vertikale opgaver i bilindustrien og forstærkende læring. Det har klaret sig fremragende inden for kinesisk læseforståelse, ende-til-ende spørgsmål og svar og bilindustriens relaterede opgaver. Med hensyn til specifikke applikationer dækker "Global Intelligence"-løsningen flere områder. For eksempel inden for salg og marketing kan store modeller hurtigt generere kundeprofiler og tags baseret på tidligere onlinekonsultationer, foretage lead-vurderinger og intelligent analysere salgsdata over en periode.
Inden for kundeservice kan den intelligente kundeserviceassistent understøttet af den store model hjælpe eftersalget med at give hurtigere og mere professionelle svar på vanskelige problemer relateret til bilbrug og vedligeholdelse. I forsknings- og udviklingsfasen kan Tencent Cloud AI Code Assistant hjælpe med at skrive kode, supplere kode, diagnosticere og teste kode, opnå automatisk generering af over 30 % af koden i bilindustriens forskning og udvikling og forbedre den samlede menneskelige effektivitet med mindst 7 %.
Det kan ses, at den store model i vid udstrækning muliggør bilindustrien, herunder bildesign, produktion, salg samt forbedring af intelligent cockpit, autodrivsystems kapacitet og andre aspekter. Mens de accelererer installationen af store modeller, står de selvfølgelig også over for nogle udfordringer, såsom høje krav til hardware og computerressourcer, hvilket vil øge omkostningerne ved bilproduktion. Da det samtidig er en forholdsvis ny teknologi, er der stadig plads til forbedringer i modenhed og pålidelighed. Jeg tror dog, at med industrikædens indsats vil forskellige problemer blive løst.