作者 | 白日梦想家

编辑 | 于婷

巨头游戏？

(资料图)

ChatGPT的火爆，已经席卷到了汽车领域。

众多相关企业宣布纷纷布局，车企也争相宣布将搭载类似产品。

2月初，百度宣布将在今年3月完成类似ChatGPT的项目“文心一言”的内部测试。据悉，该产品是基于百度文心大模型ERNIE打造，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力。

在百度官宣推出该产品之后，截止到2月20日，已有集度、岚图、红旗、长城、东风日产、爱驰、零跑、吉利汽车、海马汽车等近10家车企加入文心一言的朋友圈。

自动驾驶领域，2月17日，毫末智行宣布将自动驾驶认知大模型（人驾自监督认知大模型）正式升级为“DriveGPT”，在自动驾驶模型算法方面，全面运用ChatGPT的模型和技术逻辑。

毫末智行方面表示，ChatGPT采用的是Transformer大模型以及“人类反馈强化学习（RLHF）”技术，而毫末智行是国内最早将Transformer大模型引入到数据智能体系MANA当中的企业。

随着汽车新四化的发展，在电动化之后，智能化成为引领汽车行业持续发展的重要动力因素。而汽车智能化的发展，则离不开人工智能技术的加持。

也正因此，ChatGPT的火爆也让汽车行业看到了巨大的价值空间。

作为一种对话式的软件，业内人士认为ChatGPT技术或最先在智能座舱领域、车载语音等智能交互功能上落地。

此外，其背后所使用的AI大模型，也对自动驾驶技术的发展具有重要的作用。中国科学院院士、清华大学教授、百人会副理事长欧阳明高认为，ChatGPT会让自动驾驶、智能驾驶的编程变得更简单，并将成为重要的技术趋势。

在面向企业整车研发的过程中，ChatGPT也能够提供一定的助力作用。

那么，ChatGPT将如何助力汽车行业发展？而众多入局的玩家，谁又能够做智能汽车行业的“ChatGPT”？

ChatGPT大热

在讲ChatGPT对汽车行业的影响和应用之前，我们需要先搞清楚这个产品究竟是什么，以及背后应用的核心技术是什么。

ChatGPT是由美国公司OpenAI研发的一款基于上千亿超大语料参数组成的 GPT3.0 架构训练出来的自然语言处理聊天工具。ChatGPT 的算法采用了 Transformer 神经网络架构，具有很好的时序数据处理能力。

ChatGPT于去年12月正式上线，上线5天注册用户突破100万，两个月后用户量突破1亿。

据用户在社交媒体晒出来的对话例子，可以看出ChatGPT能够完成包括写代码，修复bug（代码改错），翻译文献，写小说，写商业文案，创作菜谱，做作业，评价作业等一系列常见文字输出型任务。

ChatGPT所表现出来的能力非常智能，甚至连特斯拉CEO埃隆·马斯克都在社交媒体称赞道：“ChatGPT好得吓人，我们离危险而强大的人工智能不远了。”

一般来说，想要机器人能够准确、迅速的理解人类语音并进行回答，就需基于海量的数据建立的模型去支持机器人进行训练。这也意味着，模型需要具备处理海量数据的能力。

传统的算法小模型已经并不具备该能力。因此，随着人工智能技术的发展，以及海量数据的加持，算法训练模型也从传统的算法小模型逐渐发展至大模型。

ChatGPT的背后，也是基于算法大模型的支持。

在NLP领域早期发展阶段，主流的模型为循环神经网络，但该模型存在不稳定或者过早停止有效训练等问题。因此，在2017年，谷歌大脑团队首次提出基于自我注意力机制（self-attention）的变换器（Transformer）模型，并首次将其用于理解人类的语言。

在Transformer之后，OpenAI又相继在语言处理大模型领域推出了包括GPT-1、GPT-2、GPT-3等语言训练大模型。ChatGPT则是OpenAI对GPT-3模型（又称为GPT-3.5）微调后开发出来的对话机器人。

从2017年的Transformer到今天的ChatGPT，大型语言模型经历了如此多的迭代，一代比一代性能更强。现如今，随着汽车智能化的发展，以及整车对海量数据处理的实际需求，算法大模型也势必会对汽车行业产生重要影响。

推动汽车智能化，

ChatGPT影响多个领域

整车在智能化过程中，离不开感知（识别）、理解和决策三方面的能力。其中，理解人类语言，分析感知数据，成为汽车智能化发展所面临的重要难题之一。

而ChatGPT基于大规模预训练语言模型（GPT-3.5），通过在人工标注和反馈的大规模数据上进行学习，能够更好的理解人类的问题并给出更好的回答。

另外，ChatGPT还使用了一种叫「人类反馈强化学习（RLHF）」的训练方法，在训练中可以根据人类反馈，保证对无益、失真或偏见信息的最小化输出。

基于如此强大的能力，ChatGPT能够集成至车上各个场景，助力汽车行业智能化发展。

首先，车载语音领域或将是ChatGPT最先落地的应用场景之一。

行业专家表示，ChatGPT在推理和学习能力上优势明显，不仅可以用于理解和对话，更可以通过上下文交流和自我学习，来实现辅助创作和知识进化。

ChatGPT这些能力同样适用车载语音交互领域，融合对话智能技术、深度学习大模型技术、工程化能力、大数据的潜力，带来更流畅、更有效的响应。在车内有限的空间，结合声场定位和多说话人判断，提升多角色、长上下文对话的逻辑一致性；更可以拓展满足方言、外语的统一识别和对话需求，快速实现更灵活、自由、个性化的交互。

2月14日，在集度ROBOVERSE三里屯体验中心启动会上，集度汽车CEO夏一平宣布，集度汽车机器人将融合百度文心一言的全面能力，打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验，将“支持汽车机器人实现自然交流的再进阶”。

此前，集度智能驾驶负责人王伟宝也谈到，关于集度将引入汽车的百度文心一言大模型，其现阶段将用于语音和对话方面，未来不排除把该模型融入自动驾驶的数据生成工作中。

在自动驾驶领域，ChatGPT背后所应用的算法大模型，具备对海量算法的处理能力以及多维度分析能力。因此，ChatGPT也能够通过分析驾驶行为数据，找出驾驶员的行为规律，以此来训练自动驾驶控制系统，从而提高系统在复杂情境下的决策能力。

毫末智行是国内首家将Transformer大模型引入数据智能体系中的公司。

此前，毫末智行也曾多次表示，当前自动驾驶行业正在从小规模数据、小模型的软件驱动的2.0时代向大规模数据、大参数模型为代表的数据驱动的3.0时代的跨越阶段。

在今年1月份举办的毫末智行AI DAY上，毫末智行CEO顾维灏重点提及ChatGPT，并直言：“毫末已经展开对ChatGPT背后的技术研究。”

顾维灏还表示，实际上，此前毫末智行推出的人驾自监督认知大模型就已借鉴了ChatGPT的实现思路，采用人类反馈强化学习（RLHF）技术，通过引入真实人驾接管数据，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。通过这一大模型，在掉头、环岛等公认的困难场景中，场景通过率提升30%以上。

2月17日，毫末智行宣布将自动驾驶认知大模型（人驾自监督认知大模型）正式升级为“DriveGPT”，并称将在2023年4月举行的第八届HAOMO AI DAY上公布重要进展。

据悉，目前毫末DriveGPT已完成模型搭建和第一阶段数据的跑通，参数规模可对标GPT-2的水平。接下来 DriveGPT将持续引入大规模真实接管数据，通过人驾数据反馈的强化学习，来不断提升测评效果，同时也将DriveGPT作为云端测评模型，用来评估车端小模型的驾驶效果。

除了车载语音和自动驾驶领域外，DriveGPT还可以应用至汽车研发上，比如说，其可以通过对数据的分析和处理，为汽车生产企业提供更准确的生产计划和决策，帮助汽车生产企业实现更加智能化的生产管理，降低生产成本和提高生产效率。

当然，现阶段ChatGPT在汽车领域的应用尚处于初步阶段，未来发展还充满着不确定性。那么，在如此火热的狂潮下，国内众多玩家中谁又能够真正跑出第一个“ChatGPT”？

谁才能做智能汽车行业的“ChatGPT”？

要做智能汽车行业的ChatGPT，门槛并不低。

一方面，ChatGPT背后最核心的技术能力，是大模型对数据的处理能力，而这又需要对AI具有非常深厚的技术积累。

另一方面，从成本来看，ChatGPT的研究需要巨大的资金和人才投入，其需要超算平台、算法、数据等各核心力量支撑。

由此来看，当前只有巨头平台公司具备这方面的优势，对于科技企业可以更多从场景融合入手，寻求创新机会。

目前，在智能汽车领域，百度率先推出了“文心一言”产品，剑指车载语音赛道。而该赛道中，科大讯飞、Cerence又占据着强势的市场份额优势，二者在NLP领域也有着深厚的技术积累。

在自动驾驶赛道中，特斯拉是最先引用Transformer的企业，毫末智行紧随其后，是国内最早一批率先展开对人工智能技术的研究，并率先将其优化应用至自身的自动驾驶系统之中，这一点几乎可以是与特斯拉同步。

此外，基于对前沿技术发展趋势的准确判断，毫末智行率先实现了智能辅助驾驶产品的规模量产，打通自动驾驶数据闭环，并快速实现产品迭代升级。

2021年初，毫末智行宣布推出HPilot1.0，在之后短时间内，很快就推出2.0和3.0产品，并且在3.0产品上实现了类似特斯拉FSD的飞跃式的换代。

此外，面对ChatGPT的火热，甚至原美团联合创始人王慧文都按耐不住，高调在社交平台公布一则求贤令，为其创立的北京光年之外科技有限公司招揽AI研发大牛，并以2亿美元的估值，个人出资5000万美元，只为打造中国的OpenAI。

智能汽车的发展和技术的迭代升级，离不开AI技术的支持。ChatGPT火热，也让汽车行业看到未来无限的发展空间。那么，在众多车企官宣入局之后，谁又能够做出真正的第一个国内“ChatGPT”？

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