汽车AI技术是如何实现的？AI技术能够带来哪些对汽车行业的改变和影响？

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）：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）。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。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：追剧模式：根据行程，设计长度合适的 客户正在追的剧。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。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）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 【知乎日报】千万用户的选择，做朋友圈里的新鲜事分享大牛。 点击下载 此问题还有 5 个回答，查看全部。 延伸阅读： ai汽车技术的应用有哪些？ 哪些 AI 技术可以运用到汽车领域？