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AI大模型上車 新風口還是新噱頭?

2023-08-31 09:29:12   來源:網通社

ChatGPT橫空出世,燒錢的AI大模型開始獲得資本的關注,走進人們的視線。


【資料圖】

互聯網企業先行,涌現出百度的文心一言,阿里的通義千問、科大訊飛的星火、騰訊的混元等認知大模型;車企緊隨其后,開始擁抱大模型。

8月17日,訊飛星火認知大模型正式首搭星紀元ES,“LION AI”大模型平臺首發落地,標志著星途汽車進入全面“大模型時代”。

時間線往前倒,實際上已有不少車企宣布了各家的AI大模型的計劃,廣汽AI大模型平臺將近期首搭昊鉑GT,吉利全場景AI大模型將首搭銀河L6,理想汽車的MindGPT將在年內OTA上線,問界M9將接入華為盤古大模型,諸如此類,枚不勝舉。

如此熱鬧的場景,上一次還是 “元宇宙”。如今,元宇宙似乎已經悄無聲息,那么方興未艾的AI大模型,將成為汽車智能化的下一個風口?還是會像元宇宙一樣,最終偃旗息鼓?

什么是AI大模型?

“阿爾法狗”(AlphaGo),大家應該不會感到陌生,曾兩次戰敗世界圍棋冠軍。這個由谷歌公司開發的人工智能圍棋計算機,就是AI大模型的一個典型案例。

AI大模型是“人工智能預訓練大模型”的簡稱,擁有巨大參數規模,通過機器學習和深度學習的技術來學習和理解龐大的數據量。時下,AI大模型在多個領域中取得了顯著的突破和應用,簡單可分為通用類和行業類。

通用認知大模型主要是依賴自然語言處理(NLP),如早年的百度小冰,如今的GPT4、訊飛星火。GPT4和訊飛星火已經擁有圖文多模態的能力,在語言理解、邏輯推理、任務規劃等多方面流暢突出。

行業類大模型,又叫垂直類大模型。NLP語言大模型進入汽車領域,應用于車機系統和智能座艙,實現更高智能的人車交互,如文章開頭提到的理想MindGPT。另外,BEV、認知等AI大模型技術同樣影響汽車領域,毫末智行在4月發布了DriveGPT。

簡而言之,AI大模型為智能汽車更多的是提供海量數據、模型、強大算力。

車企為何入局AI大模型?

汽車智能化時代,自動駕駛和智能座艙并駕齊驅,均需要大數據做支撐。而AI大模型訓練成本居高不下,需要落地來保證資金。于是,汽車成了AI大模型最好的落地產品。

AI大模型介入自動駕駛,將促使自動駕駛能力快速調動數據,同時提升安全性。在感知層,AI大模型有望降低自動駕駛傳感器硬件成本,加速自動駕駛普及;在決策層,認知大模型上線,基于學習的決策規劃算法走向主流。

從感知算法的推進來看,行業總體2022年及之前的的商業化應用主要為2D+CNN算法;隨著ChatGPT等AI大模型的興起,感知算法已經升級至BEV( Bird’s eye view )+Transformer。

光大證券認為,與傳統的2D+CNN算法相比,BEV+Transformer算法主要有三大優勢,①感知輸出信息精準度更高;②魯棒性高;③泛化能力強,有助于城市高階智能駕駛落地。同時光大證券給出判斷,各車企在數據+硬件+軟件算法的布局或將成為L3級能否兌現的關鍵。

以毫末DriveGPT雪湖·海若為例,通過引入駕駛數據建立 RLHF(人類反饋強化學習)技術,對自動駕駛認知決策模型進行持續優化,現階段主要用于解決自動駕駛的認知決策問題,最終目標是實現端到端自動駕駛,并將后續持續會將毫末多個大模型的能力整合到DriveGPT雪湖·海若。

相比自動駕駛,智能座艙似乎更容易將AI大模型落地,依托AI語音助手,完成座艙內的人機交互。以訊飛星火大模型為例,其首搭星紀元ES,最先在車載語音方面落地,相比傳統的語音交互,其具備跨業務場景、深度語義理解、多輪交互、學習進化、實時加載和多風格的能力。

多家車企曾公開表示,未來,AI大模型將賦能智能駕駛和智能座艙的融合,通過語音、視覺、手勢等多種交互方式,實現座艙端的決策。最終,高階自動駕駛將有望與智能座艙的人機交互相融合,完成車輛的駕駛調控。

AI大模型將為車市帶來哪些契機?

大模型可以處理更大規模、更復雜的數據集,并從海量的原始數據中學習提取出有用的特征和知識,實現更精準和全面的模型表達。

安信證券認為,城市領航輔助駕駛落地在即,AI大模型的應用驅動自動駕駛算法具備更強的泛化能力。生成式AI有望推動仿真場景大幅提升泛化能力,幫助主機廠提升仿真場景數據的應用比例,從而提高自動駕駛模型的迭代速度、縮短開發周期。

國內外巨頭相繼推出大模型,行業競爭加劇。AI大模型對于汽車圈而言,究竟是流星劃過,噱頭而已;還是下一顆恒星,新風口?

以ChatGPT為例,據SimilarWeb統計,OpenAI 7月的用戶為15億,較6月的17億減少12%。8月初,OpenAI被爆出每天的營運支持成本多達70萬美元,若再不設法轉虧為盈,資金終究會燒光。

對此,天風國際證券知名分析師郭明錤在社交平臺X發文指出,若AI/AIGC(人工智能生成內容,AI generated content)無法創造可持續盈利的商業模式,產業對AI/AIGC的投資可能會放緩。但AI/AIGC已是明確的趨勢,產業的變化將會創造新贏家與輸家。不必擔心OpenAI可能破產的問題。

大模型中的領頭羊OpenAI,尚且無法實現盈利,那轉向行業大模型的后來者,能把這條路走通嗎?熱情高漲的汽車主機廠沒有停下來的意思,各家紛紛推出自家AI大模型,試圖搶占先機。

結語

大模型落地到邊端、終端,存在算力、算法方面的諸多難點,同時在終端應用仍屬于初期,存在很多難點和痛點,商業模式不明確,無法變現維持資金支出。不過,AIGC是一個大趨勢,智能化需要更高的算力提升,這也毋庸置疑。

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