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沒有公司會愿意在人工智能引領(lǐng)的又一次革新中掉隊。

編者按：本文來自微信公眾號 元宇宙之心MetaverseHub（ID：MetaverseHub），創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

6月16日，梅賽德斯-奔馳官方宣布將車載語音助手接入ChatGPT。即日起，超90萬美國客戶可通過Mercedes me手機應(yīng)用或語音“Hey，Mercedes”參與MBUX智能人機交互系統(tǒng)測試計劃。

【資料圖】

汽車是大模型最大的交互應(yīng)用場景，這是ChatGPT第一次應(yīng)用在汽車環(huán)境中。這一測試的結(jié)果將被用于進一步完善語音助手，為更多市場的大型語言模型提供參考，因為ChatGPT的接入，智能汽車操作系統(tǒng)也將被重塑。

除了奔馳，眾多企業(yè)也在關(guān)注和探索大模型在汽車上的應(yīng)用，包括特斯拉、英偉達、百度、阿里等。人工智能和汽車的結(jié)合是國內(nèi)外的迫切發(fā)展方向，沒有公司會愿意在人工智能引領(lǐng)的又一次革新中掉隊。

而在人人都談?wù)揂I的今天，我們也想簡單聊聊人工智能將會對汽車行業(yè)帶來怎樣的改變。

更懂你的智能座艙

大模型的出現(xiàn)給人工智能的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)，也為汽車行業(yè)提供了新的可能性，主要的應(yīng)用場景包括智能座艙和智能駕駛。

汽車智能座艙是指集成了多種智能化功能和服務(wù)的汽車內(nèi)部空間，它可以通過多模態(tài)的人車交互方式，為駕乘者提供安全、舒適、便捷、娛樂的出行體驗。

人工智能大模型在汽車智能座艙上的應(yīng)用，首先體現(xiàn)在語音交互方面。

語音交互是智能座艙中最重要的功能之一，它可以讓駕乘者通過自然語言與汽車進行溝通和控制，提高出行的便捷性和安全性。

根據(jù)汽車智能化研究機構(gòu)汽勢科技的數(shù)據(jù)，2023年上海車展上，搭載語音交互功能的車型占比達到了95%，其中奔馳的語音交互搭載率排名第一。

而奔馳之所以能在語音交互方面領(lǐng)先，與其采用了ChatGPT技術(shù)有關(guān)。奔馳將ChatGPT整合到其MBUX智能人機交互系統(tǒng)中，為車主提供了全新的語音助手體驗。該系統(tǒng)將支持更動態(tài)的對話，它不僅可以準確理解車主的語音命令，還可以與車主進行交互式對話。

其次便是圖像分析方面。圖像大模型可以為汽車智能座艙提供面部識別、情緒分析、AR相機等服務(wù)，讓駕乘者可以通過圖像與汽車進行交互和娛樂。例如，商湯科技發(fā)布的圖片生成模型“秒畫SenseMirage”，就可以根據(jù)駕乘者的輸入或選擇，生成各種風格和主題的圖片。

除了語音交互和圖像分析之外，3D內(nèi)容大模型也可以為汽車智能座艙賦能，它可以為其提供3D導航等服務(wù)。

總之，人工智能大模型在汽車智能座艙上的應(yīng)用，可以讓汽車具有更強的感知、理解、生成、交互等能力，從而為駕乘者提供更加智能化、個性化、場景化的出行體驗。

這是一場正在發(fā)生的交互革命，而這場革命還離不開未來交通行業(yè)的另一個重要發(fā)展方向——自動駕駛。

自動駕駛再提速

自動駕駛技術(shù)是未來交通行業(yè)的重要發(fā)展方向，而AI是實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)之一。自動駕駛是指通過計算機系統(tǒng)的感知、決策和執(zhí)行，實現(xiàn)車輛在不同程度上替代人類駕駛者的技術(shù)。

根據(jù)國際汽車工程師協(xié)會（SAE）的標準，自動駕駛可以分為六個級別，從L0到L5，分別代表不同的自動化程度和人機交互方式，L0-L2屬于駕駛輔助，L4-L5才算自動駕駛。

而我們目前最高到L3級，即借助人工智能，車輛可以處理所有駕駛?cè)蝿?wù)，但在緊急情況或者其他類似系統(tǒng)故障的情況下，仍需要駕駛員在場。

? 自動駕駛L0-L5

L0級，人工駕駛；

L1級，輔助駕駛，是指車輛可以提供部分輔助功能，但仍然需要駕駛員時刻監(jiān)控周圍環(huán)境，并隨時準備接管車輛；

L2級，部分自動駕駛，是指車輛可以提供多項輔助功能，例如同時具備AIGC和LKA的高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）；

L3級，有條件自動駕駛，車輛可以在特定的場景和條件下完成所有的駕駛操作和周圍環(huán)境監(jiān)控，但需要在系統(tǒng)要求時由人類提供適當?shù)膽?yīng)答；

L4級，高度自動駕駛，是指車輛可以在特定的場景和條件下（例如無人物流、無人微公交、自主泊車等）完成所有的駕駛操作和周圍環(huán)境監(jiān)控，并且不需要人類提供任何應(yīng)答。此時，車內(nèi)無需配備安全駕駛員，但仍然限定道路和環(huán)境條件；

L5級，完全自動駕駛，此時的車內(nèi)無需配備安全駕駛員，也不限定道路和環(huán)境條件。

? 技術(shù)原理

自動駕駛采用計算機自主學習、高精度地圖、定位、網(wǎng)絡(luò)通信和激光雷達等信息技術(shù)，在車輛自動行駛過程中，利用環(huán)境感知、自動決策和控制等技術(shù)，對道路行駛條件、行駛過程中可能遇到的障礙及危險進行有效的控制和避免，并對各種復雜環(huán)境和突發(fā)狀況采取行之有效的措施。它的基本原理包括了感知、決策、控制三方面。

感知是自動駕駛的基礎(chǔ)，是實現(xiàn)決策和控制的前提。感知是通過毫米波雷達、激光雷達、攝像頭，對車輛周圍環(huán)境進行精準識別，自主避讓前方障礙物，進行自動轉(zhuǎn)向。

決策是指車輛根據(jù)感知到的信息，通過智能算法和模型，進行規(guī)劃和判斷，確定合適的工作模式和控制策略，代替人類做出駕駛決策。決策主要依賴于芯片和軟件，是自動駕駛的核心，包括路徑規(guī)劃、行為規(guī)劃、軌跡規(guī)劃、交互規(guī)劃等。

控制是自動駕駛的實現(xiàn)，是感知和決策的結(jié)果。它是指車輛根據(jù)決策輸出的指令，通過線控系統(tǒng)或機械系統(tǒng)，對車輛進行相應(yīng)的操作執(zhí)行，如轉(zhuǎn)向、加速、減速、制動等。

控制主要包括兩個方面：縱向控制和橫向控制。前一個控制車輛在行進方向上的速度和加速度，主要涉及油門和制動系統(tǒng)；后一個控制車輛在垂直于行進方向上的位置和角度，主要涉及轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。

? 應(yīng)用層面

人工智能的發(fā)展顯著提高了自主駕駛系統(tǒng)的能力。通過機器學習算法、計算機視覺和傳感器融合技術(shù)的結(jié)合，系統(tǒng)能夠理解周圍環(huán)境并對其做出反應(yīng)，變得更加可靠、高效和安全。

想要利用人工智能實現(xiàn)徹底改變駕駛方式，主要是看自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用層面，包括環(huán)境感知、決策規(guī)劃、學習適應(yīng)三個重要部分。

自動駕駛車輛結(jié)合了攝像頭、激光雷達、雷達和其他傳感器來收集周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)。接著，人工智能算法將對這些數(shù)據(jù)進行處理，以創(chuàng)建詳細的環(huán)境地圖，并識別物體，如行人、其他車輛、紅綠燈和路標，決定車輛該如何響應(yīng)。而類似GDDR6的高速存儲器可以支持快速存儲和訪問數(shù)據(jù)，實現(xiàn)密集型計算。

而自動駕駛汽車使用人工智能根據(jù)從傳感器收集的數(shù)據(jù)能做出實時決策。例如，如果自動駕駛汽車檢測到行人橫穿馬路，它將使用人工智能來確定最佳行動方案，進行減速或停車。

同時，預測建模與監(jiān)督學習算法能實現(xiàn)預測其他道路使用者的行為，例如行人在特定位置橫穿馬路和其他車輛變道的可能。這有助于汽車預測潛在的交通問題，并采取適當?shù)男袆觼肀苊狻?/p>

而無監(jiān)督學習算法可用于識別自動駕駛汽車傳感器收集的數(shù)據(jù)中的異常或意外事件，例如在意外位置橫穿道路的行人或突然變道的車輛。

自動駕駛系統(tǒng)還可以利用機器學習和深度學習技術(shù)不斷優(yōu)化自身性能。通過不斷收集和分析駕駛數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以學習和適應(yīng)不同的駕駛場景，改進自己的決策能力和反應(yīng)速度。

此外，強化學習技術(shù)也在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。通過強化學習，車輛可以在實際駕駛環(huán)境中不斷試錯和學習，優(yōu)化其駕駛策略和決策能力。

未來駛向何方？

汽車在當代社會是人類出行必不可少的交通工具與社會發(fā)展的經(jīng)濟引擎。隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，自動駕駛技術(shù)將逐漸商業(yè)化并進一步普及。

也有一種觀點認為，汽車也有望成為智能移動終端的一部分。人工智能和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為汽車提供了與其他智能移動終端進行交互的能力。我們的智能生活也會因為汽車的移動私人空間屬性，而變得更具有擴展性與獨特性。

作為全球市值最高的車企，特斯拉大力推行自動駕駛，勢必要將autonomy進行到底。國內(nèi)百度CEO李彥宏也表示，隨時都在發(fā)生的正常車禍不是新聞，而自動駕駛的車禍就成了新聞，究其根本原因是無人駕駛還未普及。

當然，智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈的確還需要完善政策、成本、技術(shù)、保險等各方面因素存在的問題。但自動駕駛技術(shù)的前景一片光明，我們的出行生活也期待變得更加智能與安全。

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