La locura por las modelos grandes: la tarta más dulce y la más dura

Autor丨Bai Jiajia

Editor estadounidense 丨 Fisherman

Fuente: Laboratorio de investigación basado en silicio

Nota del editor:

Un lado es fanático y el otro lado es frío. Este es el estado actual de la industria de modelos a gran escala de China. "Edad del Caos" puede ser la etiqueta más apropiada para esta industria. En los últimos seis meses, la tecnología y las personas, la tecnología y la industria, la civilización humana y la civilización tecnológica han entrado en una nueva etapa de reconstrucción. Detrás de este cambio no solo está el avance de la tecnología, sino también la promoción de personas clave y empresas clave.

Como observador fronterizo de la era inteligente, la "Oficina de investigación basada en silicio" presta atención a todas las historias relacionadas con la tecnología. Hoy, lanzaremos el plan de "La era del caos de los modelos a gran escala", a partir de la deconstrucción de modelos a gran escala, y girando la lente a la vanguardia de estas olas, las empresas y las personas, comparten e interpretan sus puntos de vista únicos para los lectores.

Este artículo es el segundo artículo planeado en esta serie: "La moda de las aplicaciones de los modelos grandes: el pastel más dulce y el pase más difícil". Parte 1: La era caótica de los modelos grandes: contradicciones, diferenciación y el futuro

Fuente de la imagen: Generada por la herramienta de IA Unbounded

"He visto cosas que ustedes, los humanos, nunca creerían. Vi barcos de guerra arder en el borde de Orión, y vi parpadear rayos C en la oscuridad cerca de la Puerta de Tannhauser. Todos estos momentos pasarán con el tiempo, como lágrimas desapareciendo en el lluvia."

Este es el monólogo final de la película "Blade Runner", pronunciado por el replicante Roy Batty.

Esta línea fue seleccionada más tarde por el "Observer" británico como el sexto de los diez mejores momentos clásicos de la historia del cine y, a menudo, se la cita como representante de las obras de ciencia ficción.

En cierto modo, este pasaje se está convirtiendo en una realidad. Hoy, el modelo a gran escala que ha causado que el mundo caiga en un frenesí está absorbiendo conocimiento global a una velocidad inimaginable. El torrente de personas, cosas y cosas detrás de esos personajes puede no ser tan simple como Starheap Wars.

Y los académicos, ingenieros y hombres de negocios que hicieron todo esto todavía están esperando, tal vez no pueden decir qué quieren esperar, ¿sondas tecnológicas más sofisticadas? ¿Herramientas de producción más eficientes? ¿Una súper aplicación con más dinero?

O un replicante como Roy Batty, aliviando la soledad casi desesperada de los seres humanos que miran hacia la galaxia.

viene

que trae

¿Cómo ocurrió?

¿Dónde brotó por primera vez?

¿Cuál es la diferencia entre China y los países extranjeros?

……

Frente a los interminables modelos a gran escala de hoy, es demasiado tarde para preocuparse o esperar. Para este socio que estará con nosotros durante mucho tiempo en el futuro, la mejor ceremonia de bienvenida es mirarlo.

El lado C pasa al lado B, el código abierto impacta al código cerrado

La aparición de ChatGPT es como si la inteligencia artificial llamara a tu puerta.

Se lanzó al público el 30 de noviembre de 2022. En solo dos meses, ChatGPT superó con éxito los 100 millones de usuarios activos mensuales, lo que la convierte en la aplicación para consumidores de más rápido crecimiento en la historia.

A principios de marzo, Codeway Dijital desarrolló Chat con Ask AI basado en la API de ChatGPT. Con su potente función de preguntas y respuestas, sus ingresos en la primera mitad del año superaron los 16 millones de dólares estadounidenses (alrededor de 112 millones de Renminbi), convirtiéndose en la pista AI+Chatbot con las mayores descargas e ingresos.

**El éxito de ChatGPT parece indicar que la lógica comercial de las aplicaciones de IA para los usuarios finales C está establecida: entregue el producto a los usuarios y explorarán las infinitas posibilidades que brinda la IA. En el proceso, también se generará una maravillosa curva de ingresos. Entonces emerge. **

Desafortunadamente, las cosas no son tan simples.

El 4 de julio, la empresa de análisis web Similarweb publicó datos que indican que las visitas globales de ChatGPT en junio cayeron un 9,7 % mensual y que el número de visitantes únicos cayó un 5,7 % mensual.

Además de ChatCPT, el volumen de visitas de Character.AI también experimentó un fuerte descenso en junio, con una caída mensual del 32 %.

Character.AI puede imitar las personalidades de celebridades del entretenimiento, figuras históricas y personajes ficticios para conversaciones, ocupando el segundo lugar entre todas las herramientas de IA similares.

Al respecto, el analista de Similarweb, David Carr, dijo: "De ahora en adelante, los chatbots deben demostrar su valía y no dar todo por sentado".

Hasta cierto punto, la disminución en la cantidad de visitas a ChatGPT y Character.AI simboliza que las aplicaciones de IA para usuarios finales C han alcanzado gradualmente el límite superior, y esto muestra que—

**Los usuarios no están tan interesados en explorar la posibilidad de la IA de forma independiente. La integración profunda de la IA con los escenarios de aplicación y "poner el martillo junto al clavo" son condiciones necesarias para el aterrizaje de modelos grandes. **

Microsoft tomó la delantera al convertirse en un "portero de martillo".

Con la tecnología de OpenAI, la empresa matriz de ChatGPT, Microsoft lanzó Microsoft 365 Copilot y, en la conferencia anual Inspire del 18 de julio, ofreció un precio de 30 dólares al mes para clientes comerciales.

Según los informes, Microsoft 365 Copilot puede ayudar a las empresas a razonar sobre todos los datos comerciales, incluida la generación de la información más reciente de las reuniones matutinas, los correos electrónicos y los registros de chat, y enviarlos al equipo; ayudar a los usuarios a comprender el progreso de los proyectos la semana pasada; o de información interna. archivos y redes Cree un análisis DAFO a partir de los datos.

**Al combinarse con sus propios escenarios, Microsoft se ha embarcado en un camino de monetización más sólido, y este es también el modelo de muchas grandes empresas que prueban la IA de agua hoy en día. Todo el proceso es de circuito cerrado, y los datos y los modelos solo fluyen entre gigantes. . **

Es como si la tecnología de fabricación de robots más avanzada de "Blade Runner" estuviera firmemente controlada por Taylor Corporation.

Sin embargo, los desarrollos reales a menudo son más dramáticos que las películas. Recientemente, Meta, también un gigante de Internet, anunció el modelo básico de código abierto Llama2, que es distribuido por Microsoft Cloud y está disponible para uso comercial gratuito por parte de las empresas, disparando el primer tiro de " monopolio antitecnología".

A juzgar por los resultados de la evaluación, Llama2 todavía tiene una cierta brecha con GPT-4 y tiene sus propias ventajas y desventajas con GPT-3.5 Actualmente es el mejor modelo de código abierto en el mercado.

Pero, ¿qué significa esto exactamente?

Tomando como ejemplo la división de niveles de modelos grandes de Huawei, se puede dividir en modelos grandes básicos (que simulan funciones humanas, como el lenguaje y la visión), modelos grandes de la industria (según las divisiones de la industria, las funciones de múltiples modelos grandes básicos pueden coordinarse) y modelos de escenarios (correspondientes a escenarios específicos de la industria, como asistentes de puntos de venta, logística de la cadena de suministro y optimización de moléculas pequeñas).

El código abierto Llama2 de Meta es un modelo de lenguaje grande en el modelo grande básico. No requiere una gran cantidad de datos para entrenar el modelo, sino solo un gran corpus. Mediante el ajuste fino, los empresarios de modelos a gran escala pueden desarrollar aplicaciones de IA adecuadas para las industrias o escenarios correspondientes.

Al igual que el sistema Android es compatible con el ecosistema de Internet móvil de los teléfonos móviles que no son de Apple, Llama2 minimiza el costo de desarrollar modelos a gran escala para las empresas, de modo que puedan concentrarse más en sus propios escenarios industriales.

La "Cámara Miaoya", que ha explotado repentinamente en China recientemente, es una beneficiaria del código abierto.

Stable Diffusion (SD) es una de las mejores herramientas de pintura de IA en la actualidad. Es un proyecto gratuito y de código abierto que cualquier persona puede implementar y usar de forma gratuita. Según las previsiones del mercado, el principio de la "Cámara Miaoya" es resolver el problema de la aleatoriedad en la salida de imágenes SD a través del complemento del modelo LoRA.

LoRA es en realidad un modelo de tecnología de ajuste fino que es gratuito y está abierto al público. El 25 de julio, Alibaba Cloud lanzó un plan de capacitación e implementación para la serie completa de versiones de Llama2 en China, incluido el ajuste fino de LoRA.

Desde ChatGPT frente a los consumidores C-end directamente, hasta la combinación de Microsoft de modelos grandes con sus propios escenarios y luego llevándolos a los consumidores o empresas, y luego a Llama2 de código abierto Meta, que proporciona modelos grandes básicos y servicios de ajuste fino para empresas, ** múltiples caminos para promover a gran escala Detrás del aterrizaje del modelo, hay jugadores de modelos a gran escala que intentan abrir el ciclo cerrado del negocio lo antes posible, y la consideración de retirar fondos para apoyar la iteración tecnológica también es un largo plazo inversión en la construcción de una ecología industrial de IA y competir por el derecho a hablar. **

Cabe mencionar que aunque el artículo usa como ejemplos Microsoft, OpenAI y Meta, no significa que se limiten a las rutas correspondientes, de hecho, con el apoyo de tecnología y fondos, las empresas líderes tienen la fuerza para implementar múltiples caminos, y esto también hizo que la situación de la batalla fuera más ansiosa.

Por ejemplo, según un artículo publicado por The Information el 24 de julio, el modelo de lenguaje a gran escala de código abierto que está desarrollando OpenAI actualmente tiene el nombre en código G3PO, y el calendario de lanzamiento aún no se ha determinado internamente.

Curiosamente, aunque el delantero Zuckerberg afirmó en Facebook que "el código abierto promueve la innovación porque permite que más desarrolladores usen nuevas tecnologías... Creo que si el ecosistema es más abierto, se liberará más progreso", pero en una conferencia telefónica. Unos días después, propuso cobrar una parte de los ingresos de la reventa de servicios a grandes empresas de computación en la nube como Microsoft, Amazon y Google.

Los datos pueden convertirse en el foso más fuerte para las empresas chinas

Dai Yusen, socio gerente de ZhenFund, tiene una analogía ingeniosa para esta ronda de emprendimiento modelo a gran escala: el surgimiento de GPT-3 es equivalente a descubrir un nuevo continente, y ChatGPT-4 es como descubrir oro en un nuevo continente.

El viaje de recuperación de la compañía china es como conocer el Nuevo Mundo y dónde está el oro, y saber que OpenAI va en barco, y conocer el aspecto general del barco, pero sin un mapa detallado.

Por lo tanto, para los jugadores chinos de modelos a gran escala, encontrar suministros en tierra durante este largo viaje es una cuestión de vida o muerte.

Docking es encontrar una escena de aterrizaje para el gran modelo y formar un modelo de negocio sostenible.

Es innegable que todavía existe una cierta brecha entre los chips de inteligencia artificial domésticos y los estándares de clase mundial. Limitadas por las sanciones de chips, es difícil para las empresas chinas expandir la escala del poder de cómputo.

Además, en el lado del algoritmo, incluidos varios modelos grandes como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, el audio y la multimodalidad, China tiene ciertas ventajas, pero el algoritmo en sí y el poder de cómputo se complementan entre sí, por lo que también está temporalmente en el misma posición que OpenAI y otros líderes de la industria, cierta distancia.

Bajo esta situación actual, las empresas nacionales deben trabajar duro en los datos si no quieren quedarse atrás en esta ola de IA.

**En otras palabras, una de las principales barreras para los jugadores de modelos a gran escala chinos en esta ronda de competencia se basa en los datos formados en el mercado chino. **

En el proceso de desarrollo de modelos grandes, los datos son el factor decisivo, y la calidad y la escala de los datos afectan directamente el costo de desarrollo y el efecto de presentación final del modelo.

Sin embargo, los datos de alta calidad a menudo contienen una gran cantidad de secretos corporativos, que ni siquiera pueden cargarse en redes externas, y mucho menos enviarse a otras empresas para el desarrollo de modelos a gran escala.

En marzo de este año, el "economista" de los medios coreanos informó que hubo tres casos relacionados con el uso indebido y el abuso de ChatGPT dentro de Samsung, lo que provocó que los datos de medición de equipos de semiconductores, el rendimiento del producto y otro contenido se almacenaran en la base de datos de aprendizaje de ChatGPT, causando importantes pérdidas para la empresa.

Precisamente por el riesgo de fuga de información y el alto costo de la confianza entre las empresas, las empresas extranjeras de modelos a gran escala a menudo comienzan a aumentar la escala de los modelos a gran escala, establecen una ecología industrial y luego siguen con las aplicaciones.

En cierta medida, la "Carta de Compromiso Voluntario" firmada recientemente por empresas como Microsoft, OpenAI y Amazon en la Casa Blanca no es solo una respuesta a las preocupaciones sociales provocadas por el rápido desarrollo de la IA, sino también una señal al mercado. , con la esperanza de conseguir más instituciones sociales y confianza empresarial.

** De vuelta en China, bajo la guía del poder nacional, las empresas estatales y los gobiernos locales están relativamente abiertos a los modelos a gran escala, y las aplicaciones, la ecología y la construcción de modelos se están desarrollando simultáneamente. **

Por ejemplo, el modelo a gran escala Pangea de Huawei aterrizó en la moderna "mina de carbón Lilou" de eje transversal a gran escala con las reservas mineras más grandes y la vida útil más larga de la mina en la provincia de Shandong.

En octubre de 2022, Huawei firmó un marco de cooperación con Yunding Technology, una subsidiaria de Shanneng Group, para lanzar completamente minas, inteligencia artificial, infraestructura de TIC, parques inteligentes, capacitación de talentos, dispositivos portátiles inteligentes, terminales de minería y soluciones de TIC para escenarios industriales. cooperación.

Desde entonces, los expertos de ambos lados han profundizado en la primera línea de la mina y han participado profundamente en la aplicación de modelos a gran escala. En producción real, 21 especializaciones en 9 disciplinas que incluyen minería de carbón, excavación, transporte principal, transporte auxiliar, Se han excavado levantamiento, supervisión de seguridad, anti-descrudado, lavado y coquización.. Se han excavado escenarios de aplicación, actualizando constantemente el modelo, y lanzó oficialmente el primer modelo grande de IA en el campo minero el 18 de julio de este año.

Se entiende que una de las funciones del modelo grande Pangu es ayudar al departamento anti-desgaste en la verificación estándar de los proyectos de alivio de presión y anti-desgaste, lo que puede reducir la carga de trabajo de la revisión manual en un 82% y lograr un 100 % tasa de aceptación de los proyectos anti-lavado.

También les sucedieron historias similares a empresas como Baidu y HKUST Xunfei.

El 27 de junio de este año, Beijing lanzó el primer lote de 10 casos de aplicación típicos de modelos industriales a gran escala, la mayoría de los cuales son campos "duros" como la gobernanza urbana, las finanzas inteligentes, la atención médica y la modernización industrial.

Estos incluyen el "Asistente de conocimiento de inspección de equipos equipado con un gran modelo NLP para la industria de la energía" desarrollado conjuntamente por Baidu y la Unidad de investigación de redes inteligentes de State Grid, que puede mejorar los indicadores F1 de segmentación de palabras profesionales de energía y reconocimiento de entidades sensibles al marketing de energía por 9,27% y 13,28%, alcanzando 92,376% y 94,947%;

El "Modelo grande de cerebro urbano" desarrollado conjuntamente por iFLYTEK y Zhongguancun Science City City Brain resuelve problemas como el acceso y la aplicación limitados de los recursos de datos de gobernanza urbana, la débil capacidad de generalización de los modelos de servicio de gobernanza urbana y la seguridad de la información en la era de la inteligencia artificial.

**Por lo tanto, las empresas chinas se han embarcado en un camino único: desde modelos grandes de la industria hasta modelos grandes generales, y luego analizan qué tipo de tecnología de modelo a gran escala se necesita para la implementación a gran escala de aplicaciones. **

**Y este proceso también está en línea con el consenso general de la industria sobre la producción de datos de alta calidad: reduzca el umbral popularizando la IA y, al mismo tiempo, implemente la IA en la industria, y luego acumule y recopile más datos de alta calidad. y finalmente empujar el modelo hacia adelante Iterar rápidamente. **

La razón por la que los escenarios de aplicación de modelos nacionales a gran escala son diferentes de los del extranjero es esencialmente que, en el contexto de que el poder de cómputo y los algoritmos no dominan, el país y las empresas forman una fuerza conjunta para acelerar el desarrollo del "modelo de datos-datos". "volante.

**Y lo que realmente determina la dirección futura durante esta ronda de acoplamiento es si se puede construir en China un mercado de datos con alta calidad, liquidez y seguridad. **

Hace unos días, la Asociación de Estándares de Comunicaciones de China y la Academia de Tecnología de la Información y las Comunicaciones de China publicaron el "Informe de Investigación de Desarrollo de Bases de Datos (2023)". El informe señaló que el tamaño del mercado mundial de bases de datos en 2022 será de 83.300 millones de dólares estadounidenses, y el tamaño del mercado chino de bases de datos será de 5970 millones de dólares estadounidenses (alrededor de 40360 millones de dólares estadounidenses), lo que representa el 7,2 % del mundo.

Se estima que para 2027, el tamaño total del mercado de bases de datos de China alcanzará los 128 680 millones de yuanes, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26,1 %.

** ¿Dónde está el pastel más dulce? **

En resumen, hay dos tendencias en la pista de modelos grandes en su conjunto.

**Uno es que las empresas líderes están pasando de las aplicaciones del lado C al lado B. Algunos jugadores optan por integrar sus propios recursos y establecer un sistema de servicio de cadena completa desde la base de datos hasta las aplicaciones industriales. plataforma modelo a escala para integrarse con pequeñas y medianas empresas Formar una fuerza conjunta para atacar a los principales actores. **

**En segundo lugar, las empresas extranjeras son las primeras en implementar modelos a gran escala en sus propios escenarios, y las empresas nacionales están profundamente integradas con industrias reales para formar un volante de datos. **

Entre el flujo y reflujo de la marea, el "pedazo de pastel más dulce" en la capa de aplicación de la cadena de la industria de IA surgió gradualmente.

** A juzgar por la situación actual, los modelos lingüísticos a gran escala y los modelos visuales a gran escala son las vías de comercialización más claras y los modelos a gran escala más concentrados del mercado. **Además de las aplicaciones directas al consumidor, como ChatGPT y Miaoya Camera, también avanza constantemente en áreas como la oficina colaborativa, la edición de imágenes y el servicio al cliente inteligente.

Sin embargo, el grado de homogeneidad de tales aplicaciones es relativamente alto. A menos que la tecnología sea tan avanzada como OpenAI, el efecto no será muy diferente. Es más, incluso OpenAI necesita introducir continuamente nuevas funciones para retener a los clientes.

El 20 y 21 de julio, ChatGPT aumentó la cantidad de mensajes que se pueden enviar a través de GPT-4 y lanzó la función de comando personalizado.

Por el contrario, los juegos multijugador en línea (MMO) tienen mayores barreras en la industria, también en función de las capacidades de generación de gráficos. La función de aprendizaje profundo de la IA se adapta a las características multifacéticas del juego y juega un papel dominante en el proceso de desarrollo de tecnología de juegos actual, brindando a los jugadores una experiencia de juego más inteligente, rica y personalizada.

En el contexto de la distribución estable de los números de versión del juego, se espera que la industria del juego se convierta en el pedazo de pastel más dulce a corto plazo para las aplicaciones de modelos a gran escala.

**En el largo plazo, el modelo grande es esencialmente una herramienta para mejorar la calidad y la eficiencia de la industria.La disposición de los clientes a comprar servicios o productos está directamente relacionada con los beneficios que puede aprovechar el modelo grande. Por lo tanto, para encontrar los escenarios de aplicación más imaginativos en el futuro, los indicadores clave que deben investigarse son la escala de la industria en sí y la altura del foso. **

La "Oficina de investigación basada en silicio" cree que los vehículos de nueva energía son el campo más imaginativo para futuros modelos a gran escala.

Desde la perspectiva de las perspectivas de desarrollo, los vehículos de nueva energía se ajustan a la tendencia mundial de consumo "bajo en carbono y respetuoso con el medio ambiente", que conduce a la reducción del consumo de energía petroquímica.

Por ejemplo, en junio de 2022, los ministros de medio ambiente de los 27 países de la UE llegaron a un acuerdo sobre una nueva legislación de protección del clima. A partir de 2035, la UE solo permitirá que circulen automóviles con cero emisiones de dióxido de carbono.

Solo desde el punto de vista de la reducción de las emisiones de CO2, los grandes modelos pueden encontrar su camino.

Además de la conducción, toda la cadena de la industria automotriz también es un importante emisor de carbono, y la fundición de materias primas metálicas, el transporte transnacional, la fabricación y otros eslabones son el foco de la reducción de las emisiones de carbono. Sin embargo, debido a la compleja cadena industrial, los datos triviales y los amplios escenarios de aplicación, es difícil para las empresas automotrices recopilar y evaluar la huella de carbono de todo el ciclo de vida de los automóviles.

Con la inteligenteización de la cadena de la industria del automóvil, varios datos se transmiten a la nube, y gradualmente es posible resolver un camino claro de reducción de carbono. En este proceso, se espera que el volante de "datos" del modelo grande se convierta en el " quinto" del automóvil. "una rueda" para romper las barreras de datos entre los eslabones y formar un camino inteligente en la cadena industrial.

** Por otro lado, la combinación de modelos grandes y vehículos de nueva energía es en realidad un camino en el que todos ganan. **

El alto costo de inferencia de los modelos grandes es la razón por la que muchas empresas se desalientan. Con el desarrollo de la tecnología, los modelos grandes se lanzan desde la nube a los productos, y el automóvil en sí también puede realizar un cierto grado de tareas de razonamiento basadas en el chip incorporado y retroalimentar los resultados a la nube. Para los propietarios de automóviles, esto significa que los vehículos de nueva energía aún mantendrán un cierto grado de "inteligencia" sin estar conectados a Internet, lo cual es un elemento adicional para la experiencia del usuario.

**Sin embargo, aún quedan varias dificultades por superar antes de que el gran modelo pueda realmente empoderar a la industria de los vehículos de nueva energía. **

Por ejemplo, problemas de almacenamiento de datos.

Ya en 2017, hubo una ola de auge industrial de big data en China, en la que un escenario típico fue la alerta temprana y el mantenimiento de equipos clave. En términos sencillos, es predecir cuándo el equipo puede apagarse a través de los datos devueltos por el sensor e indicar qué tipo de equipo debe reemplazarse.

Sin embargo, después de la implementación real, se descubrió que se requieren al menos 2 o 3 ciclos de datos para formar un modelo de datos completo, y el costo de almacenamiento solo es de decenas de millones, lo que es demasiado arriesgado para las empresas.

Y esto también es cierto hoy en día, porque la investigación y el desarrollo de modelos grandes y las iteraciones posteriores también requieren datos masivos como soporte, por lo que las compañías automotrices de hoy en día están más inclinadas a construir plataformas primero, conectar datos y negocios, y luego usar modelos grandes para hacer algunos encaja.

**En segundo lugar, en comparación con los grandes modelos generativos, el campo industrial presta más atención a la estabilidad. **

Para dar un ejemplo simple, usamos ChatGPT para escribir poemas, esperando que sea creativo, cada pieza es diferente, pero en el campo industrial, si cada instrucción es diferente, causará grandes problemas.

Por lo tanto, la integración profunda de grandes modelos y líneas de producción debe ser similar a escribir códigos para generar instrucciones industriales o proponer soluciones de optimización para eslabones específicos, y es imposible intervenir realmente en la producción.

Como dice el refrán, las bendiciones provienen de las desgracias y las desgracias provienen de las bendiciones. Las dos dificultades para que los modelos a gran escala ingresen a la industria de los vehículos de nueva energía son en realidad los fosos para las empresas que lograrán logros en este campo en el futuro. Con el el desarrollo continuo de la tecnología de almacenamiento y la aparición de nuevas fábricas digitales como las "fábricas de luz negra", la resistencia a conectar modelos grandes con la nueva industria energética también está disminuyendo.

En algunos campos más avanzados, los dos han comenzado a producir reacciones químicas.

En la actualidad, la implantación de modelos a gran escala en el campo de los vehículos de nuevas energías se centra básicamente en la conducción autónoma.Baidu, Tesla, Huawei y Google han desplegado una zona de demostración en carretera.