Os modelos de grande escala integrados da Mercedes-Benz às bicicletas são a próxima saída para carros inteligentes?

Desde que a onda de modelos em grande escala começou no último meio ano, e tudo pode ser GPT, empresas como a BAT lançaram seus próprios produtos de modelos em grande escala. Não é de surpreender que centenas de "modelos" lutem e grupos de "modelos" dançam loucamente. Todos os tipos de coletivas de imprensa de vários tamanhos estão no palco, e todas as empresas estão fazendo o possível para provar ao mundo exterior quanto espaço para sua imaginação. Depois de entrar em julho, os modelos de grande escala de uso geral esfriaram um pouco e modelos de grande escala específicos da indústria começaram a aparecer, como o “Word” da Ctrip dedicado a hotéis e turismo, o “Ziyue” de NetEase Youdao dedicado à educação e Dajing dedicado ao diagnóstico e tratamento da MTC.Na medicina tradicional chinesa, "Qi Huang Dao Wen", existem muitos deles.

A razão para esta mudança é que, por um lado, diferentes empresas têm seu próprio foco de negócios, de modo que os modelos de produtos de grande escala que eles criam são inevitavelmente afetados por isso. Este é um fato objetivo; por outro lado, com o desenvolvimento geral de grandes modelos, Sua industrialização também começou a ser mencionada cada vez mais. Afinal, se não puder ser implantado como um produto ao alcance, por mais avançada que seja a tecnologia, não tem sentido. Em meados de junho, a Mercedes-Benz cooperou com a Microsoft e se tornou a primeira empresa automobilística do mundo a integrar o ChatGPT em seu próprio sistema de controle de voz do carro. Meio mês depois, outra empresa de bicicletas anunciou que seria equipada com o ChatGPT. Stack self modelo de veículo grande desenvolvido. Como espectador, ao sentir que a luz da ficção científica entrou na realidade, não pode deixar de fazer as pessoas sonharem acordadas, talvez o modelo grande seja realmente a próxima saída para a inteligência do carro?

1. Suba no modelo grande e aperte o cinto de segurança

** Em 16 de junho, a empresa automobilística centenária Mercedes-Benz e a Microsoft anunciaram em conjunto que as duas empresas estão expandindo sua cooperação no campo da IA e integrando o ChatGPT ao sistema de controle de voz do carro Mercedes-Benz. **Esta colaboração permitirá que os proprietários de carros experimentem o ChatGPT enquanto dirigem pelo serviço Azure OpenAI da Microsoft. O plano de testes começou oficialmente no dia 16, e um total de cerca de 900.000 Mercedes-Benz equipados com sistema de infoentretenimento MBUX nos Estados Unidos podem participar do teste.

O desenvolvimento da ciência e da tecnologia nos últimos anos mostra que o carro está se tornando um novo tipo de terminal inteligente. Após o surgimento de grandes modelos, a relação entre pessoas e veículos e veículos será inevitavelmente afetada. Especificamente, esse impacto se reflete principalmente em dois aspectos: **1. O impacto na direção automática. 2. O impacto no cockpit inteligente. ** Vamos falar sobre isso separadamente.

1. O impacto dos modelos grandes na condução autónoma. **Modelos grandes podem lidar com grandes quantidades de dados e, ao mesmo tempo, ter recursos de análise multidimensional, que podem fornecer recursos de previsão e análise de dados mais precisos e abrangentes. Ao manter a otimização e atualização do modelo grande, a precisão e a confiabilidade da condução automática podem ser melhoradas. **Um modelo grande de uso geral como o ChatGPT só pode se tornar popular em todo o mundo quando o número de parâmetros atinge um certo nível e começa a ter recursos suficientes. Quanto ao nível de aplicação específico, o impacto do modelo grande na direção autônoma pode ser subdividido na nuvem e na extremidade do veículo. **Na nuvem, as montadoras podem aproveitar a grande capacidade de parâmetros inerente a modelos grandes, concluir a maior parte do trabalho de rotulagem e mineração de dados por meio de modelos grandes, economizar custos e criar autonomia com a ajuda de cenários de simulação. No lado do veículo, o modelo grande pode ser subdividido em vários submodelos subsidiários, que são responsáveis por diferentes subtarefas, economizando tempo de cálculo de inferência no lado do veículo e aumentando a segurança na direção. **Além disso, o algoritmo integrado de percepção e tomada de decisão da nuvem para o carro é frequentemente considerado o último gargalo do algoritmo de direção autônoma. Ele pode ser efetivamente resolvido depois que o carro for conectado ao modelo grande e a atualização do algoritmo da direção autônoma pode não estar mais fora de alcance.

2. O impacto no cockpit inteligente. Tomando o Mercedes-Benz mencionado acima como exemplo, a Microsoft disse que o ChatGPT a bordo pode suportar diálogos mais dinâmicos, incluindo comandos gerais de voz e diálogos interativos. O escopo dos diálogos pode abranger informações de localização, receitas e até alguns mais complexos .problemas, permitindo que os olhos do motorista se concentrem mais nas condições da estrada. Posteriormente, a Microsoft e a Mercedes-Benz também afirmaram que continuarão a cooperar para explorar o ecossistema de plug-ins do ChatGPT e explorar a possibilidade de integrar serviços de terceiros. **Os futuros motoristas podem concluir tarefas como reservar restaurantes ou ingressos de cinema por meio do sistema de modelo em grande escala montado no veículo, melhorando a conveniência e a produtividade e melhorando a experiência de dirigir. **

Além disso, o modelo grande também terá um novo impacto nos métodos de pesquisa e desenvolvimento e nos modelos de negócios das montadoras. Em termos de métodos de pesquisa e desenvolvimento, os recursos eficientes de rotulagem da IA são óbvios para todos. Tarefas de rotulagem de dados que costumavam levar muito tempo agora levam apenas algumas horas. O tempo e o custo de pesquisa e desenvolvimento são bastante reduzidos e modelos grandes podem lidar com tarefas multimodais. Dados ricos, como voz, gesto, visão, etc., podem ajudar as montadoras a melhorar ainda mais a eficiência geral de P&D, reduzir custos e aumentar a eficiência. Em termos de modelo de negócios, os atuais modelos de grande escala são geralmente eloqüentes. Depois de integrados ao sistema do veículo, a relação entre pessoas, veículos e máquinas pode evoluir de uma "relação de trabalho" para uma "relação de acompanhamento ". Os recursos também entenderão gradualmente as preferências e hábitos das pessoas e, então, obterão um novo valor comercial.

2. O modelo grande e o carro combinam?

Depois que a Mercedes-Benz anunciou sua cooperação com a Microsoft, o carro ideal doméstico também lançou o MindGPT, um grande modelo autodesenvolvido, e Wenxin Yiyan da Baidu também foi conectado a muitas montadoras, como Hongqi, Changan, Geely, Lantu e Leap. ** Portanto, pode-se esperar que a combinação de grandes modelos, montadoras e carros se torne cada vez mais comum. ** A julgar pelas atuais montadoras participantes, elas também têm sua própria ênfase no foco de desenvolvimento e na direção de modelos grandes. Do ponto de vista funcional, pode ser dividido em dois tipos: ** 1. É usado no campo da comunicação e diálogo no smart cockpit. 2. Usado em sistemas inteligentes, como direção automática. **O primeiro é como a cooperação entre a Mercedes-Benz e a Microsoft mencionada acima, e o sistema operacional de carro inteligente Alibaba AliOS conectado a Tongyi Qianwen; O desempenho de direção é próximo ao de um motorista humano, e o DriveGPT, um gerador generativo em grande escala modelo de direção autônoma que é inteligente e inteligente, ajuda a resolver problemas de tomada de decisão cognitiva e, finalmente, realiza a direção automática da nuvem para o carro. Além disso, Great Wall, Chery, NIO e Xiaopeng também registraram e solicitaram várias marcas registradas relacionadas ao GPT. Acredita-se que haverá resultados relacionados a modelos grandes que serão lançados em breve.

Em comparação com o modelo de larga escala de uso geral do ChatGPT, os custos de treinamento e uso de modelos industriais ou verticais de larga escala são menores. Portanto, seja uma fábrica centenária como a Mercedes-Benz, uma nova força doméstica como Wei Xiaoli ou uma empresa de tecnologia como Microsoft ou BAT, mais e mais pessoas pensam que ** carros inteligentes podem ser os primeiros a realizar o pouso de modelos grandes Cenário do lado B implantado**. No entanto, o caminho para a conquista mútua entre os dois não é tão tranquilo quanto se imagina.

**Em primeiro lugar, o que é visível a olho nu é a limitação das condições do hardware do veículo, o que pode dificultar que o modelo veicular de grande porte exerça todo o seu desempenho. **Atualmente, a configuração de hardware exigida por vários modelos de grande escala no mundo é geralmente alta, incluindo recursos de computação de alto desempenho, memória de grande capacidade e baixa latência. O modelo é executado. **Por exemplo, o volume do parâmetro de GPT-3.5 é tão alto quanto 175 bilhões, e o poder de computação que o suporta é tão alto quanto trilhões de TOPS. O poder de computação do chip de suporte deve ser de pelo menos 10.000 TOPS para permitir a computação tarefas do modelo grande. No entanto, no ambiente do veículo, o poder de computação do chip geralmente é de apenas algumas centenas de TOPS, que nem chega a atingir o limite necessário para a computação de modelo em grande escala. **Seguindo esta tendência, é tendência geral atualizar a infraestrutura de energia de computação montada em veículos, e o centro de computação inteligente será até uma configuração padrão para futuros carros inteligentes. Por exemplo, Dojo, um centro independente de computação em nuvem construído pela Tesla, usa um total de cerca de 14.000 GPUs Nvidia para treinar grandes modelos.

**Em segundo lugar, o processamento de dados não é um problema pequeno, especialmente os dados multimodais cada vez mais populares. **A condução automática requer muitos sensores e dados, incluindo lidar, radar de ondas milimétricas, radar ultrassônico, etc., bem como câmeras dedicadas de alta definição, equipamento GPS, etc. as taxas de falhas e danos são muito altas. Os dados do piloto automático vêm de diferentes sistemas de coordenadas, cada um com um registro de data e hora de acionamento diferente. Além disso, a direção autônoma também requer uma grande quantidade de dados de cena, como o aprendizado e o reconhecimento de sinais de trânsito e marcações no solo, o comportamento e os modelos de resposta relacionados ao tráfego e ao fluxo da multidão, etc. O gerenciamento de grandes modelos e dados requer o uso de redes de veículos inteligentes, bem como suporte a plataformas de tecnologia de computação especiais, plataformas de tecnologia de controle de nuvem e outras instalações de infraestrutura. Para cooperar entre si, é necessário coletar dados massivos como pré-requisito, especialmente no ramo vertical de automóveis. . Isso é diferente de outros sistemas de veículos.Se as plataformas básicas lutarem de forma independente, isso definitivamente tornará difícil para elas se desenvolverem em um nível mais profundo. **A superposição desses fatores tornou muito alto o limite de desenvolvimento e treinamento do modelo grande montado em veículo. O limite técnico da direção autônoma já é muito alto, e o modelo de veículo em grande escala é ainda mais do que isso. **

**Finalmente, embora a IA generativa atual tenha feito avanços na aquisição de informações, ela ainda está longe de ser implantada em carros em termos de controle subsequente, tomada de decisão e execução. **O treinamento de modelo grande da nuvem para o veículo também requer a construção de um novo algoritmo baseado no modelo grande no sistema do veículo. Estima-se conservadoramente que esse processo levará de três a cinco anos, oito a dez anos ou até mesmo mais longo.

3. Leve, mas não brilhante, água parada é profunda

**Carros e modelos grandes possuem fortes atributos tecnológicos. O maior significado da combinação dos dois pode estar no aprendizado mútuo, ou seja, fortalecer os atributos de fabricação e consumo de modelos grandes e, ao mesmo tempo, fortalecer os atributos eletrônicos e tecnológicos dos automóveis. ** Deste ponto de vista, a decisão real se o modelo grande pode ser usado no carro depende da força tecnológica da própria montadora, que está relacionada até mesmo se eles podem ocupar as alturas de comando da tecnologia futura.

Com toda a justiça, vale a pena esperar pela combinação de carros e modelos grandes. **Um dos grandes significados do modelo grande é redefinir a interação humano-computador e a ecologia de serviços relacionados. Depois de entrar no carro, ele acelerará o processo eletrônico do consumo ecológico de serviços de aplicativos no veículo, o que aumentará muito alterar o automóvel, sistema no veículo, Definição de produtos subjacentes, como modelos grandes. ** A esse respeito, as palavras de Su Qing, ex-chefe do departamento de produtos de direção autônoma da Huawei, podem ser consideradas nítidas: “Aos olhos dos fabricantes de automóveis tradicionais, o carro é uma base e o aplicativo do carro ou outro os sistemas estão tentando incorporar computadores ou IA nesta base. Nós As visões são diferentes, a base é um computador e o carro é um dispositivo periférico controlado por computador. Esta é uma visão fundamentalmente diferente.”

**Este é o significado dos modelos grandes, mas do ponto de vista dos carros, significa reduzir custos e aumentar a eficiência. **O custo das pessoas nas montadoras tradicionais sempre permaneceu alto, e mesmo o algoritmo de direção autônoma ainda depende em grande parte da redação e testes manuais. Depois que o modelo grande é integrado, um novo algoritmo inteligente pode ser conduzido pelo modelo grande. Para construir esse algoritmo, as montadoras devem fazer uma boa plataforma e as grandes empresas modelo devem fazer bons produtos. Por exemplo, a plataforma de computação que conecta carros e modelos grandes é construída principalmente em torno de chips e da nuvem.A maior dificuldade está na redução de custos e na padronização da produção. **Com bons produtos de modelo em grande escala, haverá vendas suficientes, e vendas suficientes podem aumentar os dados de loop fechado de ponta a ponta. Ter dados com qualidade e quantidade garantidas pode, por sua vez, levar à construção de grandes -Modelos em escala. ** Tomando como exemplo todos os chips básicos de IA com alto poder de computação, o preço atual de um chip Nvidia é de dezenas de milhares ou dezenas de milhares. Sem mencionar o alto custo, depender de fornecimento externo não é de forma alguma um longo solução a prazo para montadoras nacionais.

Olhando dessa maneira, se as montadoras quiserem ir longe no campo de grandes modelos montados em veículos, elas devem aumentar seus esforços em autopesquisa sobre os chips subjacentes para economizar custos ou buscar avanços em algoritmos ou sistemas para encontrar a melhor implantação de grandes modelos o mais rápido possível. **Mas não importa qual está destinada a não ser uma navegação tranquila, esta é uma estrada cheia de flores, mas também cheia de espinhos visíveis a olho nu. **