Велика модель на машині, ще один «вовк іде» ШІ?

Перше джерело: Tan Qingshuo AI

Автор: Чжен Кай

Джерело зображення: створено Unbounded AI‌

На початку лютого цього року генеральний директор Jidu Ся Іпін оголосив, що автомобільні роботи Jidu інтегруватимуть комплексні можливості Baidu Wenxin Yiyan.

За останні півроку тенденція великих моделей охопила багато автомобільних компаній зі швидкістю пожежі в преріях. Згідно з неповною статистикою, Weilai, Xiaopeng, Ideal, Great Wall, Geely, Chery тощо подали заявки на торговельні марки, пов’язані з GPT. Навіть Skyworth Automobile, яка зосереджена на охороні здоров’я та виробництві автомобілів, слідкувала за поточними подіями в червні. GPT це картку.

Дме вітер, і автомобільні компанії, які не займаються масштабними моделями, стали дивними в стилі малювання.

Насправді великі моделі не є новинкою, але під «ефектом метелика» ChatGPT національна модель стане ключем до другої половини інтелектуалізації нових автомобілів чи ще одна історія про «вовка приходить» у ШІ? процес?

Ця стаття буде зосереджена на наступних трьох основних точках зору для подальшого аналізу:

**1: Первинний ринок все ще чекає та спостерігає. Популярність великих моделей в основному відображається на вторинному ринку. Однак період формування цінності концепції йде на спад, і технічна підготовка поступово стає головним героєм. **

**2: Очікується, що запуск великих моделей революціонізує логіку оцінки автомобільних запасів і змінить інвестиційну вартість OEM-виробників. **

**По-третє: для великих моделей поточні відносини між технологічними компаніями та виробниками комплектного обладнання трохи схожі на автономне водіння. Межі гри Fusion розмиті. Роз’яснення різниці між «приземленням» і «приземленням вартості» створить перешкоди в процесі великих моделей, які потрапляють на автомобіль. **

**Капітал ніколи не спить? **

Від комп’ютера до мобільного Інтернету, від двигуна внутрішнього згоряння до нової енергетичної ери, ці перетворення є найяскравішими моментами людських істот на початку 21-го століття.Також на основі цих технологічних змін були досягнуті незліченні інвестиційні легенди .

Але якщо ви подивитеся на час між двома змінами, ШІ можна назвати ветераном.

Неважко виявити, що щоразу, коли хвиля великих змін зникає, хвилі штучного інтелекту знову вдаряться по пляжу, щоб компенсувати цю переривчасту тишу. Від розумних динаміків до віртуальної реальності, блокчейну та метавсесвіту, історія про «вовка приходить», яку приземлив штучний інтелект, розповідається знову і знову, стає все більш обурливою, але це робить людей все більш і більш залежними.

Чому це так? Старший інвестор Лю Вень (псевдонім) підсумував це п’ятьма словами: «Капітал ніколи не спить».

Адже коли на ринку нема чого смажити, завжди хтось повинен придумати, що смажити для всіх. Це неминучість, яка невідомо коли стане неминучістю. Власне, в цьому і полягає чар ШІ . **

Минув деякий час з тих пір, як великі моделі прокотилися в автомобільній промисловості. Лю Вень далі поділився своїми спостереженнями з Тань Ціном, сказав AI: «Навколо мене справді багато шуму, але первинний ринок все ще дуже обережний щодо цієї хвилі. Неважливо, чи це безпілотні автомобілі, чи так звані популярні великі моделі, стартапам зі штучним інтелектом сьогодні непросто отримати фінансування».

«Особливо після кількох хвиль холодних зим за останні кілька років, перспектива повернення є об’єктивною, але все більше інвесторів усвідомлюють, що інвестиції в штучний інтелект є надзвичайно ризикованими, а прогрес передових проектів є значним. повільніше, ніж очікувалося. По-друге, нові концепції часто з’являються надто швидко, і комплексний поріг для досліджень і вивчення також дуже високий.»

Але чому вогонь великих моделей штучного інтелекту все ще може швидко поширитися серед автомобільних компаній за дуже короткий проміжок часу? З точки зору капіталу, Лю Вень вважає, що це невіддільне від підтримки двох основних моментів, ** одна сторона — це соціальні медіа, інша сторона — вторинний ринок, ** «Я особисто бачу, як (велика модель) відбивається вогонь у цих двох місцях».

За його словами, як і від «управління Твіттером» Маска до популярності ChatGPT на початку року, сьогодні для ринку капіталу не можна недооцінювати силу соціальних мереж.

Інцидент із «надпровідністю кімнатної температури», який нещодавно перетворився на судоми рук, насправді є високоякісним прикладом того, що соціальні мережі лідирують на вторинному ринку.

Наприклад, у концептуальному секторі, пов’язаному з акцією A, компанія Fasten, яка навіть не займається бізнесом, пов’язаним із «надпровідністю кімнатної температури», і ніколи не проводила відповідних досліджень, розробок та інвестицій, напряму виграла 4 дошки за 6 днів у цій хвилі, і весь надпровідний концептуальний сектор. Це також були американські гірки, які виглядали досить неохайно всього за кілька днів.

Природно, що за цим стоїть багато інвесторів із короткостроковими спекулятивними міркуваннями, але для треку м’яких технологій, де розташовані великі моделі штучного інтелекту, є ще одна істотна відмінність, тобто жорсткі технології часто є революційними, і є багато гроші на початку. Або нічого, але м’яка траса, на якій знаходиться штучний інтелект, часто є марафоном, який починається з концепції та врешті приземляється.

Хоча це не 0 або 1, як надпровідність при кімнатній температурі, на думку Тан Ціншуо АІ, велика модель розділена на три етапи. **

З минулим півроку популярність концептів великих моделей на вторинному ринку поступово слабшає, тому автомобільним компаніям не так багато можливостей продовжувати покладатися на концепти для підвищення вартості. Після періоду формування концепції новими пріоритетами стануть стратегічний план і поглиблені дослідження та розробки.

Суть тут полягає в тому, що **На даний момент, з одного боку, складно похвалити показники пов’язаних компаній на ринку в цілому. З іншого боку, акції, пов’язані з концепціями великомасштабних моделей, зазвичай досягли відносно високих оцінок. Заморозьте цю хвилю. **

Отже, загалом, від великої моделі штучного інтелекту до нещодавньої надпровідності при кімнатній температурі, ми бачимо, наскільки актуальним є вторинний ринок для хвилі технологічних інновацій. Однак ця концепція врешті-решт буде обмежена часом, так само як капітал ніколи не спить, але вона не помре в магазині, і вона неминуче буде підтримуватися остаточною посадкою вартості на пізнішому етапі.

Для автомобільних компаній сьогодні, після того, як хвиля великих моделей минула, що можна залишити на пляжі? Це буде відповідь, яку терміново шукає новий етап.

**Через період формування концепції, скільки коштує велика модель? **

На думку Tan Qingshuo AI, цінність великомасштабних моделей для виробників комплектного обладнання можна визначити за трьома напрямками: вартість капіталу, продукт і вартість виробництва. **

Сторінка капіталу була детально розглянута вище.У цьому абзаці ми могли б також зосередитися на стороні продукції та виробництва, які повинні бути додані до оцінки вартості капіталу.

Давайте спершу поговоримо про найважливіший продукт. З точки зору Tan Qingshuo AI, провідні автомобільні компанії «примусово впроваджують» великі моделі в свої автомобілі. Окрім капіталу на вітрі, є ще один важливий рушійний фактор, а саме вартість великі моделі. Після приземлення це може дати галузі можливість змінити оцінку. **

Зокрема, модель прибутку OEM-виробників у новій енергетичній епосі можна розділити на два пункти: перший – жорсткий прибуток, а другий – м’який прибуток. **

Твердий прибуток базується на фоні виробничої промисловості, дивлячись на продажі повних автомобілів і прибуток окремого автомобіля. Насправді автомобілі з новою енергією вже стабільно та повільно розвиваються. Хоча різкого падіння немає, навіть Tesla, BYD тощо намагаються розвиватися.

Суть цього насправді полягає в кривій зростання «жорсткого прибутку» від двигуна внутрішнього згоряння до трьох електрик, яка більше не є еластичною.

Виходячи з цього, ми також добре розуміємо, чому OEM-виробники збираються разом і починають працювати над великими моделями вже сьогодні, **оскільки це можливість омолодити та отримати прибуток. **

М’який прибуток існує в галузі протягом тривалого часу. Наприклад, ідея оплати через програмне забезпечення в автомобілі, яка народилася в перші дні за аналогією з споживчою електронікою, такою як мобільні телефони, або підписки на інтелектуальні системи допомоги водієві, і навіть Страхування автомобіля UBI, яке автомобільні компанії усвідомлюють на основі даних, можна описати як різноманітне, але справжнє. Дуже рідко вдається красиво вивести м’яку лінію прибутку.

**Чому це так? Відверто кажучи, сили м’яких продуктів недостатньо, щоб похитнути лідера ринку.Як і сьогоднішній розумний кокпіт, незважаючи на те, що він змінив форму традиційних автомобілів, у порівнянні з побутовою електронікою, такою як мобільні телефони, додатковий досвід, який він може надати споживачам, є Він дуже обмежений, що повертає потужність жорстких продуктів, але важко забезпечити збільшення для моделі прибутку.

Те ж саме стосується продуктів розумного водіння. Основна проблема полягає в попиті. Технологія, природно, якісно зміниться, коли досягне рівня L4. Але до того, навіть у Tesla, сьогоднішня здатність FSD залучати гроші в порівнянні з продажем автомобілів зовсім інша.

Таким чином, на думку Tan Qingshuo AI, якщо на основі великої моделі майбутні автомобільні продукти справді зможуть подолати поріг платної підписки «варто того», тоді логіка оцінки OEM-виробників буде відповідно змінена. Наступна велика перебудова автомобільних акцій полягає в перемозі. **

Тож яку цінність великі моделі штучного інтелекту можуть принести м’якому прибутку? Головним чином розумна кабіна, розумне водіння та розумне виробництво. **

Що стосується розумної кабіни, нинішні масові автомобільні компанії зосереджуються на сфері голосової взаємодії, подібної до ChatGPT. Крім того, її також можна розширити до інтелектуальної взаємодії в інших сценаріях, щоб підвищити силу продукту 2C.

Для Zhijia очікується поступовий перехід від традиційної модульної обробки до більш узагальненої обробки великомасштабної моделі.

Наприклад, маркування даних, яке наразі намагаються застосувати Huawei, Momo Zhixing тощо, теоретично може знизити витрати та підвищити ефективність хмарного зв’язку або глибоко аналізувати дані з довгим хвостом за допомогою віртуальних сцен і поступово подолати вузьке місце, пов’язане з довгостроковим зв’язком. - хвіст.

З точки зору виробництва, теоретично також можливо оптимізувати процес виготовлення автомобіля на основі великої моделі штучного інтелекту, як і інноваційний процес виробництва автомобілів, такий як інтегроване лиття під тиском Tesla. Хоча це здається незначним порівняно з розумними кабінами та розумним водінням, як і можливість автоматичного маркування даних для розумного водіння великими моделями, його потенціал для зниження витрат і підвищення ефективності не слід недооцінювати.

Звучить непогано. Давайте подивимося на поточні масові моделі великомасштабних моделей вітчизняних автомобільних компаній. Хоча більшість із них все ще перебувають на стадії досліджень і розробок, є явище, яке важко ігнорувати. ** Тобто, рій великомасштабних моделей на автомобілі. Гомогенізація була серйозною, і це в основному тінь ChatGPT. **

Подібно до великої моделі Wenxin, що стоїть за Jidu, ідеального Mind GPT, розробленого власноруч на основі алгоритму великої моделі, або випуску функції великої моделі Geely AI, ядром є сцена взаємодії, наприклад голос, що також дає галузі короткостроковий У майбутньому буде ще одне приховане занепокоєння щодо гомогенних боїв.

Є також цікаві дані: статистика компанії Similarweb, що займається аналізом мереж, показує, що за перші п’ять місяців 2023 року глобальні відвідування ChatGPT зростуть на 131,6%, 62,5%, 55,8%, 12,6% і 2,8% відповідно. Кількість відвідувань ChatGPT у червні впала на 9,7% у порівнянні з попереднім місяцем, вперше з моменту його запуску.

Старший брат ChatGPT більше не популярний, тож скільки енергії можуть вивільнити підписники? **Тож, на думку Tan Qingshuo AI, ключем до перемоги автомобільних компаній у цій битві стане те, як по-справжньому реалізувати «приземлення цінності» великих моделей після того, як мине світло уваги. **

** Посадка ≠ Цінність Посадка **

Далі, ми могли б з таким же успіхом в основному говорити про проблему «приземлення». У порівнянні з «стилем латки», намагаючись сісти в машину без бар’єрів, як використовувати велику модель ШІ, щоб справді змінити цінність інтелекту в автомобілі? Здається, більш сумнівне питання.

Давайте продовжимо дивитися на статус-кво в галузі. Як згадувалося в попередній статті, поточні великомасштабні моделі автомобільних компаній знаходяться на стадії дослідження та розробки, щоб продемонструвати свої м’язи, що також сприяло стилю малювання що кожен певною мірою говорить сам по собі.

Наприклад, атака Geely «розсипані квіти поступово стають чарівними очима». На саміті Alibaba Cloud 2023 у квітні цього року компанія Geely Automobile заявила, що досліджуватиме та спільно створюватиме технічну співпрацю з Alibaba Cloud у масштабних сценаріях, пов’язаних із моделюванням. По-перше, стіл Прогресивний настрій.

Наприкінці липня Ган Цзяюе заявив на внутрішній діловій конференції, що Geely випустить «першу в галузі повноцінну власно розроблену модель ШІ з повним сценарієм» у другій половині року, а відповідні технології будуть оснащені додатки на Geely Galaxy L6.Техн.

2 серпня компанія Baidu Apollo оголосила, що компанія Yigatong Technology, «про-син» Geely, стала її першою партією партнерів по розвідці великомасштабних інтелектуальних додатків Wenxin. Очікується, що деякі функції будуть доступні в Lynk & Co. перший приземлився на серійну модель, і всі народи брати.

З дослідження Geely спільної творчості однією ногою та саморозвитку всього стека однією ногою ми можемо інтерпретувати це як гармонійну спільну творчість, але ми також, здається, розуміємо, чому вона хоче бути стрімкою всюди.

Або продукти штучного інтелекту Baidu, Apollo неодноразово зазнавав невдач у процесі приземлення. Хоча партнерська екологія Wenxin Yiyan, здається, сьогодні процвітає разом із вітром великих моделей,** але, виходячи з атрибутів партнера Wenxin Yiyan, Тан Цін сказав, що AI вважає, що це також, здається, має приховані занепокоєння, що на пізнішому етапі буде важко бути стабільним. **

Зокрема, на додаток до Geely, партнера, який неодноразово стрибав, модель Wenxin також нещодавно стала дослідницьким партнером Great Wall Motors, але ця співпраця заслуговує на детальне спостереження.

З одного боку, велика модель Wenxin, безсумнівно, розширить можливості інтелектуальної кабіни Great Wall, але, наприклад, на рівні апаратного забезпечення Great Wall розробила платформу кабіни V3.5 з високим обчислювальним потенціалом, а на рівні програмного забезпечення це в основному ко -створено з Jiayu Smart і Xianlin Smart. Можна сказати, що Great Wall є однією з небагатьох власних автомобільних компаній із повним набором програмного та апаратного забезпечення для технології розумних салонів у Китаї.

Відповідно до інформації про акціонерів Tianyancha APP, Jiayu Intelligent і Xianlin Intelligent є синами Великої стіни, які вкорінені в Miaohong, особливо Xianlin Intelligent, яка також глибоко залучена до сфери голосової взаємодії штучного інтелекту.

Неважко виявити, що від Аполлона до Веньсіня важко сказати, що його партнерська екологія не стосується «теорії тіла та душі». Тож коли Baidu AI збирається їсти жир чи пити суп? Здається, це знак питання.

З іншого боку, співпраця часто має прогресивне значення.У нову енергетичну еру немає недоліку в технологічних компаніях широкого профілю, так само як співпраця Mobileye у деяких інтелектуальних рішеннях для водіння в перші роки, а її власні мікросхеми були організовані гладко.

Хоча розумне водіння та розумні кабіни від Baidu доступні, але у співпраці з такими школами, які самостійно розробляють, як Great Wall, шанси на розумне водіння на пізнішому етапі здаються дуже незначними. Зрештою, велика модель також у розпалі, і Baidu, очевидно, важко похитнути свою позицію.

Загалом, відносини між автомобільними та технологічними компаніями сьогодні більше схожі на спільну гру в маджонг, ніж на чисту утопію спільної творчості. **Зовні це весело та гармонійно, але насправді кожен говорить про своє. Виробники оригінального обладнання наголошують на самодослідженні, а технологічні компанії наголошують на партнерській екології. Вони мають бути не лише братами з усіх куточків світу, а й також боятися, щоб їхні душі не були в їх власних руках.

Це не може не нагадати людям про процес автономного водіння від «гонки озброєнь» до стадії відкритої інтеграції.

Протягом останніх двох років традиційні виробники комплектного обладнання були складними для традиційних повних самодосліджень, і технологічні компанії мають високий попит на посадку. Однак навіть на цьому тлі вони рухаються до спільного створення. Сьогодні все ще буде можуть бути такі проблеми, як OEM-виробники «змушують» постачальників постачати білі ящики.

Це, очевидно, не сприяє розвитку галузі. Наприклад, проблема білої скриньки часто призводить до низькорівневих компромісів технологічних компаній. Крім того, OEM-виробникам важко вимагати від постачальників щиро запропонувати кращі технології під білою скринькою. вимоги.

Ми також могли б використати це як аналогію з битвою великомасштабних моделей у промисловості в більш пізній період.Як уникнути цієї подібної гри «внутрішнього тертя» в майбутньому?

На думку Tan Qingshuo AI, суть інновацій полягає в роз’ясненні різниці між «посадкою» та «приземленням вартості». **

Так само, як і вихід Huawei на «виробництво автомобілів», модель постачальника, яка здавалася більш безпечною в перші роки, була важко пройти. Навпаки, модель розумного автомобіля, яка збирається контролювати вибуховий список, стає все більш популярною. недавно. Відверто кажучи, модель «розумного автомобіля» не є блідою реалізацією, але, заснована на інтелектуальному рішенні в стилі сімейства, вона надасть цільовій аудиторії рідкісну цінність у галузі, коли її впровадять.

Тому, базуючись на великій моделі штучного інтелекту, такій як розумна кабіна, якщо в майбутньому всі будуть слідувати ChatGPT, незалежно від того, наскільки новою ця технологія потрапить на ринок із серйозною однорідністю, вона буде подібна до сучасних постачальників розумного водіння. .

Таким чином, Тан Цін сказав, що штучний інтелект вважає, що для створення опорної точки для масштабних моделей, які будуть розміщені на автомобілі, має бути або технічний дефіцит, або досліджувати дефіцит сцени. Дефіцит технологій трапляється рідко, але давайте поговоримо про дефіцит сцен. **

Наприклад, сьогодні нескінченно з’являються нові чорні технології енергетичних транспортних засобів, але багато з них у зв’язку з використанням зводяться до несмачних.Проблема тут певною мірою полягає в тому, що значення адаптації сцени ігнорується, поки технологія знаходиться на дні. .

Незалежно від потужності автомобіля та машини, для більшості людей навігація + музика є двома основними речами, які просто необхідні. Яка цінність голосової взаємодії, якою оснащені автомобільні компанії? **Здається, що це більше одержимість, яка є у людини, і я повинен мати.Так звані бар'єри знищуються при такій гомогенізації та слідують, і рухаються до інволюції. **

Таким чином, у порівнянні з гонкою технологічних озброєнь, яка ґрунтується на перевагах розширення можливостей і взаємодії великомасштабних моделей, це спосіб мислення, який спрямований на подальше зосередження на розкопках сцен у транспортних засобах у майбутньому та одержанні високоадаптивних продуктів на основі сцен. .

Зрештою, технологія — це складна проблема, але це розумна проблема — виконати остаточну оптимізацію та адаптацію для розуміння сцени.

Подібно до того, як TransFormer народився від Google, BERT зосереджується на більш чіткому та розумному розумінні мови, зосереджуючись на технічному процесі, але він створює весільну сукню для ChatGPT, яка зосереджується на імітації людських почуттів.

Результатом є те, що порівняно із суворим, але безособовим BERT, ви можете слухати безвідповідальну та серйозну розмову ChatGPT про «плакучі верби Лін Дайю», але чому б і ні?

Зробіть ставку на правильний напрямок, і вибухова сила технологій зрештою з’явиться.