そして、人間と車両のインタラクションは自動車における AI の終わりではなく、自動運転が未来です。これまでの自動運転ソリューションは高精度の地図に依存しすぎていたため、刻々と変化する道路状況に地図の更新が追いつかなくなると、運転の安全性が脅かされてしまいます。 AI モデルの進化とアップグレードは、自動車会社にチャンスを与えています。
過去 10 年間、ほぼすべての自動車会社と多数の AI スタートアップ企業が、車内での音声対話エクスペリエンスを最適化することを期待して、自然言語処理の分野に多額の投資を行ってきました。多くの自動車機械は、温度を上げる、天気を予測するなど、事前に設定された単純なコマンドに応答できます。アップグレードとイノベーションは、自然言語パスワードの拡張を中心に展開されています。
Li Auto は自動運転の分野で AI 大型モデルを使用しています。イデアルは6月17日、都市部NOA（ナビゲーション支援運転）社内テストの開始を発表し、今年下半期には通勤用NOA機能をユーザーに開放する予定だ。従来のソリューションとは異なり、Ideal は大型 BEV (鳥瞰図) モデルを採用し、環境内の道路構造情報をリアルタイムで認識して理解することで、車が人間のドライバーの操作習慣をよりよく模倣できるようにします。
GPT 搭乗は人と車両の相互作用のみを目的としていますか?自動車会社は依然として大きな動きを控えている
少し前に、メルセデス・ベンツは ChatGPT を車に統合し、3 か月のテストを開始しました。その結果、音声アシスタントは単純な指示を完了できるだけでなく、複数回の継続的な対話、理解、および応答品質を実行できることがわかりました。大幅に改善されました。
Ideal、Skyworth、Weilai などの自動車メーカーはすぐに参入し、最先端の GPT 機能を使用して自動車や機械をよりインテリジェント化しました。クルマのマシンも、当初の「無線機」から機能豊富なスマート端末へと一変し、GPTという「頭脳」を加えたことで、味気ない無味乾燥なマシンから、運転のパートナーへと変わり始めた。
そして、人間と車両のインタラクションは自動車における AI の終わりではなく、自動運転が未来です。これまでの自動運転ソリューションは高精度の地図に依存しすぎていたため、刻々と変化する道路状況に地図の更新が追いつかなくなると、運転の安全性が脅かされてしまいます。 AI モデルの進化とアップグレードは、自動車会社にチャンスを与えています。
高精度地図への依存をやめ、AIに主体的に認知・判断を委ねるのが主流になりつつある。数日前、Li Autoは都市部NOA（ナビゲーション支援運転）の社内テストを開始し、BEV（Bird's eye view、鳥瞰図）大型モデルを主なソリューションとして使用し、自動車が人間の「脳回路」を模倣できるようにした。運転中。継続的な学習を通じて、アーバン NOA はユーザーの通勤ルートの「ドライバー」として訓練することもできます。
インターネットを引き継いだ AI は、より深いレベルで車を変革しており、4 つの車輪を備えた大物はますますトランスフォーマーのようになってきています。
カーマシン + GPT メルセデス・ベンツ初撮り
従来の燃料から新エネルギー、駆動ツールからインテリジェント製品に至るまで、自動車界は内側から外側への「変革」が席巻しています。長年にわたり、テクノロジーの推進により、自動車の外観や内装は絶えず変化してきましたが、インターネットが自動車を変革した後、再び人工知能が登場しました。
メルセデス・ベンツはこの新しい波の先頭に立って、ChatGPT を車に移植しようとしています。
6 月 16 日、メルセデスベンツは米国で 3 か月の ChatGPT テスト計画を開始し、Microsoft と協力して Azure OpenAI サービスを通じて ChatGPT を自動車に統合しました。車の所有者は、Mercedes me APP を通じて ChatGPT を使用することを選択できます。また、より直感的なテスト方法もあります。音声コマンド「こんにちは、メルセデス、テスト プランに参加したいのですが」を車内で直接使用し、メルセデス ベンツの MBUX インフォテインメント システムを使用します。音声アシスタントに「Hey Mercedes」が送信され、自動的に ChatGPT に接続されます。
これまで、Hey Mercedesはスポーツや天気などの情報を提供したり、車両周囲の環境に関する質問に答えたりすることができ、また標準装備されているユーザーのスマートホームを制御することもできる。 ChatGPTの追加により、質問と回答が柔軟になり、目的地の詳細情報を尋ねたり、夕食の提案を聞いたり、継続的に質問し、継続的に返信を受け取ることができます。これはChatGPTのハウスキーピングスキルです。
現在、米国でMBUXを搭載したメルセデス・ベンツ車は約90万台のみがChatGPTを最初にテストできるが、メルセデス・ベンツはこの初期テスト期間を利用してユーザーの要望を深く理解し、将来の開発の優先順位を決定し、さまざまな製品の発売を調整する予定である。市場と言語、戦略。
ChatGPT へのアクセスに関して、メルセデス ベンツは感情的な声明を発表しました, 「すべての目標は、メルセデスとの関係を再定義することを中心に展開します。」 メルセデス ベンツは、ChatGPT が人間と車両のインタラクション エクスペリエンスを再構築することを望んでいます。退屈で機能的なマシンから「生きて」、クルマという人生のパートナーとしての役割に変わりました。
メルセデス・ベンツに続き、国内自動車メーカーが先頭に立って追いついた。
イデアル自動車は6月19日、イデアル空間アルゴリズムチームが開発した自社開発コグニティブ大型モデル「マインドGPT」を発売した。大規模なモデル トレーニングの開始日は ChatGPT のリリースよりずっと前だったと言われており、Mind GPT は 10 TB のオリジナル トレーニング データに基づいて、ベース モデルのトレーニングに 1 兆 3,000 億のトークンを使用しました。方言を理解すると同時に、車の所有者に旅行計画を提供することができ、AI描画やAI計算などの機能も備えています。
Ideal は、Mind GPT のリリース後、Ideal Auto に新しい LUI (ユーザー言語インターフェイス) インタラクション方法が追加されることを明らかにしました。移動ルートを自動的に計算します。
Skyworth Motors は最近、同社の 2 つのモデル、Skyworth EV6ⅡとSkyworth HT-iⅡがスマートカーに ChatGPT を統合したことも発表しました。さらに、長城汽車、威来汽車、小鵬汽車、奇瑞汽車の 4 つの自動車会社はすべて、先月、GPT関連の商標が出願されました。
GPT ボーディングがトレンドになっています。 Oliver Wyman Consulting のマネージング パートナーである Zhang Junyi 氏は、GPT テクノロジーの利用により、自動車の人間とコンピューターの相互作用能力と、包括的な環境問題への相互作用能力が向上すると考えています。将来的には、自動車会社は、同じ価格帯のハードウェアにおけるブランド差がますます小さくなり、快適性、安全性、パワー、航続距離の点で競争しても大きな差を生み出すことが困難になると、ボリュームインテリジェンスが避けられない選択となるでしょう。 。
スマートコックピットに「頭脳」を搭載
自動車のChatGPTは、自動車の進化の歴史のもう一つの顕著な成果であり、最先端の自然言語処理モデルが人間の旅行ツールに適用され、より豊かな車内生活体験が現れるでしょう。
30年以上前を振り返ると、車載エンターテインメント機能や車載インテリジェンスにはまだ空白の領域がありました。第一世代の自動車機械が誕生したのは 1980 年代から 1990 年代で、当時は自動車の「三大部品」であるエンジン、シャシー、ギアボックスが注目されていましたが、突然ラジオを聞くだけでなく、自由に音楽を再生でき、車には第二の生活空間の影が漂います。
第2世代車載機にはDVDプレーヤーやMP3が追加され、エンターテインメント性が強調される一方、車載ナビゲーションも追加され、ドライビングエクスペリエンスがさらに一歩進んだ。現時点では、「道路盲目」の問題を解決することが主流の傾向となっています。多くの古いドライバーは、自動車のインターネットがなかった時代に、ケイ・ラッカーのカーナビゲーションがハイエンドモデルの標準構成になったことを覚えているはずです.GPS衛星測位と車に保存された地図パッケージデータを使用して、比較的正確なナビゲーション精度を実現します。
しかし、ナビゲーション、音楽を聴く、ラジオを除けば、当時の人々は車にそれほど期待しておらず、車が車を購入するかどうかを決める主な要素ではないことがよくありました。
21世紀に入り、電子・デジタル技術の発展に伴い、まず携帯電話の形が変わりました。この進化的なアイデアに従って、車に大型スクリーンが登場し、インテリジェンスが新たなセールスポイントになります。 Linux、WinCE、Android などのシステムをベースにした自動車が自動車メーカーに次々と採用され、無料のリアルタイム ナビゲーションだけでなく、パノラマ視覚化システムや自動車運転支援システムなども搭載できるようになりました。 360度の画像。
自動車がインターネットに接続されると、すべてがさらに変わります。オンライン映画視聴、ロードブック、音声制御、定期メンテナンス、遠隔診断などの機能が自動車マシンに追加され、センターコンソールの画面はますます大きくなり、機能はますます増えています。メーカーは最近「フルスクリーン」を採用しており、コドライバーや後列にもスクリーンを装備する必要があります。
最後に、「サード スクリーン」の概念がますます顕著になってきており、自動車メーカーは、車載機がコンピューターや携帯電話に次ぐ、人間の生活に影響を与える第 3 世代のスマート端末になることを期待しています。テクノロジーが豊富な自動車でユーザーの心を占め、より多くのビジネスモデルを拡大することが、現在の自動車会社の方向性となっています。
現在、当初の「自動車の機械」という概念は徐々に「スマートコックピット」に置き換えられています。 Weilai 氏は、「第 2 のリビング ルーム」という新しい用語さえ生み出しました。車や機械がますますインテリジェントになっているだけでなく、自動車会社は内装材、サウンド システム、照明システムを展開し始めています。Weilai 氏は AR メガネもリリースしました。 、車内の巨大スクリーンでの映画鑑賞をサポート; Ideal L9 には後部冷蔵庫も装備されており、車内がモバイルハウスになります。
しかし、自動車の機械であれ、スマートコックピットであれ、音声対話は常に比較的遅れている機能であり、運転の安全性を考慮すると、音声制御は非常に必要です。
過去 10 年間、ほぼすべての自動車会社と多数の AI スタートアップ企業が、車内での音声対話エクスペリエンスを最適化することを期待して、自然言語処理の分野に多額の投資を行ってきました。多くの自動車機械は、温度を上げる、天気を予測するなど、事前に設定された単純なコマンドに応答できます。アップグレードとイノベーションは、自然言語パスワードの拡張を中心に展開されています。
しかし、さまざまな方言でルートを計画したり、レストランを見つけたりするなど、車にもっと「人間の言葉」を理解してもらいたい場合、車の所有者自身がモバイル地図や点評を使用するほど効果的ではないかもしれません。 ChatGPT が表示されるまで、車両のインタラクションはトラップのボトルネックに陥ります。
自然言語の大規模モデル製品 (ChatGPT、Wenxin Yiyan、Tongyi Qianwen など) は C サイドに直接オープンされているため、スマート コックピットの開発者は夜明けを見ることができます。高い理解力と論理的思考力により、自動車機械が運転支援として期待され、ビジネスの可能性を秘めています。
たとえば、車の所有者は音声アシスタントに「目的地近くで、団体購入割引があり、評価が 4.5 以上の火鍋レストランを探すのを手伝ってください。しばらくすると 5 人で食事をすることになるので、場所を予約してください」と伝えることができます。以前は、車のマシンは一度にこれほど多くの情報を理解することはできませんでしたが、ChatGPT にとって、これは基本的な動作にすぎません。十分なリアルタイム データがある限り、ソースがあれば、需要を満たす可能性は無限にあります。
GPT の追加により、対話がより流暢になるだけでなく、自動車マシンに質問に答えるだけでなく、ニーズを理解して回答を生成できる「頭脳」が与えられます。 IQ がどのくらい高く、反応が速いかについては、自動車メーカーが自動車上で大型モデルをトレーニングできる能力と、ゴールド上でより優れたハードウェア (チップ) をあえて「クリプトン化」するかどうかによって決まります。
AI は自動運転の「脳回路」をどのようにして人間に近づけるのでしょうか?
車内の豊かな生活により、クルマは次第に温もりに満ちた乗り物へと成長し、退屈で冷酷な移動手段ではなく、快適な居住空間へと変化していきます。
そして、AI 主導の自動車の進化は自動車の GPT に限定されるものではなく、自動運転の技術進歩にとってさらに重要です。
従来の自動運転の研究方法では、大規模な運転データを収集し、考えられるすべての運転シナリオをカバーするためにより長い走行距離をテストして、緊急事態が発生したときに車両が事前に設定された対応計画を確実に備えていることを確認します。しかし、緊急事態の複雑さは予測できないことが多く、システムに特別な緊急事態に対処する計画がなければ、運転の安全が大きく脅かされることになります。
現在の運転支援システムでは、リアルタイムの緊急事態に対処するためにドライバーがステアリングホイールを握る必要があるのはこのためです。 AIの学習能力がこの現状を変えるかもしれない。
少し前に、清華大学の研究チームは、自動運転の「信頼できる継続的進化」技術を提案しましたが、基本的な積極的回避から始まり、安全性の確保を前提に改善を続け、より優れた運転性能を達成する予定です。
自動運転機能を搭載したクルマは、AIを活用することでシンプルに理解し、新たなさまざまなシーンに積極的に学習・慣れて進化し続け、走行距離やデータ量の蓄積とともに性能が向上し続けます。
Li Auto は自動運転の分野で AI 大型モデルを使用しています。イデアルは6月17日、都市部NOA（ナビゲーション支援運転）社内テストの開始を発表し、今年下半期には通勤用NOA機能をユーザーに開放する予定だ。従来のソリューションとは異なり、Ideal は大型 BEV (鳥瞰図) モデルを採用し、環境内の道路構造情報をリアルタイムで認識して理解することで、車が人間のドライバーの操作習慣をよりよく模倣できるようにします。
これまで、自動車の運転支援システムのほとんどは、高精度の地図ソリューションを使用していました。これは、自動運転システムにリアルタイムで道路状況を入力し、自動運転システムが意思決定できるようにするのと同じことです。しかし、複雑な都市道路では、高精度地図でカバーできないエリアや更新が間に合わないエリアが常に存在し、これがソリューションの大きな欠点となっています。 BEV大型モデルの使用後は、AIがリアルタイムの道路状況を積極的に感知し、運転操作を独立して決定することに相当します。
もちろん、BEVにもデメリットはあり、例えば、スパンの大きな交差点では、通過車両が多く、センサーの視野が遮られやすく、その結果、車両のリアルタイム認識結果からローカル情報が失われます。車両。この欠点を補うために、Ideal にはニューラル プリア ネットワーク (Neural PriorNet、NPN と呼ばれる) とエンドツーエンドの信号光インテント ネットワークが搭載されていると言われています。自動運転システムが信号を理解できるように、多数の人間のドライバーが交差点の信号灯の変化を観察します。
実際のテストのフィードバックによると、理想的な都市 NOA はまだ自動運転を完全には実現できておらず、方向転換が間に合わない、追い越しが苦手などの問題があり、また、特殊な障害物に直面すると、アルゴリズムが自動運転を実現できません。決定を下すことができないため、手動で引き継ぐ必要があります。
しかし、従来の訓練方法と比較して、大型モデルの導入による最大の変化は、自動運転システムの学習能力が強化され、自動運転能力が徐々に向上することです。典型的な例として、Li Auto が導入した通勤 NOA 機能があります。この機能をオンにする前に、車の所有者はまず通勤ルートを設定し、毎日の通勤中に自動トレーニングを通じて NPN 機能を蓄積する必要があります。約 1 ～ 3 週間後に AI は通勤区間の「運転手」に成長できます。
このプロセスは、AI 大型モデルの恩恵の下での自動運転車の操作のアイデアを具体化しています。まず道路状況を学習して慣れ、次に支援運転を実行します。「脳回路」はより人間に似ています。
自動運転の元祖であるテスラの開発にAIの大規模モデルを使うのは理想的ではありません。 2021年にはテスラがTransformerアーキテクチャに基づくBEV知覚ソリューションを発表し、その後ファーウェイ、バイドゥなどの企業も「BEV+Transformer」上のレイアウトを発表し、「都市NOA」機能を実装し、継続的に最適化しています。
大型モデルの継続的な進化により、自動車会社は高精度地図への依存から脱却することが自動運転技術の画期的な方向性を見出す可能性が高い。現在の自動運転はまだ「運転支援」の段階ですが、将来的にはAIに運転を引き継いでもらうことになるでしょう。