AI大模型上车在即，用户交互体验迎来革命性时刻

电子发烧友网报道（文/梁浩斌）自今年年初，随着ChatGPT的火爆，带动了AI大模型行业的火热，各家企业纷纷入局大模型。经过半年多时间的发酵，到目前为止已经出现了很多的落地应用，部分实现商业化。
 
从最初的聊天机器人开始，AI公司能够将大模型拓展到哪些应用场景，一直以来是业界较为关注的。当然随着近年来汽车智能化的重要性越来越高，AI技术在汽车上的应用也在不断增加，自动驾驶、智能路径规划、座舱等领域对AI都有需求。而最近在汽车领域，也出现了不少大模型上车的消息。
 
自研还是合作？车企开始推动AI大模型上车
                                                                                                                                                      
进入8月，多家车企纷纷宣布通过合作或是自研的方式，将AI大模型导入到汽车中。
 
8月初，吉利旗下亿咖通科技宣布成为百度Apollo首批文心大模型智能座舱应用探索的汽车科技伙伴，表示将大模型能力集成到融合智能化生态中，进一步提升亿咖通科技的技术领先性。
 
据称百度Apollo针对车载场景对大模型进行了专项训练和模型精调，探索了包括出行规划、用车顾问、知识问答、灵感绘画等更多场景需求，通过对话式人机交互的代际式革新。也就是说文心大模型主要将会在智能座舱解决方案中被应用，根据亿咖通的说法，当前文心大模型已在亿咖通科技计算平台上完成多项创新功能验证，部分功能后续有望在领克及smart相关量产车型中率先启用。
 
与此同时，长城汽车也宣布与百度Apollo合作，双方基于大模型能力，围绕车载交互场景开展深入探索和实践，多项创新功能已在长城量产车型平台完成验证，未来长城汽车旗下多款车型将会搭载。百度方面表示，百度Apollo基于文心大模型能力，提供更加智能的对话式人机交互，帮助车企打造智能化的竞争优势。
 
随后8月16日，长安汽车也宣布与百度签署战略合作协议，双方将在云计算、人工智能、大数据和物联网等领域进行深度合作，不过与前面的合作不同的是，长安与百度的合作尽管同样基于文心大模型，但应用领域主要是研发、生产、供应、销售、服务等多个领域，不仅限于汽车智能座舱。
 
另一家国产大模型供应商科大讯飞，也正在与车企合作将讯飞星火认知大模型导入智能座舱中。
 
奇瑞旗下品牌星途与科大讯飞在近期举办了发布会，宣布星火认知大模型首发搭载在星途星纪元ES车型上，将于今年第四季度上市。
 
而星火认知大模型，目前主要应用在智能座舱方面，星纪元ES搭载了基于星火大模型打造的“LION AI”大模型平台，主要是提升语音交互方面的体验。据介绍，在LION AI大模型导入智能座舱后，星纪元ES的AI助手将会实现跨业务场景、多轮交互、知识实时更新加载、深度语义理解、学习进化、多风格等能力。
 
前面都是车企与AI公司合作，但也有车企选择自研AI大模型平台。广汽在8月8日宣布推出广汽AI大模型平台，据称以海量的用车和研发数据集为基础，包括多模态座舱数据、驾驶行为数据、汽车感知数据，以及各种研发数据，通过在AI中台层进行训练，形成了多种特定场景模型。目前已知有视觉大模型、NLP大模型、多模态大模型和专用模型，可用于满足不同的应用需求。
 
同时广汽AI大模型与广汽智能网联的底层能力进行深度融合，在智能座舱提供语音交互、出行建议等服务，同时这套AI大模型还可以为智能驾驶赋能，优化智能驾驶的感知能力，提升安全性和可靠性。
 
语音体验和智能驾驶是大模型上车的着力点
 
过去，语音助手这一应用已经在智能手机上大规模应用十多年，但发展似乎陷入一定程度的停滞，很多时候智能手机语音助手能够准确识别出用户的话，但问题是依然无法准确理解用户的大部分指令，无法回答或是作出相应指令。
 
如今车载语音交互在识别指令方面已经有了一定进步，比如一些新势力车企在语音识别方面早早发力，赢实现识别连续的语音指令，但本质上，语音助手依然只能识别一些固定的指令组合，而进行相应固定的操作。因此，车载语音助手实际上依然称不上“智能”。
 
而基于AI大模型实现的对话能力，从过往ChatGPT，以及国内其他优秀的大模型来看，已经可以实现对用户语言的理解，还能够结合过去的对话以及上下文语境来进行相对具有逻辑的交流。这种能力，无论是在汽车上还是在智能手机上都是革命性的，长远来看会真正影响到汽车座舱内主流的交互形式。
 
目前主流的AI大模型，从底层技术上看，是属于NLP自然语言处理领域，但NLP并不局限于文字方面的应用，视觉识别领域中Transformer大模型早已被广泛应用，而Transformer本身就属于NLP领域的一种训练模型。
 
其中，通过加入人类反馈强化学习（RLHF）技术，利用用户输入的内容来判断回答质量，从而不断迭代改进的方式，也能够应用在自动驾驶领域中。根据毫末智行的介绍，此前其推出的自动驾驶认知大模型DriveGPT中，就能够通过这种判断来提升自动驾驶算法的水平。
 
比如在相同的驾驶环境下，如果人类驾驶的动作与算法决策一致，不选择接管，则记为一个good case；如果人类司机接管了，就记为一个bad case。这样通过持续的反馈，来引导自动驾驶算法做出更接近人类驾驶员的决策，从而提升自动驾驶的体验。
 
小结：
 
尽管我们看到，目前大模型上车主要的落地应用还是在于智能座舱以及语音交互中，但比如广汽对其AI大模型也提到，有优化智能驾驶感知能力的作用。因此AI大模型目前的应用仍处于摸索阶段，未来随着AI大模型的持续发展，或许能够在汽车领域探索出更广阔的应用空间。