在智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下,智能座艙作為車(chē)輛的重要組成部分,正經(jīng)歷著前所未有的變革。清華大學(xué)智能綠色車(chē)輛與交通全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的曹東璞教授在全球智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)大會(huì)(GIV 2024)上指出,國(guó)內(nèi)智能座艙的發(fā)展速度驚人,已經(jīng)從過(guò)去的落后狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)轭I(lǐng)先國(guó)際。這一轉(zhuǎn)變的背后,AI大模型起到了關(guān)鍵的推動(dòng)作用。
然而,隨著智能座艙市場(chǎng)的快速發(fā)展,頭部座艙企業(yè)已經(jīng)遇到了瓶頸。為了突破這一困境,多模態(tài)成為了智能座艙發(fā)展的新熱點(diǎn)。多模態(tài)是指通過(guò)不同的信息來(lái)源或形式(如文本、語(yǔ)音、圖像、視頻等)來(lái)傳遞和接收信息。相較于單一模態(tài),多模態(tài)能夠更全面、完整地反映真實(shí)世界的復(fù)雜性和多樣性,同時(shí)實(shí)現(xiàn)不同模態(tài)之間的交互和融合。
隨著技術(shù)的持續(xù)迭代和發(fā)展,AI大模型正在從單一模態(tài)向多模態(tài)演進(jìn)。咨詢(xún)公司Gartner預(yù)測(cè),建立在多模態(tài)大模型上的生成式AI應(yīng)用將在未來(lái)幾年內(nèi)實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)。智能汽車(chē)作為原生多模態(tài)大模型的絕佳落地場(chǎng)景,正引領(lǐng)著這一變革。
商湯絕影和GPT-4V等多模態(tài)大模型的發(fā)布,標(biāo)志著AI公司開(kāi)始在技術(shù)框架層將語(yǔ)言模型、視覺(jué)模型、聲音模型等進(jìn)行融合。這些模型通過(guò)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)的對(duì)齊和連接,從而能夠在更廣泛的場(chǎng)景中應(yīng)用。
商湯絕影將多模態(tài)大模型業(yè)務(wù)分為模型層、引擎層和業(yè)務(wù)層三層。模型層包括車(chē)端側(cè)和云端的模型,用于進(jìn)行多模態(tài)大模型的推理。引擎層則包括座艙大腦和全時(shí)駕駛輔助兩個(gè)產(chǎn)品,分別用于感知座艙內(nèi)的情況和車(chē)外場(chǎng)景。業(yè)務(wù)層則包括語(yǔ)音助手、ADAS系統(tǒng)、手機(jī)運(yùn)用以及娛樂(lè)功能等,與下面的模型層和引擎層進(jìn)行融合。
然而,多模態(tài)大模型在智能座艙中的應(yīng)用也面臨著諸多挑戰(zhàn)。首先,車(chē)端應(yīng)用大模型需要強(qiáng)大的算力支持,而如何更優(yōu)、更好地使用算力是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。其次,集中化跨模態(tài)的全鏈路數(shù)據(jù)打通和服務(wù)接口的標(biāo)準(zhǔn)化等方面也需要進(jìn)一步努力。此外,多模態(tài)大模型在實(shí)際應(yīng)用中的取舍也是一個(gè)重要問(wèn)題。一些新功能雖然看似炫酷,但可能并不符合用戶(hù)的實(shí)際需求,導(dǎo)致資源浪費(fèi)。
因此,智能座艙的發(fā)展需要回歸原點(diǎn),改變車(chē)內(nèi)場(chǎng)景的交互效率。百度智艙業(yè)務(wù)部總經(jīng)理李濤指出,如果一個(gè)功能頻繁被用戶(hù)使用,可能說(shuō)明整體車(chē)輛設(shè)計(jì)的智能化程度較低,無(wú)法理解用戶(hù)當(dāng)前所需。因此,智能座艙的發(fā)展應(yīng)該更加注重用戶(hù)體驗(yàn)和實(shí)際需求,通過(guò)多模態(tài)大模型等技術(shù)手段提高交互效率,為用戶(hù)帶來(lái)更加便捷、智能的出行體驗(yàn)。
綜上所述,多模態(tài)作為智能座艙的新突破口,正引領(lǐng)著智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。然而,要實(shí)現(xiàn)多模態(tài)大模型在智能座艙中的廣泛應(yīng)用,還需要克服諸多技術(shù)和市場(chǎng)挑戰(zhàn)。未來(lái),隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場(chǎng)的日益成熟,智能座艙將迎來(lái)更加廣闊的發(fā)展前景。
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