ChatGPT火到汽车圈，毫末智行、集度纷纷进场( 二 ) _模型

推动汽车智能化，影响多个领域
整车在智能化过程中，离不开感知（识别）、理解和决策三方面的能力。其中，理解人类语言，分析感知数据，成为汽车智能化发展所面临的重要难题之一。
而基于大规模预训练语言模型（GPT-3.5），通过在人工标注和反馈的大规模数据上进行学习，能够更好的理解人类的问题并给出更好的回答。
另外，还使用了一种叫「人类反馈强化学习（RLHF）」的训练方法，在训练中可以根据人类反馈，保证对无益、失真或偏见信息的最小化输出。
基于如此强大的能力，能够集成至车上各个场景，助力汽车行业智能化发展。
首先，车载语音领域或将是最先落地的应用场景之一。
行业专家表示，在推理和学习能力上优势明显，不仅可以用于理解和对话，更可以通过上下文交流和自我学习，来实现辅助创作和知识进化。
这些能力同样适用车载语音交互领域，融合对话智能技术、深度学习大模型技术、工程化能力、大数据的潜力，带来更流畅、更有效的响应。在车内有限的空间，结合声场定位和多说话人判断，提升多角色、长上下文对话的逻辑一致性；更可以拓展满足方言、外语的统一识别和对话需求，快速实现更灵活、自由、个性化的交互。
2月14日，在集度三里屯体验中心启动会上，集度汽车CEO夏一平宣布，集度汽车机器人将融合百度文心一言的全面能力，打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验，将“支持汽车机器人实现自然交流的再进阶” 。
此前，集度智能驾驶负责人王伟宝也谈到，关于集度将引入汽车的百度文心一言大模型，其现阶段将用于语音和对话方面，未来不排除把该模型融入自动驾驶的数据生成工作中。
在自动驾驶领域，背后所应用的算法大模型，具备对海量算法的处理能力以及多维度分析能力。因此，也能够通过分析驾驶行为数据，找出驾驶员的行为规律，以此来训练自动驾驶控制系统，从而提高系统在复杂情境下的决策能力。

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毫末智行是国内首家将大模型引入数据智能体系中的公司。
【ChatGPT火到汽车圈，毫末智行、集度纷纷进场】此前，毫末智行也曾多次表示，当前自动驾驶行业正在从小规模数据、小模型的软件驱动的2.0时代向大规模数据、大参数模型为代表的数据驱动的3.0时代的跨越阶段。
在今年1月份举办的毫末智行AI DAY上，毫末智行CEO顾维灏重点提及，并直言：“毫末已经展开对背后的技术研究。”
顾维灏还表示，实际上，此前毫末智行推出的人驾自监督认知大模型就已借鉴了的实现思路，采用人类反馈强化学习（RLHF）技术，通过引入真实人驾接管数据，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。通过这一大模型，在掉头、环岛等公认的困难场景中，场景通过率提升30%以上。
2月17日，毫末智行宣布将自动驾驶认知大模型（人驾自监督认知大模型）正式升级为“”，并称将在2023年4月举行的第八届HAOMO AI DAY上公布重要进展。
据悉，目前毫末已完成模型搭建和第一阶段数据的跑通，参数规模可对标GPT-2的水平。接下来将持续引入大规模真实接管数据，通过人驾数据反馈的强化学习，来不断提升测评效果，同时也将作为云端测评模型，用来评估车端小模型的驾驶效果。
除了车载语音和自动驾驶领域外，还可以应用至汽车研发上，比如说，其可以通过对数据的分析和处理，为汽车生产企业提供更准确的生产计划和决策，帮助汽车生产企业实现更加智能化的生产管理，降低生产成本和提高生产效率。