文/孔文清
最近一段時間，國內汽車大廠奇瑞、吉利、廣汽、長城紛紛推出AI大語言模型，理想、蔚來，小鵬，奇瑞icar 已經申請注冊了GPT的名稱，大語言模型“上車”正成為一個熱門話題。我們就這個問題和ChatGPT做了深入探討，“Ta”非常客觀的評價了大語言模型上車的優勢和存在的問題，有一些回答出人意料。
問：大模型“上車”成為一個熱門話題。作為最大參數量的大語言模型你怎么評價這件事？你認為這是技術進步的必然結果還是企業借人工智能所做的營銷噱頭？
(資料圖)
答：這是一個非常關鍵的議題，而且討論的兩個方面——技術進步和營銷策略——并不是相互排斥的。實際上，他們往往在許多情況下一同發生。
大規模語言模型（如 GPT）的出現確實代表了人工智能科學和技術的一次重要進步。通過訓練大量的數據，這些模型能夠理解和生成接近人類的語言，它們在對話系統、文本生成、機器翻譯以及其他自然語言處理任務中表現出了驚人的性能。將這些大模型應用到汽車行業，特別是研發智能座艙和提升駕駛體驗，無疑是一個值得探索和發展的途徑。
與此同時，AI大模型在企業營銷策略中的作用也不容忽視。無論在消費者還是投資者中，人工智能和自動駕駛都是熱門話題，公開宣布使用大語言模型將給企業帶來顯著的宣傳效果和市場優勢。
總的來說，AI大模型被廣泛應用于汽車行業是技術進步和營銷策略并重的結果。如何有效利用和管理這項先進技術，讓它真正為用戶帶來便利，使企業的產品和服務品質得到真正提升，將會是這些企業面臨的挑戰和機遇。同時，作為消費者，我們也應保持理性，并了解這些嶄新表述背后的實際技術和應用可能存在的局限性。
問：有哪些實際技術和應用可能存在的局限性呢？請舉例：
答：大語言模型雖然強大，但在實際應用中也有一些可能的局限性，主要包括以下幾個方面：
1. 理解深度：盡管大語言模型在理解和生成文本上表現出色，但它們并不真正“理解”語言，只是通過學習大量數據來模擬人類的語言表達。這可能導致一些理解錯誤或混淆的情況。
2. 數據偏差：大模型訓練依賴于大量的數據，如果這些數據存在偏差，模型可能會學習到并復制這些偏差。例如，如果訓練數據過于集中在某一地區或人群，那么模型生成的文本可能會過于偏向該地區或人群的文化和語言習慣。
3. 實時性問題：盡管大模型通常表現出驚人的文字生成能力，但這種能力往往需要大量的計算資源和時間，這對實時交互應用（如汽車駕駛場景）可能會帶來挑戰。
4. 隱私和安全問題：在諸如汽車座艙這樣的使用環境中，用戶可能會與 AI 系統進行一些涉及隱私的對話，如何保證這些信息的安全性是一個重要問題。另外，如果大模型被操縱或誤用，可能會生成誤導、錯誤甚至有害的內容。
例如，用戶可能問車載 AI 系統一些敏感個人問題（如“我應該離婚嗎？”），大模型可能會對此做出回答，但無法像人類咨詢顧問那樣提供復雜的情緒支持和專業建議。
問：請客觀評價奇瑞集團與科大訊飛在大語言模型方面的合作。
答：1. 技術層面可用性：從資料中可以看出，"LION AI"大模型平臺和科大訊飛的星火認知大模型不僅可以與現有的汽車知識體系融合，而且能快速形成多個場景化模塊。這種融合和模塊化使得大模型在智能駕駛和智能座艙領域具有領先的技術優勢和應用潛力。這種能力使得大模型在多個車載交互場景中都具有很高的可用性。
2. 實用性：大模型在智能語音助手、自然語言處理、情感識別等方面的應用，有望有效解決現有的人機交互問題，例如對話風格單一、聊天與技能未打通、缺乏跨場景業務等。這種跨場景、多樣化的應用顯然提高了模型在智能汽車中的實用性。
3.應用層面：“LION AI"”大模型平臺和星火認知大模型的應用場景十分豐富，包括：車輛功能導師、冷暖共情伙伴、知識百科全書、旅行規劃管家及身體健康顧問等。這些應用不僅能增強人機交互體驗，使之更加溫情化和擬人化，還能積極推動整個汽車行業的智能化革命。
4.營銷層面：奇瑞集團和科大訊飛合作的大模型技術將為汽車座艙的智能化提供新的引擎，也將賦予汽車新的消費屬性，有助于奇瑞集團在未來科技賽道中占據優勢，支持其從制造導向向科技出行公司轉型。此外，大模型的“上車”還將推動企業的數字化升級，以及對各類營銷場景的有效應用。
問：根據我給你的公開資料，請對比評價"LION AI"大模型平臺和廣汽AI大模型平臺。
答：
一.技術層面各自優勢：
奇瑞集團與科大訊飛合作的“LION AI”大模型平臺賦能汽車高維度智能進階，優勢在于：
1. 自然語言處理和情感識別的突破：在智能座艙應用的AI語?助?方面，取得了與人類交互更自然、更具共情性的突破。
2. 十分廣泛的應用場景：大模型最終會落地到企業級的應用，涵蓋了營銷場景、企業數字升級、邊緣計算和智能分析，以及賦能汽車智能化、電動化發展。
3. 深度與科大訊飛合作：科大訊飛在AI和大模型領域有著深厚的技術積累，雙方通過技術的跨界融合、深度鏈接，充分發揮大模型在AI語音助手方面的核心優勢，解決當前大多數人機交互的痛點。
廣汽推出的AI大模型平臺也有以下優勢：
1. 強大的語義理解模型：能更準確地理解用戶的意圖，實現更深層次的個性化和“類人”的交互。
2. 全面的智能汽車知識圖譜：覆蓋所有場景與功能，提供更貼心的用車服務。
3. 強大的內容生成與計算能力：結合大語言模型和計算引擎能力，能解析數理問題，并提供推理與運算過程。
二.應用層面各自的優勢
“LION AI”在實現“人機交互體驗更加溫情化和擬人化”以及“打造世界級“AI語?助?”上有著明顯的優勢。
廣汽的AI大模型平臺的功能覆蓋了自由對話、移動百科、用車助手、行程規劃、創作助手、超級大腦等多個方面，尤其是可以根據環境和情緒狀態感知用戶意圖，實現更深層次的個性化和“類人”的交互，這是它的一大亮點。但是否被夸大，則取決于未來實際使用效果和市場反饋。
營銷層面，“LION AI”的銷售點在于以較高的人工智能和共情化語音交互系統吸引用戶，通過與科大訊飛的合作，科技感更強、產品力更具競爭力。
廣汽的AI大模型平臺的營銷點在于“AI大模型平臺能更好地理解用戶意圖，實現更深層次的個性化和“類人”的交互”。而且，通過OTA不斷迭代升級，賦予用戶以持續更新的期待。
總的來看，這兩個大模型在技術層面、應用層面和營銷層面都有各自的亮點，
問：大模型的作用有沒有被夸大了？
答：根據提供的資料，一些廠商在某種程度上可能過于樂觀地看待了大模型的能力和潛力。盡管大模型的引入無疑將顯著改善汽車的人工智能和用戶交互體驗，但目前的技術應用還在不斷優化和更新中，應用在現實場景中未必能盡如人意。例如，對自然語言處理和情感識別的挑戰，如誤解和誤識別，可能仍會存在。因此，雖然這些大模型在理論上具有廣闊的應用潛力，其實際運用效果可能需要未來的發展和實踐來證明。
問：有的汽車廠商宣稱即將推出全棧自研的大語言模型，對此我深表懷疑，因為我理解大語言模型無論在算法還是算力上包括經驗積累上都有較高的門檻，你如何評價他們的這一說法？
答：你的擔憂是有理由的。大型語言模型的開發和實施確實需要巨大的技術知識、算力支持以及長期的經驗積累。不只是在開發模型方面，包括收集和處理大量高質量訓練數據，以及設計和優化算法都需要專業的技術知識和資源。例如，像OpenAI這樣的機構，這些都是他們研發大模型背后的投入和努力。
不過，這并不意味著汽車制造商不能完成類似的任務。一種可能的情況是，汽車廠商可以選擇與已經有這些經驗和資源的AI科技公司合作，共享資源和經驗來開發他們自己的AI大模型。另一方面，有些大型的汽車制造商可能已經有了足夠的資源和能力，包括頂級的研發團隊、充足的資金以及大量的數據，去獨立研發這樣的大模型。最后一點，隨著AI和大數據技術的發展，相關的工具和服務也在變得越來越可用，有可能降低部分開發大模型的門檻。
總的來說，在對這類聲明持懷疑態度的同時，我們也要看到汽車制造商可能已經具備了開發大模型的一部分條件，或者他們有可能以合作或使用外部資源的方式來實現這個目標。無論如何，我們可以期待看到他們未來真正實現這個承諾的情況。
問：除了車內語音交互聊天之外，你認為大語言模型會給汽車行業的發展帶來什么新的東西？
答：大語言模型的作用遠不止于改進車內的語音交互和聊天。它們有潛力在汽車行業中帶來一系列的變革和創新，包括但不限于以下幾點：
1. 個性化服務：汽車可以利用大模型的推理和學習能力，從用戶的行為和喜好中學習，并提供更個性化的駕駛和乘坐體驗。例如，預測可能的舒適性需求（如座椅調整、空氣調節等）、音樂選擇，甚至是出行路線或目的地推薦。
2. 駕駛輔助功能：大模型可以作為智能駕駛輔助系統的一部分，通過提供交通信息、駕駛建議，甚至自動控制某些車輛功能，來幫助司機更安全、更舒適地駕駛。
3. 故障診斷和維修：AI模型可以用于汽車的故障診斷和預測維修。模型可以分析車輛的數據，提前檢測可能的性能問題或者部件故障，并給予適當的維護建議。
4. 用戶支持和客戶服務：AI可以代替人工服務，為客戶解答常見問題，提供各種服務信息，如保險、租賃、維修等。
5. 產品研發；在產品的設計和開發階段，AI模型可以用來分析用戶反饋和市場趨勢，幫助制定產品方案，以滿足用戶需求。
6. 制造和供應鏈優化：AI模型可以對制造流程、庫存管理、物流等進行優化，提高生產效率。
總的來說，大語言模型將使汽車行業從產品設計、生產、銷售，到使用、維護和服務的整個過程都變得更加智能和高效。
大語言模型白話小科普
1，什么是大語言模型？
簡單來說，我們可以將大語言模型看做是一個可以讀、寫和理解各種信息的大型聰明的機器。
2，決定大語言模型優劣的關鍵因素是什么？
首要因素是訓練參數要“大”，大語言模型是大力出奇跡的典型代表，在參數規模達到一定程度后，性能首先得到急劇提升，同時涌現許多新的能?。百億參數以下根本沒戲，國內排名靠前的大語言模型文心一言和科大訊飛在千億級別。ChatGPT4的參數是5萬億，這意味巨量的算力和天量的芯片支出。
3，大語言模型能干啥？
首先是信息檢索搜集能力，降低了人類獲取信息的成本；其次?語言模型擁有了很多?面接近于人類認知的能?：邏輯推理和學習；隨著?語?模型在涌現能力中的不斷升級，未來計算機將有極?可能在行動
和解決方案層?擁有人類
能?或者超越人類能?。
4，國產大語言模型有什么優勢？差距有多大？
我只能說，我們更懂中文。差距據說在一年到三年左右。
