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ChatGPT火了，自动驾驶不远了？

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车百智库 • 2023-03-02 09:15:40 　来源：车百智库　E4175G0

（图片来源：摄图网）

作者|秦海清来源|车百智库(ID：EV100_Plus)

围棋，号称人类最复杂的智力游戏。2016年3月，在围棋世界冠军李世石与人工智能AlphaGo的对弈中，“人类一败涂地”。如今，聊天机器人ChatGPT的风头更胜AlphaGo好几筹，且影响更为深远。

毕竟少数人才下围棋，但所有人每天都会chat。ChatGPT自2022年11月上线，仅5天就收获超过100万用户，2个月即破亿，急速成为历史上用户增长速度最快的应用程序。

特斯拉的马斯克直呼“ChatGPT好得吓人”，英伟达CEO黄仁勋称“ChatGPT是人工智能领域的iPhone时刻”，比尔·盖茨则认为这是“科技史上具有历史性的时刻之一”。

国内各行各业也开始“躁动不安”，一边是互联网科技巨头野心勃勃、谋划入局，力求尽快推出中国版ChatGPT；另一边弥漫着传统行业被颠覆的担忧。

还有一边正在思考，如何将ChatGPT及其背后的人工智能底层技术赋能本行业。车企们已经等不及了。

自百度宣布将推出类ChatGPT的“文心一言”后，集度汽车旋即表示要融合文心一言的全面能力，随后吉利、长城、领跑、东风日产、哪吒汽车等接连表示要接入百度文心一言。此外，源自长城汽车的自动驾驶企业毫末智行宣布首个自动驾驶大模型升级为“DriveGPT”。

行业普遍共识是，新能源汽车的下半场是智能化，而ChatGPT的横空出世，会加速新能源汽车的智能化进程吗？

一

ChatGPT火了，马斯克不高兴了

理解“ChatGPT”，需要拆开来看。“chat”即“聊天”，是“GPT”的应用表现，后者是指Generative Pre-Trained Transformer（生成式预训练Transfomer模型）。

华西证券研报指出，ChatGPT经历了人工智能发展的三大趋势：机器学习，神经网络，另外一个就是Transformer。

虽然GPT算法历经40年的发展，但2017年诞生的Transfomer模型最为关键，直接加速了ChatGPT的诞生。当然，没有前人的“肩膀”，Transfomer模型也难以站得更高。

2017年，谷歌发表了一篇论文《Attention is all you need》，提出了“Transformer模型”，这是一种采用自注意力机制的深度学习模式。可以说，“Transformer模型”是ChatGPT的基础，ChatGPT就是在该模型上不断迭代、演进、升级，最后生成的一种算法。

因此，不少AI行业的大牛对ChatGPT的爆火感到不理解。Facebook 母公司 Meta 首席人工智能科学家杨立昆表示，“就底层技术而言，ChatGPT 不是特别创新”，认为ChatGPT没有任何革新的内容，“只能说，这款产品的确做得很好。”

有趣的是，ChatGPT风靡世界后，谷歌火速推出了自家的“ChatGPT”，但在演示时频频“翻车”，引来嘘声一片。

实际上ChatGPT本身也有局限性。

首先，ChatGPT的预训练数据库（英文版）只更新至2021年，无法进行联网更新。也就是说，ChatGPT不能理解和回答2021年之后发生的事情。其次，真实性无法保障。ChatGPT的部分训练是基于从互联网上搜集的数据，因此它的输出结果经常受到偏见和不准确信息的影响。

ChatGPT所属公司OpenAI 的CEO萨姆·奥特曼也直言，ChatGPT并不健全，当你使用100次后，就会察觉它的弱点。也就是用户们反映的，不断与ChatGPT聊天后，发现它说的都是正确的废话。

2015年，奥特曼与马斯克等几位美国硅谷大佬一起出钱创立了OpenAI，定位非营利组织，意欲向全世界分享AI技术。

据马斯克透露，他在OpenAI的创立过程中担任要职，“尤其是我意识到，谷歌并没有对于AI安全给予足够重视，于是我们创立了Open AI。”

就在第一代GPT即将诞生之际，2018年，马斯克离开了OpenAI，因为外界认为马斯克会将OpenAI的技术挪用于特斯拉。如今，马斯克个人没有持股或者在董事会中占有席位，也没有通过任何方式控制这家公司。

微软有点“后入为主”的意思。2019年，OpenAI出于维持运营的考量，不得不改变非营利的性质，同时接受了微软10亿美元的投资，条件是OpenAI的部分知识产权可为微软所用。

ChatGPT爆红后，微软再次撒钱数十亿美元，意在加强与OpenAI的关系。马斯克对OpenAI的现状颇有微词，表示OpenAI不再open，变成了一家闭源的营利性性公司，“（OpenAI）由微软有效控制，这完全违背了我的本意。”

二

汽车行业要变天了？

作为OpenAI曾经的创始人之一，马斯克每每谈及ChatGPT时，满脑子想的不是怎么利用，而是如何监管。

2月15日，在世界政府峰会上，马斯克表示需要监管人工智能的安全问题，因为任何有可能对人们造成风险的技术，比如飞机、汽车或药品，都有相应的监管，人工智能也应该有类似的监管，“这可能会减缓人工智能的发展，但我认为这可能也是件好事。”

就连ChatGPT“自己”也认为人工智能技术可能存在数据泄露、漏洞利用、技术误判、技术滥用等风险，应该受到监管，但ChatGPT也指出需要平衡监管和创新的关系。

面对马斯克的“消极攻势”，ChatGPT甚至“说”到，“马斯克的评价不会直接影响我的职业生涯”。但是，ChatGPT确实已经开始影响众多行业人士的思考。

车百智库作为新能源汽车的研究机构，自然关注ChatGPT在汽车领域的应用，业内人士普遍认为“大有可为”，但具体怎么“为”还有待进一步验证。

一种非常直接的“可为”路径是，让ChatGPT充当“智能客服”。当然，人工智能客服已经成为电商平台的标配，老百姓对此并不陌生，但显然ChatGPT比当下的人工智能客服不知道高到哪里去了。

车百智库智能汽车数据研究中心负责人梁嘉琪指出，“新能源车企特别是造车新势力，都在不断创新用户服务体验，结合ChatGPT推出更智能的客服一定有其发挥作用的空间，但这并非汽车行业的专属应用，各行各业都适用。”

实际上，ChatGPT并不“满足”于一个简单的“智能客服”的角色，而有更高的“追求”。

作为一个自然语言处理模型，ChatGPT“认为”自己在在汽车领域具有广泛的应用场景，除了智能客服，还能用于智能语音助手、智能驾驶、自动化翻译、智能广告推荐等，总之就是可以多维度地提升汽车智能化程度和用户体验。

ChatGPT还是太“小看”自己了，不乏汽车行业内人士大胆设想，ChatGPT可以参与到汽车的设计甚至生产流程，在设计上可以更广泛地满足消费者的诉求，在生产中提高效率、降低成本。

ChatGPT提升汽车智能化，乘联会秘书长崔东树颇不以为意，“电动化是新能源车的始终核心，智能化是机上添花，改变我们的很多，但制造电动车的核心是技术创新与制造体系的进步，因此我们目前核心是造好电动车，同时充分利用ChatGPT等智能化赋能汽车行业发展。”

梁嘉琪认为，结合类ChatGPT技术/产品和智能汽车的发展现状，智能座舱将是最大的“受益者”，其次是智能驾驶。例如，将ChatGPT接入智能座舱系统或是基于GPT-3架构的车载语音助手，可以让用户在和机器交互时，感受到更加真实和自然的对话体验，更智能地理解和处理驾驶员和乘客复杂多变的问题与需求，而不只是通过简单的关键词识别用户指令。可以想象，当我们独自行驶在高速公路时，有个助手能陪你一直聊天，再也不会再犯困、无聊了。但如何解决对话的时延问题、信息的安全问题，还需要进一步探索。前述多家车企宣布接入百度即将推出的文心一言，正是意在探索“人车交互”的再进化。

三

自动驾驶不远了？

2月17日，在中国电动汽车百人会论坛（2023）专家媒体沟通会上，中国科学院院士、清华大学教授、百人会副理事长欧阳明高表示，“ChatGPT出来之后会引发人工智能新一轮的革命，对我们智能驾驶也会产生深远的影响。”

就在同一天，自动驾驶企业毫末智行宣布自动驾驶认知大模型正式升级为DriveGPT，称这是全球首个自动驾驶认知大模型。在此之前，毫末智行就透露，已经展开对ChatGPT背后的技术研究。

在1月的毫末智行AI DAY 上，CEO顾维灏介绍，毫末推出的人驾自监督认知大模型借鉴了ChatGPT的实现思路，采用RLHF（人类反馈强化学习）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。

此外，集度汽车的智能驾驶负责人王伟宝也透露，集度汽车引入百度文心一言大模型，现阶段将主要用于“人车交互”，但未来不排除把该模型融入自动驾驶的数据生成工作中。

难道说，自动驾驶真的不远了？据福布斯中国报道，多位自动驾驶领域专家并不以为然。

上述专家们一致认为，自动驾驶系统非常复杂，对相关软件、硬件的要求极其严格。比如自动驾驶需要满足极低的时延，而目前ChatGPT仅仅在回答一些书面问题时，都会出现卡壳的现象。

换言之，他们认为类ChatGPT很难影响自动驾驶，主要还是应用在语音交互、智能推荐等方面。

不过，车百智库智能汽车数据研究中心负责人梁嘉琪认为，ChatGPT得以实现很重要的一项技术就是人类反馈的强化学习（RLHF），该技术应用于自动驾驶领域是有可能的，只不过需要一个比较长的周期。

“当前的自动驾驶，是把数据采集回来之后，借助大量人工标注进行算法优化。但如果采用了RLHF技术之后，一些特殊场景的问题是可以通过自主迭代解决的，减少不必要的人工标注”，梁嘉琪说。

自动驾驶实现自迭代，是一个很好的方式，但也不是没有问题。梁嘉琪指出，一方面在于相关监管层面是不是允许；另一方面在于车端的芯片算力能不能支持，目前来看大概率是不支持的，所以类ChatGPT技术应用自动驾驶仍需要一个很长的周期，但这是一个值得去思考和探索的方向。