ChatGPT推动汽车行业迎来新一轮革命

21世纪经济报道记者 杜巧梅 重庆报道

ChatGPT 的问世不仅意味着人工智能达到了一个新的里程碑，更预示着一场新的产业革命即将到来。这一点可以从麦格纳亚洲区市场与传播总监于洪波在2023中国汽车重庆论坛上的发言中得到印证。他明确指出，ChatGPT 的出现代表着人工智能已经进入中级阶段，这也是人工智能技术发展的一个重要节点。同时，这也预示着新一轮的产业革命即将展开，将会深刻地改变我们的生产方式和生活方式。

近期，以ChatGPT为代表的人工智能技术引发了一场全行业的革命。特别是在被视为下一代智能终端的智能汽车领域，随着智能驾驶和智能座舱技术的迅速推广以及功能的持续优化，行业正加速推动大型模型在车辆上的应用。与此同时，这也为智能电动汽车产业带来了更广阔的发展前景。

在功能视角下，当前人工智能在汽车领域的应用主要可分为两类。第一类是应用于人工智能交流对话领域，其中大部分应用场景位于智能座舱中，以文心一言为代表，这也是目前的主流应用方式。第二类，例如毫末公司，采用GPT背后的生成式技术，旨在解决认知决策问题，从而达到端到端的自动驾驶效果。

然而，值得注意的是，大模型如ChatGPT在进入汽车领域时仍面临许多挑战。首先，必须确保数据安全得到充分保障；其次，设想中的应用场景如何在现实中得以实现；再者，在机遇与挑战并存的双重背景下，我们应提前做好哪些准备工作；最后，ChatGPT是否会变成类似于“潘多拉的魔盒”般的问题，也是汽车行业需要共同面对的挑战。

智能汽车迎来“无限的遐想空间”

实际上，人工智能技术早已广泛应用于汽车领域。然而，在今天的讨论中，我们将更加关注的是未来导向的强人工智能，以及如何将其运用到整个汽车行业中。在这个过程中，我们将重点探讨基于大型模型的人工智能技术在汽车领域的实际应用场景。

上海商泰汽车信息系统公司的副总裁武振宇指出，随着ChatGPT等大型语言模型的应用，未来的人车交互将更加顺畅，车辆能够更好地理解人类用户的意图。此外，通过运用人工智能技术来收集车辆的各类信息，如车辆状态、轮胎气压、电池状况以及驾驶员的行为数据，系统可以为用户提供更为精准的驾驶建议，从而提升驾驶体验。

基于大模型带来的更多场景想象空间，武振宇认为这能够帮助终端客户（驾驶员和乘客）在开车过程中拥有更好的体验。

在百度智能汽车事业部智舱业务部和交付中心总经理王博看来，随着大模型技术的出现，智能座舱的语音交互方式将从命令式转为对话式。产品方面，意味着可以更好地理解用户意图并提供服务；技术方面，将端到端地解决问题，所有用户的需求都可以被更好地理解，并且通过一系列科技上的交互方式给予重塑，包括驾驶员跟座舱的关系、品牌和车主之间的关系。大模型让智能座舱变得更智能。

针对大模型如何赋予车企全新的业务模式，奈家罗公司中国区销售副总裁兼汽车行业咨询总监王欢也从多个方面提出了一套预想方案。

首先，在卖车环节基于大模型可以实现“让车自己卖自己”，通过车人对话体验车的所有功能；其次在试驾中，生成式AI可以了解客户的驾驶习惯并告诉他如何更好地利用这台车；此外，还可实现基于上下文的营销和售后服务，并在用户使用期间搜集反馈，增加用户的品牌忠诚度。

数据合规与场景落地成为新挑战

在ChatGPT所带来的“无限的遐想空间”下，大模型在汽车领域中的应用还面临着诸多挑战。

武振宇认为，目前在该领域还存在多方面的风险，包括整个生态上是否已经准备好，车端是否有足够的算力与资源来运行模型；场景如何落地，在汽车极高的实时性要求下，人工智能的反馈是否能够毫秒级解决问题，数据安全如何保障；以及在道德和法律上，大模型生成的东西能否被允许，都是挑战所在。

禾多科技商务副总裁王征也表示，自动驾驶面临着人工智能和量产落地两个矛盾，让自动驾驶技术能够被大众所应用，除了人工智能以外还需要很多维度的工作。真正把人解放出来之后，才能更好去体会和体验到所谓更人机、更柔和的交互。

值得注意的是，虽然人工智能正在深度改变汽车行业，但以ChatGPT为代表的大模型上车应用还很遥远。一方面，相关政策法规尚未出台，数据安全无法保障；另一方面，落地场景尚不明朗。

“ChatGPT它是一种工具，但也是一个巨大的威胁，我永远不会建议我客户使用它。”LIASE GROUP联合创始人及董事毛凤华（Vanessa Moriel）直言。

不过，对于业界对于ChatGPT使用的担忧，王欢指出，政府要在其中发挥大作用，例如当前北京市政府已经发布了一些指导性和参考性文件，这就是行业的一个趋势。

“以后做大模型一定会有规定的，一定不是随便乱做的。”王欢表示。

在落地场景方面，王征表示“科技预言容易被打脸”，具体要分维度讨论。在销售端的应用，包括用户需要什么样的产品，什么样的场景，应该很快就会到来；而在自动驾驶领域，ChatGPT对于行业产生颠覆性的改变或助力其上一个台阶的话，还需要很长一段时间。

“我们可以强调ChatGPT的生成性，自动驾驶人工智能靠数据反哺，把人工标注变成自动标注提高效率降低成本，甚至未来能不能生成直接用的训练数据，把仿真做起来，这都是大方向。”王征最后对ChatGPT在自动驾驶的未来应用方向上给出了建议。