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    智能車(chē)的「ChatGPT時(shí)刻」,還有多遠(yuǎn)?| 模力時(shí)代

    2024年01月19日 16:55:33   來(lái)源:量子位公眾號(hào)

      要說(shuō)今年“科技春晚”CES上最吸引眼球的是什么,智能車(chē)當(dāng)屬其一。

      畢竟大模型一上車(chē),智能座艙都卷成醬嬸了:

      讓車(chē)上的數(shù)字助手幫忙記錄約飯日程,Ta能直接幫你把餐廳也給預(yù)定了。

      規(guī)劃路線(xiàn)這種事兒也變得充滿(mǎn)巧思,數(shù)字助手會(huì)根據(jù)你的習(xí)慣,主動(dòng)問(wèn)你:“路上買(mǎi)杯咖啡不?”

      智能車(chē)上下游廠(chǎng)商紛紛秀出肌肉,也難怪不少前線(xiàn)參展的胖友們感嘆:CES能當(dāng)車(chē)展逛了。

      事實(shí)上,隨著大模型落地應(yīng)用的重點(diǎn)從云側(cè)走向端側(cè),不僅是手機(jī)廠(chǎng)商紛紛卷起端側(cè)大模型,大模型上車(chē)也已成為關(guān)注焦點(diǎn)之一:

      智能車(chē)是現(xiàn)今最重要的智能移動(dòng)終端之一,而大模型被認(rèn)為是AI規(guī);瘧(yīng)用的關(guān)鍵。

      不止是基于大模型、生成式AI能力構(gòu)建智能座艙,由特斯拉而引起熱議的端到端自動(dòng)駕駛方案,背后也正代表著通過(guò)大模型串聯(lián)感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃所有模塊的全新技術(shù)趨勢(shì)。

      也就是說(shuō),在大模型重構(gòu)一切掀起的“模力時(shí)代”中,從智能座艙到自動(dòng)駕駛,“汽車(chē)機(jī)器人”的真正實(shí)現(xiàn),正在全方位圍繞大模型展開(kāi)。

      那么,問(wèn)題來(lái)了——

      智能車(chē)真的需要大模型嗎?

      前文已經(jīng)說(shuō)到,大模型上車(chē)的兩種最受關(guān)注的趨勢(shì),其一圍繞自動(dòng)駕駛,其二聚焦智能座艙。

      自動(dòng)駕駛方面,隨著CVPR2023最佳論文頒給自動(dòng)駕駛大模型,一種行業(yè)共識(shí)浮出水面:

      端到端自動(dòng)駕駛是行業(yè)的未來(lái),而新的突破將以大模型技術(shù)為基礎(chǔ)。

      有別于傳統(tǒng)上更多基于規(guī)則的自動(dòng)駕駛算法,端到端模型能夠直接基于傳感器輸入(如攝像頭數(shù)據(jù)),學(xué)習(xí)如何控制輸出,無(wú)需人為設(shè)計(jì)復(fù)雜的中間表示。

      舉個(gè)例子,在端到端自動(dòng)駕駛方案中,想要讓模型學(xué)會(huì)不闖紅燈,無(wú)需設(shè)計(jì)規(guī)則,只要多用高質(zhì)量的交通信號(hào)燈視頻訓(xùn)練它就行。

      這也就意味著,端到端模型能夠更好地處理復(fù)雜的交通場(chǎng)景:相比于對(duì)手寫(xiě)規(guī)則的依賴(lài),此類(lèi)模型可以針對(duì)實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行推理,更能夠解決corner case帶來(lái)的應(yīng)用落地問(wèn)題。

      量子位智庫(kù)在《2023年度十大前沿科技趨勢(shì)報(bào)告》中指出,端到端自動(dòng)駕駛技術(shù)以全部模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化為特征,對(duì)規(guī)則的依賴(lài)度低,具備智能涌現(xiàn)能力和跨場(chǎng)景應(yīng)用潛力。

      而在CVPR2023最佳論文《Planning-oriented Autonomous Driving》中,研究人員通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,骨干網(wǎng)絡(luò)的增大能夠帶來(lái)感知分?jǐn)?shù)的提升,這可能進(jìn)一步改善模型的預(yù)測(cè)和規(guī)劃性能。

      也就是說(shuō),更大的模型能夠提供更豐富的特征表示和更復(fù)雜的任務(wù)處理能力,能夠更好地支持自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和決策制定。

      如果說(shuō)大模型驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛還是探索進(jìn)行時(shí),生成式AI與智能座艙的結(jié)合,則已經(jīng)更快一步有了具體落地案例。

      在今年的CES上就可見(jiàn)一斑。

      比如吉利銀河E8,就已大模型上車(chē),實(shí)現(xiàn)了車(chē)上的影音娛樂(lè)和AI交互的個(gè)性化:基于文生圖大模型,秒級(jí)生成私人定制款專(zhuān)屬壁紙、精準(zhǔn)推薦音樂(lè)還能基于音樂(lè)意境生成風(fēng)格化壁紙、AI數(shù)字精靈具備“人設(shè)”更加擬人……

      高通的驍龍數(shù)字底盤(pán)概念車(chē),更直觀(guān)展現(xiàn)出了邊緣側(cè)生成式AI的高效用例。

      比如儀表盤(pán)上出現(xiàn)了一個(gè)警示燈,不必研究用戶(hù)手冊(cè),直接向數(shù)字助手提問(wèn)就能立刻得到答案。AI甚至還能幫助你當(dāng)場(chǎng)預(yù)約維修。

      關(guān)鍵是,部署在車(chē)端的大模型,即終端側(cè)AI的模式,在結(jié)合本地?cái)?shù)據(jù)提供更加個(gè)性化的座艙服務(wù)的同時(shí),能夠保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)“足不出車(chē)”。這既保障了用戶(hù)的隱私安全,也緩解了云端處理帶來(lái)的時(shí)延問(wèn)題。

      另外,對(duì)端側(cè)算力的充分利用也能大大緩解用戶(hù)規(guī);鲩L(zhǎng)給云端算力帶來(lái)的成本壓力。

      不難看出,對(duì)于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域而言,大模型的技術(shù)浪潮,帶來(lái)了突破當(dāng)前技術(shù)瓶頸的新路徑。因此也不乏業(yè)內(nèi)人士給出這樣的判斷:真正要在通用場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)L4、L5級(jí)自動(dòng)駕駛,大模型不可或缺。

      值得關(guān)注的是,盡管云側(cè)基礎(chǔ)大模型及其應(yīng)用一年來(lái)進(jìn)展飛速,但大模型上車(chē),仍然存在不小的挑戰(zhàn)。

      其一,是數(shù)據(jù)問(wèn)題。相比于互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù),自動(dòng)駕駛領(lǐng)域本身數(shù)據(jù)量要小得多,并且對(duì)于訓(xùn)練端到端模型而言,來(lái)自?xún)?yōu)秀人類(lèi)駕駛員的高質(zhì)量數(shù)據(jù)更為關(guān)鍵。

      其二,是算力問(wèn)題。無(wú)論是智能駕駛中的路況實(shí)時(shí)推理,還是智能座艙中的用戶(hù)意圖理解和功能調(diào)度,都對(duì)端側(cè)算力有著更高的需求。

      其三,還有安全性問(wèn)題。這一方面涉及到端到端自動(dòng)駕駛模型的可解釋性,另一方面,是端云結(jié)合過(guò)程中,如何確保用戶(hù)隱私數(shù)據(jù)不泄露的問(wèn)題。

      而從硬件的視角來(lái)看,這些問(wèn)題,實(shí)際上都對(duì)車(chē)載芯片提出了更高的要求。

      「模力時(shí)代」,智能車(chē)需要什么樣的車(chē)芯?

      如果說(shuō)驍龍8155(第三代旗艦級(jí)驍龍座艙平臺(tái))在過(guò)去幾年中已經(jīng)成為座艙是否智能的事實(shí)衡量標(biāo)準(zhǔn)之一,那么,在CES“車(chē)展”上頻頻出現(xiàn)的另一個(gè)關(guān)鍵詞,已經(jīng)透露出“模力時(shí)代”智能車(chē)新的競(jìng)逐方向——

      驍龍8295(第四代至尊級(jí)驍龍座艙平臺(tái))。

      從國(guó)產(chǎn)造車(chē)新勢(shì)力,到奔馳寶馬,CES上亮相的最新量產(chǎn)車(chē)上,驍龍8295已經(jīng)成為新的標(biāo)配。

      在大模型上車(chē)的最新趨勢(shì)里,車(chē)芯最新的進(jìn)化方向是什么樣的,不妨就以驍龍8295為例,具體拆解來(lái)看。

      驍龍8295采用5nm工藝制程打造。算力方面,其CPU算力達(dá)到230K DMIPS,是驍龍8155的8倍;GPU則可實(shí)現(xiàn)每秒2.9萬(wàn)億次單精度浮點(diǎn)運(yùn)算(2.9TFLOPS)或每秒5.8萬(wàn)次半精度浮點(diǎn)運(yùn)算(5.8TFLOPS),相較于8155,整體性能提升2倍,3D渲染性能提升3倍,能同時(shí)帶動(dòng)車(chē)內(nèi)11塊屏幕,遠(yuǎn)超市面上其他車(chē)機(jī)芯片。

      更關(guān)鍵的是,驍龍8295搭載雙核NPU,AI算力從8155的4TOPS直接躍升至30TOPS。

      這樣的參數(shù)性能,放在車(chē)規(guī)級(jí)芯片上,可以說(shuō)是一騎絕塵。而反映到功能上,大模型、多模態(tài)交互、離線(xiàn)語(yǔ)音,甚至是艙泊一體、駕艙一體,都有了實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。

      以搭載了驍龍8295的極越01為例,云端的語(yǔ)音識(shí)別算法模型直接放在車(chē)端,實(shí)時(shí)響應(yīng)時(shí)間能從1.5秒縮短到700毫秒。

      除了常規(guī)自主泊車(chē),還能在車(chē)外語(yǔ)音控制車(chē)輛實(shí)現(xiàn)自主泊車(chē)。

      車(chē)內(nèi),在驍龍8295的支持下,極越01能實(shí)現(xiàn)對(duì)不同說(shuō)話(huà)人的識(shí)別,也就是支持多人同時(shí)語(yǔ)音功能。配合離線(xiàn)語(yǔ)音庫(kù),即使沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)連接,也能實(shí)現(xiàn)全功能語(yǔ)音識(shí)別。

      并且車(chē)內(nèi)的智能交互,現(xiàn)在也不僅僅停留在語(yǔ)音層面,配合眼神、動(dòng)作的多模態(tài)交互,現(xiàn)在也可以在車(chē)上實(shí)現(xiàn)。比如,想要打開(kāi)車(chē)上的某一扇窗戶(hù),不用詳細(xì)說(shuō)明,只要一句“打開(kāi)窗戶(hù)”再配合視線(xiàn),車(chē)上AI就能秒懂車(chē)主心意。

      值得一提的是,驍龍8295作為可擴(kuò)展自動(dòng)駕駛SoC平臺(tái),擁有廣泛的軟件生態(tài)系統(tǒng),包括視覺(jué)感知、泊車(chē)和駕駛員檢測(cè)軟件棧等等。

      對(duì)于車(chē)企而言,這意味著在驍龍座艙平臺(tái)的基礎(chǔ)上整“花活”更加方便快捷。

      而站在消費(fèi)者的角度,座艙內(nèi)智能化體驗(yàn)的升級(jí),以上所述也僅僅是個(gè)開(kāi)始。

      終端側(cè)AI是AI規(guī);P(guān)鍵

      大模型帶來(lái)的變革,核心是人機(jī)交互方式的變革。

      而智能車(chē)作為被給予厚望的“智能空間”,自然而然成為這場(chǎng)重構(gòu)一切的技術(shù)變革風(fēng)暴中不容忽視的一環(huán)。

      智能車(chē)的“ChatGPT時(shí)刻”具體何時(shí)會(huì)到來(lái),還沒(méi)有人能夠準(zhǔn)確地預(yù)判。但至少在軟硬件準(zhǔn)備上,以高通為代表的玩家,已經(jīng)率先一步做好了迎接爆發(fā)的準(zhǔn)備。

      事實(shí)上,這種逐漸聚焦到終端的對(duì)新“ChatGPT時(shí)刻”的期待,在2024年開(kāi)端的這場(chǎng)CES上,可以說(shuō)是無(wú)處不在。智能車(chē)備受矚目,但遠(yuǎn)非全部。

      從爆火的AI掌機(jī)Rabbit R1,到AI PC,再到AR/VR和具身智能機(jī)器人,AI與終端的結(jié)合,幾乎已經(jīng)蔓延到CES會(huì)場(chǎng)的每一個(gè)角落。

      “模力時(shí)代”新一階段的變革走向,也在其中越發(fā)顯現(xiàn):大模型/生成式AI技術(shù)落地到端側(cè),是新一輪AI機(jī)遇爆發(fā)的關(guān)鍵。

      對(duì)此,高通公司總裁兼CEO安蒙在CES主題演講中談到:

      生成式AI的發(fā)展,正在從第一階段走向第二階段。當(dāng)前,整個(gè)行業(yè)已經(jīng)將生成式AI在處理器中落地,下一步將是使用場(chǎng)景和應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。

      歸結(jié)原因,核心其實(shí)是,數(shù)據(jù)在哪里,AI推理就應(yīng)該在哪里進(jìn)行。

      一方面,云計(jì)算推理成本正隨著大模型應(yīng)用用戶(hù)數(shù)量的增加和模型參數(shù)規(guī)模的增大而急劇增加,需要充分利用端側(cè)算力來(lái)平衡成本。另一方面,只有當(dāng)終端就能運(yùn)行AI大模型用例時(shí),個(gè)人數(shù)據(jù)才能在受到保護(hù)的前提下被充分運(yùn)用,實(shí)現(xiàn)真正個(gè)性化的大模型應(yīng)用。

      總而言之,2024年一開(kāi)年,“模力時(shí)代”終端變革的一角,已經(jīng)進(jìn)一步向大眾揭開(kāi)。

      可以預(yù)見(jiàn)的是,變革的風(fēng)暴不會(huì)就此停滯,更多的智能變化,或許就將在這一年中,通過(guò)智能終端,離你我的生活更進(jìn)一步。

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請(qǐng)謹(jǐn)慎對(duì)待。投資者據(jù)此操作,風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

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