梅赛德斯

6月16日，梅赛德斯-奔驰正式宣布将车载语音助手访问ChatGPT。从现在开始，超过90万美国客户可以通过Mercedes me手机应用或语音“Hey，Mercedes”参与MBUX智能人机交互系统测试计划。

汽车是大型模型中最大的交互应用场景，这是ChatGPT在汽车环境中首次应用。由于ChatGPT的接入，智能汽车操作系统也将被重塑，因此该测试结果将用于进一步改进语音助手，为更多市场的大型语言模型提供参考。

除了梅赛德斯-奔驰，许多公司还在关注和探索大型车型在汽车中的应用，包括特斯拉、英伟达、百度、阿里巴巴等。人工智能与汽车的结合是国内外紧迫的发展方向，没有公司愿意在人工智能领导的另一次创新中落后。

今天大家都在谈人工智能，我们也想简单谈谈人工智能会给汽车行业带来什么样的变化。

了解你的智能驾驶舱

大型模型的出现给人工智能的发展带来了新的机遇和挑战，也为智能驾驶舱和智能驾驶等汽车行业提供了新的可能性。

汽车智能驾驶舱是指集各种智能功能和服务于一体的汽车内部空间。它可以通过多模式的人车交互为驾驶员和乘客提供安全、舒适、方便、娱乐的旅行体验。

汽车智能驾驶舱中人工智能大模型的应用首先体现在语音交互上。

语音交互是智能驾驶舱中最重要的功能之一。它允许驾驶员和乘客通过自然语言与汽车交流和控制，以提高旅行的便利性和安全性。

根据汽车智能研究机构汽势科技的数据，在2023年上海车展上，95%的车型具有语音交互功能，其中梅赛德斯-奔驰的语音交互搭载率排名第一。

梅赛德斯-奔驰之所以能在语音交互方面领先，是因为它采用了ChatGPT技术。梅赛德斯-奔驰将ChatGPT集成到其MBUX智能人机交互系统中，为车主提供全新的语音助手体验。该系统将支持更动态的对话。它不仅能准确理解车主的语音命令，还能与车主互动。

其次是图像分析。大型图像模型可以为汽车智能驾驶舱提供面部识别、情感分析、AR相机等服务，使驾驶员和乘客可以通过图像与汽车互动和娱乐。例如，商汤科技发布的图片生成模型“秒画Sensemiragerage”，根据驾驶员和乘客的输入或选择，可以生成各种风格和主题的图片。

除语音交互和图像分析外，大型3D内容模型还可以授权汽车智能驾驶舱，为其提供3D导航等服务。

简而言之，人工智能模型在汽车智能驾驶舱中的应用可以使汽车具有更强的感知、理解、生成、交互等能力，从而为驾驶员和乘客提供更智能、个性化和现场的旅行体验。

这是一场正在发生的互动革命，它离不开未来交通行业的另一个重要发展方向——自动驾驶。

再次加速自动驾驶

自动驾驶技术是未来交通行业的重要发展方向，人工智能是实现自动驾驶技术的关键技术之一。自动驾驶是指通过计算机系统的感知、决策和执行，在不同程度上取代人类驾驶员的技术。

根据国际汽车工程师协会（SAE）标准，自动驾驶可分为六个级别，从L0到L5，分别代表不同程度的自动化和人机交互，L0-L2属于驾驶辅助，L4-L5为自动驾驶。

目前，我们最高到L3级，即在人工智能的帮助下，车辆可以处理所有的驾驶任务，但在紧急情况或其他类似的系统故障中，驾驶员仍然需要在场。

L0-L5自动驾驶

L0级，人工驾驶；

L1级，辅助驾驶，是指车辆可以提供部分辅助功能，但仍需驾驶司机随时监控周围环境，准备接管车辆；

L2级，部分自动驾驶，是指具有AIGC和LKA等高级驾驶辅助系统的车辆可以提供多种辅助功能（ADAS）；

L3级，有条件的自动驾驶，车辆可以在特定的场景和条件下完成所有的驾驶操作和周围的环境监测，但人类需要在系统要求时提供适当的响应；

L4级，高度自动驾驶，是指车辆可以在特定场景和条件下（如无人物流、无人微型公交车、独立停车等）完成所有驾驶操作和周围环境监测，不需要人类提供任何响应。此时，车辆不需要配备安全驾驶员，但道路和环境条件仍然有限；

L5级，完全自动驾驶，此时车内不需要配备安全驾驶员，也不限制道路和环境条件。

技术原理

自动驾驶采用计算机独立学习、高精度地图、定位、网络通信、激光雷达等信息技术，在车辆自动驾驶过程中，利用环境感知、自动决策和控制技术，有效控制和避免道路驾驶条件、驾驶过程中可能遇到的障碍和危险，并对各种复杂的环境和紧急情况采取有效措施。其基本原理包括感知、决策和控制。

感知是自动驾驶的基础，是决策和控制的前提。感知是通过毫米波雷达、激光雷达和摄像头准确识别车辆周围环境，独立避开前方障碍物，自动转向。

决策是指车辆通过智能算法和模型，根据感知到的信息进行规划和判断，确定合适的工作模式和控制策略，而不是人类做出驾驶决策。决策主要依赖于芯片和软件，是自动驾驶的核心，包括路径规划、行为规划、轨迹规划、交互规划等。

控制是自动驾驶的实现，是感知和决策的结果。指车辆通过转向、加速、减速、制动等线路控制系统或机械系统进行相应的操作。

控制主要包括纵向控制和横向控制两个方面。前者控制车辆的速度和加速度，主要涉及油门和制动系统；后者控制车辆的位置和角度垂直于行驶方向，主要涉及转向系统。

应用层面

人工智能的发展显著提高了独立驾驶系统的能力。通过机器学习算法、计算机视觉和传感器集成技术的结合，系统可以了解周围环境并做出反应，变得更加可靠、高效和安全。

利用人工智能彻底改变驾驶模式主要取决于自动驾驶领域的应用水平，包括三个重要部分：环境感知、决策规划和学习适应。

自动驾驶车辆结合摄像头、激光雷达、雷达等传感器收集周围环境的数据。然后，人工智能算法将处理这些数据，以创建详细的环境地图，并识别行人、其他车辆、红绿灯和路标等物体，以确定车辆应该如何响应。类似于GDDR6的高速存储该设备可以支持数据的快速存储和访问，实现密集计算。

自动驾驶汽车可以根据从传感器中收集的数据做出实时决策。例如，如果自动驾驶汽车检测到行人过马路，它将使用人工智能来确定减速或停车的最佳行动计划。

同时，预测建模和监督学习算法可以预测其他道路用户的行为，如行人在特定位置穿过道路和其他车辆变道的可能性。这有助于汽车预测潜在的交通问题，并采取适当的行动来避免。

无监督学习算法可用于识别自动驾驶汽车传感器收集的数据中的异常或事故，如行人或突然变道的车辆。

自动驾驶系统还可以利用机器学习和深度学习技术不断优化其性能。通过不断收集和分析驾驶数据，系统可以学习和适应不同的驾驶场景，提高其决策能力和响应速度。

此外，加强学习技术在自动驾驶领域也发挥着重要作用。通过加强学习，车辆可以在实际驾驶环境中不断尝试和学习，优化其驾驶策略和决策能力。

未来会走向何方？

汽车是当代社会人类出行必不可少的交通工具和社会发展的经济引擎。随着人工智能技术的不断进步，自动驾驶技术将逐步商业化和普及。

还有一种观点认为，汽车也有望成为智能移动终端的一部分。人工智能和互联网的发展为汽车提供了与其他智能移动终端互动的能力。由于汽车的移动私人空间属性，我们的智能生活也将变得更加可扩展和独特。

作为世界上市值最高的汽车公司，特斯拉大力推广自动驾驶，这必然会让autonomy走到最后。国内百度首席执行官李彦宏也表示，随时发生的正常事故不是新闻，自动驾驶事故已成为新闻。根本原因是无人驾驶还没有普及。

当然，智能驾驶产业链确实需要改进政策、成本、技术、保险等因素。然而，自动驾驶技术的前景是光明的，我们的旅行生活也期待着变得更加智能和安全。

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