打印文章來源：十字甫 汽車觀察者聯(lián)盟
對于機器是否真能"知道"、"思考 "等問題，我們很難嚴謹?shù)囟x這些。我們對人類心理過程的理解，或許只比魚對游泳的理解更好一點。
ChatGPT是由美國科技公司OpenAI公司發(fā)布的自然語言處理模型，一經(jīng)發(fā)布便迅速成為科技圈的“網(wǎng)紅”。根據(jù)UBS數(shù)據(jù)顯示，ChatGPT在一月份的月活躍用戶數(shù)量已經(jīng)達到1億，成為歷史上用戶數(shù)量增長最快的消費者應用，況且其中還不包括中國市場。ChatGPT雖然是自然語言處理模型，但是作為生成式人工智能（AIGC）具有里程碑的意義，也是人工智能模型和場景應用的一次飛躍。首先是市場的影響，相比于春節(jié)前各科技大廠紛紛出現(xiàn)裁員的狀況，ChatGPT的火熱再次引發(fā)了資本市場和科技行業(yè)新一輪的追逐；其次意味著人工智能技術范式更新，從基于規(guī)則的機器學習升級為基于損失函數(shù)和梯度下降；最后是對社會生產(chǎn)力的影響，人工智能替代的不僅僅是體力勞動者還包括腦力勞動者，在人工智能時代，沒有人可以獨善其身，每個人都與這個時代緊密相連。ChatGPT作為一種人工智能的基礎模型勢必會形成杠桿作用，從而撬動整個社會的技術進步。
用戶在和ChatGPT對話，很多時候大家是懷著好奇的心態(tài)去和機器或者模型作博弈，比起對話的用戶意圖理解和準確性，這種人機博弈的背后更加需要思考的是人工智能對各行各業(yè)的影響或者對技術的干涉。ChatGPT模型的火熱將會預熱整個汽車行業(yè)的技術發(fā)展，從技術上來看，隨著生成式人工智能技術的不斷進步，汽車行業(yè)將面臨新的開發(fā)模式和運營方式，從造型設計到算法架構，從產(chǎn)品研發(fā)到用戶運營，人工智能技術在汽車行業(yè)中的應用無處不在。
從產(chǎn)品應用來看，ChatGPT作為一個聊天模型產(chǎn)品，上線便取得不俗的成績。產(chǎn)品應用的火爆對母公司OpenAI的市場估值以及人才招募有極大的好處，除此以外網(wǎng)絡流量訪問也是大幅提升，一般只要有流量就有眾多變現(xiàn)的方法。ChatGPT的背后是人工智能大模型的支持，除去前期的技術積累和沉沒成本，單論產(chǎn)品的影響ChatGPT無疑是成功的，這一點對于汽車行業(yè)的產(chǎn)品定義也是有一定的參考價值。在大模型的框架下，ChatGPT所使用的GPT模型，每一代參數(shù)量均高速擴張，預訓練的數(shù)據(jù)量需求和成本亦快速提升。根據(jù)相關機構測算，GPT-3訓練一次的成本約為140萬美元，對于一些更大的LLM模型，訓練成本介于200萬美元至1200萬美元之間。對于這種投入大，耗時長的項目如何做到沿途下蛋，并且是在科技大廠出現(xiàn)裁員的時候推出市場，這一點和自動駕駛的探索之路頗有幾分相似。數(shù)據(jù)、算力、算法不僅驅動人工智能大模型的發(fā)展，同樣也驅動汽車智能化的進步甚至整個社會的技術變革。
三百萬年前，從露西撿起地上的第一根樹枝開始，人類社會文明的進步其實就是不斷優(yōu)化使用工具的過程。面對巨大的數(shù)據(jù)需求和高昂的成本，大模型是否成為人工智能技術升級的破城錘有待驗證，但至少是一種人類通往強人工智能道路上可以利用的工具。世界上最強大的LLM（大語言模型）之一GPT-3衍生出的ChatGPT既是一種概念模型也是一個產(chǎn)品。ChatGPT的火爆也是生成式人工智能的一次競爭熱潮，同時也是人工智能技術應用場景的升級優(yōu)化，智能汽車作為一個移動的智能終端也是人工智能技術重要的應用場景。所以，從ChatGPT的火熱中可以窺見汽車行業(yè)的技術發(fā)展趨勢以及影響。
第一、汽車技術的發(fā)展離不開整個社會科技的進步，任何新技術都將會應用到汽車領域，其中一個原因是汽車產(chǎn)業(yè)涉及到的領域很廣。通過觀察人工智能技術發(fā)展的歷程，以自然語言模型發(fā)展為例子，從1970年以前基于規(guī)則的方法，1970年至2000年基于數(shù)理統(tǒng)計，從2000年至今基于神經(jīng)網(wǎng)絡，尤其是2017年transformer的發(fā)布，自然語言模型開始嘗試大數(shù)據(jù)、大算力的訓練學習，可以明顯看到人工智能模型達到人類認知水平所需的時間越來越短，數(shù)據(jù)的信息容量在不斷增大，底層模型結構的升級，再加上行業(yè)內的人才和資源投入，汽車行業(yè)勢必也會同步縮短智能化的成熟時間；
第二、汽車的智能化離不開人工智能技術的支撐，大數(shù)據(jù)、大算力、強算法的模式雖然在汽車行業(yè)成為共識，但是車企甚至是大多數(shù)人工智能技術公司更傾向于將大模型裁剪或者基礎方法與使用場景融合，鮮有對數(shù)據(jù)體系的建設和模型訓練深入研究和探索，所以隨著生成式人工智能的火熱，汽車智能化的競爭會逐漸成為數(shù)據(jù)和模型的競爭，從功能性的數(shù)量轉向產(chǎn)品性能的競爭，尤其是在自動駕駛領域；
第三、整個汽車行業(yè)研發(fā)速度將會提升，生成式人工智能技術大大提高了社會的生產(chǎn)效率。汽車行業(yè)產(chǎn)品的生命周期將會縮短，這也就是特斯拉汽車降價的核心競爭力之一，產(chǎn)品周期短了所以產(chǎn)品的規(guī)模愈加重要。ChatGPT只是人工智能技術取得進步的一個縮影，正如當年的自動駕駛技術一樣，從大學實驗室走出來到商業(yè)界，在資本市場的簇擁下成為汽車行業(yè)競爭卡位的關鍵點。時至今日，自動駕駛行業(yè)進入理性發(fā)展期，企業(yè)紛紛入局輔助駕駛領域，以往的獨角獸無人駕駛方案商反而面臨商業(yè)化的難題。所以，人工智能大模型在未來一定也會遇到同樣的問題，場景應用和技術提升之間得平衡關系；
第四、汽車行業(yè)的計算基礎建設愈加重要。通過對大模型GPT了解可以發(fā)現(xiàn)，ChatGPT的出現(xiàn)并非偶然而是一個從量變到質變的必然過程，從2018年GPT-1開始到最近發(fā)布的ChatGPT，這里面涉及的不僅僅是人工智能算法，還涉及到數(shù)據(jù)體系、硬件算力、訓練成本等等問題。隨著AIGC的熱潮，汽車行業(yè)無論是研發(fā)還是營銷勢必會趕著風口進行技術升級或者宣傳，通過大模型數(shù)據(jù)訓練然后進行小模型部署實現(xiàn)對模型在垂直領域定制裁剪，例如將 Transformer 模型應用在視覺感知、語音識別等領域。智能化的基礎設施對于汽車產(chǎn)業(yè)的升級也是重要的一個關鍵，例如特斯拉汽車發(fā)布AI訓練芯片 Dojo D1，以及基于該芯片構建的完整Dojo集群ExaPOD，用于執(zhí)行AI訓練任務；國內小鵬汽車與阿里合作建立自動駕駛智算中心“扶搖”，用于自動駕駛模型訓練。不妨將自然語言處理的發(fā)展和自動駕駛的進展兩者聯(lián)系起來，兩者之間其實是相關聯(lián)的，底層模型是可以相互借鑒參考?？梢灶A見的是，不久之后車企將會推出各種名稱的所謂的自動駕駛“大模型”。正如前文所說，大模型只是人類通往智能化的一條路徑或者一個工具，核心問題是利用大模型為用戶定義的產(chǎn)品。對于消費者來說，使用模型的大小絲毫不關心，關心的是產(chǎn)品的定義。所以，企業(yè)不應過大的神話大模型的功效，而是通過對大模型的研究實現(xiàn)技術的積累才是關鍵，例如數(shù)據(jù)的清洗、標注以及模型的設計、訓練、推理等；
第五、商業(yè)模式的變化。ChatGPT的出現(xiàn)背后不僅是建立的一個人工智能大模型，而是一個平臺。雖然ChatGPT是靠算力、成本、數(shù)據(jù)“暴力”煉出來的一個產(chǎn)品。但是在這個過程中逐漸形成了產(chǎn)業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)。在這個平臺上，上下游或者供需上方形成相互吸引的關系，這種關系將是形成商業(yè)飛輪的必備條件，一旦推動飛輪轉動，其他玩家將很難重新進入。形成平臺的原因主要有幾點，首先在產(chǎn)業(yè)側，ChatGPT歸屬是Open AI，但是模型訓練是在微軟云上進行的，為此微軟專門定義了一套AI計算系統(tǒng)，由1 萬個V100 GPU組成的高性能網(wǎng)絡集群，總算力消耗約3640PF-days，即假如每秒計算一千萬億次，需要計算3640 天。AI 算力需求的背后則是硬件GPU、CPU、FPGA、AI SoC的支撐，反過來也可以看做ChatGPT是微軟云能力的體現(xiàn)方式，微軟云需要Open AI不斷的進化GPT的算法架構實現(xiàn)云端能力的驗證和資本市場的青睞，GPT需要強大的算力支撐數(shù)據(jù)處理；
其次是供給側，國內外企業(yè)會紛紛加入大模型開發(fā)的大軍之中，這將會進一步促進開發(fā)工具和人才的產(chǎn)業(yè)形成、甚至影響到底層硬件的技術路線，專門用于AI訓練的芯片將成為熱門（英偉達又一次笑了）；
最后是需求側，生成式人工智能的發(fā)展過程中，ChatGPT的出現(xiàn)驗證了人類反饋強化學習的加入確實會有意想不到的智能化效果，這對于汽車行業(yè)乃至整個工業(yè)界最大的意義就是用戶體驗的能力提升。這次距離以用戶為中心的產(chǎn)品設計又邁進一大步，促進AI大語言模型甚至是人工智能在汽車或者工業(yè)界更多場景中的應用。還有一個點，ChatGPT是面向消費者的一個to C產(chǎn)品，不是to B或者區(qū)域定制化的，背靠GPT大模型的煉丹爐煉出ChatGPT這顆消費者可以感知可接觸到的“仙丹”迅速在市場走紅，以規(guī)模形成平臺生態(tài)。反觀國內人工智能行業(yè)，大多數(shù)仍然專注在to B或者to G的產(chǎn)業(yè)范圍，所以很難形成平臺化生態(tài)。在整車制造領域講究平臺化實現(xiàn)零部件和產(chǎn)線共用從而達到降低成本的目的，這一個道理同樣適應于軟件和人工智能技術應用。
ChatGPT不是萬能的，AIGC也不是面面俱到的，但是小的變化也可能就是引起風暴的最初點。
所以《流浪地球》中550W能否實現(xiàn)無人駕駛？
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