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为什么车企迫切需要生成式人工智能?

2023-08-28 01:21:35    出处:搜狐科技

撰文/ 梁卫平

编辑/ 涂彦平


(相关资料图)

设计 / 师 超

来源 / Autonews

电气化和软件化,既是汽车制造商的两大机遇,也是两大挑战。

面对电气化的挑战,全球汽车行业通过一次又一次的创新来应对。2022年,全球范围内售出的新车中有14%是电动汽车,几乎是2020年的三倍,其中中国售出的电动汽车占全球总销量的一半以上。在美国,近6%的新车为电动汽车,比2021年翻了一番。至少有一项研究表明,5%是一个临界点,在此之后,销售将加速。

下一个快速到来的巨大挑战是软件化:使用软件作为解决方案而非传统硬件来解决问题。这也许是一个更难应对的挑战,因为它要求汽车制造商从根本上转变对自身的认识。那些历史丰富,能够生产出色硬件的汽车公司可能很难将自己想象成一家计算机公司或人工智能公司。但是,随着汽车越来越像一架带轮子的智能设备,车企的自我定位必须有所改变。

在全球范围内,汽车制造商已经在人工智能领域投入了数十亿美元,预计从2023年到2030 年,这一数字将以22.7%的复合年增长率(CAGR)增长。迄今为止,人工智能已被广泛应用于产品设计和规划、保修管理、建立长期客户关系等领域。

下一个前沿领域是生成式人工智能(Generative AI),它可以创建代码、数字内容、模拟等。随着汽车智能化的发展,制造商必须采用能够快速开发、部署和维护软件的工具,而这正是生成式人工智能所带来的强大功能。

汽车软件化的催化剂

Wipro工程部副总裁、首席技术官兼全球汽车行业负责人托马斯·穆勒(Thomas Mueller)认为,现代汽车本质上是车轮上的计算机,其计算机平台由高性能、高速连接的“车辆服务器”组成,可执行超过一亿行代码。

穆勒在汽车、云计算和金融领域拥有30多年的经验。他目前负责Wipro的汽车工程和创新服务,其中包括从软件定义汽车和自动驾驶到5G和云原生工程的方方面面。穆勒曾担任爱尔兰银行、德国电信和 Visionapp等全球领先企业的首席技术官。

在供应链中整合和更新软件系统,对于汽车的安全性、寿命、耐用性、可持续性和性能至关重要。研究表明,全面且敏捷的汽车软件可将上市速度提高20%,而数字孪生和集成测试可将成本降低30%。

随着汽车行业迈向未来,软件和连通性正在重新定义下一代驾驶体验。这一转变对传统制造商提出了挑战,因为他们以硬件为中心的文化与以软件为中心的世界的需求并不相符。如今,大多数汽车制造商的软件工程部门长期超负荷运转,资源不足。这是一个挑战,但对于有远见的汽车制造商来说,这也是一个机遇。

为什么制造商迫切需要采用生成式人工智能?

特斯拉首先是一家技术公司,其次才是汽车制造商。特斯拉已经是全球最大的人工智能公司,比谷歌、亚马逊或微软都要大,其实力完全是内部培养出来的,这带来了巨大的不同。从软件化的角度来看,特斯拉已经建立了显著的领先优势。

作为一家制造汽车的软件公司,特斯拉一直在利用车辆规模的人工智能来更快地开发创新产品。该公司最近宣布,他们正在利用一种最先进的生成建模技术,能够根据过去的观察结果,在多个摄像头视角下以联合一致的方式预测可能的结果。

这就是生成式人工智能的重大宣言:解除代码部门对创新的束缚,把想法转化为软件功能变得更加容易,不必再严重依赖已经不堪重负的代码部门。

来自中国的竞争压力也很大。在中国,每年约有140万工程师获得资格,是美国的六倍,其中至少有三分之一从事人工智能工作。正如日本商业日报《日经亚洲》所指出的,“中国是人工智能研究论文无可争议的冠军,在数量和质量上都远远超过了美国。百度、阿里巴巴和京东都拥有生成式人工智能服务,这些服务或处于试用阶段,或正在接受企业用户的测试。”

美国参议员马克·华纳(Mark Warner)警告称,中国“非常领先”。他说,“别忘了,比亚迪等中国汽车制造商在整个供应链中的垂直整合率高达70%至80%,而美国只有不到25%。中国生产电池的成本要低得多,这就为他们的汽车定价提供了更大的空间。”

中国敏锐地意识到了生成式人工智能在推动软件化过程中提高效率的潜力。更重要的是,中国拥有将这种潜力转化为现实的技术基础和工程人才。汽车的价格一直都很重要,而软件化将是在购买时实现价值的关键,也是在车辆老化时提高残值的关键。

算力和用户数据

汽车制造商现在可以做什么?

随着时间的推移,汽车制造商可以通过软件更新汽车的功能,但具有讽刺意味的是,硬件是限制因素:汽车需要配备比最低标准更强大的计算能力。

如果汽车制造商在出厂的每辆汽车上运行一个软件沙盒,利用沙盒根据人类的使用基准来分析软件的性能,这样就能在现实世界中,以有限的车辆测试新功能。

汽车制造商可以提高试验新想法的能力,同时收集宝贵的数据,了解新软件功能在真实世界、真实车辆和真实驾驶员中的运行情况。所有这些都意味着他们可以更快地开发出新功能,降低失败的风险。

有了更强大的计算环境和生成式人工智能,他们就能让汽车分析驾驶行为,为不同的驾驶者提供个性化和最优化的驾驶体验。有了足够的数据,车企就可以向用户承诺,当用户习惯了自己的新车,新车也会习惯他们。这是一个强说服力的销售主张。

通过为创新提供足够的计算空间,汽车制造商可以利用特定车辆的数据提供出色的客户支持,使服务部门能够更好地了解用户体验,并通过电子邮件、短信,甚至有朝一日通过仪表盘向车主推送定制信息。

另外,拥有云汽车生态系统的IT服务机构也可以帮助汽车制造商弥补软件化差距。他们的汽车生成式人工智能(Gen AI)工程实验室,将在硬件和硅层面将设计思维方法和人工智能基础设施相结合。通过传统解决方案与创新平台的结合,云汽车生态系统和软件定义汽车专业技术,使汽车行业能够重新构想安全和娱乐功能的开发、部署和维护方式,最终实现每天都有新车问世。

汽车行业的未来令人惊叹,现在可用的新工具让有意义的创新,比以往任何时候都更快,更容易。

关键词:

消费
产业
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