電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/梁浩斌）ChatGPT的熱度仍在持續(xù)，盡管從表面上看，它只是一種更加智能的聊天機(jī)器人，但畢竟這只是AI表現(xiàn)形式的一種，背后的技術(shù)最終能夠擴(kuò)展到哪些領(lǐng)域，能給各個(gè)行業(yè)帶來哪些變化，是業(yè)界更為關(guān)注的。

隨著汽車智能化進(jìn)程加深，近幾年AI技術(shù)在汽車上的地位持續(xù)提高，包括自動(dòng)駕駛、智能座艙等都大量用到AI技術(shù)。那么ChatGPT的出現(xiàn)，伴隨著這一輪新的熱潮，智能汽車領(lǐng)域會(huì)帶來哪些變化？

顛覆座艙語音交互體驗(yàn)？

對(duì)于ChatGPT的落地應(yīng)用，微軟給出的答案是搜索引擎，利用對(duì)話的方式給搜索引擎帶來顛覆性的交互體驗(yàn)。而在汽車上，目前在智能座艙中的一個(gè)顯著趨勢就是在交互上，逐步減少非必要的實(shí)體按鍵，轉(zhuǎn)向使用觸摸和語音等形式來對(duì)座艙不同功能進(jìn)行操作。

作為“Chat”功能為主的AI模型，我們很容易能聯(lián)想到ChatGPT技術(shù)被用到語音助手中，其中就包括當(dāng)前重語音交互的汽車智能座艙。語音交互流程中包含語音識(shí)別、自然語言理解/處理、自然語言生成、文字轉(zhuǎn)語音這幾項(xiàng)技術(shù)，以目前主流廠商推出的產(chǎn)品來看，語音識(shí)別的準(zhǔn)確率已經(jīng)可以做到很高，而文字轉(zhuǎn)語音更加是已經(jīng)被普及到各大短視頻平臺(tái)，視頻AI配音都幾乎可以實(shí)現(xiàn)以假亂真的效果。

但盡管語音助手這一應(yīng)用已經(jīng)在智能手機(jī)上大規(guī)模應(yīng)用十多年了，但發(fā)展似乎陷入一定程度的停滯，很多時(shí)候智能手機(jī)語音助手能夠準(zhǔn)確識(shí)別出用戶的話，但問題是依然無法準(zhǔn)確理解用戶的大部分指令，無法回答或是作出相應(yīng)指令。

如今車載語音交互在識(shí)別指令方面已經(jīng)有了一定進(jìn)步，可以識(shí)別連續(xù)的語音指令，但本質(zhì)上，語音助手依然只能識(shí)別一些固定的指令組合，而進(jìn)行相應(yīng)固定的操作。因此，車載語音助手實(shí)際上依然稱不上“智能”。

ChatGPT的出現(xiàn)可能將會(huì)給智能語音行業(yè)帶來一定改變，從之前的體驗(yàn)中我們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到ChatGPT的對(duì)話能力，不僅能夠“理解”用戶的對(duì)話，還能結(jié)合上下文的語境來進(jìn)行有“邏輯”的交流。盡管由于數(shù)據(jù)來源的問題可能導(dǎo)致一些內(nèi)容準(zhǔn)確度不高，但在汽車座艙應(yīng)用中，或許可以結(jié)合這類語音模型來大幅提升車載語音交互的用戶體驗(yàn)。

目前車載語音的市場主要是科大訊飛和Cerence所主導(dǎo)，但也有很多新勢力車企較早布局自研語音，比如小鵬、理想等，采用科大訊飛、思必馳、微軟等供應(yīng)商提供的底層技術(shù)，自研出有特色的語音系統(tǒng)。比如小鵬主打的全場景語音，可以同時(shí)識(shí)別多人指令，并可以分辨出無效語義，實(shí)現(xiàn)邊說話邊提出指令。

如果ChatGPT或是其他有類似產(chǎn)品的公司入局車載語音，則有可能對(duì)目前各家語音技術(shù)供應(yīng)商的技術(shù)路線，或是整個(gè)市場格局，都會(huì)產(chǎn)生很大影響。

最近百度的類ChatGPT大模型AI交互項(xiàng)目文心一言，已經(jīng)有長城、集度、哪吒、愛馳、嵐圖等車企宣布接入，但最終實(shí)際效果還需要產(chǎn)品裝車后才能知道了。

自動(dòng)駕駛能跟ChatGPT有什么關(guān)系？

ChatGPT從底層技術(shù)上看，是屬于NLP自然語言處理領(lǐng)域，但NLP并不局限于文字方面的應(yīng)用，視覺識(shí)別領(lǐng)域中Transformer大模型早已被廣泛應(yīng)用，而Transformer本身就屬于NLP領(lǐng)域的一種訓(xùn)練模型。

因此，ChatGPT可能不會(huì)直接對(duì)自動(dòng)駕駛產(chǎn)生什么推動(dòng)作用，而是在人機(jī)交互方面會(huì)有更大的貢獻(xiàn)。但ChatGPT背后的技術(shù)路線，可能會(huì)推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展。

在ChatGPT中，與以往的GPT模型不同的是加入了人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）的技術(shù)，利用人類提供的內(nèi)容來判斷自己回答質(zhì)量，從而不斷迭代改進(jìn)。據(jù)毫末智行介紹，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中，這種技術(shù)可以通過不斷輸入真實(shí)人駕接管數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化自動(dòng)駕駛決策模型。

毫末智行近期表示將自動(dòng)駕駛認(rèn)知大模型正式升級(jí)為DriveGPT，未來將在大模型中使用RLHF算法，讓模型學(xué)習(xí)人類駕駛接管的數(shù)據(jù)。比如在同樣的駕駛環(huán)境下，如果人類駕駛的動(dòng)作與算法決策一致，不選擇接管，則記為一個(gè)good case；如果人類司機(jī)接管了，就記為一個(gè)bad case。即通過好壞的判斷引導(dǎo)自動(dòng)駕駛算法做出更接近人類的決策。

寫在最后

目前從車載應(yīng)用來看，類ChatGPT的最佳應(yīng)用場景只有車內(nèi)語音交互。有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，車載語音市場空間并不大，目前幾乎壟斷該市場的科大訊飛和Cerence在該領(lǐng)域收入實(shí)際稱不上理想，這種情況下用訓(xùn)練成本極高的ChatGPT似乎有點(diǎn)小材大用。不過百度的文心一言近期已經(jīng)官宣上車，未來可以期待一下更加智能的語音對(duì)話在智能汽車上會(huì)帶來怎樣的體驗(yàn)變化。