据赛迪研究院近日公布的一份调查结果显示，以 ChatGPT为代表的新型人工智能技术，不但在实际中得到了广泛的推广，而且还通过良好的逻辑推理能力、有监督的不断优化和不断的交互方式，打开了一条通往普通人工智能（AGI）的大门，并在用户中迅速推广，如内容生产，方便交互，工作简单等，并迅速扩展到工业设计，医药研发，材料科学等。
随着集度集团、吉利集团和红旗集团等车企相继发布了对车载机器人进行“人际沟通”的承诺，在此基础上，以智能技术为核心的无人驾驶技术，必将是未来新能源车发展的一个主要趋势。生成性人工智能是新一代国际技术竞赛的热点，必然会促进数字与现实经济的相互融合。
ChatGPT成为提高智慧驾驶室声音互动品质的关键手段
ChatGPT以其惊人的“对话聊天”功能而著称，相比于目前市场上主流的机械语音交流方式， ChatGPT通过大量的数据和数据，降低了系统的复杂度。现有的车辆智能语音交互技术，主要包括识别、理解和执行三个方面，其中识别率可达90%，而“理解”则是主要的堵塞环节。
因为机器并不具有对语言的理解，所以使用者只能根据特定的指令，使用触摸屏和部分语音的组合来与车辆进行互动，功能的复杂度与关键字的数量成正比，因此，系统完全是机械化运作，功能单一。根据有关部门的调查显示，在2022年1-8月，在智慧驾驶舱中，语音互动的比例高达73.3%，但是只有42.9%的人对智能语音互动产生了浓厚的兴趣。
因此， ChatGPT是一种具有非常强大的自然语言处理技术，它可以在交流中与用户提出的问题相结合，持续做出精准的、连续的回应。一方面，它可以利用对模型在车内对话场景进行专门的定制，从而在车载运行环境中获得出色的识别效果。另外，该模式具有较强的学习性和情境关联性，使得其能够进行持续的会话互动。将这种语义理解能力运用到车机互动上，最明显的变化就是，语音互动会变得更加直接，也更符合人们思维的习惯，会让它与人与人之间的交流更为贴近，互动效率会呈几何倍数上升，对用户体验有很大的提高。
智能机器人突破无人车资料与测试之谜
ChatGPT是一种产生性 AI在自然语言对话场景中的应用，而 AIGC （人工智能生产内容）可以被灵活运用于写作、绘图、语音、视频等不同维度的创作，并与无人驾驶模型训练的数据需求相结合，可以生成任何人类想象到的驾驶场景。
无人驾驶车辆的训练、测试与验证，不仅要求海量数据支撑，还要求在极端条件下进行“边缘案例”，更要求在实际行驶中积累足够的数据，而且要经过上百年的实际行驶，获取足够的数据，还要求人工标注数据。谷歌在过去10年中投资了几百亿美金，并在过去10年中搜集了大量的实际行车记录，以此为护城河，支撑无人车技术体系。
与之相比，合成数据不管是在成本还是场景上，都拥有不可匹敌的优势。所以，最早涌现出来的合成数据创业公司，也将目标锁定在了无人驾驶汽车终端市场上，协助无人驾驶企业解决其在无人驾驶系统开发过程中所遇到的数据和测试问题。
在 AIGC技术不断创新和发展的基础上，以 AIGC算法为基础的合成数据生成方法取得了突破性的进步，可望突破无人车开发所面临的数据约束。一是利用综合数据提高标准数据质量，对数据进行强化与仿真，以解决数据缺乏与质量不高的问题；二是对人工神经网络进行人工神经网络的学习，能够有效地规避使用者的隐私性；三是综合数据能够自动创建和生成真实世界中很难或很难收集到的数据情景，能够有效地处理长尾和边缘的案例，从而提升了模型算法的精度和可靠性。四是通过综合信息技术，能够为无人车模式的培训和研发提供更加廉价和高效的海量信息，比如给一幅地图打上标签，一幅地图就得花上6块钱，而一幅地图只要6块钱就够了。
基于大数据的技术路径的无人车基础算法过渡更新
在技术层面， ChatGPT对无人车的技术发展具有重要的启示意义。
第一，大模型的爆发，当参数达到一定程度时，“思维链”的力量就会爆发，这就是大模型的爆发，简单来说，就是量子力学，代表着大量的参数，大量的数据，当然，代价也会很大。ChatGPT的打破为 AI产业提供了新的认识与新的思路，即只有大的、小的，才有涌现能力。根据多种实验，当数据集的大小超过175 B时，它就会产生一种“突现能力”，这种能力可以表现出一种类似于人类思维链的思维方式，这种思维方式被称为“思维链”，它可以在提出问题的时候，提供一些线索，让数据集自己去思考，然后得出一个准确的答案。这对“跃进式”与“渐进式”两种无人车发展道路的抉择，必将带来深刻的冲击。
第二个方面，则是基于人的反馈增强学习，也就是利用人的思维，来训练自己的算法。从2020版的GPT-3到2022版的 ChatGPT，在保持参数个数和训练数据不变的条件下，通过比较，我们可以看到，在 RLHF的加入下，模型的答案更加详细、公正，并且可以排除错误和超出知识范围的问题。在此基础上，将此类行为与无人驾驶行为进行对应，将其与无人驾驶行为进行匹配，并将其与无人驾驶行为进行匹配，从而实现对无人驾驶行为的修正，并通过增强学习实现正向反馈。而 ChatGPT的成功，也说明了 RLHF的使用，可以对机器模型的结果进行验证和评估，从而提高机器模型的性能，并最终实现与人类一样的驾驶水准。在无人驾驶领域，采用这种方法，在掉头、环岛等已被认可的高难度场景中，其通过率将提高30%。
ChatGPT作为一种基于内容的人工智能技术，在自动驾驶领域仍处在摸索之中，但已经在智能座舱语音、自动驾驶模型的学习中得到了广泛的运用，随着科技、产业和资本的不断投入，其对大型模型的“思维”越来越强大，其在自动驾驶领域的运用将会得到进一步的拓展。
