대형 모델이 자동차 위로 가속하고 있습니다. 중국정보통신기술학원(China Academy of Information and Communications Technology)은 이전에 주로 세 가지 기능 영역을 다루는 최초의 국내 자동차 대형 모델 표준을 발표했습니다. 그 중 장면 풍부도는 지능형 캐빈, 자율주행 등 하위 시나리오에 대한 자동차 모델 지원을 평가하는 데 중점을 두고 있으며, 역량 지원은 인식, 이해, 추론, 생성 등 인공지능 기술 역량에서 자동차 모델의 성능을 평가하는 데 중점을 두고 있습니다. 애플리케이션 성숙도는 주로 시스템 생태학, 배치 맞춤화, 장면 적응 및 기타 측면에서 자동차 모델의 애플리케이션을 평가합니다.
지능형 캐빈과 자율주행 분야에는 이미 대형 모델을 적용한 사례가 많다. 대형 모델은 지능형 조종석에서 중요한 역할을 하며 그 역할은 여러 측면에서 반영됩니다. 첫째, 자연스럽고 지능적인 대화 경험을 제공합니다. 대화 생성 기술을 통해 대형 모델은 조종석 시스템이 운전자와 더욱 효과적으로 소통할 수 있도록 하여 보다 자연스럽고 지능적인 대화 경험을 제공합니다.
이를 통해 운전자의 운전 위험을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 운전자는 운전 과정 중 언제든지 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 둘째, 운전자 감성 분석 및 상태 모니터링이다. 대형 모델은 운전자의 말, 얼굴 표정, 행동 및 기타 정보를 분석하고 운전자의 감정 상태와 주의력 수준을 이해할 수 있습니다. 이러한 분석을 바탕으로 지능형 조종석은 적절한 감정 조절 및 운전자 모니터링 기능을 제공하여 운전 안전성을 향상시킬 수 있습니다.
세 번째는 운전 행동을 예측하고 최적화하는 것입니다. 지능형 조종석은 대형 모델과 머신러닝 기술을 통해 운전자의 행동과 요구 사항을 예측하고, 운전 환경, 도로 상황 등의 요소를 기반으로 적절한 운전 조언과 보조 제어를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 지능형 조종석은 운전자의 운전 습관과 차량 성능을 분석하여 연비를 최적화하고 안전 운전 전략을 세울 수 있습니다. 넷째는 개인화 추천 및 정보 서비스이다. 지능형 객실은 대형 모델을 통한 사용자 프로필에 대한 깊은 이해를 바탕으로 승객에게 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 지능형 조종석은 승객의 선호도에 따라 좌석, 에어컨, 음악 및 기타 설정을 조정하여 승차감을 향상시킬 수 있습니다. 음성 인식 및 제어 기능도 있습니다. 대형 모델은 대규모 교육 데이터를 학습하여 음성 인식의 정확성과 실시간 성능을 향상시킵니다. 지능형 조종석에서는 대형 모델을 기반으로 한 음성 인식 기술을 통해 차량 제어와 정보 서비스를 원활하게 통합할 수 있어 운전자가 운전 중에 차량을 더욱 편리하게 조작할 수 있습니다.
자동 운전에서 대형 모델의 역할은 첫째, 장면 인식에 반영됩니다. 대형 모델은 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하여 귀중한 정보를 정제하고 자동 운전 시스템의 인식 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 모델은 차량 주변의 이미지와 비디오 데이터를 해석하고 도로 표지판, 교통 신호 및 기타 차량과 같은 주요 요소를 식별하여 시스템 위치 지정 및 경로 계획 기능의 정확성을 보장할 수 있습니다.
두 번째는 경로 계획 및 최적화입니다. 대형 모델은 교통 정체, 도로 상황 등 다양한 도로망의 특성과 교통 상황을 분석하고 학습할 수 있습니다. 이러한 모델은 실시간 경로 계획 및 경로 최적화에 사용되어 자율주행차가 최상의 경로를 선택하고 잠재적인 교통 문제를 피할 수 있도록 합니다.
세 번째는 이상 감지와 교통 흐름 최적화 및 스케줄링입니다. 대형 모델은 차량 운행 중 이상 상황을 감지 및 식별하고 적시에 처리하여 주행 안전을 보장할 수 있습니다. 대형 모델은 교통 흐름을 분석 및 최적화하고 교통 효율성과 에너지 활용 효율성을 향상시킬 수도 있습니다. 대량의 교통 데이터를 수집하고 대형 모델을 적용함으로써 지능형 교통 신호 제어, 교차로 최적화, 정밀한 실시간 차량 스케줄링이 가능합니다. 넷째는 예측과 의사결정 지원이다. 대형 모델은 머신러닝과 딥러닝 방법을 사용하여 다양한 교통 시나리오를 예측하고 자율주행차에 대한 의사결정 지원을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 대형 모델은 과거 교통 데이터와 실시간 센서 데이터를 분석하여 미래의 교통 흐름, 도로 상태 등을 예측하여 차량 의사 결정 및 운전 전략을 최적화할 수 있습니다.
많은 회사들이 대형 자동차 모델을 시장에 출시하고 있습니다.
현재 많은 기업들이 대형 모델의 자동차 적용을 추진하고 있습니다. 예를 들어, 지리(Geely)는 최근 "자동차를 자동으로 제어하고 위험을 피할 수 있는" 자체 개발한 AI 디지털 섀시를 선보였으며, "AI 프레임으로 AI 자동차를 구성"하는 전체 시스템 기능을 갖춘 업계 최초의 자동차 회사가 되었습니다. Geely가 자체 개발한 AI 디지털 섀시는 도메인 제어, 와이어 제어 스티어링, 휠 전기 구동, 지능형 주행 및 AI 대형 모델을 포함하여 자체 개발한 파워 섀시의 도메인 간 통합 기능을 보여줍니다. 디지털 섀시 중 최고 차원의 지능형 주행 및 능동 안전 기능을 보유하고 있습니다. 지리자동차는 세계 최초 AI 대형 모델과 디지털 섀시의 완벽한 통합을 통해 세계 최초 자율주행 드리프트 달성에 앞장섰다.
Geely AI 디지털 섀시의 반응 속도는 4밀리초에 불과하며 이는 인간의 최대 반응 속도보다 25배 빠릅니다. 극단적인 반응 하에서 "자동 차량 제어 및 회피"를 달성할 수 있어 사용자에게 "능동적인 회피 및 제어력을 잃지 않는" 안전 보호 기능을 제공합니다. IFLYTEK은 대형 모델의 요약, 추론, 상황 이해 및 복잡한 콘텐츠 생성 기능을 심층적으로 통합하는 완전 스택 자체 개발 기술인 "Flying Fish Scene Intelligent Cockpit System"을 출시했습니다. 운전, 통신, 엔터테인먼트 등 다양한 운전 시나리오와 긴밀하게 통합되고 음성 및 시각적 상호 작용과 결합되어 사용자에게 보다 자연스럽고 자유롭고 지능적인 객실 경험을 제공할 수 있습니다. 현재 iFLYTEK Spark 모델은 Chery, GAC 및 Great Wall과 같은 유명 자동차 회사의 여러 모델에 적용되었습니다. 또한 Star Journey ES, Haobo GT, Weipai Blue Mountain 등의 모델에도 이 기술이 탑재되어 있습니다.
Tencent는 이전에 자동차 연구 개발, 생산, 마케팅, 서비스 및 기업 협업 사무실을 포함한 5가지 핵심 시나리오를 주로 다루는 자동차 산업을 위한 "Global Intelligence" 솔루션을 출시했습니다. Tencent는 클라우드 컴퓨팅, AI, 매핑 등 핵심 기술을 도입하여 자동차 산업을 촉진하여 '글로벌 인텔리전스'를 달성하는 것을 목표로 합니다. 모델 기능 측면에서 Tencent Cloud의 자동차 산업 빅 모델은 자체 개발한 전체 체인의 하이브리드 빅 모델을 기반으로 하며, 사전 교육, 자동차 산업의 수직 작업 미세 조정 및 자동차 산업의 대규모 전문 데이터를 통합합니다. 강화 학습. 중국어 독해, 엔드투엔드 Q&A, 자동차 산업 관련 업무에서 탁월한 성과를 거두었습니다. 특정 애플리케이션 측면에서 "Global Intelligence" 솔루션은 여러 분야를 포괄합니다. 예를 들어 영업 및 마케팅 분야에서 대형 모델은 과거 온라인 상담을 기반으로 고객 프로필과 태그를 신속하게 생성하고 리드 평가를 수행하며 일정 기간 동안의 판매 데이터를 지능적으로 분석할 수 있습니다.
고객 서비스 분야에서 대형 모델이 지원하는 지능형 고객 서비스 도우미는 자동차 사용 및 유지 관리와 관련된 어려운 문제에 대해 보다 빠르고 전문적인 답변을 제공하는 애프터 서비스를 지원할 수 있습니다. 연구 개발 단계에서 Tencent Cloud AI Code Assistant는 코드 작성, 코드 보완, 코드 진단 및 테스트를 지원하여 자동차 연구 개발에서 코드의 30% 이상 자동 생성을 달성하고 전반적인 인간 효율성을 7 이상 향상시킵니다. %.
빅 모델은 자동차 설계, 생산, 판매는 물론 지능형 조종석 개선, 자동 구동 시스템 기능 및 기타 측면을 포함하여 자동차 산업을 포괄적으로 활성화하고 있음을 알 수 있습니다. 물론 대형 모델의 설치를 가속화하는 동시에 자동차 제조 비용을 증가시키는 높은 하드웨어 및 컴퓨팅 리소스 요구 사항과 같은 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 하지만 상대적으로 새로운 기술인 만큼 성숙도와 신뢰성 면에서 아직 개선의 여지가 남아 있습니다. 그러나 산업체인의 노력으로 다양한 문제가 해결될 것이라고 믿습니다.