有了ChatGPT，造車新勢(shì)力們的研發(fā)邏輯要大改？

ChatGPT能把汽車智能化重新洗牌，雖然底層邏輯不先進(jìn)，但是數(shù)據(jù)量是最寶貴的競(jìng)爭(zhēng)力。

最近互聯(lián)網(wǎng)上刮起了一股令無(wú)數(shù)碼農(nóng)和文字工作者們膽寒的狂風(fēng)，究竟還有哪些工作不會(huì)被機(jī)器取代，一下就成為大家關(guān)注的問(wèn)題。

這股狂風(fēng)正是由ChatGPT制造的，這樣一款發(fā)布于去年底聊天機(jī)器人程序，在最近徹底火了。

ChatGPT能夠通過(guò)學(xué)習(xí)和理解人類的語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行對(duì)話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)，可以說(shuō)完全就是和正常人溝通的感覺(jué)，它會(huì)根據(jù)要求撰寫各種文案、翻譯、代碼等等，人類活動(dòng)中的各種文字、代碼類工作，它幾乎都可以勝任。

可是，在“人人自?！钡漠?dāng)下，有相當(dāng)一部分看衰ChatGPT的人士：

包括銀行、券商以及金融科技公司在內(nèi)的多家機(jī)構(gòu)均表示對(duì)ChatGPT十分謹(jǐn)慎，后續(xù)業(yè)務(wù)中還無(wú)法確定是否會(huì)用到ChatGPT，它獲取信息的范圍太廣泛，很多數(shù)據(jù)真假難辨。

2018年圖靈獎(jiǎng)得主楊立昆表示：就底層技術(shù)而言，ChatGPT并不是多么了不得的創(chuàng)新。雖然在公眾眼中，它是革命性的，但是我們知道，它就是一個(gè)組合得很好的產(chǎn)品，僅此而已，另外其盈利的方式還不太明朗。

ChatGPT很香，但是它貴，可貴就沒(méi)有未來(lái)？

當(dāng)然，不少車主朋友們看到ChatGPT這款產(chǎn)品，瞬間就會(huì)聯(lián)想到智能車機(jī)系統(tǒng)，這東西要是能用在車機(jī)上，就不會(huì)再有被大家吐槽的人工智障表現(xiàn)了。那么ChatGPT真的能夠用在智能汽車上嗎？在ChatGPT出現(xiàn)之后，智能化的訓(xùn)練邏輯是不是都要大改了？

對(duì)于絕大多數(shù)用過(guò)ChatGPT的朋友們，都會(huì)對(duì)這款A(yù)I助手的表現(xiàn)多少會(huì)表示贊嘆，它的能力確實(shí)不是我們最常見的“Siri、NOMI、理想同學(xué)、小P、小迪．．．．．．”它們能比擬的（除了反應(yīng)速度）。

ChatGPT擁有很強(qiáng)的搜索和總結(jié)歸納能力，同時(shí)它還有一定的再創(chuàng)造能力，我們每一次向它提問(wèn)，與它交流，都是在無(wú)形之中把它訓(xùn)練得更強(qiáng)大。

但是短期之內(nèi)，ChatGPT確實(shí)還是很難直接用在車機(jī)系統(tǒng)之中的，主要的問(wèn)題就一個(gè)字——貴。

我們經(jīng)常會(huì)像蘋果Siri或者智能車機(jī)問(wèn)一些問(wèn)題，比如“附近有什么餐廳，最近的充電站在哪”這樣的問(wèn)題，而且也有不少我們與無(wú)聊打趣的問(wèn)題，而這些問(wèn)題如果是讓ChatGPT來(lái)回答，這樣每回答一個(gè)問(wèn)題的平均成本大概是0．8美元，大概5塊錢人民幣，比如說(shuō)你和ChatGPT就這樣一問(wèn)一答，一問(wèn)一答的對(duì)話了兩分鐘，成本可想而知。

當(dāng)然這不是每回答一個(gè)問(wèn)題都這么貴，這是平均下來(lái)，而像問(wèn)一些復(fù)雜的問(wèn)題，那么它查找的資源會(huì)更多，導(dǎo)致成本肯定會(huì)更夸張。

智能座艙和自動(dòng)駕駛卷到今天，算力的高低變得原來(lái)越重要，而昂貴的算力資源也是目前限制ChatGPT向更廣闊市場(chǎng)發(fā)展的桎梏。

如今平均每天約有2000萬(wàn)獨(dú)立訪客使用ChatGPT，基本上所有用戶都是抱著好奇的心態(tài)，來(lái)試試看，目前主要應(yīng)用的核心處理器為英偉達(dá)A100芯片，服務(wù)器為DGX A100，單個(gè)服務(wù)器搭載8顆英偉達(dá)A100 GPU，AI算力性能約為5 PetaFLOP／s，單機(jī)最大功率約為6．5kw，售價(jià)約為19．9萬(wàn)美元／臺(tái)。

推算如今每日2000萬(wàn)訪問(wèn)量為基礎(chǔ)，資訊的問(wèn)題數(shù)量超過(guò)2億個(gè)，ChatGPT為滿足這個(gè)規(guī)模下的用戶咨詢量，需要投入的成本超過(guò)8億美元，至少對(duì)應(yīng)約4000臺(tái)服務(wù)器，芯片數(shù)量超過(guò)3．2萬(wàn)枚，當(dāng)然還有幾乎可以忽略的每日超過(guò)5萬(wàn)美元的電費(fèi)。

即便是已經(jīng)擁有這樣恐怖的算力，但是這依然不夠用的，大家在用ChatGPT時(shí)，可以很明顯地發(fā)現(xiàn)它回答問(wèn)題是需要一定的時(shí)間的，并不是那種立刻就會(huì)回答你（除了一些別人已經(jīng)問(wèn)過(guò)的問(wèn)題）。如果把現(xiàn)在的ChatGPT搭載到智能汽車上，可能你會(huì)更加愛(ài)上“功能機(jī)”，雖然它傻，但是它快。

車上應(yīng)用場(chǎng)景有限，但它的數(shù)據(jù)誰(shuí)都想要？

另外，ChatGPT發(fā)展到今天，與車企們訓(xùn)練自動(dòng)駕駛和智能座艙AI一樣，都是經(jīng)過(guò)了不斷迭代升級(jí)的。

GPT至今已經(jīng)公開了三次迭代，第一代GPT－1誕生于2018年6月，當(dāng)時(shí)的訓(xùn)練參數(shù)量?jī)H為1．2億個(gè)，數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模為5GB。第二代GPT－2誕生于2019年2月，訓(xùn)練參數(shù)量提升到為15億個(gè)，數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模為40GB。第三代GPT－3誕生于2020年5月，訓(xùn)練參數(shù)量已經(jīng)增長(zhǎng)到了1750億個(gè)，數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模達(dá)到45TB。

第三代模型較第二代的訓(xùn)練參數(shù)增長(zhǎng)超過(guò)100倍，數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模則增長(zhǎng)超過(guò)1000倍，雖然看上去很多，但是我們可以給大家換算一下，蔚來(lái)ET2．0帶激光雷達(dá)的車型，在輔助駕駛開啟后，每秒產(chǎn)生8G數(shù)據(jù)，產(chǎn)生1TB數(shù)據(jù)的時(shí)間大概是96秒，那么產(chǎn)生45TB數(shù)據(jù)大概需要72分鐘。當(dāng)然蔚來(lái)產(chǎn)生的絕大多數(shù)都是高清的視頻數(shù)據(jù)，而且其中絕大多數(shù)都是需要被過(guò)濾掉的無(wú)用數(shù)據(jù)，但是ChatGPT就不一樣了，45TB對(duì)應(yīng)的是浩如煙海的文字?jǐn)?shù)據(jù)，幾乎沒(méi)有要被過(guò)濾掉的，這樣的數(shù)據(jù)量單次的訓(xùn)練成本達(dá)到460萬(wàn)美元，折合人民幣超過(guò)3000萬(wàn)。

而在最近爆火之后，下一代大模型的參數(shù)量和數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模，還將比上一代實(shí)現(xiàn)百倍、千倍的升級(jí)，這意味著如果底層的芯片性能止步不前，就會(huì)令訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)長(zhǎng)達(dá)幾年，但顯然業(yè)內(nèi)需要在半年或一年內(nèi)就推出下一代更強(qiáng)的模型。暴增的數(shù)據(jù)量會(huì)讓它下一次的訓(xùn)練成本達(dá)到難以估算的水平，特別是可能還會(huì)涉及一些芯片在高負(fù)荷工作環(huán)境下的耗損。

其實(shí)說(shuō)到這里，這些都算是一個(gè)新事物在發(fā)展初期所遇到的困境，這是一個(gè)必然的過(guò)程，雖然短期內(nèi)不能真正上車使用，但作為一款更高階的AI工具，其實(shí)它完全可以應(yīng)用到對(duì)于目前車機(jī)智能化的開發(fā)中，甚至對(duì)于自動(dòng)駕駛的訓(xùn)練也有一定的幫助，但只要還是會(huì)在智能語(yǔ)音和一些特定化的場(chǎng)景中得到應(yīng)用。

如今大部分新勢(shì)力車機(jī)的智能語(yǔ)音系統(tǒng)，都可以做到可見即可說(shuō)，并且主要是完成一些功能性的指令，但是隨著大家對(duì)于場(chǎng)景化以及個(gè)性化的追求，那么更貼近人實(shí)際交互體驗(yàn)的AI需求會(huì)變得更為迫切，而ChatGPT確實(shí)可以給予車企們?cè)谶@方面的幫助。

但是我們也會(huì)發(fā)現(xiàn)新的問(wèn)題，就是ChatGPT目前對(duì)于一些簡(jiǎn)述的或者說(shuō)是不完整的問(wèn)題，并不能做到很全面的回答，甚至還會(huì)出現(xiàn)它不明白的情況，它對(duì)于那些比較具體，并且完整的問(wèn)題，能夠回答得比較令人滿意，開始開車的過(guò)程中，主要使用語(yǔ)音系統(tǒng)的駕駛者并沒(méi)有很多的精力，能夠用在如何細(xì)致的組織ChatGPT能夠聽懂的語(yǔ)言方面。

甚至還有用戶發(fā)現(xiàn)，ChatGPT對(duì)中文問(wèn)題的理解遠(yuǎn)沒(méi)有相同意義的英文問(wèn)題的敏感性高，這些也能夠算是初創(chuàng)功能的一些小BUG吧，給它一定的時(shí)間，肯定會(huì)改善的。

目前的ChatGPT使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)分析文本信息，并且根據(jù)上下文來(lái)生成回復(fù)，而在訓(xùn)練自動(dòng)駕駛方面，ChatGPT可能就沒(méi)有什么用武之地了，目前絕大多數(shù)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)都是依賴于人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)執(zhí)行感知、決策和控制等復(fù)雜任務(wù)。像蔚小理它們建設(shè)的超算中心，還有特斯拉的超級(jí)計(jì)算機(jī)，在底層邏輯方面與ChatGPT區(qū)別不大，所以開頭我們就提到了一些學(xué)者的言論：它就是一個(gè)組合得很好的產(chǎn)品，僅此而已。

總結(jié)

作為一款A(yù)I工具，它的出現(xiàn)可能真的會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，即便是它沒(méi)能征服世界，世界也很有可能會(huì)被它的競(jìng)品們征服。

整體看下來(lái)，目前ChatGPT還不能上車的關(guān)鍵癥結(jié)就是卡在貴的問(wèn)題上，可是這也是這種初創(chuàng)新事物的共同特點(diǎn)，當(dāng)初機(jī)械旋轉(zhuǎn)式的激光雷達(dá)動(dòng)輒幾十萬(wàn)一個(gè)，怎么可能把它裝置二十幾萬(wàn)的車上，可如今激光雷達(dá)的成本已經(jīng)降至了千元大關(guān)，而ChatGPT的成熟與成本降低，也是一個(gè)時(shí)間問(wèn)題。

而真的等ChatGPT或者它的類似產(chǎn)品們成熟之后，那么汽車的智能化會(huì)面臨重新洗牌，不少車企可能會(huì)直接尋求合作，放棄自己的原有思路，到那時(shí)可能ChatGPT并不是什么高科技，可ChatGPT擁有的數(shù)據(jù)量和先發(fā)優(yōu)勢(shì)，就是它最大的資本，好像這種故事已經(jīng)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域上演過(guò)了，對(duì)吧？

作者丨鄒宇源

       原文標(biāo)題 : 有了ChatGPT，造車新勢(shì)力們的研發(fā)邏輯要大改？