微软闹乌龙的背后-ChatGPT禁止又放开
chatbox是什么，有哪些应用场景？
ChatGPT其实并没有创新性可言，其出圈的关键在于选对了落脚点。也有人认为，市场对于ChatGPT过于乐观了。
为此，本次CNMO推出了“聊聊ChatGPT”系列专题，旨在让大家更好、更全面地了解ChatGPT，而本文，要跟大家聊的是“这些行业会搭上顺风车”。
ChatGPT本质上是一个对话模型，主要以文字方式互动，不仅可以通过人与人自然对话的方式进行交互外，还可以处理相对复杂的语言，可以完成包括自动文本生成、自动问答等在内的多种任务。ChatGPT亮相以来，被广泛应用在了聊天机器人、编写和调试计算机程序、文学相关领域的创作，更有甚者还用来写论文。可以看出，ChatGPT对各行各业都有所影响，那么哪些行业能抱上这根“大腿”呢？
ChatGPT让AI行业生机勃勃，在一定程度上也带动了自动驾驶行业、金融行业、翻译行业等发展。自动驾驶行业：毫末智行CEO顾维灏认为，ChatGPT的技术思路和自动驾驶认知决策的思路是不谋而合。他提出了人驾自监督认知大模型，让自动驾驶系统从人类反馈中学会选择和辨别，并稳定地输出最优解。
如果将ChatGPT作为车机系统，可为车辆提供语音识别、语音合成、对话处理等功能。目前汽车行业中较成熟的语音交互解决方案，识别率可以达到90%以上，但与ChatGPT相比还是差距过大。如果想让系统理解我们说的话，就得运用到NLP（自然语言处理）技术，而ChatGPT目前是自然语言类的天花板。如果将ChatGPT用于车机系统，一方面可以让车机更容易理解“长难句”，让驾驶更具趣味性
金融行业：招商银行此前发布了一篇名为《亲情信用卡温暖上市，ChatGPT首次诠释“人生逆旅，亲情无价”》的推文，被认为是金融行业首次尝试与ChatGPT搭档生产的宣传稿件。ChatGPT背后的“金主”——微软，曾在发布会上展示了全新功能——财报分析。微软在Edge浏览器打开了GAP公司15页的三季度财报PDF，利用ChatGPT实时总结核心点，并于Lululemon三季度财报做对比，各项指标对比结果飞速呈现。可以预见，ChatGPT如果用于金融领域，可以极大提高效率，减少出错。
翻译行业：随着全球化的加深，企业和个人越来越需要在全球范围内进行业务，这将导致对翻译和本地化服务的需求增加。ChatGPT在翻译行业属实“专业对口”，一来可以减少翻译人员的工作量，提高翻译效率；二来可以学习翻译历史数据，在此基础上生成翻译，改善翻译质量；三来由于ChatGPT可以自动完成翻译，可以降低翻译公司的人力成本。
ChatGPT的未来
ChatGPT的优势在于，可以做到用人们能理解的方式解释概念、传递事实，甚至还有“自己的想法”，但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由奖励模型决定的，需要大量的语料来拟合真实世界，因此可能会出现“创造不存在的知识”等低级错误。
ChatGPT的发展离不开技术的应用和商业化，必须先聚焦于资源、资金高度集中和技术应用性强的特定领域。例如应用于实现自动化办公，由于需求量大，或许可能成为技术应用首先发展的领域。
丰田、奔驰、特斯拉入局AI，智能化下半场谁又犹豫了？
贾老板的FF 91再次延迟交付，这几乎已经是大家意料之中的事情，车才刚刚造出来，法拉第未来已经开始用AI人工智能开始讲下一个故事了。
近半年AI人工智能的快速发展，给全人类带来惊喜的同时，更多带来的其实是恐慌，AI在大幅提高工作效率的同时，几乎不会产出新的工作岗位。大企业们纷纷在AI这条高速发展的赛道上加快布局，车企们也不例外。
AI不是新势力们的专属，传统大厂也在发力丰田公司的设计部门已经开始通过应用生成式AI组件，来辅助设计人员更快速地设计车身外观，丰田设计师可以从草图开始就完成多种车型变体的切换，输入一些规定的设计要求，AI可以将文本自动转化为效果图。
奔驰开始在旗下搭载MBUX系统的车型上接入ChatGPT，这也让奔驰品牌成为行业内首个接入ChatGPT的车企，ChatGPT主要用于提升奔驰车机语音系统的能力，目前处于测试阶段，之后会把ChatGPT加持下的系统推广到全球市场中。而ChatGPT背后的OpenAI和微软也借此机会在优化生成式AI语音大模型在车机端的应用体验。
宝马近期部署了代号为“灯塔”（BEACON）的AI人工智能平台，提供AI应用创新相关的开发、部署、集成与运行服务的平台化环境，加速实现多业务场景数字化，“灯塔平台”提供的VaaS服务，可以接入宝马沈阳生产基地超过6000个摄像头。宝马工程师利用这些摄像头的图像开发目标检测、目标跟踪、图像分类等AI系统及应用接口，从而使生产控制变得更加智能化。
特斯拉最近创建了一个名为@Tesla AI的推特账户，特斯拉 CEO 埃隆・马斯克也关注了该账户，最近特斯拉在大规模招聘AI方面的人才，同时@Tesla AI发文称将从7月开始生产Dojo超级计算机，马斯克也在推文下力挺自家的技术，称无论从硬件还是软件方面看，特斯拉的人工智能都比大多数专家意识到的要先进得多。
特斯拉在AI领域的布局主要围绕自动驾驶展开，其中包括多模态神经网络、自动标注技术、基于车队数据的场景重建和想象未来等，而在有了Dojo超级计算机的强大算力加持后，FSD的学习与升级会变得更加迅速，同时还会为人形机器人Optimus 提供计算支持。
从车型设计，到车辆生产，再到自动驾驶和智能座舱的训练中，AI人工智能已经不再是国内外造车新势力们的噱头，而是实打实地成了各大车企都在争相布局的新技术和领域，传统车企们在智能化的上半场角逐中，普遍没有占到什么优势，或者说几乎都是在被新势力们暴打，而在智能化下半场的开局大战中，大多数传统车企们不再是如当初那般迟钝，新势力们的优势逐渐再被传统车企们追平或者抹去。
依然有巨头在犹豫，不着急吗？不过，从目前的行业现状中，我们也能看到还有很多大车企并没有在AI人工智能的布局方面有什么大动作，特别是大众和福特，在智能化的下半场角逐中，它们又在犹豫什么呢？
大众和福特可以说是在电动化和智能化转型中相当激进的传统车企。
大众在前CEO迪斯的带领下，激进地进行着电动化转型，智能化则是有大众旗下子公司Cariad来开发，虽然迪斯中途“下课”，但接任大众CEO的奥博穆砍去了一些难以实现的目标后，总体延续了迪斯的战略。
而福特当年宁可不发新车，也要全身心投入到自动驾驶的研发中，在2016年就把自动驾驶车队扩大了3倍，而后又重金收购Argo AI，还豪掷40亿美元开发自动驾驶。
而这两大巨头搞了这么多年，换来的是大众集团旗下多个品牌的新车延期发布，原因大多是因为软件部门没能做出能完美适配的软件，发布的新车还常因为软件问题被用户吐槽，甚至连CEO自己最近都承认奥迪品牌落后于竞争对手，主要因为软件问题。
而福特在沉迷自动驾驶研发而不发新车的几年间，产品力有所滑坡，市场份额被其他车企快速瓜分，而紧接着又迎来了Argo AI的破产，以及最近福特高管亲口承认“福特2025年前无法部署L3级自动驾驶汽车”。
两大传统车企不计成本地投入了这么多年，可到头来换来了一地鸡毛，在如潮水般奔涌而来的AI大潮下，大众和福特表现得有些默不作声，可能也是情理之中，因为目前来看AI发展的形势可能依然尚不明朗，如果又像当年一样开足马力，不计后果，那么可能会导致更可怕的后果。
从目前已经应用AI技术的车企们的动向来看，它们大多数也是在探索的过程中，因为人工智能技术在汽车领域中的应用可谓是一项技术转型，需要进行相关技术的研发和转化。AI技术目前还处于不断发展变化之中，车企在使用这些技术时需要花费大量的时间精力进行研究和开发，大多数车企都需要一定的时间来进行技术转型，并建立起相关的团队和生态系统，特别是对于“转身困难”的传统大厂们。
除此之外，人工智能技术的应用并不是一蹴而就的，需要通过不断尝试和实验才能够得到长足发展。这就需要车企持续投入技术和资金，在技术研发方面作出长期的规划和布局。对于大众和福特这样的传统车企，要完成技术转型就需要一定时间的积累和沉淀，而大众和福特的软件部门目前也都处于巨额亏损中，更要慎重。
另外，人工智能技术在汽车领域中的应用仍然存在着一定的安全隐患。例如，在自动驾驶领域中，如果AI系统出现故障或者误判，就可能会导致车辆发生事故，虽然目前还是L2级的范畴，车企没什么责任，但是每一次事故都会伴随着更多其他的连锁反应，新势力们大多深有体会。
传统车企需要更多时间来思考如何保障车辆和乘客的安全，所以我们会看到大众和福特等传统车企，目前宁可使用没什么高阶功能的Mobileye供应商方案，也不去使用自研软硬件。
此外，车企还需要充分考虑用户的使用需求，确保其产品在研发过程中符合相关法律法规和标准。例如，对于自动驾驶技术的应用，不仅要考虑到汽车行业的标准，还需要考虑到交通部门的管理规范以及国家政策的制定，这些方面都需要投入大量的精力和时间来进行研究和实验，要不也会上演特斯拉FSD在众多市场没法落地的情况，选装FSD的车主们直到卖车，也没等来完全自动驾驶。
总结如今的AI人工智能产业，没有人能完全认清它究竟会给我们带来什么。特别是在汽车行业中，AI带给车企的好处以及消费者的体验升级，与巨大的投入能否成正比，这是车企们都需要认清的问题，都知道AI好，但是如何把投入产出比做好，非常关键。而还在犹豫的车企们，也要找准切入的时机，特别是针对在智能化上半场投入巨大，还吃了亏的大众和福特来说。
免责声明：本文转载或采集自网络，版权归原作者所有。本网站刊发此文旨在传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及版权、内容等问题，请联系本网，我们将在第一时间删除。同时，本网站不对所刊发内容的准确性、真实性、完整性、及时性、原创性等进行保证，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。对于因使用或依赖本文内容所产生的任何直接或间接损失，本网站不承担任何责任。
