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千問(wèn)大模型首搭上車(chē),智己“三域融合”重新定義AI汽車(chē)

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從《人工智能》里渴望變成真正男孩的機(jī)器人小孩,到《機(jī)械姬》中擁有自我意識(shí)的艾娃,短短幾十年時(shí)間,科幻電影里那些關(guān)于AI的想象,已經(jīng)從銀幕走進(jìn)了現(xiàn)實(shí)。

事實(shí)上,汽車(chē)行業(yè)其實(shí)對(duì)AI也不陌生,早在幾年前,我們就聽(tīng)?wèi)T了“AI語(yǔ)音助手”這個(gè)詞,通過(guò)它,你可以口頭操控空調(diào)、電話、導(dǎo)航,但從前的AI上車(chē),充其量就是一個(gè)“聲控開(kāi)關(guān)”能聽(tīng)懂指令,但不懂你的意圖。而據(jù)《汽車(chē)商評(píng)》了解,3月18日,上汽集團(tuán)旗下的高端新能源品牌干了一件大事,發(fā)布行業(yè)首個(gè)超級(jí)智能體IM Ultra Agent的同時(shí),首搭千問(wèn)大模型,從底層把車(chē)的“大腦”和“身體”打通。



千問(wèn)大模型,從“聽(tīng)懂”到“懂你”

當(dāng)然,AI大模型上車(chē)其實(shí)并非首次,去年當(dāng)DeepSeek爆火之后,在汽車(chē)圈也掀起了一陣“DS上車(chē)?yán)顺薄保搅私衲辏砂⒗锎蛟斓那?wèn)大模型正式上線,并基于某寶的平臺(tái)優(yōu)勢(shì),快速出圈,試問(wèn)哪個(gè)年輕人沒(méi)薅過(guò)千問(wèn)一分錢(qián)奶茶的羊毛呢?

言歸正傳,智己汽車(chē)這個(gè)品牌,在發(fā)展之初就定調(diào)了品牌的前沿智能化形象,對(duì)于AI大模型上車(chē)這件事兒,也保持著較為挑剔的水準(zhǔn),更何況智己汽車(chē)背后本就有一份阿里的資本力量,為IM Ultra Agent融合千問(wèn)大模型是理所當(dāng)然的。



而千問(wèn)到底強(qiáng)不強(qiáng),看一組數(shù)據(jù)就知道——登頂 Hugging Face 榜?,包攬前四,全球前?占七,Token調(diào)?量全球第?,也就是說(shuō),千問(wèn)的推理能力、理解能力、生成能力,每一項(xiàng)都是第一梯隊(duì)。與此同時(shí),還有海量用戶在背后使用,為千問(wèn)的進(jìn)化提供了大數(shù)據(jù)支撐。

這種環(huán)環(huán)相扣的優(yōu)勢(shì),最終都指向一個(gè)優(yōu)勢(shì)——相比于傳統(tǒng)AI,千問(wèn)能夠像一個(gè)沒(méi)有實(shí)體的人一樣,理解你的表達(dá)、你的意圖。也就是說(shuō),相比于刻板執(zhí)行你的命令,它還能讀懂你的情緒,當(dāng)你說(shuō)“孩子睡了”,它不會(huì)反饋一堆客套的話語(yǔ),而是調(diào)整空調(diào)溫度,給孩子創(chuàng)造一個(gè)更舒適的睡眠環(huán)境,當(dāng)你說(shuō)下雨了,它會(huì)自動(dòng)調(diào)整車(chē)速,確保駕駛更平穩(wěn)安全。甚至還能記住你的習(xí)慣與偏好,像一個(gè)真正懂你生活節(jié)奏的家人,能夠做到預(yù)判需求、主動(dòng)服務(wù),這才是AI該有的樣子,不是等著你下指令,而是主動(dòng)理解你的需求,提前把事情辦好。



此外,從生態(tài)鏈的角度來(lái)說(shuō),作為阿里出品的AI大模型,它又先天性的可以打通淘寶、支付寶、飛豬、高德等擁有較高“國(guó)民度”的阿里Agent生態(tài),也就是說(shuō),通過(guò)車(chē)?yán)镞@一個(gè)AI,還能調(diào)用你常用的生活服務(wù),車(chē)-家-生活的鏈路由此打通。

IM AD ZETA,從“像人”到“超越人”

智己汽車(chē)要做的,并非單純借用AI大模型的便捷,從座艙智能生態(tài)、以及生活鏈接上提升用戶體驗(yàn),更重要的是實(shí)現(xiàn)“艙駕一體、三域融合”。

當(dāng)前,聯(lián)合國(guó)內(nèi)市場(chǎng)占有率最高的智能出行解決方案供應(yīng)商之一——Momenta,智己汽車(chē)推出了IM AD ZETA。和傳統(tǒng)智駕大模型純粹是通過(guò)工程師的一對(duì)規(guī)則進(jìn)行“規(guī)訓(xùn)”不同,IM AD ZETA是通過(guò)在云端構(gòu)建一個(gè)虛擬的駕駛世界,讓AI自己去“試錯(cuò)”,然后讓它“記住這個(gè)教訓(xùn)”,經(jīng)過(guò)億萬(wàn)次的“試錯(cuò)-反饋”循環(huán),自然而然的能習(xí)得最優(yōu)駕駛策略。



更關(guān)鍵的地方在于,IM AD ZETA搭載最新一代的Momenta強(qiáng)化學(xué)習(xí)大模型,性能上限比現(xiàn)有大模型最多將提升20倍,是直接面向L4級(jí)自動(dòng)駕駛的基座模型。

也就是說(shuō),IM AD ZETA擁有L4級(jí)的策略,但實(shí)際降維使用在L2級(jí)輔助駕駛上,這就好比讓一個(gè)數(shù)學(xué)博士去做小學(xué)生的題目,解答起來(lái)也是從從容容、游刃有余,因此,IM AD ZETA已經(jīng)不僅僅是擁有類(lèi)人的駕駛風(fēng)格,而是在執(zhí)行整套輔助駕駛流程的過(guò)程中,能夠憑借更強(qiáng)的感知力、更快的反應(yīng)能力,以及更優(yōu)的“解題思路”,帶來(lái)超越人類(lèi)駕駛者的輔助駕駛體驗(yàn)。此外,基于L4級(jí)的基底,隨著數(shù)據(jù)積累和算法迭代,IM AD ZETA的上限會(huì)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)架構(gòu)的智駕系統(tǒng)。



IM Fusion Nova,從各自為政到三域合一

就像互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)需要搭建在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上,事實(shí)上,無(wú)論是AI大模型、還是IM AD ZETA這種駕駛輔助系統(tǒng),都需要足夠硬核的“物理承載”才能發(fā)揮出更大的作用。

基于此,智己汽車(chē)研究出了全線控靈蜥數(shù)字底盤(pán),但它與傳統(tǒng)的底盤(pán)又存在著明顯的區(qū)別。

首先,相較于傳統(tǒng)靠物理傳動(dòng)與機(jī)械連接把控方向與操控的底盤(pán),靈蜥數(shù)字底盤(pán)取消了機(jī)械連接,轉(zhuǎn)向信號(hào)通過(guò)電信號(hào)傳遞,只需要20ms的時(shí)間、比傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向快4倍以上,就能完成從信號(hào)到執(zhí)行的全過(guò)程,做到“半圈即打滿”,基于此,即使是“塊頭”較大的汽車(chē)產(chǎn)品,在進(jìn)行掉頭、挪車(chē)等操作時(shí),也能有小車(chē)級(jí)別的靈活。



此外,這套線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的失效概率低于10FIT。這個(gè)數(shù)字怎么理解?相當(dāng)于從石器時(shí)代連續(xù)駕駛到現(xiàn)在,它都不會(huì)失效。而且它是行業(yè)內(nèi)首個(gè)通過(guò)中汽中心可靠性挑戰(zhàn)的線控轉(zhuǎn)向,在高速故障、大溫差沖擊等極限工況下都能保持穩(wěn)定。

而當(dāng)集成了千問(wèn)大模型的IM Ultra Agent、IM AD ZETA、全線控靈蜥數(shù)字底盤(pán)三方融合,會(huì)產(chǎn)生怎樣的火花?——艙駕一體、三域融合。

智己汽車(chē)將這個(gè)架構(gòu)命名為IM Fusion Nova,以前的車(chē),智能座艙、智能駕駛、底盤(pán)互不相干。但現(xiàn)在,隨著三個(gè)域徹底打通,通過(guò)AI語(yǔ)音的口頭交流,除了操控座艙里的功能,你還能進(jìn)行輔助駕駛系統(tǒng)與底盤(pán)的調(diào)用,想去哪兒、怎么規(guī)劃路線都是一句話的事,同時(shí)輔助駕駛系統(tǒng)也能基于數(shù)字底盤(pán)實(shí)時(shí)把控路況,把車(chē)開(kāi)的更穩(wěn)、更舒適,汽車(chē)徹底成為感知、能思考、會(huì)行動(dòng)的整體,也就是接近“具身智能”的概念。



寫(xiě)在最后:智能汽車(chē)發(fā)展到現(xiàn)在,其實(shí)一直在解決兩個(gè)問(wèn)題:車(chē)能不能像人一樣思考?車(chē)能不能比人更會(huì)開(kāi)車(chē)?智己用IM Fusion Nova架構(gòu)給出了自己的答案,讓AI負(fù)責(zé)思考,讓L4級(jí)的智駕負(fù)責(zé)決策,讓線控底盤(pán)負(fù)責(zé)執(zhí)行,環(huán)環(huán)相扣,才算是真正打通了從“聽(tīng)懂”到“做到”的最后一公里。值得一提的是,集成這一優(yōu)勢(shì)的新車(chē)——智己LS8,即將在3月26日正式開(kāi)啟預(yù)售。

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