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            梧桐車聯:“智趣AI”與“策略腦”能為座艙帶來什么?

            作者:用戶投稿 時間:2024-03-19 14:13 點擊:
            導讀:經過百余年發展,全球汽車行業已迎來深刻變革。在智能化競賽的下半場,軟件定義汽車不斷迭代,得益于空間計算與大模型技術的突破,AI正引領汽車發展新篇章。2024年3

            經過百余年發展,全球汽車行業已迎來深刻變革。在智能化競賽的下半場,軟件定義汽車不斷迭代,得益于空間計算與大模型技術的突破,AI正引領汽車發展新篇章。

            2024年3月11日,在2024智能車機數字生態大會上,梧桐車聯軟件研發總監平濤談到,梧桐車聯自2020年起致力于策略腦的開發,以提升座艙智能化水平。從基于簡單規則形成單一決策的策略腦1.0,到引入復雜規則組合、排列的策略腦2.0,再到引入算法推理的3.0階段,不斷進化策略腦的功能,實現更精準的個性化推薦。

            目前,梧桐車聯已在大模型技術的加持下,對策略腦3.0進行重構,并計劃于2024年完成策略腦4.0的開發,實現更友好、更智能的交互能力,并具備自凈化和學習能力,最終目標是實現全面擬人化。

            梧桐車聯軟件研發總監

            以下為演講內容整理:

            經過百余年發展,全球汽車行業已迎來深刻變革。近十年,中國汽車行業迅猛崛起,電動汽車已成為世界市場領軍力量。在智能化競賽的下半場,軟件定義汽車不斷迭代,得益于空間計算與大模型技術的突破,AI正引領汽車發展新篇章。

            大模型技術將推動智能座艙生態的繁榮,構建更加智能、有趣的服務生態。梧桐車聯積極探索,基于大模型挖掘豐富應用生態內容,開發智能服務場景。

            智趣AI

            目前,已實踐開發一系列專家級服務,如用戶用車專家通過訓練大模型,提供智能化、友好交互的用車體驗。同時,我們還開發了任務大師,能執行如講故事、提醒拿包等具體任務。此外,結合閑聊、百科知識,我們打造了兒童玩伴及音效大師,這些服務已部分上線或即將全面上線。

            在交互層面,我們實現了對話式交互,通過當前話術預測用戶意圖,借助CUI實現零層級原子化服務呈現。例如,調節空調溫度和出風口,CUI能生成式UI交互直接呈現,無需連續對話或跳轉設置。同時,我們還伴隨數字人IP擬人形象,根據語境呈現喜怒哀樂和表情,為用戶提供多元化感官反饋。

            圖源:演講嘉賓素材

            基于大模型技術,我們已全面構建從感知層到覺知層的智趣AI服務生態。梧桐車聯深度參與騰訊行業大模型生態構建,結合產品設計、用戶體驗與騰訊智慧出行,共同推動AI定義汽車的產業發展,加快創新場景落地。

            策略腦

            同時,我們依托長安對新汽車機器人架構設計理念,參與整車功能應用層的技能單元開發,力求打造高情商與高智商并存的智慧型產品。

            在騰訊和長安的戰略支持下,梧桐車聯自2020年起致力于策略腦的開發,以提升座艙智能化水平。從基于簡單規則形成單一決策的策略腦1.0,到引入復雜規則組合、排列的策略腦2.0,再到引入算法推理的3.0階段,我們不斷進化策略腦的功能,實現更精準的個性化推薦。

            目前,我們已在大模型技術的加持下,對策略腦3.0進行重構,并計劃于2024年完成策略腦4.0的開發,實現更友好、更智能的交互能力,并具備自凈化和學習能力,最終目標是實現全面擬人化。

            在策略腦1.0的開發中,我們利用場景工廠結合基礎專家模型定義規則,并在場景觸發時進行仲裁和過濾,選擇最合適的場景推薦給用戶,實現了場景開發和管理的精細化和智能化。

            策略腦2.0的升級主要體現在從單一規則到復雜規則的轉變。這一轉變分為四步:首先,識別車輛狀態、信號及用戶的交互信息;接著,分析用戶特征、行駛數據和環境數據,制定規則以編排和組合場景,生成服務推薦策略;最后,通過多模態交互能力執行策略,提升用戶體驗。

            策略腦3.0在復雜規則基礎上引入了算法和推理,實現個性化服務。2023年,我們在3.0版本中引入大模型,用于場景挖掘、推薦系統和人機交互,解決了策略腦之前的局限性,如碎片化、不友好等問題。

            目前,我們正在進行策略腦4.0的全面重構。利用長安汽車數據、梧桐IOT買點及長安算力中心,結合大模型的理解和推理,力求實現更自然的對話和更精確的場景推薦。同時,我們站在騰訊大模型基礎上,接入閑聊、百科等內容生成能力,自研大模型及連續對話管理系統,提升多意圖和復雜上下文交互能力。

            大模型的訓練和推理主要在云端進行,端側負責多模態感知和執行。隨著汽車算力增強和萬物互聯發展,未來會有更多大模型部署在端側,解決實時性和隱私問題。

            圖源:演講嘉賓素材

            梧桐車聯的AI平臺具備訓練、推理和接入私有大模型功能,目前已接入百萬臺汽車。通過該平臺,我們實現了多種大模型場景應用,如綜合意圖理解、AR和全線應用、智能用車顧問等,為用戶提供更智能、便捷的出行體驗。今年,這些功能將在量產車型上上線。

            我們認為大模型具備實現自適應車控與獨特體驗的巨大潛力。它能精準識別雪天環境,自動切換至雪地模式,并根據用戶身高和疲勞程度智能調節座椅。結合CUI能力,我們的車桌面系統能根據不同模式動態展示信息,生成個性化桌面。

            目前,我們的車桌面系統已相當豐富,包括基礎桌面、車桌面、AI空間、數字人桌面、行車桌面及泊車桌面等。未來,這些功能將逐步APP化,并通過原子能力以CUI交互形式自主生成與實現,為用戶提供更靈活、更個性化的體驗。

            圖源:演講嘉賓素材

            我們期待大模型作為基座,通過感知、理解和服務,助力用戶更好地使用智能汽車,進一步賦能智能座艙,實現更加智能、便捷的出行方式!

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