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汽车智能座舱趋势

Answer

汽车智能座舱呈现出以下趋势:

  1. 车被视为移动的家,座舱内具备优质沙发、空调、音响等,玩游戏成为很爽的体验,除出行需求外,座舱内的可能性增多。
  2. 车上已搭载算力和传感器,加上 AI 应用,座舱的可能性进一步增大。但形成类似手机苹果 iOS 的生态系统可能性不大,因其使用场景有限,不过车停下时会有特殊应用场景。
  3. 从去年开始,关注点从自动驾驶转向座舱,因座舱优化更易被感知和传播,自动驾驶进展难以测评达到一致性。
  4. 许多车企致力于座舱芯片研发,基于语音做大模型,整车厂在这方面更有优势。
  5. 驾驶方面更关注辅助功能,如停车、过窄道等实用功能。
  6. 当座舱有 AI 算力后,能实现如根据人在车上的位置开窗户等交互功能,还有如父母在车内长时间等待时能看片、躺下等可能性。
  7. 大模型终端化是趋势,如上车、上 PC、上手机。在车内控制车身、智能座舱及与自动驾驶融合时,云端时延不够,大模型必须上车。同时,大模型上终端能保护隐私,如苹果自研大模型将与手机深度整合。
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References

质朴发言:AI Native 硬件:端侧 AI 革新将至|Z 沙龙第 7 期

车是移动的家,这一观点正在逐渐成为现实。车里面其实有将近2-3千元的沙发,还有一个非常好的空调,还有非常出色的小1000块的音响。很多人在家里其实不具备这样的条件,但在车里玩游戏是一个很爽的体验。这就是一个可能性,而且我认为这个可能性会变得越来越大。许多人在批评理想汽车,说它就像大彩电、大冰箱。今天买理想汽车的人并不太关心技术,他们关心的是,你有没有解决我的问题?所以我觉得,除了出行本身的移动需求,比如说电机,电池这些,剩下的在座舱里面的可能性会越来越多。今天车上搭载的算力,它需要布置的那些因为出行而使用的传感器都已经布置好了。有了这些可能性之后,再加上AI的应用,其实它的可能性会越来越大。除了汽车厂商自己在做这些之外,其实还有很多小的创业公司在这个领域中尝试。但至于说车的AI座舱里会不会形成像手机、苹果iOS那样的生态系统?可能性不大,因为它的使用场景还是有限,毕竟它还在动。当然,当车停下来,可能会有特殊的应用场景;比如玩游戏,但是到底有多少可能性,我觉得还不确定。但至少比过去大家对于车的理解,现在已经可以拓宽很多。大家原来对车的智能化的理解主要是集中在自动驾驶上。但实际上,从去年开始,大家的关注点已经转向了座舱,因为自动驾驶的进展总是停留在99%。大家都在追求自动驾驶这个目标,但实际上,很难通过一个测评去达到一种一致性,说谁是99分,谁是98分。但座舱的优化其实是非常容易被感知和传播的。新能源车智能化

质朴发言:AI Native 硬件:端侧 AI 革新将至|Z 沙龙第 7 期

包括许多车企实际上致力于做座舱的芯片,这主要是基于语音,做一些大模型。虽然我不一定看好这个方向,但我觉得整车厂在做大模型这方面还是更有优势。我个人觉得,这个方向是绝对正确的,因为它真的能带来很大的区别,消费者一看就能看出来这个区别。除了座舱以外,我觉得驾驶本身,比如说今天那些在出行上选择L2,甚至更低级别的车企,我觉得也是一个非常智能化的体现,而不再去追求那些特别酷炫的东西;而是更关注辅助功能,不管是停车还是过一些载道,这些在实际驾驶中都是非常实用的。大家都在探讨自动驾驶,我认为,我们应该关注自动驾驶能实现到什么程度。以前,大家特别喜欢朝L3 L4方向走,但现在的情况已经不太一样了,大家一直在说时间很重要,但整体感觉座舱的可感知性更重要。当自动座舱里有了很多的AI算力之后,你从工作生活的效用或者是消费娱乐的角度,能实现什么原来完全实现不了的体验呢?除了打游戏之外,还能有哪些例子呢?比如,你坐在车上的不同位置,你想开窗户,我要开我这一侧的窗户,这件事其实很容易实现,对吧?但这对于客户来说是易传播的,因为它需要识别这个人的位置,这是一个很重要的点。还有很多与车本身交互的功能,都是很小的点,我并不觉得短时间内一定需要大模型。有很多的父母在车里的时间会大幅增加,比如带孩子上课外班的时候,他有两个半小时的时间,孩子在教室里,父母没地方待,找一个舒服的地方,能看片,能躺下,这就是一种可能性。

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

第二个,大模型做小的趋势已经出来了,就大模型终端化,刚才我已经说了,上车、上PC、上手机,对吧?今年联想最近也是要拿AI来重塑PC产业,其实这个趋势也可以想象。有人就问我了,大模型在云端的话,现在的时延最好能做到500毫秒,那么做一些简单的问答在车里也许还能忍受,但是将来你让大模型在车里能控制你的车身、智能座舱,如果再跟你的自动驾驶再揉到一起,这个反应速度是不够的,这时候大模型必须要上车。大家就问联想的AIPC有什么用?我告诉你用处可大了。将来你家里如果有一个人形机器人,等你老了给你提供服务,这人形机器人怎么得有一个大模型驱动嘛,这个大模型应该放在云端还是放在你家呢?你大家想想,肯定不能放云端啊,一断电了这玩意就死了,被hack了怎么办?我遥控你们家的大模型,然后用你们家的机器人把你给消灭了。还有一个他知道你所有的隐私,你在家里穿着小裤衩跑来跑去的时候,全被大模型看在眼里,这数据肯定不能传在云端啊。所以大模型上终端一定是一个趋势。我跟大家预言,因为苹果有研发CPU的能力,因为它的GPU也很强,那么苹果一定它的大模型,它现在可能会暂时跟Gemini合作,现在会暂时和百度合作,但是苹果一旦自研的大模型出来之后,一定会跟手机深度整合的。因为手机今天是了解我们个人隐私最多的东西,手机都不是一个物件,手机是我们每个人新长出来一个新的器官。

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智能座舱
以下是关于智能座舱的相关信息: 火山引擎 AI 创造者大赛设置了“AI 座舱”赛道。该大赛由火山引擎携手领克汽车与英特尔联合主办,鼓励开发者及技术爱好者利用豆包大模型和扣子专业版,针对领克汽车的真实业务场景开发具有实际应用价值的智能体解决方案。 在“AI 座舱”赛道中,赛题说明为利用豆包大模型、扣子专业版以及吉利原子化能力,探索 AI 在智能座舱中的多样化应用,通过智能座舱内的智能体开发,满足车主定制化的需求。核心目标是通过扣子专业版的插件调用吉利座舱原子化能力自建车载智能体,利用豆包大模型提升智能体的交互能力和智能水平,开发的解决方案应具备实际应用价值,并能够显著提升用户体验。 2023 年度中文大模型基准测评报告显示,在智能座舱与交互这一维度上,仅有一个中文模型达到了良好表现,说明中文大模型在智能座舱与交互还有不少的进步空间。在汽车场景中,部分中小模型在满足用户需求方面具备良好能力,端侧模型有非常大的潜力。
2025-03-14
你在设计大模型语音座舱功能,怎么设计上下文多轮对话的场景,比如否定、指代、延展等
在设计大模型语音座舱功能中的上下文多轮对话场景时,对于否定的情况,需要准确识别用户表达的否定意图,并据此调整后续的回应策略。例如,当用户说“不要这样做”,系统要理解并停止当前可能进行的相关操作。 指代方面,要能够解析用户话语中的各种指代关系,比如“那个东西”“这个方案”等,通过上下文和语境来明确其具体所指。 延展的场景设计则要鼓励用户进一步展开话题,例如当用户提到一个主题后,系统可以通过提问或提供相关信息来引导用户深入阐述,比如“能再多和我讲讲吗?”或者“那您对这方面还有其他的想法吗?”
2024-08-27
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
,AI agent 发展趋势,技术状态,商业模式
以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息: 发展趋势: 2024 年内,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验,实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年,接近 AGI 的技术出现,人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态: 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent,构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式: 依据不同类型销售市场的特点,结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化,让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节,解决 2B 销售获客的痛点,且具有向前后端环节延展的势能。
2025-04-13
准确的讲述垂直大模型的概念,国内外的应用现状、场景,发展趋势,最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型,例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内,大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 关于发展趋势,尽管当前市场以基础大模型为主,但将大模型与行业专业知识结合,以满足不同行业的需求,成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出,如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时,在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉,暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
MCP是什么?未来的发展趋势如何?
MCP(模型上下文协议)是一种于 2024 年 11 月推出的开放协议,允许系统以跨集成的泛化方式为 AI 模型提供上下文。该协议定义了 AI 模型如何调用外部工具、获取数据和与服务交互。 MCP 已经在重塑 AI 智能体和代理的生态系统。其未来的发展趋势取决于如何应对基础性挑战,如果处理得当,可能成为 AI 与工具交互的默认接口,并开启新一代自主、多模态、深度集成的 AI 体验。如果被广泛采用,它可能代表工具构建、消费和货币化方式的转变。 今年将是关键的一年,可能会面临一些关键问题,比如是否会看到一个统一的 MCP 市场崛起,AI 代理的认证是否会变得无缝,多步执行能否被正式纳入协议等。 MCP 从 LSP(语言服务器协议)中获取灵感,超越 LSP 的地方在于其以智能体为中心的执行模型,LSP 主要是被动响应,而 MCP 专门为支持自主的 AI 工作流而设计,根据上下文,AI 智能体可以决定使用哪些工具、按什么顺序以及如何将它们串在一起来完成任务。MCP 还引入了人工参与的功能,允许人类提供额外的数据并批准执行。
2025-04-10
最近6个月的ai技术和趋势
在过去 6 个月中,AI 技术和趋势呈现出以下特点: 模型方面:DeepSeek 开源 R1 模型,将大模型行业推进到推理时代,引发了深刻影响。Scaling Law 再次“续命”,目标指向 AGI。 图像方面:整体朝着更快、更便宜的方向发展,AI 图像生成已成为常用生产力工具,资本市场看好相关赛道。 视频方面:底层架构无大变化,公司逐渐分化为面向 C 端的好玩快速的视频模板方向和面向 B 端的高质量高可控性的视频创作方向。 音频方面:跨越了真假难辨的临界点,成为继图像领域后被资本看好的赛道。 3D 方面:暂时停留在文字/图片生成 3D 模型阶段,世界模型刚起步。 应用方面:AI 编程领域快速迭代发展,从半自动向全自动迈进;Computer Agent 缓慢发展,OpenAI 的 Operator 工具效果不佳;DeepSearch 作为调研 Agent 存在模型幻觉等问题,实际使用需谨慎。 新闻方面:中美欧 2025 年将加大对 AI 基础建设和科学研究的投入,越来越多厂商接入 R1 并拥抱开源。
2025-03-31
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线,罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?
以下是关于 AI 技术发展的相关内容: AI 技术发展时间线: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品: ChatGPT 改变了用户习惯,从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点: 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化,推理能力成为皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 应用格局:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争。 应用增长:AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求。 产品趋势:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 智变千行百业:左手变革生产力,右手重塑行业生态。 行业渗透率:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变: ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面,AI 能完成 80%到 90%的工作,如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领,特别是程序员,AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域,AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
有没有很对汽车三维建模方面的AI应用 介绍介绍
以下是一些与汽车三维建模相关的 AI 应用: Vibe Draw:可以根据草图进行 3D 建模。 PhysTwin:能够通过视频创建交互式物理数字孪生。 GroomLight:用于重打光的人体头发外观建模的混合逆向渲染。
2025-04-11
有没有很对汽车三维建模方面的AI应用 介绍介绍
以下是一些与汽车三维建模相关的 AI 应用: Vibe Draw:可以根据草图进行 3D 建模。 PhysTwin:能够通过视频创建交互式物理数字孪生。 GroomLight:用于重打光的人体头发外观建模的混合逆向渲染。
2025-04-11
哪个视频生成软件对汽车生成效果最好
以下是一些在汽车生成效果方面表现较好的视频生成软件: 1. Meta 发布的 Meta Movie Gen 文生视频模型:由视频生成和音频生成两个模型组成。其中视频生成模型是 30B 参数的 Transformer 模型,能从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频,在精确视频编辑和个性化视频方面有出色表现,且在骨干网络架构上沿用了 Llama3 的许多设计。 2. 昆仑万维的 SkyReelsV1 短剧视频生成模型:国内首款专为 AI 短剧创作打造的视频生成模型,具备文生视频和图生视频两大功能,基于好莱坞级别的高质量影视数据训练,拥有电影级的光影美学效果,能生成影视级的人物微表情表演,支持多种人物表情和自然动作组合。使用入口全面开源,可通过 GitHub 获取模型和技术报告,也可通过 SkyReels 平台体验。 3. 阶跃星辰 x 吉利汽车的 StepVideoT2V 视频生成模型:全球参数量最大、性能最强的开源视频生成大模型,在运动平滑性、美感度等关键指标上显著优于现有的开源视频模型。拥有 300 亿参数,能生成 204 帧、540P 分辨率的高质量视频,在复杂运动、美感人物、视觉想象力、基础文字生成、原生中英双语输入、镜头语言等方面表现卓越。使用入口为开源模型(github.com/stepfunai/StepVideoT2V),也可通过跃问 App 进行体验。
2025-03-15
AGI和汽车结合有什么应用
AGI 与汽车的结合有以下应用: 1. 自动驾驶:交通自动化将使出行更加安全,城市变得不那么烟雾弥漫和拥堵,停车场和停放的汽车将从道路两旁消失,人们将有更多行走和休息的空间。 2. 汽车智能化:随着技术发展,汽车的硬件算力和成本问题会得到改善,企业会布局端上的大模型,实现汽车的智能化。 3. 低空飞行汽车:飞机与汽车结合,目标是实现好看、实用、安全、能飞,但面临成本高、周期长、安全问题、安全测试贵、技术复杂、操纵系统和飞行管制等难点。
2025-02-14
作为汽车厂家的供应链,应学习哪些AI工具来为车厂服务
作为汽车厂家的供应链,以下是一些值得学习的 AI 工具: 1. 自动驾驶相关工具:如用于图像识别、传感器数据分析和决策制定的工具,以支持自动驾驶技术在汽车生产中的应用。 2. 车辆安全系统工具:例如能够分析来自摄像头和传感器数据,以增强车辆安全性能的工具,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统等。 3. 个性化用户体验工具:可以根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置的工具,如座椅位置、音乐选择和导航系统等。 4. 预测性维护工具:通过分析车辆实时数据来预测潜在故障和维护需求的工具,有助于提高车辆可靠性和效率。 5. 生产自动化工具:在汽车制造过程中用于自动化生产线、提高生产效率和质量控制的工具。 6. 销售和市场分析工具:能够分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以帮助制定营销策略和优化产品定价的工具。 7. 电动化和能源管理工具:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,优化电池使用和充电时间的工具。 8. 共享出行服务工具:如用于优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度的工具。 9. 语音助手和车载娱乐工具:如 AI 驱动的语音助手,允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断工具:可以远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持的工具。 此外,在 CAD 绘图方面,存在一些辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件,如: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加了 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂的 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD:根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件中的生成设计工具:如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的工具。 但使用这些 CAD 相关的 AI 工具通常需要一定的 CAD 知识和技能,对于初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧。
2025-01-07
汽车厂家的供应链应该学习AI哪些内容
汽车厂家的供应链可以学习以下 AI 相关内容: 1. 可信 AI 工具:如保障技术和技术标准,用于支持供应链风险管理。通过描述制造商应采取的确保 AI 系统安全的措施,技术标准可为采购者和用户提供信心,鼓励 AI 的采用。 2. 应用案例: 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,实现自主导航和驾驶。 车辆安全系统:增强车辆安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护:分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求。 生产自动化:用于汽车制造的自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析:分析市场趋势、消费者行为和销售数据,制定营销策略和优化产品定价。 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务:优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐:通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。
2025-01-07