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智能座舱

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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。

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References

火山引擎AI创造者大赛 官方手册--AI创作者大赛-火山引擎

大赛介绍火山引擎AI创造者大赛是火山引擎首次举办的AI智能体商业赛事,本次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,开发出具有实际应用价值的智能体解决方案,本次大赛共设置3大赛道:「AI座舱」、「AI营销」和「AI售后」。领克汽车介绍领克是由吉利控股集团、吉利汽车集团与沃尔沃汽车合资成立的中国品牌,定位为“全球新能源高端品牌”。“领”寓意领先、引领;“克”寓意改变、突破。领克秉持着“挑战惯例”的精神持续推动品牌发展。依托SPA大型车电气化模块架构、SEA原生智能纯电架构、CMA中型车电气化模块架构、CMA Evo原生新能源架构、BMA Evo架构,打造了多款“高颜值、高性能、高科技、高安全、高价值”的产品,实现SUV+轿车,覆盖燃油及新能源赛道的超强产品矩阵。英特尔介绍英特尔创始于1968年,是半导体行业和计算创新领域的全球领先厂商,创造改变世界的科技,推动全球进步并让生活丰富多彩。英特尔®至强®可扩展平台,全面服务数据计算,存储和传输,持续加速人工智能,大数据分析,高性能计算等应用,第五代英特尔®至强®处理器专为AI设计,每个内核均配备AI加速功能,为扣子平台提供底层技术支持。可以随时处理要求严苛的AI工作负载,为AI、数据库、网络、存储和高性能计算(HPC)带来非凡的性能并降低总拥有成本(TCO)。赛道说明

火山引擎AI创造者大赛 官方手册--AI创作者大赛-火山引擎

赛道说明|汽车品牌_赛题类别|领克汽车_AI座舱赛道|领克汽车_AI营销赛道|领克汽车_AI售后赛道||-|-|-|-||赛题说明|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。|利用豆包大模型和扣子专业版,开发出能高效投放广告、精准用户画像、提升销售能力、优化线索转化智能体方案,助力汽车行业实现高效营销。|利用豆包大模型和扣子专业版,提供创新且实际可行的智能体应用,提升汽车售后服务效率与用户体验,优化汽车售后服务体系,助力汽车行业智能化升级。||核心目标|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。<br>利用豆包大模型提升智能体的交互能力和智能水平。<br>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。|智能体应能够在广告投放、用户画像、销售转化等方面提供创新解决方案。<br>通过创新营销玩法提高用户参与度,增强用户对品牌的认知和忠诚度,并有效收集意向人群线索。<br>需考虑公域和私域(如KOC、官方)的营销渠道,以及智能创作工具的应用。|智能体应能够在维修技术、门店服务、备件供应链等方面提供解决方案。<br>需考虑如何标准化维修技术方案,提升技师的工作效率。|AI座舱赛道-吉利模拟座舱原子化能力

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

部分大模型在技术和应用不同维度表现稍显不一致。车辆使用指南这一维度上,多个模型达到了80分以上的优异表现,说明在一些对用户有用的任务上(如操作指南、车辆故障诊断、维修保养)已经具备较高的交互成熟度。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,有一些13-14B中小模型也超过了云端的闭源模型,说明可满足用户需求具备良好能力的端侧模型有非常大的潜力。专项基准:SuperCLUE-Agent中文智能体测评基准基准说明AI Agent智能体正在最大程度释放了LLM潜能,逐渐成为了通向AGI的技术共识。AI Agent是一个能够自主理解、规划决策和执行复杂任务的智能体。现有关于Agent能力的测评,主要是在英文场景或任务的测评。目前还没有一个在中文任务和场景上针对中文大模型的全面测评。国内外代表性模型SuperCLUE-Agent十大能力上的表现SuperCLUE-Agent是一个聚焦于Agent能力的多维度基准测试,包括3大核心能力、10大基础任务,可以用于评估大语言模型在核心Agent能力上的表现,包括工具使用、任务规划和长短期记忆能力。测评结果我们选取了国内外有代表性的16个闭源/开源的模型进行测评。通过测评结果发现,在Agent核心基础能力上,国内模型已经较为接近或部分超过GPT3.5水平。

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汽车智能座舱趋势
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。
2025-01-25
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
如何搭建一个你这样的知识库智能问答机器人,有相关的流程教程吗?
搭建一个知识库智能问答机器人通常包括以下流程: 1. 基于 RAG 机制: RAG 机制全称为“检索增强生成”,是一种结合检索和生成的自然语言处理技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,再利用这些信息生成回答。 要实现知识库问答功能,需创建包含大量文章和资料的知识库,例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,并通过手工录入方式上传文章内容。 2. 利用 Coze 搭建: 收集知识:确认知识库支持的数据类型,通过企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档、云文档(通过链接访问)、互联网公开内容(可安装 Coze 提供的插件采集)等方式收集。 创建知识库。 创建数据库用以存储每次的问答。 创建工作流: 思考整个流程,包括用户输入问题、大模型通过知识库搜索答案、大模型根据知识库内容生成答案、数据库存储用户问题和答案、将答案展示给用户。 Start 节点:每个工作流默认都有的节点,是工作流的开始,可定义输入变量,如 question,由 Bot 从外部获取信息传递过来。 知识库节点:输入为用户的查询 Query,输出为从知识库中查询出来的匹配片段。注意查询策略,如混合查询、语义查询、全文索引等概念。 变量节点:具有设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量的能力。 编写 Bot 的提示词。 预览调试与发布。 海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2025-03-14
智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以规划、子目标和分解、反思和完善、记忆、工具使用等关键组成部分。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前感知输入直接采取行动,不维护内部状态,不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):具有明确目标,能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 智能体功能实现: 本智能体主要通过一个工作流实现,采用单 Agent(工作流模式)。工作流全景图按照市场分析报告内容划分,分成 7 个分支处理,每个分支调研并生成报告中的一部分,以发挥并行处理的效率。工作流主要节点包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、代码节点、大模型节点和结束节点。文本处理节点将用户输入与报告主题拼装形成关键词句,必应搜索节点根据关键词句搜索相关网络内容,LinkerReader 节点获取网页详细内容,代码节点对搜索到的网页链接信息进行过滤,大模型节点生成报告内容并添加引用链接,结束节点将 7 部分内容拼接并流式输出。
2025-03-14
大模型和智能体的区别
大模型和智能体的区别主要体现在以下几个方面: 概念定义: 智能体:简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。可以是面向 C 端,如社交方向,用户注册后先捏一个自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,两个智能体聊到一起后再真人介入;也可以面向 B 端,帮助 B 端商家搭建智能体。 大模型:是一种技术。 局限性: 大模型具有强大的语言理解和生成能力,但存在一定局限性,例如无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等),无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等),无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。 开发平台: 有众多智能体开发平台,如字节的扣子、Dify.AI 等。 应用场景: 智能体应用基于大模型,通过集成特定的外部能力,能够弥补大模型的不足。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,缺少技术人员开发大模型问答应用等场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 在 Anthropic 的定义中,智能体可以有多种定义,一些客户将其定义为能够长期独立运行的全自动系统,能使用各种工具完成复杂任务;另一些则将其描述为更具规范性、遵循预定义工作流程的系统。Anthropic 将这些变体统称为智能系统,并在架构上区分为工作流和智能体两种类型,工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统,智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统,能够自主控制任务完成方式。
2025-03-14
学习智能体搭建应该从哪里开始?
学习智能体搭建可以从以下几个方面开始: 1. 利用相关平台:例如 Coze、Dify 等 AI 智能体编排平台,它们降低了制作智能体的门槛。 2. 输入人设等信息:创建智能体时,输入相关人设等基础信息,并配置相关工作流。 3. 体验常见工具:对于没有编程基础但对 AI 有一定概念的小白,可以从工具入门篇开始,如 Agent 工具 小白的 Coze 之旅。 4. 参考优秀案例:可以获取现成好用的 Prompt 案例,直接复制、粘贴使用。 5. 了解相关教程:如阅读等详细讲解搭建步骤的文章。
2025-03-13
怎样做一个辅助数学教学的智能体
要制作一个辅助数学教学的智能体,可以考虑以下几个方面: 1. 提示词技术: CCoT:通过正反力矩机制,指导模型识别正确与错误,方法简洁直观。 PoT:作为思维链技术的衍生,适用于数值推理任务,引导模型生成代码再通过代码解释器工具进行运算,能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 遵循零样本和少样本的学习范式。 2. 利用现有模型和技术: 如 MathGPT 可用于数学辅导,具备公式编辑等功能。 谷歌 Gemini 可辅助教学,例如通过分析视频并回答相关逐步深入的数学问题,包括理解核心概念、阐述数学原理、提供编程示例等。 此外,还需注意模型性能与计算量、模型参数量、数据大小等因素的幂律关系,以优化智能体的性能。
2025-03-13
做一个数学智能体
要做一个数学智能体,以下是一些相关信息: xAI 创始成员 Christian Szegedy 过去七年一直致力于创造在数学上能与任何人类一样出色的 AI,认为高层次的数学和逻辑推理对编程和物理学的长期发展将起到重要作用,且一旦 AI 开始展示出真正理解深层推理的能力,对理解宇宙至关重要。 YuhuaiWu 一直梦想着用 AI 来解决数学中最困难的问题,去年与 Google 的一个团队合作开发的 Minerva 智能体能在高中考试中获得比普通高中生还高的分数。 Claude 3.7 Sonnet 在推理方面与最新 Grok 3 Beta 模型几乎打成平手,在数学、视觉推理方面略逊色于 Grok 3 Beta,但在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色,扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升。 通用人工智能体是智能体设计的最终目标,是一个循环架构,拥有动态推理、规划和自定义代码生成能力。自 2023 年春天 BabyAGI 和 AutoGPT 出现以来,相关研究进展激增。目前最复杂的设计是语言智能体树搜索(LATS),其开创性商业应用包括新的基础模型和编码智能体。
2025-03-13