Trend 5: Խոշոր մոդել Միացրեց Cockpit- ը, Նոր մարտադաշտը խելացի աքաղաղի համար
Խոշոր մոդելը խելացի կոկտեյցին խորը էվոլյուցիա կտա
Խոշոր մոդելի տեխնոլոգիան ընդգրկելը համապարփակ եւ արագ ձեւավորող համաձայնություն էԽելացի փոխադրամիջոցների արդյունաբերությունՄի շարք Քանի որ Catrgpt- ի գալուստը, ֆենոմենալ-մասշտաբի լայնածավալ մոդելի արտադրանքը լայն ուշադրություն է դարձրել կյանքի բոլոր ոլորտներից, եւ արդյունաբերությունն արագորեն զարգացել է արդյունաբերական նոր հեղափոխություն:
Smart Cockpit- ը լավ մեկնարկային կետ կլիներ ավելի մեծ մոդելների համար: Ներկայումս խելացի տնակը, որպես բարձր ավտոմատացված եւ տեղեկատվական միջավայր, ունի տվյալների մեծ թվով տեղեկատվական եւ սպասարկման սցենարներ, որոնք կարող են ականապատվել եւ օգտագործել, ինչը տեխնոլոգիական նորարարության հիմնական ոլորտներից է եւ խելացի տրանսպորտային միջոցների հիմնական ոլորտներից մեկն է:
Մեծ մոդելը ապահովում է ավելի ճշգրիտ ճանաչում եւ հասկանում է մեքենայի օգնականը մեքենայում
Շատ ավտոմեքենաների ընկերություններ ապավինում են խոսքի ճանաչման տեխնոլոգիային, մեծ մոդելի գիշերօթիկ հաստատելու համար: Քանի որ խոշոր մոդելային տեխնոլոգիաների արտադրանքի զրպարտությունն ունի ակնհայտ երկխոսության գործառույթ եւ օժանդակ հատկություններ, այն ունի բարձր մակարդակի հարմարվողականության մեջ `խելացի տնակում ձայնային օգնականի մոդուլում:
Նախ,Խոշոր մոդելներ Տրամադրել ավելի ճշգրիտ եւ սահուն խոսքի ճանաչում:
Երկրորդ, մեծ մոդելներն ունեն ավելի հարուստ գիտելիքների պահուստ եւ ավելի ուժեղ իմաստաբանական հասկացողության ունակություն:
Բացի այդ, մարդկային լեզվի արտահայտությունն ու հույզը սիմուլյացիայով, մեծ մոդելը կարող է ավտոմեքենաների ձայնի օգնական դարձնել ավելի բնական եւ ընկերական:
Մեծ մոդելը տալիս է խելացի աքաղաղի խորը մուլտիմոդալ փոխազդեցություն
Բազմամյա մեծ մոդելային տեխնոլոգիան կարող է համապարփակ մշակել տարբեր տեսակի տվյալներ, ինչպիսիք են ձայնը, տեսլականը եւ շոշափումը եւ հետագայում բարձրացնել ավտոմոբիլային դաշտում խելացի աքաղաղի կիրառումը:
Խոսքի ճանաչում եւ բնական լեզվով վերամշակում, մեծ մոդելները կարող են ավելի ճշգրիտ ելույթի ճանաչման գործառույթներ ապահովել
Տեսողական ճանաչման եւ պատկերի վերամշակման ոլորտում մեծ մոդելը կարող է վերլուծել եւ վերամշակել պատկերային տվյալները աքաղաղի մեջ խորը ուսուցման եւ համակարգչային տեսլականի տեխնոլոգիայի միջոցով, նույնականացնել վարորդի դեմքի արտահայտությունները եւ դրանք վերածել համապատասխան հրամաններ եւ արձագանքներ:
Մարտկոցային ընկալման եւ հետադարձ կապի առումով, մեծ մոդելը կարող է հետագայում բարելավել նստատեղի արձագանքման ունակությունը `վերլուծելով նրբանկատության ընկալման մասին տեղեկատվությունը, ինչպիսիք են նստատեղերի ցուցիչների եւ թրթռման ազդանշանները:
Բազմամյա մեծ մոդելային տեխնոլոգիան ապահովում է տնակում եւ դրսում գտնվող տարբեր տեսակի սենսորների, վերլուծում եւ սինթեզում է տարբեր տեսակի տվյալներ, ողջունում է բոլոր փուլերը եւ տրամադրում է մասնագիտական ծառայություններ:
Խոշոր մոդելները քշում են ավելի անհատականացված, խելացի աքաղաղի փորձ
Խելացի տնակը հազարավոր անհատականացված հարմարեցված ծառայություններ է մատուցում օգտագործման միջոցովAI մեծ մոդելներ:
Խոսքի ճանաչման անհատականացում
Ժամանցային համակարգի անհատականացում
Վարորդի օգնության անհատականացում
Մեծ մոդելը խելացի տնակը դարձնում է ավելի ֆունկցիոնալ
Խելացի տնակների շրջակա միջավայրի վերահսկման գործառույթ. AI- ի մեծ մոդելը ինտեգրվելու է ջերմաստիճանի եւ խոնավության տվիչների, օդի որակի մոնիտորների եւ այլ տվյալներ `գործիքների իրական ջերմաստիճանը, խոնավությունը եւ օդային պայմանները զգացնելու համար:
Խելացի տնակների առողջության կառավարման գործառույթ. AI Grand Models- ը կարող է ապահովել ուղեւորի անձնական առողջության եւ տնակային միջավայրի միջավայրի վերաբերյալ տեղեկատվությունը, AI Grand Models- ը կարող է ապահովել անհատականացված առողջության կառավարման անհատական լուծումներ:
Խելացի տնակ եւ տեղեկատվական ծառայություններ
Տրանսպորտային միջոցների վիճակի մոնիտորինգի եւ սպասարկման գործառույթ.Ai մեծ մոդել Թույլ է տալիս տրանսպորտային միջոցների վիճակի մոնիտորինգի համակարգը բարելավել տնակների պահպանման արդյունավետությունը:
Դեռ կան բազմաթիվ դժվարություններ եւ մարտահրավերներ, որոնք լիովին կապում են մեծ մոդելները խելացի խցիկներին
Խոշոր մոդելները պետք է վիճարկեն ավելի բարձր հաշվարկային էներգիայի պահանջները
Խելացի աքաղաղի մեծ մոդելի հասանելիության համար դեռեւս կան մեծ մարտահրավերներ `Խելացի աքաղաղի մեծ մոդելի հասանելիության համար:
(1) Խոշոր խորը ուսուցման մոդելները սովորաբար պարունակում են միլիարդավոր կամ նույնիսկ տասնյակ միլիարդավոր պարամետրեր, եւ ձեռնարկությունների համար ավելի դժվար է զանգվածային ուսուցման հաշվարկային ուժ ձեռք բերել:
(2) Խոշոր մոդելի դիմումները պահանջում են ամպի ավելի բարձր հաշվարկային էներգիայի աջակցություն:
(3) մեծ մոդելների համար քողարկման ենթակա էներգիայի պահանջարկը նույնպես զգալիորեն աճել է:
Ալգորիթմի զարգացումը նույնպես մեծ մոդելի գիշերօթիկի դժվարությունն է
Խելացի Access Model Model Access- ը ունի ալգորիթմի զարգացման բարձր պահանջներ:
Նախ, բազմաբնույթ փոխգործակցությունը ավելի մեծ պահանջներ է ներկայացնում ալգորիթմի տեխնոլոգիայի համար: Մուլտիմոդալ փոխազդեցությունները ներմուծում են ավելի մեծ ծավալներ, ավելի բարձր եւ բազմազան տվյալներ, ուստի անհրաժեշտ է օպտիմալացնել ալգորիթմի զարգացման եւ ապարատային կազմաձեւերը `մոդելի կատարումը, ընդհանրացումը եւ արձագանքման արագությունը բարելավելու համար:
Երկրորդ, ալգորիթմի զարգացման նպատակը տվյալների վարման ընթացքում տվյալների տեղեկատվության իրական ժամանակի, կայունությունն ու հուսալիությունն ապահովելն է:
Գաղտնիությունը գերակա առաջնահերթություն է
Որպես խելացի խցիկների եւ օգտագործողի տվյալների բարդության բարձրացում, գաղտնիության եւ անվտանգության խնդիրները կքննարկվեն: Մեծ մոդելային տեխնոլոգիայի կիրառումը խելացի Cockpit- ին հնարավորություն է տալիս օգտագործել բազմաբնույթ սենսորային տվյալներ բազմաբնույթ խորը փոխազդեցության համար:
Խաչի մեջ մեծ մոդելների կիրառումը պահանջում է բազմաշերտ տվյալների անվտանգություն: Ավելի լավ մոդելներ տեղափոխելը ավելի լավ կլինի, որպեսզի դիմեն սպառողների մտահոգություններին գաղտնիության եւ անվտանգության վերաբերյալ:
Ավտոմեքենաների ընկերությունները ակտիվորեն խթանում են տնակում մեծ մոդելների վայրէջքը
Ավտոմոբիլային խելացի փոխակերպման ընդհանուր տենդենցի համաձայն, ավտոմեքենաների ընկերությունները մեծ մոդելներ են դրել խելացի կոկտիտ մտնելու համար: Ավտոմեքենաների ընկերություններ, մասամբ իրենց հետազոտությունների եւ զարգացման միջոցով, եւ մասնակիորեն համագործակցել տեխնոլոգիական ընկերությունների հետ, նպաստել են խոշոր մոդելների մուտքը խելացի խցիկների:
Trend վեց. Արհուդը արագանում է եւ ակնկալվում է, որ նոր էկրան կդառնա խելացի մեքենաների համար
Arhud- ը հնարավորություն է տալիս ավելի անվտանգ եւ հարուստ խելացի մեքենայի վարման եւ փոխգործակցության փորձեր
In-Vehicle HUD- ը տեխնոլոգիա է, որը ներկայացնում է վարորդական տեղեկատվություն: HUD- ը գլխի-թարմացումների, այսինքն `գլխի ցուցադրման համակարգն է:
Արհուդը, որը բերում է ավելի հարուստ տեղեկատվական ցուցադրում եւ խորը խելացի վարորդական փորձ, կդառնա տրանսպորտային միջոցների HUD- ի հետագա զարգացման կարեւոր ուղղություն:
Խելացի վարորդական եւ խելացի աքաղաղի շարունակական զարգացումից հետո Արհուդը կդառնա ապագայում տրանսպորտային միջոցների հնոցի տենդենցը եւ վերջնական ձեւը `իր ավելի մեծ պատկերապատման ցուցադրման տարածքի պատճառով, ավելի հարուստ եւ ավելի հարստություն Մարդկային համակարգչային փոխազդեցություն եւ օժանդակ վարորդական փորձ:
Համեմատած ավանդական HUD- ի հետ, Արհուդն ունի պատկերապատման ավելի լայն տարածք եւ ցուցադրման ավելի լավ հնարավորություն:
Չնայած ավանդական շղթերը եւ Whud- ը կարող են նախագծել վարորդական տեղեկատվություն եւ նվազեցնել վարորդների հաճախականությունը, որոնք որոշակի չափով նայում են վահանակի վրա նայող վարորդների, նրանց էությունը դեռեւս տրանսպորտային միջոցների կենտրոնական վերահսկողության եւ գործիքների մեծ պահանջարկն է Խելացի կոկիտ եւ խելացի վարորդական փորձ:
In-Vice Hud- ը արագ ժողովրդականության մի ժամանակահատվածում է, եւ աճի կառուցվածքը կրկնվում է դեպի Արհուդ
Բազմաթիվ գործոններ, ինչպիսիք են պահանջարկի աճը եւ տեխնոլոգիական առաջընթացը համատեղ քշում են Արհուդի արդյունաբերության արագացված զարգացումը
Բազմաթիվ գործոններ միասին աշխատում են Արհուդի արագ զարգացումը վարելու համար: Մարդկանց կողմից ընկալվող տեղեկատվության մոտ 80% -ը ձեռք է բերվում տեսլականով: Որպես տրանսպորտային միջոցների HUD- ի նորացված եւ ավելի առաջադեմ ձեւ, Արհուդը իրական տեսարաններով ինտեգրում է վիրտուալ տեղեկատվությունը `ավելի հարուստ տեղեկատվական ցուցադրում եւ ավելի խորը մարդկային համակարգչային փոխազդեցություն բերելու համար:
Պահանջարկի կողմում, Արհուդը ապահովում է ավելի ինտուիտիվ «մարդու համակարգչային փոխազդեցություն» փորձը, եւ սպառողները վճարելու ուժեղ սուբյեկտիվ պատրաստակամություն ունեն: Սպառողի պահանջարկի արդիականացումը, ավտոմեքենաների ճանաչումը փոխվել է «տրանսպորտային միջոցներից» դեպի «մասնավոր երրորդ տեղ», եւ մեքենաներին տրվում է նաեւ ավելի ուժեղ ինտերակտիվ հատկություններ:
Փոստի ժամանակը, Jan-22-2024