Թրենդ 5. Խոշոր մոդելի միացված խցիկ, նոր մարտադաշտ խելացի օդաչուների համար
Խոշոր մոդելը խելացի օդաչուին խորը զարգացում կտա
Մեծ մոդելային տեխնոլոգիաների ընդունումը համապարփակ և արագ ձևավորվող կոնսենսուս էխելացի մեքենաների արդյունաբերություն. ChatGPT-ի ի հայտ գալուց ի վեր, ֆենոմենալ մասշտաբի լայնածավալ մոդելային արտադրանքը գրավել է կյանքի բոլոր ոլորտների լայն ուշադրությունը, և արդյունաբերությունը արագ զարգացել է՝ հանգեցնելով նոր արդյունաբերական հեղափոխության:
Խելացի օդաչուների խցիկը լավ մեկնարկային կետ կլինի ավելի մեծ մոդելների համար: Ներկայումս խելացի խցիկը, որպես բարձր ավտոմատացված և տեղեկատվական միջավայր, ունի մեծ թվով տվյալների տեղեկատվության և սպասարկման սցենարներ, որոնք կարող են արդյունահանվել և օգտագործվել, ինչը տեխնոլոգիական նորարարության և խելացի մեքենաների մրցակցության հիմնական ոլորտներից է:
Խոշոր մոդելը ապահովում է մեքենայի ձայնային օգնականի ավելի ճշգրիտ ճանաչում և ըմբռնում
Ավտոմեքենաների շատ ընկերություններ հիմնվում են խոսքի ճանաչման տեխնոլոգիայի վրա՝ մեծ մոդելի նստեցման հասնելու համար: Քանի որ ChatGPT-ն խոշոր մոդելային տեխնոլոգիական արտադրանքներում ունի ակնհայտ երկխոսության գործառույթ և օժանդակ հատկանիշներ, այն ունի բարձր աստիճանի հարմարվողականություն ձայնային օգնականի մոդուլին խելացի խցիկում:
Նախ,մեծ մոդելներ ապահովել ավելի ճշգրիտ և հարթ խոսքի ճանաչում:
Երկրորդ, խոշոր մոդելներն ունեն ավելի հարուստ գիտելիքների պաշար և ավելի ուժեղ իմաստային ըմբռնման կարողություն:
Բացի այդ, նմանակելով մարդու լեզվի արտահայտությունը և զգացմունքները, մեծ մոդելը կարող է մեքենայի ձայնային օգնականն ավելի բնական և ընկերական դարձնել:
Խոշոր մոդելը խելացի օդաչուին տալիս է խորը մուլտիմոդալ փոխազդեցություն
Բազմամոդալ մեծ մոդելի տեխնոլոգիան կարող է համակողմանիորեն մշակել տարբեր տեսակի տվյալներ, ինչպիսիք են ձայնը, տեսողությունը և հպումը, և ավելի ուժեղացնել խելացի օդաչուների կիրառումը ավտոմոբիլային ոլորտում:
Խոսքի ճանաչման և բնական լեզվի մշակման ժամանակ մեծ մոդելները կարող են ապահովել խոսքի ճանաչման ավելի ճշգրիտ գործառույթներ
Տեսողական ճանաչման և պատկերի մշակման ոլորտում մեծ մոդելը կարող է վերլուծել և մշակել պատկերի տվյալները օդաչուի խցիկում խորը ուսուցման և համակարգչային տեսողության տեխնոլոգիայի միջոցով, բացահայտել վարորդի դեմքի արտահայտությունները, ժեստերը և այլ ոչ խոսքային ինտերակտիվ ազդանշանները և դրանք վերածել համապատասխան հրամաններ և հետադարձ կապ:
Շոշափելի ընկալման և հետադարձ կապի առումով մեծ մոդելը կարող է ավելի մեծացնել նստատեղի արձագանքման կարողությունը՝ վերլուծելով շոշափելի ընկալման տեղեկատվությունը, ինչպիսիք են նստատեղի սենսորի տվյալները և թրթռման ազդանշանները:
Բազմամոդալ խոշոր մոդելի տեխնոլոգիան միացնում է տարբեր տեսակի սենսորներ սրահի ներսում և դրսում, վերլուծում և սինթեզում է տարբեր տեսակի տվյալներ, համակողմանիորեն զգում է ուղևորների և վարորդների կարիքները և մատուցում մասնագիտական ծառայություններ:
Խոշոր մոդելները ապահովում են ավելի անհատականացված, խելացի օդաչուների փորձառություն
Խելացի խցիկը տրամադրում է հազարավոր անհատականացված անհատականացված ծառայություններ՝ օգտագործման միջոցովAI խոշոր մոդելներ.
Խոսքի ճանաչման անհատականացում
Ժամանցային համակարգի անհատականացում
Վարորդի օգնության անհատականացում
Խոշոր մոդելը խելացի խցիկը դարձնում է ավելի ֆունկցիոնալ
Խելացի խցիկի շրջակա միջավայրի կառավարման գործառույթ. AI մեծ մոդելը կինտեգրի ջերմաստիճանի և խոնավության տվիչներ, օդի որակի մոնիտորներ և այլ տվյալներ՝ օդաչուների խցիկում իրական ջերմաստիճանը, խոնավությունը և օդի պայմանները զգալու համար:
Խելացի խցիկի առողջության կառավարման գործառույթ. համատեղելով ուղևորի անձնական առողջության տվյալները և խցիկի միջավայրի մասին տեղեկատվությունը, AI-ի մեծ մոդելները կարող են տրամադրել անհատականացված առողջության կառավարման լուծումներ:
Խելացի խցիկի ժամանցի և տեղեկատվական ծառայության գործառույթ. AI-ի մեծ մոդելը կարող է համատեղել պատմական գրառումները և օգտատերերի նախասիրությունների մասին տեղեկությունները` սպառողներին տրամադրելու անհատականացված երաժշտություն, ֆիլմեր, տեսանյութեր և զվարճանքի այլ առաջարկություններ:
Մեքենայի վիճակի մոնիտորինգ և սպասարկում գործառույթ.AI մեծ մոդել հնարավորություն է տալիս մեքենայի վիճակի մոնիտորինգի համակարգը բարելավել խցիկի պահպանման արդյունավետությունը:
Խոշոր մոդելները խելացի խցիկներին լիովին միացնելու հարցում դեռ շատ դժվարություններ և մարտահրավերներ կան
Խոշոր մոդելները պետք է մարտահրավեր նետեն ավելի բարձր հաշվողական հզորության պահանջներին
Դեռևս մեծ մարտահրավերներ կան հաշվողական հզորության աջակցության մակարդակում՝ խելացի խցիկ մեծ մոդելի հասանելիության համար:
(1) Խորը ուսուցման մեծ մոդելները սովորաբար պարունակում են միլիարդավոր կամ նույնիսկ տասնյակ միլիարդավոր պարամետրեր, և ձեռնարկությունների համար ավելի դժվար է ստանալ ուսուցման զանգվածային հաշվողական հզորություն:
(2) Խոշոր մոդելային հավելվածները պահանջում են ավելի բարձր ամպային հաշվողական հզորության աջակցություն:
(3) Զգալիորեն աճել է նաև մեծ մոդելների համար ներկառուցված հաշվողական հզորության պահանջարկը:
Ալգորիթմի մշակումը նաև մեծ մոդելի նստեցման դժվարությունն է
Խելացի մոդելի մուտքի խելացի խցիկն ունի ալգորիթմի մշակման բարձր պահանջներ:
Նախ, բազմամոդալ փոխազդեցությունն առաջ է քաշում ալգորիթմային տեխնոլոգիայի ավելի բարձր պահանջներ: Մուլտիմոդալ փոխազդեցությունները ներկայացնում են ավելի մեծ ծավալներ, ավելի բարձր որակ և ավելի բազմազան տվյալներ, և, հետևաբար, պետք է օպտիմալացնեն ալգորիթմի մշակումը և ապարատային կոնֆիգուրացիան՝ մոդելի կատարողականը, ընդհանրացումը և արձագանքման արագությունը բարելավելու համար:
Երկրորդ, ալգորիթմի մշակման նպատակն է ապահովել տվյալների տեղեկատվության իրական ժամանակում, կայունությունը և հուսալիությունը վարելու ընթացքում:
Գաղտնիությունը առաջնահերթություն է
Քանի որ խելացի խցիկների և օգտատերերի տվյալների բարդությունը մեծանում է, գաղտնիության և անվտանգության խնդիրները կկենտրոնանան: Խոշոր մոդելային տեխնոլոգիայի կիրառումը խելացի օդաչուին հնարավորություն է տալիս օգտագործել բազմասենսորային տվյալները բազմամոդալ խորը փոխազդեցության համար:
Խոշոր մոդելների կիրառումը օդաչուների խցիկում պահանջում է տվյալների բազմալիքային անվտանգություն: Ավելի մեծ մոդելներ մեքենան ավելի լավ ներմուծելու համար կպահանջվի լուծել սպառողների մտահոգությունները գաղտնիության և անվտանգության վերաբերյալ:
Ավտոմեքենաների ընկերությունները ակտիվորեն խթանում են խոշոր մոդելների վայրէջքը սրահում
Ավտոմոբիլային ինտելեկտուալ փոխակերպման ընդհանուր միտումի համաձայն, ավտոմոբիլային ընկերությունները նախագծել են մեծ մոդելներ՝ խելացի օդաչու մտնելու համար: Ավտոմեքենաների ընկերությունները, մասամբ իրենց սեփական հետազոտությունների և մշակումների միջոցով, մասամբ էլ տեխնոլոգիական ընկերությունների հետ համագործակցելով, նպաստել են խոշոր մոդելների մուտքին դեպի խելացի խցիկներ և նպաստել խելացի մեքենաների արդիականացմանը:
Թրենդ վեց: ARHUD-ը արագանում է և ակնկալվում է, որ կդառնա նոր էկրան խելացի մեքենաների համար
ARHUD-ը հնարավորություն է տալիս ավելի անվտանգ և հարուստ խելացի մեքենա վարելու և փոխազդեցության փորձառություններ
Ավտոմեքենայի HUD-ը տեխնոլոգիա է, որը ներկայացնում է մեքենա վարելու մասին տեղեկատվությունը: HUD-ը Head-UpDisplay-ի հապավումն է, այսինքն՝ head-up ցուցադրման համակարգ։
ARHUD-ը, որն ապահովում է ավելի հարուստ տեղեկատվության ցուցադրում և ավելի խորը խելացի վարորդական փորձ, կդառնա HUD մեքենայի զարգացման կարևոր ուղղություն ապագայում:
Խելացի վարելու և խելացի օդաչուների շարունակական խորը զարգացման ֆոնի վրա, ARHUD-ը կդառնա տեխնոլոգիական էվոլյուցիայի միտումը և մեքենայի HUD-ի վերջնական ձևն ապագայում՝ շնորհիվ իր ավելի մեծ պատկերի ցուցադրման տարածքի, ավելի շատ կիրառական փորձի սցենարների և ավելի հարուստ ու խորը: մարդ-համակարգիչ փոխազդեցություն և օժանդակ վարորդական փորձ:
Համեմատած ավանդական HUD-ի հետ՝ ARHUD-ն ունի ավելի լայն պատկերային տարածք և ավելի լավ ցուցադրման հնարավորություն:
Չնայած ավանդական CHUD-ը և WHUD-ը կարող են նախագծել մեքենա վարելու մասին տեղեկատվությունը և որոշակիորեն նվազեցնել վարորդների կողմից վահանակին ներքև նայելու հաճախականությունը, դրանց էությունը դեռևս մեքենայի կենտրոնական կառավարման և գործիքների տվյալների պարզ տեղափոխումն է, որը չի կարող բավարարել սպառողների աճող պահանջարկը: խելացի խցիկ և խելացի վարելու փորձ:
Մեքենայի HUD-ը գտնվում է արագ ժողովրդականության շրջանում, և աճի կառուցվածքը կրկնվում է դեպի ARHUD
Բազմաթիվ գործոններ, ինչպիսիք են պահանջարկի աճը և տեխնոլոգիական առաջընթացը, համատեղ մղում են ARHUD արդյունաբերության արագացված զարգացումը
Բազմաթիվ գործոններ աշխատում են միասին՝ խթանելու ARHUD-ի արագ զարգացումը: Մարդկանց կողմից ընկալվող տեղեկատվության մոտ 80%-ը ստացվում է տեսողության միջոցով։ Որպես մեքենայի HUD-ի նորացված և առաջադեմ զարգացման ձև, ARHUD-ը ինտեգրում է վիրտուալ տեղեկատվությունը իրական տեսարանների հետ՝ ապահովելու ավելի հարուստ տեղեկատվության ցուցադրում և մարդ-համակարգիչ փոխազդեցության ավելի խորը խելացի վարորդական փորձ:
Պահանջարկի կողմից ARHUD-ն ապահովում է ավելի ինտուիտիվ «մարդ-համակարգիչ փոխազդեցության» փորձ, և սպառողները ունեն վճարելու ուժեղ սուբյեկտիվ պատրաստակամություն: Սպառողների պահանջարկի արդիականացման հետ մեկտեղ մեքենաների ճանաչողությունը «տրանսպորտային միջոցներից» փոխվել է «մասնավոր երրորդ տարածության», և մեքենաներին տրվում են նաև ավելի ուժեղ ինտերակտիվ հատկանիշներ:
Հրապարակման ժամանակը: Հունվար-22-2024