ChatGPT概念大爆发

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ChatGPT概念大爆发的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• chatgdp是什么
• ChatGPT面世具有何意义？
• 中国自动驾驶又往前迈了一大步！
• 疯狂的AI熄火，但智能化格局已被重写，车企裁员潮将至？

chatgdp是什么

chatgpt是美国OpenAI公司在2022年11月30日推出的一个人工智能聊天机器人，它是一款基于人工智能技术驱动的自然语言处理工具，能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据对话给出自己的见解，像人类一样进行交流，而且不仅是简单的交流，还可以进行撰写代码、文案、视频脚本、甚至撰写学术论文等，chatgpt能够提高我们学习、工作的效率，解决生活上遇到的难题，还有可能引领下一场技术风暴。

使用方式：chatgpt是直接通过对话聊天的方式获取信息，而且这些信息是以人类语言的方式表达出来，使用户更加容易理解；而搜索引起使通过关键词或者简单的短语和句子向搜索引擎获取信息，这些信息是以网页链接的方式表现出来，用户需要自己进行辨别和判断。相对来说，chatgpt使用更加方便和具有效率。

ChatGPT面世具有何意义？

ChatGPT这种人工智能技术出现的重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生。

ChatGPT是目前最为先进的聊天机器人，“更为智能的交互”则是ChatGPT之所以能引起全球广泛关注的主要原因。比如Open AI为这个模型新增了代码理解和生成能力，极大地拓宽了其应用场景；同时还加入了道德原则，使ChatGPT能够识别恶意信息，识别后拒绝给出有效回答，有效提升用户对话时的互动感。

1956年夏季，“人工智能”这一术语被正式提出，它标志着“人工智能”科学的正式诞生。此后，IBM公司研发的代号为“深蓝”超级电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，更是进一步拓宽了人工智能技术的想象空间。可以说，这门科学在提出伊始就被人类给予了超越人类智慧的野望。

但是自概念提出至今已有六十余年，除了科幻电影中的各种想象之外，普通民众还没有机会能够直接接触到AI技术，也没有合适的渠道对这一深奥的技术进行了解。虽说各个内容平台早已经开始使用智能算法技术进行个性化推荐，线上购物平台也在使用人工智能技术提高广告触达率，但这些应用并没有将用户纳入交互之中，在这一过程中，用户仅仅充当着一个被动接受者的角色。

而ChatGPT的推出为用户提供了一个参与到AI技术工作流程中的机会，也提供了一个途径以使得长期对AI应用不甚了解的用户可以切实地体会AI技术的发展。这在AI的发展历程中具有一定的里程碑意义，意味着AI技术由“幕后”转向了“台前”。

Chat GPT未来可应用场景

1、独立应用：Chat GPT本身强大的自然语言处理能力，可以让当前有点「人工智障」的智能客服，语音工作助手、对话虚拟人有质的飞跃等，其还能高效高质的完成写代码、写小说、写新闻等文本创作类工作。同时也能辅助搜索，让搜索效率进一步提高。

2、AIGC联合应用：当把Chat GPT的能力和图像识别等技术集合，就能产生无限可能。例如视频生成网站QuickVid，用户在网站输入提示语、描述清楚想要创建的视频主题，QucikVid 先利用 GPT-3 的生成文本功能生成短视频脚本，再从脚本中自动提取或手动输入的关键字。

基于这些关键字从免费的 Pexels 库中选择背景视频，同时叠加由 DALL-E 2 生成的图像，并调用 Google Cloud 的文本转语音 API 来添加来自 YouTube 免版税音乐库的合成画外音和背景音乐。

中国自动驾驶又往前迈了一大步！

撰文 / 温  莎 

编辑 / 黄大路 

设计 / 赵昊然

伴随高阶智能辅助驾驶进入下半场，自动驾驶领域最近风向突变。

过去很长一段时间，小鹏、理想、蔚来，华为等企业均以高精地图作为驾驶决策的底层信息。然而，从2022下半年开始，自动驾驶圈开始了浩浩荡荡的去高精地图化，众多企业纷纷抛弃纯高精地图的路线，在布局多年后换道。

尤其是在智能驾驶渗透城市的过程中，受政策影响，这波“去高精地图”的运动在2023年年初到达顶峰。

在这条赛道上，有一家企业已经率先抢跑多年。

在中国的自动驾驶江湖，最早提出“重感知”路线的是毫末智行，且在相当一段时间内几乎是行业内唯一采用这一路线的厂商。竞争激烈的市场中，提前预判到了正确的方向，意味着少走了弯路，争取到了宝贵的时间。现实也正是如此。

4月11日，在第八届HAOMO AI DAY上，毫末再次官宣了3家主机厂定点合作，全新搭载毫末HPilot2.0的2023款坦克500已于3月上市，首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，第二款搭载毫末HPilot3.0的车型魏牌蓝山也将在今年上市。

至此，毫末完成了商业化跃的升重要一步，展现出了毫末独有的速度。

作为中国唯一聚焦自动驾驶的AI技术盛宴，每届的HAOMO AI DAY已经成为一场行业盛会。本届 AI DAY 再度齐聚自动驾驶领域超豪华嘉宾阵容，不仅有最前沿的技术发布，也有深刻的洞见。

“2023年将是智能驾驶冲刺之年、大考之年。”活动现场，张凯以《HAOMO SPEED，AI SPEED》为题发表了演讲。

他指出，2022年度中国市场乘用车L2及以上辅助驾驶前装搭载率升至29.40%，前装标配交付585.99万辆。毫末在去年预估，到2025年高级别辅助驾驶搭载率超过70%，这意味着智驾产品进入快速增长的全线爆发，2023年将是非常关键的一年。

首先，城市导航辅助驾驶产品在2023年将围绕量产上车发力，主要玩家的城市辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。其次，行泊一体和无人车商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域，搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮；在无人驾驶领域，末端物流自动配送车在商超、快递等场景迎来爆发，2023年将在这些场景实现可持续商业化闭环。大模型、智算中心等成为自动驾驶新基建。

如果将这四个领域比喻为四大战场，毫末智行在其中已经全面打响了四大战役。

自动驾驶路线之争由来已久。

在诸多车企重注地图路线时，2022年4月，毫末智行就表示要做重感知的城市智能驾驶，降低智能驾驶中高精地图的权重，乃至做到无需高精地图。做出这样的决定，是因为毫末智行判断，高精地图更新频次太低，无法满足智能驾驶的需求。

毫末智行CEO顾维灏曾对此做出过形象的比喻：高精度地图提供的是道路先验信息，但是它并不稳定，总是施工。如果你把它当做是激光雷达，且这个激光雷达总是施工不可用，那它的置信度当然就会被降低。

之后的故事已经证明，重感知路线，是能够走通的自动驾驶商业化道路。前瞻性令毫末引领了中国自动驾驶量产提速，其城市NOH也其因强感知能力成为可大规模量产落地的辅助驾驶系统。

2023年年初，毫末打响了智能驾驶装机量的王者之战。如今，毫末三代乘用车产品搭载车型近20款，新摩卡DHT-PHEV将是首款搭载HPilot3.0的产品；毫末智能辅助驾驶用户行驶里程已经突破4000万公里，毫末城市NOH已经在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，落地即可体验到毫末的城市NOH功能。2024年，毫末辅助驾驶乘用车总量预计达到百万量级。

海外市场，毫末也在加速布局之中。搭载毫末HPilot的车辆将在欧盟、以色列等地区和国家陆续交付到用户手中，同时即将量产墨西哥版本及俄罗斯版本；接下来，也将在中东、南非、澳大利亚市场陆续投放助力中国智能驾驶出海。

势如破竹之际，毫末引爆了“城市NOH百城大战”。活动现场，张凯播放了一段路测视频，其中完整的记录了毫末城市NOH可以在北京、上海丝滑流畅的进行红绿灯控车路口转向，实现无保护左转等场景。

为加速攻城略地，毫末提出了安全为先、用户为先、规模为先的原则，优先落地规范性城市、用户期待的城市以及搭载车型销量较大的城市。随着量产车型的逐步落地，毫末城市NOH预计在到2024年，城市NOH将有序落地100城。

对于先进的技术而言，应用远比理论更重要。先打通特定的场景、让智能驾驶系统量产落地，比单纯地强调更高的自动驾驶级别更重要。这一方面能让消费者尽快体验到自动驾驶带来的便利，同时也能为技术开发积累宝贵的数据和经验。

有眼光，有胆量，也有实力，毫末堪称敢想敢干的实践者。可以期待的是，随着更多搭载毫末 HPilot 智能驾驶产品的量产车型的落地，毫末将继续夯实量产自动驾驶第一名的领先位置，未来具有更大的想象空间。

人工智能技术正在迎来从量变到质变的重大节点。

2023年，ChatGPT应用的火爆和GPT-4等大模型的发布，让所有人都相信一个真正属于人工智能的时代开启了。有人说， ChatGPT的出现不亚于PC和互联网的发明；也有人说，现在是AI的iPhone时刻。

无论怎样，ChatGPT的到来即将改变人类，未来已来，毫末智行推出了全球首个自动驾驶生成式大模型——DriveGPT。

演讲中，顾维灏在演讲中揭秘了DriveGPT中文名“雪湖·海若”的来源：“‘海若’，出自《庄子·秋水》，里面有两个神话人物河伯和北海若。河伯请教北海若，何谓大小之分，北海若教导，不因天地而觉大，不因毫末而觉小。

毫末把 DriveGPT 命名为雪湖·海若，寓意智慧包容、海纳百川，为行业发展贡献力量。

作为全球首个自动驾驶生成式大模型，毫末雪湖·海若通过引入驾驶数据建立 RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。在整个行业才有认知之际就拿出产品，这缘于毫末从很早开始就对大模型进行研究。

毫末雪湖·海若的目标是实现端到端自动驾驶，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，后续持续会将毫末多个大模型的能力整合。

目前，毫末雪湖·海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入5万段人工精选的困难场景接管Clips。

此外，雪湖·海若还开放了场景识别能力，能够根据输入端的提示语以及毫末CSS自动驾驶场景库的决策样本去训练模型，让模型学习推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。这以进化，对于整个行业的进步，有极大的推动作用。

现场，毫末宣布雪湖·海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。这将使得城市NOH的能力至少领先业内一年，DriveGPT的横空出世，将重塑汽车智能化技术路线。

顾维灏提到，雪湖·海若可以逐步应用到城市NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。有了雪湖·海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。

“毫末是自动驾驶公司中最懂如何量产落地的，在 Tier1 中最懂怎么做自动驾驶的，在具有数据的公司中最懂如何真正数据闭环的。”张凯在现场有些自豪的表示。

复盘毫末智行一路走来的脚步，对数据的理解和使用、自动驾驶公司最大智算中心的投入使用，全新雪湖·海若的推出，都进一步加强了毫末在数据闭环上的优势，随着更多量产车的上市，毫末的优势或许会进一步的放大。

2022年9月的第六届HAOMO AI DAY上，毫末在业内首提了自动驾驶3.0时代。

结合技术发展的规律和自动驾驶近十年的发展历史，毫末认为可以将这近十年的自动驾驶技术发展分成了三个阶段：最早的硬件驱动方式，为自动驾驶1.0时代；最近几年的软件驱动方式，为自动驾驶2.0时代；即将很快发生，并将持续发展的数据驱动方式，为自动驾驶3.0时代。

因此，毫末一直在为自动驾驶3.0时代作准备。在感知、认知、模式建设上，都是按照数据驱动的方式建设的。本次AI DAY，毫末打造的中国首个自动驾驶数据智能体系MANA，在经过一年多的应用迭代后，也迎来了全面的升级，正式开放赋能。

顾维灏介绍，MANA计算基础服务针对大模型训练在参数规模、稳定性和效率方面做了专项优化，并集成到OASIS中；其次，MANA感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT 中；第三，增加了使用NeRF技术的数据合成服务，降低Corner Case数据的获取成本；同时针对多种芯片和多种车型的快速交付难题优化了异构部署工具和车型适配工具。

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疯狂的AI熄火，但智能化格局已被重写，车企裁员潮将至？

刚刚过去的3月，我们迎来了一波AI人工智能技术的大爆发，真的是让我们体会到了什么是科技的日新月异。

AI高速发展的同时，“人还能做什么”这个问题，几乎悬在了每一个人的头上。但是从上周开始，OpenAI的联合创始人马斯克与近千名专家联名请求暂停AI训练，以免该模型变得更加强大，从而对社会和人类造成潜在风险。

刚刚进入4月，意大利就宣布国内禁止使用ChatGPT，同时几乎是在一夜之间，OpenAI注销了数百万个账号，不少朋友都发现了自己的GPT打不开了，特别是使用中文提问的用户们，几乎已经全军覆没，刚兴起不到一个季度的AI人工智能，就这么熄火了？

“拔网线”的方式，挡不住AI

起初，不少人还在把ChatGPT当做一个好用一点儿的搜索引擎，甚至大家还会嘲笑ChatGPT做出的一些错误回答，当3月的GPT-4出现后，人们开始感受到了危机，当GPT-4配合Midjourney图片生成器使用之后，美术设计师们慌了，而在配上了AI视频生成器之后，现有的图文视频的生产流程被打破了。

一个月之内，人类社会的生产规则面临着巨大挑战。在美国，亚马逊和迪士尼已经裁掉了数万人，就连在迪士尼工作了22年，设计出目前爆火的“玲娜贝尔”的设计师，一样被裁了，在Midjourney这类AI图片生成器面前，人类设计师的创意变得微不足道，速度和效率更是没法比。

虽然这些海外的AI软件，并没有正式引入国内，但是有不少企业是可以直接接触到它们的，已经有不少广告公司开始裁撤设计部门，只留一个设计总监，来微调一下软件生成的图片就可以了。

在蒸汽革命、电气革命、信息数字革命之后，AI人工智能革命其实已经以迅雷不及掩耳之势就这样开始了，虽然OpenAI现在遇到了阻力，但是你只能用拔网线的方式挡住它一时。

AI席卷汽车智能化，裁员潮不可避免？

回归到整个汽车行业，智能化转型依然是目前的主基调，传统车企们被新势力们“驱赶着”，智能座舱和自动驾驶也都在拼命往上堆，而且几乎所有车企都在向深度神经网络上努力，可随着语言文字+图片+视频一整套的AI人工智能介入到了智能化的开发中之后，汽车智能化开发的思路和格局会完全改变，在之前自动驾驶迎来一波下岗潮之后，汽车智能化开发的全领域可能也会迎来一次新的裁员潮。

不少朋友在最初使用ChatGPT时，已经被输入文字提问后所生成文字回答给震惊了，但那时的其实还是GPT3.5，随着3月中旬GPT-4的到来，事情越发开始不对劲了，最新的GPT可以直接输入图像，并令其用语言描述图像内容。系统可以精确描述图片中心、左侧和右侧分别是什么内容，说到这里的时候其实现在很多软件都有这样的能力，最简单的像路面上的监控摄像头，它们的识别能力也挺强的，这个大家应该都深有体会。

但是GPT-4还能够解读漫画，能够理解这张图的笑点在哪里，也就是它的解读不再限于表面，它能够看到更深层的意思，它还会有一定的感**彩，同时在研发过程中，GPT还能展示出一些不可思议的推理能力，甚至于有了一定的“思想”。

如果把这类技术运用到自动驾驶的研发标定中，几乎就不需要人来做什么了，目前绝大多数厂家都会把各种物体或者事物进行人工的标定。在中国路面上，各种异型车的问题可能会造车非常多的边角案例，比如在开发高速的辅助驾驶中，一些厂家为了防止车辆系统不认识各种样式的大货车，于是就往系统里输入了1万多款各种样貌的货车，如果在接入了GPT之后，它那个永远装不满的数据库（目前数据库是截止到2021年）可以自动去识别筛选，可能真的不需要再去做人工的标定。而且它拥有的理解能力和推理能力，可以用更加贴近人类的思考方式去控制车，自动驾驶的车辆可能也并不会是再像现在这样，依靠程序和地图去做决策。

用GPT去训练自动驾驶，可能在几天之内就能走完车企们几年的训练路程，因为我们现在说的并不是一个单独的AI人工智能软件，而是文字+图片+视频等一系列软件在一起协作。

感知在如今已经不是什么问题，各种形式的雷达和高清摄像头已经让车辆周围几乎没有感知死角，而算力可能是一个瓶颈，尽管车辆自身的算力已经冗余度很高，但是在这方面没有“够”这个概念，而在接入GPT之后，算力没有后顾之忧，像OpenAI这类公司的算力储备和车企们完全不是一个量级的，特别是大家在看了我们解析的关于英伟达GTC大会上发布的一些内容后，有英伟达这种大企业全面ALL IN之后的AI人工智能，会有着我们前所未见的潜力。

在智能座舱方面，这更是ChatGPT这类AI的主场，接入了大语言模型之后，智能语音系统会完全不同于现在的体验，如今这种简单的执行指令，或者做一些基础问答的功能，在更先进的AI面前，会变得不值一提。

大家试想一下，车辆的DMS驾驶员监测系统，在识别驾驶者的一些动作或者面部表情之后，就可以立马做出反馈，能够先你一步更了解你要干什么。

国内像百度、华为、科大讯飞，还有不少大型网络公司其实已经有了一些这种大型语言模型，运用到车上可能就在近几个月的时间内。去年的这段时间，有车企CEO提出了“智能化已经进入下半场”的论断，当时我们还在说会不会以后这个“电动爹”真的能像你的父母一样了解你照顾你，可当AI接入之后，这种场景真的就不远了。

在全面接入AI人工智能之后，车企们真的还需要这么多的开发人员吗？特别是那些要去亲身到真实环境中验证的人员。当然，看了AI图片生成软件自己绘制的“概念车”之后，车企的设计部门人员也该想想出路了。

总结

虽然刚一进入4月，AI人工智能仿佛被人为强制熄火了，因为人类社会的秩序经受不起在1个月之内就被打破，但是你认为这种人为制造的限制，又能持续多久？一个能够大幅降低生产开发成本，能够把效率提升到前所未有程度的软件，资本怎么会不追捧呢？又有什么理由不去用它开发它呢？

AI在4月份初的暂时熄火，可能是为下一波的改天换地做着准备，大家也会看到马斯克他们说让OpenAI停半年，没说不开发了，因为他们自己可能还没搞明白呢，它的出现终究是要给人类社会一些适应时间的。而OpenAI的GPT-5很有可能会在2023年底发布，更先进的数据模型，更新鲜的数据信息，再配合上已经逐渐有点看清形势的资本，它究竟会有多大的影响，会影响到什么，我们都要做好准备。

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以上就是关于ChatGPT概念大爆发相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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