特斯拉虽然吃了亏，但GPT依旧会重塑自动驾驶的技术路线？

　　在本周，阿里的ChatGPT通义千问正式发布，成为国内第二个类ChatGPT的大语言模型产品，在国内外的人工智能技术都在大爆发的当下，GPT类的大模型正在迅速向我们的生活中拓展延伸。
　　目前已经有不少车型的智能座舱部分都宣布接入人工智能大模型，在智能驾驶方面，GPT类的进展还不多，但在下周，毫末智行的自动驾驶生成式大模型DriveGPT将发布，自动驾驶也将正式进入有GPT加持的时代，自动驾驶的技术路线是否将被重塑？
　　DriveGPT能让自动驾驶落地更快，并非重塑技术路线？
　　DriveGPT自动驾驶认知大模型也采用了RLHF（人类反馈强化技术）算法，通过不断输入真实人驾接管数据，持续优化自动驾驶决策模型，也就是它会借鉴成千上万的真实驾驶数据，从而做出自己的最优解。DriveGPT整体的训练逻辑和使用的算法，与ChatGPT大体相似，只是领域不同，但也只是在目前条件下，还不相同。
　　随着人工智能技术的发展，自动驾驶的研发和落地进程都得到了加快，自动驾驶需要通过看、想、行动三个步骤来实现。其中，想这一步是最具挑战性的，因为它需要考虑各种复杂的情况和变化，如交通规则、路况、天气等。这就需要建立一个强大的模型来模拟人类思维过程，而GPT类的AI软件正是为此而生。
　　在自动驾驶训练中，GPT类的AI软件可以发挥至关重要的作用。首先，它可以通过深度学习和自然语言处理等技术，从海量的数据中提取有价值的信息，并对这些信息进行分类、分析和归纳，进而生成高质量的文本和语音输出。这些输出可以被用于解决自动驾驶中的各种问题，如识别路标、指示牌和交通信号灯。此外，GPT类的AI软件还可以帮助自动驾驶车辆预测其他车辆和行人的行为，并作出相应的反应，比如紧急制动或转向。
　　在自动驾驶领域中，产生和计算以及需要参考的数据量都很大，需要进行大量的处理和分析。而GPT类的AI软件具有强大的计算和数据处理能力，可以快速处理和分析大量的数据，并生成有用的结论和输出。这些结论和输出可以被用于制定更好的交通规则和灵活的行车策略，从而提高整个道路系统的效率和安全性。
　　除了这些最基本的功能之外，GPT类的AI软件还可以根据用户需要进行定制开发，以适应不同的场景和需求。例如，在城市中行驶时，自动驾驶车辆需要快速识别前方的障碍物，并采取相应的措施来避免碰撞。在这种情况下，GPT类的AI软件可以通过预测障碍物的位置、速度和方向，从而加强对自动驾驶的控制和管理，虽然这类预判类的功能已经应用在自动驾驶中，但是数据规模非常有限，在接入GPT的数据库之后，冗余度会变得更高。
　　同时，GPT类的AI软件还可以帮助自动驾驶车辆学习和适应新的路况和环境。例如，当车辆进入新的地理区域时，它可能会遇到一些新的路标和交通信号，需要重新学习如何处理这些信号和指示。在这种情况下，GPT类的AI软件可以提供有价值的指导和支持，特别是在没有高精地图的地区，GPT的计算能力，配合原有的感知与数据处理，会让无图地区的自动驾驶变得更容易实现。
　　值得一提的是，GPT类的AI软件还可以帮助减少人为错误和不必要的决策。自动驾驶车辆需要时刻保持高度警觉，并做出正确的决策来避免潜在的危险。然而，人为错误和误判仍然是无法避免的问题。通过使用GPT类的AI软件，我们可以提高决策的准确性和可靠性，从而避免因人为因素而导致的事故和损失。AI软件还可以实时监控自动驾驶系统的状态和行为，检测异常和风险，并及时采取相应的措施。
　　AI自己不知道界限在哪里，人为干预不一定有用？
　　此外，还可以使用GPT的老本行自然语言处理技术，与乘客进行交互，了解其需求和偏好，并在驾驶过程中加强安全保障措施。因为想与ChatGPT交流时，你的任何一个问题都可以让软件进入特定的语境之内，从而可以更顺畅自然地回答问题，而GPT类的自动驾驶AI熟悉使用了驾驶者的习惯之后，也就相当于进入了语境，它的应对方式会更加贴近车辆的驾驶者，但这也要给AI一个评定标准，如果驾驶者的驾驶习惯并不好，那么在这个语境中，AI做出的表现可能会适得其反。
　　如今车路协同技术的不断发展，越来越多的车型或者App开始接入车路协同系统，当人工智能在加入车路协同系统之后，车辆的预测感知能力会变得更强，当然这可能也会带来一些不确定性，当人工智能逃出了车辆，或者车企的后台计算中心，而接入到更广阔的数据量或者载体之中，AI会做出什么，我们不得而知。但是，我们也都明白，AI是不可能被限制在某一个特定载体或者空间内的，它就是要去把万物以某种方式连接起来，在我们变得更方便、技术开发变得更快捷的同时，要谨防埋藏下的隐患。
　　凡事都具有两面性，正如其他技术一样，GPT类的AI软件在自动驾驶训练中也存在一些潜在的风险和挑战。首先，它需要大量的数据来进行训练和学习，因此数据的质量和准确性对其性能有着至关重要的影响，大家在ChatGPT中也会发现它会做出一些明显错误的回答，这就要怪它的数据库了，让AI知道什么是对、什么是错、底线在哪里，这很重要，人类在这之中还要起到关键的作用。其次，由于自动驾驶车辆必须满足严格的安全标准，因此GPT类的AI软件需要经过充分的测试和验证，以确保其安全和可靠性，像特斯拉目前训练自动驾驶，其实就是使用的AI类软件，所以我们也会看到特斯拉的自动驾驶落地标准可能并不能适应全球各国各地的标准。
　　总结：
　　人工智能在自动驾驶训练中扮演着重要的角色，它能够帮助我们建立准确、可靠的驾驶模型，快速高效地处理和分析大量的数据，实现智能化的驾驶决策，并建立多重安全保障机制，但是其实它是一种如虎添翼的作用，只是在一些标定或者细节的计算方面，让技术发展变得更快捷，并不是对于目前自动驾驶研发技术路线的重塑。
　　但是，我们在上文也提到过，像DriveGPT这类AI软件，是被人为控制在了自动驾驶领域，如果把它接入到更多的载体之中，把学习的数据量扩展到更多方面，那它真的可能会重塑技术路线，不但会重塑，甚至会对我们产生一些威胁，如何把AI人工智能技术控制在一个合理范围内，这将是接下来人类要共同面对的一个大问题，一刀切式的拔网线暂停开发，挡不住一个每时每刻都在膨胀的猛兽。