大众汽车困于智能化,能否靠ChatGPT上车破局?

大众汽车困于智能化,能否靠ChatGPT上车破局?
2024年06月27日 11:33 雷科技

何小鹏在美国出差期间体验了特斯拉的FSD V12智驾系统,其不俗的表现令何小鹏比较满意,并由此发出了“2025年可能会迎来智驾的ChatGPT时刻”的感慨。智驾赛道的激战是新势力的事情,传统车企就目前来看还很难成为“智驾ChatGPT时刻”的见证者,但在追赶智能化的过程中,他们有其他办法。

比如大众集团就宣布,会将ChatGPT集成到所有ID.家族的新款电动车中,至于传统的燃油车产品序列如高尔夫、途观和帕萨特,也有机会获得ChatGPT的赋能。实际上,早在年初的CES24上大众就公布了这一消息,当时主要提到的车型是全新的高尔夫GTI,而现在则是将ChatGPT上车范围进一步拓展到ID.系列电动车和其他车型上。

另一方面,“大模型上车”并不是新鲜话题,尤其在中国市场上已经有小米、理想、蔚来、智己等一系列车企将大模型能力整合到座舱之中,实话说就效果而言并没有太多太多改变,也谈不上成为吸引消费者购车的重要卖点。

但毕竟这是ChatGPT,在诸多应用场景中ChatGPT都起到了“点石成金”的作用,未来降临大众座舱之后能不能“化腐朽为神奇”自然也成为外界关注的重点。只不过对大众集团来说,他们能担此大任吗?

大模型上车,不能只满足于“语音助手”

2022年底ChatGPT正式对外发布商用版本,并由此掀起AI大模型热潮。尤其在中国市场,2023年成为了国产AI大模型的爆发年(又成“百模大战”),头部科技企业如百度、阿里等纷纷推出自研大模型,而一些车企也瞄准了这个变革的机会,推动大模型上车。

但实话说,哪怕到目前为止,AI大模型在智能座舱上的应用仍存在不少问题,比如说应用范围窄、体验差异化不太明显等等,反馈到消费者身上,就是“感知不强”。

应用范围窄是指,无论是国内车企还是海外车企如奔驰、宝马或者大众,他们对大模型落地座舱的主要做法都是让其赋能语音助手。比如前文提到的大众,在CES24上主要展出了结合ChatGPT的全新IDA智能语音助手,的确语义理解有了大幅进步,一些基本的问题可以做到对答如流;在功能控制上,借助ChatGPT的能力IDA语音助手可以控制空调、娱乐系统和导航等,对比当前大众旗下车型的车机系统进步幅度不小。

但需要指出的是,IDA语音助手这样的表现远谈不上惊艳,因为国内很多新势力品牌在不借助大模型能力的情况下,也已经出现了语音助手简单的对答、功能控制能力。借助语音助手这个命令输入载体,国内尝试整合大模型的车企还将AIGC能力搬到车上,输入简单的提示词便可以生成AI图像。

综合来看,我依然认为当前绝大多数的车企都没有发掘出AI大模型上车的真正价值,如果只是做一个Plus版的语音助手,多少有些暴殄天物。在小米SU7的发布会上雷军描述了一个场景,驾驶者可以向得到大模型加持的小爱同学发问“前面这一辆是什么车”,这时车机系统会调用车载前置摄像头对前方进行图像捕捉,然后调用AI图像识别能力,在知识库中找到对应车型,从而得到准确答案。

严格来说小米描绘的这个场景依然是基于语音助手的AI大模型落地应用,但调用多传感器的想法我认为是一大亮点。再者我们也可以参考微软在PC上是如何应用大模型的:大模型会实时感知当前屏幕内容,我们对当前屏幕上的任何内容存在疑问、需要搜索资料,可以直接与大模型AI助手对话,并得到答案。

除了语音助手之外,也有一些上下游供应商在研究拓宽AI大模型的能力范围,也带来了例如AI整车手册等新尝试。尴尬的是,在小通看来首先这依然是基于语音助手做能力扩充的思路,其次从使用频率出发,也未必会成为能够解决用户痛点的能力。

总的来说,大模型上车虽然是潮流但现阶段还很难成为“杀手级卖点”,距离吸引消费者为其买单更是遥远。需要注意的是,这样的结论建立在车企尚未完全挖掘AI大模型潜力、ChatGPT的能力无法兑现的前提下,也由此引出另一个关键问题:为什么车企将大模型带到座舱的过程中,总有种力不从心的感觉?

迎接ChatGPT上车,算力、交互是难点

回过头来看,ChatGPT应用面较窄并非汽车行业独有的现象,其他号称整合大模型的智能设备也面临着类似的问题。其中最具代表性的产品莫过于今年1月由美国初创公司推出,号称“为大模型时代而生”的口袋AI设备Rabbit R1,于CES24上初亮相的它吸引了全世界的眼光。

而结果是,Rabbit R1以极快的速度消失于大众视野,因为很多用户发现它的体验非常糟糕,交互逻辑混乱、显示信息不清晰,社交、工作的效率远不如普通智能手机,更谈不上有什么改变行业的能力。

目前来看,ChatGPT最合适的载体还是各类软件平台,无论是网页也好、App也好,不用考虑端侧算力的情况下其体验都要好得多。由此可见,汽车座舱平台引入包括ChatGPT在内的AI大模型,主要的瓶颈在于平台算力。

联发科发布新一代天玑座舱芯片的时候强调,他们能够发挥先进制程和算力优势让大模型在端侧部署,进一步交互时的响应延迟,也能更好地调用本地数据库来回答用户问题。但还是由于算力的问题,在座舱端侧部署的大模型参数量有一定限制,现阶段7B(70亿)规模算是合理范围,这也意味着ChatGPT无法端侧部署,只能用云端接入的方式整合到车载系统中。

对智能座舱来说,云端部署大模型的优势在于能够使用完整能力,尤其是处理复杂问题速度更快、执行更准确。但显然,云端部署稳定性不如端侧部署,同时有用户可能会担心个人的隐私信息会不会随着云端处理而被泄露,相较之下端侧部署的大模型就没有这些烦恼。

在算力问题外,当前智能座舱的交互方式,也会限制AI大模型的发挥。简单来说,当前座舱的交互虽然顺应时代潮流(主要是触屏化、互联网化)有一定改进,但本质上依然是沿用自机械操控时代的基本逻辑,和AI大模型时代的“多模态”交互有着诸多不契合之处。

在信息输入方面,光是针对语音输入做优化这一点就难倒了很多车企,分区收音、声纹识别等并非智能座舱的标配;而除了语音输入,几乎所有的智能座舱都不支持其他模态信息的输入,例如图片信息等,否则的话我们可以设想一下,未来可以直接给系统发送图片让它识别目的地,然后展开导航。

至于信息的输出目前来看也有非常多的不便之处,座舱内显示屏幕的数量、角度、分布并不会因为大模型的加入而作出改变,如果未来我们需要频繁地与车内智能助手进行交谈、它会频繁地给我们呈现一些信息,那么车企在设计座舱的时候自然需要思考如何让我们在保证安全的情况下,又不遗漏重要信息。

根本来说,车企想要打破AI大模型座舱落地的局限,只能基于全新的交互去重新设计座舱。说到底,ChatGPT再神通广大在诸多条件的限制下恐怕也无法发挥出真实水平,其他传感器、软硬件相关无法协调好,最终在体验上并不会比国内落地大模型的车企好太多。

对中国消费者来说坏消息还要加上一条,那就是几乎可以肯定国行版本的大众车型将不会搭载得到ChatGPT赋能的IDA语音助手。参考特斯拉等品牌的处理办法,最后大众应该会借助中国科技公司的力量寻找平替,又或者是直接找小鹏帮忙移植语音助手。

但做好这一切就够了吗?倒不如说就算大众在座舱上想尽办法让ChatGPT落地,也并非抓到了痛点所在。无论是全球市场还是中国市场,以ID.系列为代表的纯电动车都面临着较大的竞争压力,从底层的三电技术到外在的造型设计、空间布局,大众的新能源产品需要提升的地方还有很多。

补齐短板后,大众电动化仍有机会

2023年底,被一汽大众寄予厚望的车型ID.7 VIZZION正式上市,起售价为22.7万元,且以全面升级的智能座舱作为主打卖点之一。平心而论,ID.7 VIZZION的车机系统的确要比ID.4、ID.6时代有了大幅提升,流畅性追上主流水平,而基础的娱乐功能也得到了极大丰富。

但结果,ID.7 VIZZION上市半年,其中月销量最高仅有2200台,其余时间销量大多在数百台水平徘徊,很难称得上“成功”。对此我们只能理解为,座舱的智能化在当下的购车条件中的确只是“添头”,消费者更关心的依然是底层技术、乘坐空间等,在这些基础项做好之前,其他“痒点”能力并不太受用户关注。尤其在中国市场,消费者已经被国产品牌“惯坏”,20万元轿车已经能够买到800V高压架构平台、600公里续航等配置,且大概率标配高阶智驾能力。

就拿同样是20万元出头起售的,同样级别的轿车极氪007、小米SU7举例,他们在整车尺寸、空间表现上并不输大众ID.7 VIZZION,这个时候智能化的优势便能发挥作用,成为左右购车决策的最后一环。

或者这也怪不了大众太多,毕竟ID.7 VIZZION是早期立项的产品,本质上和ID.4、ID.6属于同辈,和迭代速度更快、频次更高的中国电动车比起来的确有些差距。同样是2023年,大众集团宣布投资小鹏汽车,并达成了一些有关产品、技术上的合作,朝着好的方向看,在国内头部新势力车企的“技术扶贫”下,大众未来的纯电动产品的确有了期待的空间。

但也要认识到,提升产品力是一个综合工程,不可能一蹴而就。值得肯定的是大众集团“上进”的心态,尤其是和其他传统燃油车品牌相比,大众在电气化的道路上显得要积极许多。6月26日传出新闻,大众集团投资了美国的造车新势力Rivian,其逻辑和投资小鹏差不多,都是希望通过更深入的合作获得电动化、智能化的相关技术。

严格来说上文提到的大众ID.7 VIZZION甚至不能称为一个反面例子,因为它毕竟是研究了中国市场、针对中国市场做了智能化的升级,相比起过去的产品已经有了长足的进步。最后回到推动ChatGPT上车的新闻中来,至少可以认为大众的确捕捉到了当下科技行业的前沿动向,也积极地探索如何让其发挥作用,而且有了尝试才会有不断的改进,当下大众集团所欠缺的,很可能只是一个“量变到质变”的时机。

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