人工智能语音助手将推动自动驾驶、软件定义汽车的成功

2023年2月27日
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  • 人工智能语音助手正被集成到汽车中，实现免提和直观的功能。
  • 语音助手谷歌的助理而且苹果Siri能够识别和响应自然语言命令，让司机与他们的车辆更有效地互动。
  • 集成自然语音虚拟助手很复杂，需要大量的资源和学习和数据收集方面的专业知识。因此，目前只有少数公司能够成功做到这一点。

ChatGPT的流行促使许多人思考人工智能的潜在应用。其中一个在汽车部门。随着车辆仪表盘的简化，出现了将更多功能集成到中央显示器的趋势，例如导航娱乐、气候控制和车辆诊断。车辆中的中央计算机功能越来越强大，可以做更多的事情。所有这些都使驾驶员能够以更简单、更用户友好的方式与车辆交互，同时为车辆本身提供更先进和可定制的功能。

同时，这也与发展相匹配软件定义的车辆通过使用集中的软件架构来控制车辆的所有功能，该公司将这种集成进一步推进了一步。这允许更大的灵活性和通过空中(OTA)更新车辆系统的能力。

人们对中央显示器集成额外功能的需求日益增加，例如语音助手、车载数字助手和其他先进的驾驶辅助系统(ADAS)．然而，过度简化会导致许多问题。尽管触摸屏在现代汽车中很普遍，但有些人仍然喜欢在汽车舱内使用旋钮或按钮。以下是一些原因:

  • 触觉反馈:许多人发现使用这些物理控件比在触摸屏上浏览数字菜单更直观。旋钮和按钮在按下或转动时提供物理反馈，这可以使您更容易与控制进行交互，而不必将视线从道路上移开。
  • 可见性:在某些情况下，旋钮和按钮可以在明亮的阳光或其他具有挑战性的光线条件下更容易看到和使用，因为它们不会像触摸屏显示器那样受到眩光或反射的影响。
  • 安全:使用物理旋钮和按钮可能比使用触摸屏屏幕更安全，因为它允许司机把手放在方向盘上，眼睛看着道路。

因此，在汽车的中央屏幕上设置一个用户友好、可靠和直观的简化人机界面(HMI)至关重要，以最大限度地减少驾驶员的学习曲线，使他们能够轻松有效地访问所需的功能，而不会遇到任何错误。其中最重要的是虚拟语音助手。

目前市场上有几种流行的虚拟语音助手，如亚马逊Alexa、谷歌Assistant、苹果Siri、微软Cortana、三星Bixby、百度Duer和小米Xiao AI。此外，还有其他专门为汽车行业设计的专有虚拟语音助手，如Cerence、SoundHound Houndify、Harman Ignite和Nuance Dragon Drive。

汽车行业中的大多数虚拟助手都是为了与汽车信息娱乐系统无缝集成而设计的，为司机提供各种声控功能，包括免提电话、天气更新、音乐流媒体和声控导航。此外，它们还能够识别和响应自然语言命令，使驾驶员能够以更直观、更轻松的方式与车辆互动。通过提供一种安全便捷的与车辆互动的方式，这些虚拟语音助手可以让司机把手放在方向盘上，眼睛看着道路。

虽然虚拟语音助手近年来有了很大的进步，但仍有一些挑战需要解决。以下是虚拟语音助手目前存在的一些常见问题:

  • 理解复杂命令:虚拟语音助手在理解涉及多个变量或条件的复杂命令或请求时可能会遇到困难。
  • 口音和方言:虚拟语音助手也可能难以理解不同口音或方言的用户。
  • 背景噪音:虚拟语音助手可能对背景噪音很敏感，这可能会使它们难以理解用户的命令或请求。
  • 隐私问题:随着虚拟语音助手变得越来越普遍，人们对用户数据隐私的担忧也越来越大。
  • 与其他汽车系统的集成:虚拟语音助手可能难以与其他系统或设备集成，这可能会限制它们的功能和实用性。

ChatGPT可以说自然语言并像人一样交谈，因为它是一个语言模型，它使用一种称为变压器架构的深度学习技术，在大量文本数据上进行了训练。在训练过程中，ChatGPT接触了大量的自然语言文本数据，如书籍、文章和网页。这使得它能够学习人类语言的模式和结构，包括语法、词汇、句法和上下文。

与基础广泛的训练方法不同，自然语言训练(如ChatGPT提供的训练)允许开发针对专门数据集进行微调的模型，这些数据集可能包括常用的车辆命令或一系列不同的国家口音。然后，通过在未标记数据的大型语料库上进一步训练，对模型进行微调，以提高其语言理解能力。

下图是我们对智能使用的预测汽车语音控制．

人工智能虚拟助手的汽车出货量预测

来源:全球汽车ADAS/AD传感器预测，按自主水平，2021-2030F

总的来说，自然语言语音会话助手在汽车中的潜力是巨大的，随着不断的研究和开发，我们可以期待在未来看到更先进和复杂的语音助手。开发一个成功的用于汽车的自然语言虚拟语音助手是一个复杂而耗时的过程，需要多次迭代的训练和微调。

由于开发需要大量的数据、计算资源和专业知识，只有少数几家公司，如微软、特斯拉、英伟达、Qualcomm谷歌和百度有资源承担这项工作。这项技术的开发预计需要三到四年的时间。对3级以上车辆的需求将会增加。

正如我们报告中强调的那样汽车原始设备制造商应该进入自动驾驶芯片生产吗?，汽车行业将面临相关的障碍电气化和智能技术，需要持续的资本投资和半导体供应商的支持。因此，只有少数具有相当规模经济的老牌汽车制造商能够为这些计划提供资金。自然语音控制在汽车上的日益普及只会加剧这些挑战。

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