主机厂 和供应商正在快速开发由先进的大型语言模型 (LLM) 支持的下一代车载虚拟助手。这些新型虚拟助手旨在提供更无缝的增强型车载体验。然而，实施非常重要，否则虚拟助手的功能将无法满足用户的期望。
在本期SBD Explores 中，我们将深入探讨创建这些先进虚拟助手的机遇和挑战，研究它们对消费者和主机厂 的影响。
发生了什么？
新一轮的生成式人工智能（GenAI）和大型语言模型（LLM）对车载虚拟助手产生了立竿见影的影响。有了 GenAI，主机厂 可以集成更多的
服务，并将其品牌基因更深入地植入汽车。GenAI 还能提供更自然的语音。
主机厂 正在积极探索将 ChatGPT 集成到其车辆中。目前，梅赛德斯-奔驰（Mercedes-Benz）和 DS Automobiles 正在实施向车主开放的测试计划。GM 和 Stellantis 已宣布有意将 ChatGPT 集成到其汽车虚拟助手中。
其他主机厂 ，尤其是在没有 ChatGPT 的中国市场，正专注于开发自己的 GenAI 模型。
传统虚拟助理的供应商正在努力将最新的 LLM 技术融入即将推出的产品中。
亚马逊和谷歌等科技巨头正在对其虚拟助理产品团队进行重新定位，旨在用由法学硕士驱动的新人工智能引擎取代现有的人工智能引擎。
这带来了什么影响？
由大型语言模型（LLM）驱动的下一代虚拟助手将成为未来汽车的主要特征。它们将能够影响车内的许多不同系统。
这项创新通过提供自然、精确的人机对话，改变了驾驶体验。LLM 的先进智能不仅提高了虚拟助理在汽车中的使用率，还建立了消费者的信任。
这些新型助手不仅仅是复杂车辆设置的入口。它们可以作为一个枢纽，无缝集成订桌、订票和支付等服务。这种能力为主机厂 带来了通过整合更多服务创造新收入来源的机会。
随着时间的推移，新一代助手将发展成为一个值得信赖的代理，同时代表汽车和主机厂 。它将学会理解用户行为，并提供及时、主动的支持。
虽然将 LLM 集成到智能手机等移动设备中仍是一项挑战，但如今的智能汽车却是 LLM 的理想宿主。它们配备了必要的计算能力、传感器、连接和数据，为承载真正的智能做好了充分准备。
下一步去哪里？
要为下一代虚拟助手构建一个引擎，需要四个核心基础：模型、硬件、数据和知识。在这些核心要素的基础上，才能实现各种功能。
模型- 未来的汽车智能不仅仅是一个语音助手，而是一个能够以各种方式感知世界的数字代理。因此，多模式模型至关重要。为确保在设备上顺利进行推理，需要对模型进行优化和压缩，使其适合车载芯片系统。
硬件- 硬件还包括摄像头、麦克风阵列和运动探测器等传感器，以增强感知能力。
数据- 智能 "模型必须利用大量数据（语料库）进行训练，并利用特定领域的数据（如车辆知识）进行微调。积累这些数据可能需要数年时间。
知识-主机厂 可以购买、构建或与合作伙伴共同开发系统。无论如何，都需要在用户体验 、车辆领域专业知识、数据科学和 ML 工程方面具备丰富的知识。
需要注意什么？
未来虚拟助理系统的结构非常复杂。主要组成部分如下所示：
多模式模型未来的系统需要多模态模型，因为虚拟助手不仅能理解语音命令，还能解读非语音线索，如触摸、手势和面部表情。这将带来更全面的交互体验。
虚拟化身虚拟化身应用于提高用户参与度，帮助用户熟悉系统。虚拟化身将成为主机厂 的重点，因为他们希望创造独特的品牌体验。
知识模块是主机厂 与众不同的关键组件之一。虚拟助理掌握的信息越多，它能支持的用例就越多。
行动模块随着虚拟助手的发展，随着 LLM 和多模式模型的引入，行动模块将大幅增长。
对话管理是隐私保护和偏见管理的必要模块。随着虚拟助手的发展，用户隐私仍将是所有者十分关注的问题。
你该如何应对？
确定优先次序
优先考虑能让消费者直接受益并区别于其他品牌的关键虚拟助手功能。
微调
选择正确的 GenAI 模型，并将大部分精力用于利用特定领域的数据对模型进行微调。
迭代
让团队熟悉机器学习的更新周期，并不断改进核心模型及其下游应用。
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