トレンド 5: 大型モデル対応のコックピット、スマート コックピットの新たな戦場
大型モデルでインテリジェントコックピットが深層進化
大規模モデルテクノロジーの採用は、包括的かつ急速に形成されるコンセンサスです。インテリジェント車両産業。 ChatGPTの登場以来、驚異的なスケールの大型モデル製品は各界から広く注目を集め、業界は急速に発展し、新たな産業革命をリードしました。
スマート コックピットは、大型モデルの良い出発点となるでしょう。現在、高度に自動化され情報化された環境としてのインテリジェント キャビンには、マイニングして利用できる多数のデータ情報とサービス シナリオがあり、これはインテリジェント車両の技術革新と競争の中核分野の 1 つです。
大型モデルは、車内の音声アシスタントをより正確に認識し、理解することができます。
多くの自動車会社は、大型モデルへの乗車を実現するために音声認識テクノロジーに依存しています。大型モデル技術製品の ChatGPT は明らかな対話機能と補助属性を備えているため、インテリジェント キャビンの音声アシスタント モジュールに高度な適応性を持っています。
初め、大型モデル より正確でスムーズな音声認識を実現します。
第二に、大規模なモデルはより豊富な知識を備え、より強力な意味理解能力を備えています。
さらに、人間の言語表現と感情をシミュレートすることで、大型モデルは車の音声アシスタントをより自然で親しみやすいものにすることができます。
大型モデルにより、インテリジェント コックピットに深いマルチモーダル インタラクションが提供されます。
マルチモーダル大型モデル技術は、音声、視覚、触覚などのさまざまな種類のデータを包括的に処理でき、自動車分野におけるインテリジェントコックピットの適用をさらに強化します。
音声認識と自然言語処理では、大規模なモデルがより正確な音声認識機能を提供できます。
視覚認識と画像処理の分野では、この大型モデルは、ディープラーニングとコンピュータービジョンテクノロジーを通じてコックピット内の画像データを分析および処理し、ドライバーの顔の表情、ジェスチャー、その他の非言語的インタラクティブ信号を識別し、それらを変換することができます。対応するコマンドとフィードバック。
触覚とフィードバックの面では、大型モデルでは、シートセンサーデータや振動信号などの触覚情報を分析することで、シートの応答能力をさらに高めることができます。
マルチモーダル大型モデル技術は、車室内外の各種センサーを融合し、各種データを分析・合成し、乗客やドライバーのニーズを総合的にセンシングし、プロフェッショナルなサービスを提供します。
大型モデルは、よりパーソナライズされたインテリジェントなコックピット エクスペリエンスを推進します
インテリジェントなキャビンは、AI大型モデル。
音声認識のパーソナライゼーション
エンターテイメント システムのパーソナライズ
運転支援のパーソナライズ
大型モデルでスマートキャビンをより機能的に
インテリジェントなキャビン環境制御機能：AI大型モデルは、温湿度センサーや空気質モニターなどのデータを統合し、コックピット内の実際の温度、湿度、空気の状態を感知します。
インテリジェントな機内健康管理機能：乗客の個人健康データと機内環境情報を組み合わせることで、AIグランドモデルはパーソナライズされた健康管理ソリューションを提供できます。
インテリジェントなキャビンエンターテインメントおよび情報サービス機能：AI大型モデルは、履歴記録とユーザーの好み情報を組み合わせて、消費者にパーソナライズされた音楽、映画、ビデオ、その他のエンターテイメントの推奨事項を提供できます。
車両状態監視・メンテナンス機能：AI大型モデル 車両状態監視システムにより、客室のメンテナンス効率を向上させます。
大型モデルをインテリジェントキャビンに完全に接続するには、まだ多くの困難と課題があります
大規模モデルでは、より高いコンピューティング能力要件に挑戦する必要がある
大規模モデルのインテリジェント コックピットへのアクセスをサポートするコンピューティング能力のレベルには、依然として大きな課題があります。
(1) 大規模な深層学習モデルには通常、数十億、さらには数百億のパラメータが含まれており、企業が大規模なトレーニング コンピューティング パワーを獲得することはより困難です。
(2) 大規模モデルのアプリケーションには、より高いクラウド コンピューティング能力のサポートが必要です。
(3) 大型モデル向けのオンボード コンピューティング能力に対する需要も大幅に増加しています。
アルゴリズム開発は大型モデル搭乗の難しさでもある
大規模モデルにアクセスするインテリジェント コックピットには、高度なアルゴリズム開発要件が必要です。
まず、マルチモーダル インタラクションにより、アルゴリズム テクノロジに対する要求が高くなります。マルチモーダルなインタラクションでは、より大容量、高品質、より多様なデータが導入されるため、アルゴリズム開発とハードウェア構成を最適化して、モデルのパフォーマンス、一般化、応答速度を向上させる必要があります。
第二に、アルゴリズム開発の目標は、運転中のデータ情報のリアルタイム性、安定性、信頼性を確保することです。
プライバシーは最優先事項です
スマート キャビンとユーザー データの複雑さが増すにつれて、プライバシーとセキュリティの問題がクローズアップされます。大型モデル技術の適用により、インテリジェント コックピットはマルチセンサー データを利用してマルチモーダルな深いインタラクションを実現できます。
コックピットで大規模なモデルを適用するには、マルチチャネル データ セキュリティが必要です。より大型のモデルをより適切に車内に搭載するには、プライバシーとセキュリティに関する消費者の懸念に対処する必要があります。
自動車会社は大型モデルの客室への搭載を積極的に推進している
自動車のインテリジェント変革という一般的な傾向の下、自動車会社はインテリジェント コックピットに参入するために大型モデルをレイアウトしてきました。自動車会社は、一部は自社の研究開発を通じて、一部はテクノロジー企業と協力して、大型モデルのインテリジェントキャビンへのアクセスを促進し、インテリジェントな車両アップグレードの開発を推進してきました。
トレンド6：ARHUDが加速、スマートカーの新たなスクリーンとして期待
ARHUD は、より安全で豊かなスマート カーの運転とインタラクション エクスペリエンスを実現します
車載HUDは、運転情報を提示する技術です。 HUDとはHead-UpDisplayの略で、ヘッドアップディスプレイシステムのことです。
より豊富な情報表示とより深いインテリジェントな運転体験をもたらすARHUDは、車両HUDの将来の重要な開発方向となるでしょう。
インテリジェントな運転とインテリジェントなコックピットの継続的な徹底的な開発を背景に、ARHUDは、そのより大きな画像表示領域、より多くのアプリケーション体験シナリオ、そしてより豊かで深いものにより、将来の技術進化トレンドおよび車両HUDの最終形態となるでしょう。人間とコンピューターのインタラクションと運転支援体験。
従来の HUD と比較して、ARHUD は撮像領域が広く、表示能力が優れています。
従来の CHUD と WHUD は、運転情報を投影し、ドライバーがダッシュボードを見下ろす頻度をある程度減らすことができますが、その本質は依然として車両の中央制御と計器データの単純な移行であり、消費者の高まる需要に応えることができません。インテリジェントなコックピットとインテリジェントな運転体験。
車載HUDは急速な普及期にあり、ARHUDに向けて成長構造は反復中
需要の増加や技術の進歩などの複数の要因が共同してARHUD業界の発展を加速させます
複数の要因が連携して ARHUD の急速な発展を推進します。人間が認識する情報の約80％は視覚から得られます。車両用 HUD の最新かつより高度な開発形式として、ARHUD は仮想情報を実際のシーンと統合し、より豊富な情報表示と人間とコンピュータのより深いインテリジェントなインタラクションを実現します。
需要側では、ARHUD はより直観的な「人間とコンピューターの対話」エクスペリエンスを提供し、消費者は主観的に強い支払い意欲を持っています。消費者の需要の高度化に伴い、クルマに対する認識は「移動手段」から「プライベートな第3の空間」へと変化し、クルマにはインタラクティブな属性も強まっています。
投稿日時: 2024 年 1 月 22 日