トレンド5：大規模なモデルが有効になったコックピット、スマートコックピット用の新しい戦場
大きなモデルは、インテリジェントコックピットに深い進化を与えます
大規模なモデルテクノロジーを採用することは、包括的で迅速にコンセンサスですインテリジェント車両産業。 ChatGptの出現以来、驚異的な規模の大規模なモデル製品は、あらゆる存続期間から幅広い注目を集めており、業界は急速に発展し、新しい産業革命をリードしています。
スマートコックピットは、より大きなモデルの良い出発点になります。現在、高度に自動化された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、技術革新とインテリジェント車の競争の中心的な分野の1つであるマイニングと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ます。
大規模なモデルは、車内の音声アシスタントのより正確な認識と理解を提供します
多くの自動車会社は、大規模なモデル搭乗を達成するために音声認識技術に依存しています。大規模なモデルテクノロジー製品のChatGptには、明らかな対話機能と補助属性があるため、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があります。
初め、大きなモデル より正確でスムーズな音声認識を提供します。
第二に、大規模なモデルには、より豊富な知識保護区と強力なセマンティック理解能力があります。
さらに、人間の言語の表現と感情をシミュレートすることにより、大規模なモデルにより、車の音声アシスタントがより自然で友好的になります。
大規模なモデルは、インテリジェントコックピットの深いマルチモーダル相互作用を提供します
マルチモーダルの大規模なモデルテクノロジーは、音声、ビジョン、タッチなどのさまざまな種類のデータを包括的に処理し、自動車分野でのインテリジェントコックピットの適用をさらに強化することができます。
音声認識と自然言語処理では、大規模なモデルは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、大規模なモデルは、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の画像データを分析および処理し、ドライバーの表情、ジェスチャー、その他の非言語的インタラクティブシグナルを特定し、それらを変換します。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観点から、大規模なモデルは、シートセンサーデータや振動信号などの触覚認識情報を分析することにより、シートの応答能力をさらに高めることができます。
マルチモーダルの大規模なモデルテクノロジーは、キャビンの内側と外側のさまざまな種類のセンサーを融合し、さまざまな種類のデータを分析および合成し、乗客とドライバーのニーズを総合的な方法で感知し、プロフェッショナルサービスを提供します。
大規模なモデルは、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体験を促進します
インテリジェントキャビンは、の数千のパーソナライズされたカスタマイズされたサービスを使用して提供しますAI大規模なモデル。
音声認識のパーソナライズ
エンターテインメントシステムのパーソナライズ
ドライバー支援のパーソナライズ
大規模なモデルにより、スマートキャビンがより機能的になります
インテリジェントなキャビン環境制御機能：AI大規模なモデルは、温度と湿度センサー、大気質モニター、その他のデータを統合して、コックピットの実際の温度、湿度、空気条件を感知します。
インテリジェントなキャビンの健康管理機能：乗客の個人的な健康データとキャビン環境情報を組み合わせることにより、AI Grand Models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メントと情報サービス機能：AI大規模モデルは、過去の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。
車両状態の監視とメンテナンス機能：AI大規模なモデル 車両の状態監視システムがキャビンメンテナンスの効率を向上させることができます。
大規模なモデルを完全にインテリジェントキャビンに完全に接続することには、まだ多くの困難と課題があります
大規模なモデルは、より高いコンピューティング電力要件に挑戦する必要があります
インテリジェントコックピットへの大規模なモデルアクセスのためのコンピューティングパワーサポートのレベルでは、まだ大きな課題があります。
（1）大規模な深い学習モデルには、通常、数十億または数千億のパラメーターが含まれており、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）大規模なモデル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パワーサポートが必要です。
（3）大規模なモデルのボード上のコンピューティングパワーの需要も大幅に増加しています。
アルゴリズムの開発は、大規模なモデル搭乗の難しさでもあります
大規模なモデルアクセスインテリジェントコックピットには、アルゴリズム開発要件が高くなっています。
第一に、マルチモーダルの相互作用は、アルゴリズム技術の高い要件を提出します。マルチモーダルの相互作用により、より多くのボリューム、高品質、より多様なデータが導入されるため、モデルのパフォーマンス、一般化、および応答速度を改善するために、アルゴリズム開発とハードウェア構成を最適化する必要があります。
第二に、アルゴリズム開発の目標は、運転中にデータ情報のリアルタイム、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焦点を合わせます。大規模なモデルテクノロジーを適用すると、インテリジェントなコックピットがマルチモーダルの深い相互作用のためにマルチセンサーデータを使用することができます。
コックピットに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。より大きなモデルを車によく入れるには、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。
自動車会社はキャビンに大きなモデルの着陸を積極的に促進しています
自動車のインテリジェント変換の一般的な傾向の下で、自動車会社はインテリジェントコックピットに入るために大きなモデルを配置しました。自動車会社は、一部は独自の研究開発を通じて、そして一部はテクノロジー企業と協力して、インテリジェントなキャビンへの大規模なモデルのアクセスを促進し、インテリジェント車のアップグレードの開発を促進しました。
トレンド6：Arhudは加速しており、スマートカーの新しいスクリーンになると予想されています
Arhudはより安全で豊かなスマートカーの運転と相互作用体験を可能にします
車内HUDは、運転情報を提示する技術です。 HUDは、ヘッドアップディスプレイ、つまりヘッドアップディスプレイシステムの略語です。
より豊か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の重要な将来の開発方向になります。
インテリジェントな運転とインテリジェントコックピットの継続的な詳細な開発の背景の下で、Arhudは、そのイメージングディスプレイエリアが大きく、アプリケーションエクスペリエンスシナリオが増え、より豊かでより深く、より大きなイメージングディスプレイエリア、より豊かで深いため、将来の車両HUDの技術進化の傾向と最終的な形態になります。ヒューマンコンピューターの相互作用と運転補助経験。
従来のHUDと比較して、Arhudにはより広い画像領域があり、より良い表示機能があります。
伝統的なChudとWhudは、運転情報を投影し、ドライバーの頻度をある程度減らすことができますが、それらの本質は依然として車両の中央制御と機器データの単純な移行であり、消費者の需要の増加を満たすことができません。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。
車内HUDは急速な人気の時代にあり、成長構造はArhudに向かって反復しています
需要の成長や技術の進歩などの複数の要因が、Arhud業界の加速開発を共同で促進します
複数の要因が協力して、Arhudの急速な発展を促進します。人間によって知覚される情報の約80％は、ビジョンによって得られます。更新された、より高度な開発形式の車両HUDとして、Arhudは仮想情報を実際のシーンと統合して、より豊かな情報表示とより深いヒューマンコンピューターインタラクションインテリジェントな運転体験をもたらします。
需要側では、Arhudはより直感的な「人間コンピューターの相互作用」の経験を提供し、消費者は支払う強い主観的な意欲を持っています。消費者の需要のアップグレードにより、自動車の認知は「輸送手段」から「プライベートサードスペース」に変更され、自動車にもより強力なインタラクティブな属性が与えられます。
投稿時間：1月22日 - 2024年