出典：「車白シンクタンク」（ID：EV100_Plus）、著者：陳崇山

Tianyancha 氏によると、2023 年上半期には大型モデルに直接関連するファイナンスイベントが 20 件以上開催され、中国で発売された各種大型モデルの数は 100 を超え、市場が拡大する傾向が見られるとのことです。 「百模型戦争」。

今年上半期の大規模モデル融資イベントのソース: Sohu Technology

携帯電話業界ではすでに大型モデルの適用が始まっている。デバイス側とクラウド側での大規模モデルのサポートにより、携帯電話の高速化エクスペリエンスの革新が促進されます。一部のメディアは、大型モデルと携帯電話システムの緊密な統合により、携帯電話は新しい種になるだろうとさえ述べています。 」

携帯電話業界と比べて、新エネルギー車業界でも大型車種に「乗る」ことがトレンドになっており、人気も高い。

これは、比較的垂直な分野として、新エネルギー車では大型モデルの方が広く使用されるためです。スマート ドライビング、スマート コックピット、さらにはそれに伴うビジネス モデルの変化、さらには自動車の研究開発にはすべて大規模なアプリケーション シナリオがあり、自動車が交通機関の属性からスマート ターミナルの属性に迅速にアップグレードするのに役立ちます。

GACグループは最近、AI大規模モデル技術の最新研究開発成果であるGAC AI大規模モデルプラットフォームの正式発表を発表し、吉利汽車も初のフルスタック自社開発フルシーンAI大型モデルを発表したと発表した。このモデルは吉利ギャラクシーL6に搭載されます。さらに、SenseTimeがリリースしたRirixin大型モデル、Momo Zhixingがリリースした自動運転生成大型モデルDriveGPT-Xuehu Haiuoなど、自動車サプライチェーン企業も大規模モデルに参入している。

「現在、国内の大型模型産業の発展を制限しているのは『暑すぎる』ことだ。」 これは、北京知源人工知能研究所の所長でコンピューターサイエンス学部の教授である黄鉄軍氏の最近の見解である。北京大学。実際、現行の「車に乗っている」大型モデルもオーバーヒートしている。

一部の自動車会社は大型モデルの技術を応用するだけでなく、「GPT」関連のロゴを商標登録している。例えば、奇瑞新能源汽車は「ICAR GPT」商標を登録し、長城汽車は「長城汽車SPACEGPT」などの商標を登録し、NIOと小鵬汽車もGPT関連商標の登録を申請している。

自動車業界における大型モデルの役割について、業界関係者は大型モデルを「インフラ」として位置付けている。

最近、中国電気自動車100の副会長兼事務局長である張永偉氏は、「我が国におけるスマート自動車開発におけるいくつかの戦略的問題」という記事の中で、インテリジェント化段階では大型モデルを含むより多くの新しいインフラが必要になると指摘した。 。同氏は、自動車産業の大きなモデルを構築するにはインテリジェントコンピューティングセンターに依存する必要があると指摘した。

1. 大型モデルの「搭乗」

現在大規模モデルと呼ばれているものは、「大規模深層学習モデル」の略称で、大規模なデータや複雑な問題を扱うことができる、多数のパラメータと複雑な構造を持つ機械学習モデルを指します。自然言語処理やコンピュータ ビジョン、音声認識などの分野で使用されます。

以前の従来の機械学習モデルは小規模で、少量のデータしか処理できませんでした。たとえば、テキスト、画像、音声などの 1 つのデータ モダリティのみを処理できました。深層学習モデルには数百万のパラメーターを含めることができ、大量のデータを処理できます。ただし、大規模なモデルではパラメータが数百億に達する可能性があり、トレーニングにはスーパーコンピューターが必要になります。

また、大規模なモデルはデータ分布をより正確に表現し、より複雑な特徴を学習できるため、意思決定の精度を向上させることができます。

Transformer アーキテクチャは、現在の大規模モデル分野における主流のアルゴリズム アーキテクチャの基礎となっており、GPT と BERT という 2 つの主要な技術的ルートを形成しています。 GPT3.0のリリース以降、GPTは徐々に大型モデルの主流路線になってきました。現在、パラメータ規模が 1,000 億を超える大規模モデルのほとんどが GPT モードを採用しています。

GPT4に継承されたインターフェイスのスクリーンショットは「openai」の公式Webサイトにあります

大規模なモデルは、クロスモーダル アプリケーション、特に大規模なシナリオでより重要な役割を果たします。インテリジェンスと製造革新が進む「自動車」には、無限の想像力を広げる大規模モデルの応用シナリオが数多くあります。

特に、新エネルギー車の分野では、スマート コックピットが大型モデルにとって最も便利なアプリケーション シナリオです。車載 AI 通信および対話の分野に大規模モデルを適用することで、車載 AI 音声の知能が一般に弱く、エクスペリエンスが良くないという過去の状況を変えることができます。

過去に車の所有者と AI アシスタントの間に「命令関係」があり、車の所有者がタスクを割り当て、AI アシスタントがそれらを受動的に実行する場合、車の所有者は人々にコンテンツを伝え、出力します。たとえば、今日の車載 ChatGPT 音声アシスタントは、質問などの完全な会話をすでに処理でき、コンテキストの理解を維持して、比較的良好な音声対話エクスペリエンスを形成できます。

GACは、自社のAI大規模モデルプラットフォームがユーザーの意図をより深く理解し、より深いパーソナライゼーションと「人間のような」インタラクションを実現することができ、天文学を上から下まで、地理を下から知る「モバイル百科事典」であると発表した。 「スーパーインテリジェンス」だけでなく「高い感情的インテリジェンス」も備えており、機械的な音声インタラクションを変更し、「一問一答」の形式を敷居のない直感的で自然な対話にアップグレードできます。

GAC AI ラージ モデル プラットフォーム インタラクティブ インターフェイス 画像出典: Bitauto

また、Xunfeiは、同社の大型モデル「Spark Cognition」とスマートコックピットを組み合わせることで、ビジネスやシーンを超えた車内での人と車両の自由なコミュニケーションを実現できると発表した。

第二に、自動車業界を変える

業界全体に拡大すれば、大型モデルが新エネルギー車業界全体を変える可能性があると予測される。

大型モデルは、スマートコックピットを変えて体験感を向上させるだけでなく、現在本格化しているスマートドライビングを促進することもできる。この点に関して、中国工程院の学者、清華大学の教授、国家知能コネクテッドビークルイノベーションセンターの主任研究員である李克強氏は、大型モデルはテキストの処理、データの取得と処理、データの確立において利点があると述べた。トレーニングと反復のためのシナリオは人間と機械の開発に有益であり、インタラクティブなインテリジェンスとインテリジェントな運転が加速的な役割を果たします。

大規模なモデルは大量のデータを処理でき、モデルの精度とパフォーマンスを向上させることができ、インテリジェントな運転に大きな効果をもたらします。スマート カーは本質的にデータを生成するものです。道路網、道路状況、環境、運転行動はすべて膨大なデータです。大規模モデルによるこれらのデータの処理と多次元分析機能により、モデルを継続的に最適化できるだけでなく、車両の運転状況も改善できます。インテリジェント運転の精度と信頼性。

以前は、インテリジェント運転認識では、さまざまな小型モデルの「積み重ね」方法が使用されていました。認識の原則は、最初にそれを見て、次に知識ベースで比較することです。これまでに学習したことがない場合は、理解できない可能性があります。それを正確に認識できるようになります。自動車の自動運転プロセスにおける大型モデルの自己学習アルゴリズム能力の重要な役割は、主に知覚と意思決定レベルに反映されており、複雑な道路状況に対処する際の推論や人間のように考える能力が可能です。人間。

したがって、業界関係者は、自動運転アルゴリズムの終点と考えられているエンドツーエンドの知覚と意思決定の統合アルゴリズムのボトルネックは、自動車が大型モデルに接続された後に効果的に解決される可能性があると考えています。そして自動運転アルゴリズムのアップグレードは目前に迫っています。

大型モデルは新エネルギー車の研究開発手法やビジネスモデルにも新たな影響を与えるだろう。

研究開発手法としては、機械の高効率ラベリング機能により、1年かかるデータラベリング作業が数時間で完了し、開発サイクルが大幅に短縮され、マルチモーダル（ビジュアル、ビジュアル、音声、ジェスチャーなど）豊富なデータにより、全体的な研究開発効率がさらに向上し、研究開発コストが削減されます。

Ideal Automobile の Li Xiang 氏はかつて次のように述べています。「以前は、年間約 1,000 万フレームの自動運転画像を手動で調整する必要があったため、多くの外注会社に調整を依頼しました。1 枚あたり約 6 ～ 8 元の費用がかかり、年間1億近い費用 これは自動運転の画像校正だけですが、ソフトウェア2.0の大型モデルを使ってトレーニングによる自動校正を行うと、結果も効果も凄まじいものになります。 , 基本的には3時間で完了し、効率は人間の1000倍。この分野の仕事は全く違います。」

自動車開発者にとって、大型モデルの学習能力や汎化能力とどのように連携して、より効率的な研究開発手法を構築するかは、現在の中核課題の一つとなっている。将来的には、大型モデルは自動車製造プロセスにおける設計、エンジニアリング、製造に革命をもたらす可能性があります。

ビジネスモデルに関しては、スマートコックピットを通じて大型モデルに「搭乗」した後、車載大型モデルは人と車両のインタラクションを通じて「人」の好みや習慣をより深く理解し、それは必然的に新たな商業価値を生み出します。

第三に、百の「モデル」戦争を開始します

スマートカーの分野における大型モデルの適用は、汎自動車業界全体の注目の的となっており、多くの自動車会社が大型モデルに「乗り出し」始めている。一部のメディアは、新たな競争が始まるとさえ言っている大型モデルが「車に乗る」ためのショットが発射されます。

最近、GACグループはAI大規模モデル技術の最新研究開発成果であるGAC AI大規模モデルプラットフォームの正式発表を発表し、吉利汽車も初のフルスタック自社開発フルシーンAI大型モデルを発表したと発表した。吉利ギャラクシーL6に搭載される予定。これに先立ち、Li Auto は大規模モデル アルゴリズム MindGPT もリリースしました。ファーウェイのnova11シリーズおよびフルシナリオ新製品発表カンファレンスで、Yu Chengdong氏は、AITO M9にはAI大型モデルが搭載され、Xiaoyiのスマートアシスタントはユーザーに業界最強の車載AI体験をもたらすことができると発表した。

自動車会社に加えて、一部の自動車サプライチェーン企業も、SenseTime がリリースした Ririxin 大型モデルや Momo Zhixing がリリースした大型モデル DriveGPT-Xuehu Haiuo など、大型モデルを開発しています。

自動車会社は単独で大型モデルを開発するだけでなく、大型モデルを適用するために協力的なアプローチも採用しています。たとえば、Baidu Apollo は、長城汽車と Yikatong Technology (順不同) が、スマート コックピットと自動運転を探求する文新の大規模スマート キャビン アプリケーション探査パートナーの最初のグループになったと発表しました。吉利汽車、知吉汽車、奇瑞新能源汽車など多くの企業も、大規模モデル関連のシナリオでアリババクラウドと協力する予定であると述べた。

自動車会社による大型モデルの適用は、スマートコックピットへの適用だけでなく、インテリジェント運転の分野でも大型モデルの検討が始まっており、典型的な例としては、Xpeng MotorsとAliの大型モデルによる自動運転AIインテリジェントコンピューティングセンターの構築が挙げられる。自動運転模型列車に使用される「Fuyao」。小鵬汽車の何暁鵬最高経営責任者（CEO）は、「福耀」は現在、我が国の自動車産業における自動運転向けの最大のインテリジェント・コンピューティング・センターであり、シャオペンの全シナリオ・インテリジェント支援運転システムのトレーニングのためのコンピューティング能力基盤を築いたと述べた。 Momo Zhixingがリリースした「Snow Lake Hailuo」は、業界初の自動運転発電大型モデルです。

自動車会社の大型モデルに対する熱意は商標登録にも反映されており、例えば、奇瑞新能源汽車は「ICAR GPT」、長城汽車は「長城汽車SPACEGPT」などの商標を登録、威来汽車と小鵬汽車は商標登録を行っている。自動車にも「ICAR GPT」などの商標が登録されていますので、GPT関連の商標登録を申請してください。

インテリジェント化の後半では、スマートカーを「大型携帯電話」とみなす人もおり、大型モデル分野における自動車会社の動きは、新世代スマートカーの「参入」競争ともいえる。端子。しかし、自動車会社が大型モデルのレイアウトを急ぐのは暑すぎるとの声もあり、暑さ対策の疑いもある。

現状、大型モデルの人気は月々減少している。ネットワーク分析会社Similarwebが発表した最新データによると、6月のChatGPTの世界的な訪問者数は9.7%減とサービス開始以来初めて前月比マイナス成長を記録し、前月比成長率も徐々に上昇した。 1月から5月にかけて減少した。

第 4 に、「インフラストラクチャ」の位置付け

大型モデルの過熱は自動車業界に限定されず、最近、北京知源人工知能研究所の所長で北京大学コンピューターサイエンス学部教授の黄鉄軍氏は次のように述べた。国内大型模型産業の発展は「熱すぎる」。

「中国人工知能大型モデルマップ研究報告」によると、今年5月28日の時点で、中国ではパラメータ規模が10億以上の大型モデルが79個公開されている。これは、業界における低レベルの重複と断片化の現象が比較的深刻であり、この現象がリソースの分散を引き起こし、大きなインパクトをもたらすシステム的なブレークスルーを形成することが難しいためです。したがって、黄鉄軍氏は、業界は繰り返しの取り組みを避け、主要なタスクに集中すべきであると考えています。

Baidu の創設者である Robin Li 氏は、長い間公に次のように述べてきました。「新興企業が ChatGPT を再作成することはあまり意味がありません。この大きな言語モデルに基づいてアプリケーションを開発する素晴らしい機会があると思います。車輪を再発明する必要はありません。車輪を手に入れたら、車を作ることができます。」、飛行機、その価値は車輪よりもはるかに大きいかもしれません。

業界関係者らは、適者生存を経て、将来的には世界に大規模なエコロジーモデルがごく少数しか存在しない可能性があると述べた。

したがって、大規模なモデルはインフラストラクチャの観点から見る必要があります。 GSRベンチャーキャピタルのマネージングディレクターであるZhu Xiaohu氏はモーメンツで次のように書いている：「来年GPT-3.5はコモディティ（一般的なインフラストラクチャ）になり、3年後にはGPT-4もコモディティになるだろうから、一般的なモデルについて迷信を持たないでください」 。」

自動車業界にとって大型モデルは単なる産業インフラとなる。最近、中国電気自動車100の副会長兼事務局長である張永偉氏は、「我が国におけるスマート自動車開発におけるいくつかの戦略的問題」という記事の中で、インテリジェント化段階では大型モデルを含むより多くの新しいインフラが必要になると指摘した。 。同氏は、自動車産業の大きなモデルを構築するにはインテリジェントコンピューティングセンターに依存する必要があると指摘した。

つまり、大型モデルはスマート コックピットの実用化に成功しており、スマート コックピットは新エネルギー車の重要なセールス ポイントとなっています。今後、インテリジェント運転のレベルで大型モデルのエンパワーメントが急速に発展し、自動車の研究開発が促進され、さらには新たなビジネスモデルにつながることが予想されます。しかし、これらはすべて「インフラ」という大規模モデルの位置づけに基づいているのかもしれない。大規模なモデルを作ろうと群がったり、噂話をしたりすると、低レベルの重複やリソースの無駄につながる可能性があります。

全文参照

[1] 「AIの大型モデルは『車に搭載』されているが、見通しはまだ分からない」、中国経済日報

[2] 「スマートカーは「ChatGPTの瞬間」を到来させる？ "、中国電子ニュース

[3] 「大型モデルが自動車業界に投入され、スマートコックピットに初めて搭載されることになるのでしょうか？ 「インテリジェント相対性理論」

[4] 「小さなタスク指向のアシスタントから六角形のコドライバーまで、「車に搭載された」AI大型モデルの新たな競争が始まった」、自動車市場ルイジャン氏