新能源汽车AI技术,智能ai汽车,AI赋能智能制造,汽车ai技术

事件    当地时间11 月30 日，美国人工智能公司OpenAI 发布全新产品ChatGPT，一款基于GPT-3.5 的免费对话模型。公司CEO Sam Altman透露上线五天该模型的全球用户数量已突破百万。    兼具理解力、创造力和记忆力，ChatGPT 对话模型“出圈”。作为一款生成式人工智能模型，ChatGPT 的主要功能是与用户进行自然语言的交互，即与用户对话。据OpenAI 官网介绍，ChatGPT 在与用户展开对话的过程中能够“回答后续问题，承认自己的错误，质疑不正确的前提，并拒绝不适当的请求”。相较苹果Siri、微软小冰等AI服务，ChatGPT 最大的亮点之一在于它可以理解用户需求并创造内容、协助代码编写、能够针对用户的追问在后续对话中进行修正或补充。除了逻辑严密的创造能力之外，ChatGPT 具有记忆能力，在连续的对话中无需用户提供重复信息，其语言组织和表达能力也更接近人类水平，使对话更自然流畅。目前的ChatGPT 局限性也较为明显，官网提示无法保证ChatGPT 生成内容的准确性，此外部分创作内容或涉及版权问题。    仰赖大训练规模和强化学习算法，资本注血充沛。ChatGPT 的研发公司OpenAI 于2015 年成立，2018 年发布生成式预训练Transform模型GPT-1，随后于2019 年和2020 年分别优化推出GPT-2 和GPT-3。训练参数方面，GPT-3 由GPT1 的1.17 亿提升至1,750 亿，公司通过提升训练语料的规模和质量实现GPT 系列迭代，而ChatGPT 即脱胎于GPT-3.5，其训练参数规模较前代GPT-3 又提升了一个数量级，功能更为强大。据悉，OpenAI 正在开发的GPT-4 模型训练规模或达100 万亿。算法模型方面，本次OpenAI 引入的人工标注数据和PPO 强化学习算法能够结合参数庞大的相关性模型与人类反馈，在与人类互动中通过反馈来强化学习。换言之，用户给予的反馈越多，ChatGPT 就会被“打磨”得越好，这也是ChatGPT 采取免费试用策略的原因。资本和商业化方面，2019 年7 月公司与微软达成合作协议，获得微软注资10 亿美元同时向微软开放部分技术商业化权限。追求高技术的OpenAI 不仅获得了雄厚的研发资本，与微软的合作也为之提供了商业化土壤。以GPT-3 为例，微软官网宣布采用GPT-3 模型赋能内部商业产品Azure，服务企业用户。    不破不立，AI 生成内容商业化前景广阔。继OpenAI 今年发布的人工智能图像生成器DALL-E2 之后，ChatGPT 的推出再次拓展了生成式AI 的商业化想象空间，也挑战了现有的商业逻辑。人工智能生成内容将刺激AI 生成文本、图像、视频、代码等C 端需求，也启发了诸如GPT-3 在微软内部商业化落地服务企业的B 端业务可能。    除此之外，类似ChatGPT 的智能模型或会对搜索引擎产生一定替代。彭博指出ChatGPT 用户可以在对话中直接得到想要了解的资讯，这一新型交互形态可能会冲击现有的搜索引擎广告业务。我们认为，ChatGPT 的发布为AI 生成内容产业链提供了较多市场机遇，增加上下游需求，同时对现有商业规则的冲击也值得关注。    风险提示    AI 生成内容法律法规不健全，模型开发不及预期，商业化进程不及预期等。

汽车智能ai算法 ai重新定义汽车

汽车智能ai导航,汽车智能ai对话,汽车智能安全防护系统,汽车智能awd什么意思

事件当地时间 11月 30日，美国人工智能公司 OpenAI 发布全新产品ChatGPT，一款基于 GPT-3.5的免费对话模型。公司 CEO Sam Altman透露上线五天该模型的全球用户数量已突破百万。

兼具理解力、创造力和记忆力，ChatGPT 对话模型“出圈”。作为一款生成式人工智能模型，ChatGPT 的主要功能是与用户进行自然语言的交互，即与用户对话。据 OpenAI 官网介绍，ChatGPT 在与用户展开对话的过程中能够“回答后续问题，承认自己的错误，质疑不正确的前提，并拒绝不适当的请求”。相较苹果 Siri、微软小冰等 AI服务，ChatGPT 最大的亮点之一在于它可以理解用户需求并创造内容、协助代码编写、能够针对用户的追问在后续对话中进行修正或补充。除了逻辑严密的创造能力之外，ChatGPT 具有记忆能力，在连续的对话中无需用户提供重复信息，其语言组织和表达能力也更接近人类水平，使对话更自然流畅。目前的 ChatGPT 局限性也较为明显，官网提示无法保证 ChatGPT 生成内容的准确性，此外部分创作内容或涉及版权问题。

仰赖大训练规模和强化学习算法，资本注血充沛。ChatGPT 的研发公司 OpenAI 于 2015年成立，2018年发布生成式预训练 Transform模型 GPT-1，随后于 2019年和 2020年分别优化推出 GPT-2和 GPT-

3。训练参数方面，GPT-3由 GPT1的 1.17亿提升至 1,750亿，公司通过提升训练语料的规模和质量实现 GPT 系列迭代，而 ChatGPT 即脱胎于 GPT-3.5，其训练参数规模较前代 GPT-3又提升了一个数量级，功能更为强大。据悉，OpenAI 正在开发的 GPT-4模型训练规模或达 100万亿。算法模型方面，本次 OpenAI 引入的人工标注数据和 PPO 强化学习算法能够结合参数庞大的相关性模型与人类反馈，在与人类互动中通过反馈来强化学习。换言之，用户给予的反馈越多，ChatGPT 就会被“打磨”得越好，这也是 ChatGPT 采取免费试用策略的原因。资本和商业化方面，2019年 7月公司与微软达成合作协议，获得微软注资 10亿美元同时向微软开放部分技术商业化权限。追求高技术的 OpenAI 不仅获得了雄厚的研发资本，与微软的合作也为之提供了商业化土壤。以 GPT-3为例，微软官网宣布采用GPT-3模型赋能内部商业产品 Azure，服务企业用户。

不破不立，AI 生成内容商业化前景广阔。继 OpenAI 今年发布的人工智能图像生成器 DALL-E2之后，ChatGPT 的推出再次拓展了生成式 AI 的商业化想象空间，也挑战了现有的商业逻辑。人工智能生成内容将刺激 AI 生成文本、图像、视频、代码等 C 端需求，也启发了诸如 GPT-3在微软内部商业化落地服务企业的 B 端业务可能。

相关附件

中国版ChatGPT争夺战，谁能最终脱颖而出？｜百度｜AI｜聊天机器人

中国版chatGPT百度,中国版chatGPT,中国版chatGPT在无锡看守所,中国版chat

　　本文来自微信公众号：壹娱观察（ID: yiyuguancha），文/大娱乐家。

　　去年年底绝大多数人都还觉得ChatGPT大概只会像之前的Clubhouse一样，昙花一现成为了过去两年科技泡沫破灭的缩影，然后此后的发展路径却并非如此，ChatGPT的热度不降反升，并成为了2023年开年最引人关注的科技产品。

　　先是《金融时报》报道微软有意豪掷100亿美元加注ChatGPT背后“大脑”OpenAI，使其估值一下跃升至300亿的超级独角兽级别。随后谷歌更是紧急召开了一次大型内部反省大会，检讨在AIGC通用产品上的反应迟钝，而就在这几天也有消息称谷歌对标ChatGPT的产品正在进行加速测试。

　　当然就如同Clubhouse的火热一度让各大国内音频平台都争相模仿一样，ChatGPT的一夜爆火与高使用门槛，也再次激起了国内各大科技公司的热情。1月30日，路透社报道称，百度正在研发类似ChatGPT的AI对话服务。

　　ChatGPT的火热也直接带动了一大批人工智能方向的国内公司在春节后股价大涨，特别是像科大讯飞这类本身就长期在语音识别、自然语言理解等人工智能领域长期深耕的公司，尽管去年年底在和投资者的互动中表态他们没有类似ChatGPT的产品计划，但节后主动与机构投资者沟通，并且大谈ChatGPT所带来的价值，显然也不难让外界看出其潜台词。

　　同时像BuzzFeed这类聚合类新闻平台应用ChatGPT后股价暴涨120%的消息，也不难看出如今这类AIGC工具对于内容创作平台的价值。不论是拥有今日头条的字节跳动，还是希望新闻业务自负盈亏的腾讯，自然都不会轻易放过这类既能“降本增效”又有话题度的大好机会。

　　更重要的是，ChatGPT的通用化产品更被视为是下一代搜索引擎话语权的争夺，上一次巨头围剿百度无人成功，如今大家同时起跑，谁能最终脱颖而出，依然充满悬念。

　　百度抢跑，腾讯字节紧随，ChatGPT中国版不会太遥远

　　在1月30日媒体先后曝光百度即将推出其类ChatGPT产品的消息之后，百度的股价迎来了大半年以来的新高，也从一个侧面展现出资本市场对AIGC的疯狂程度以及外界对于中国版ChatGPT何时能顺利落地的渴望。

　　根据路透社的说法，百度正在开发一款由AI驱动的聊天机器人，呈现形式自然与大受欢迎的ChatGPT类似，并计划在3月将其整合到百度主要的搜索引擎中。

　　与此同时彭博社也给出了更多相关细节，例如这家国内的搜索巨头还计划建立一个独立的网站，供用户使用该工具。

　　百度过去这几年一直在寻求转型成一家人工智能公司，在包括自动驾驶汽车和用于人工智能应用的芯片在内的技术上投资数十亿美元，这也让其成为了最有潜力抢先开发出与AI相关产品的国内科技公司。

　　在今年年初一份流出的内部全员会议直播中，百度CEO李彦宏不仅像很多公司创始人一样反思之前公司管理方面问题，甚至说出了金句“马化腾说的问题，百度也都有”，同时也是在这一次讲话中他也提到了ChatGPT，说它代表着新的机遇。

　　“我们有这么酷的技术，那我们能不能把它变成人人需要的产品？”李彦宏说。他指的是人工智能驱动的技术，包括聊天机器人，“这一步其实才是最难的，也是最伟大、最能够产生影响力的。”

　　通过用互联网上的大量文本数据进行训练，ChatGPT能够以流畅的对话回答用户的各种问题。不过，行业研究人员表示，这种聊天机器人不能保证回答准确，有时还会发表带有性别歧视或种族主义的言论。

　　微软和谷歌在内的科技巨头正在抓紧时间使ChatGPT背后的技术成熟起来，并将其整合到他们的产品中，包括搜索，在这方面，聊天机器人的对话能力被认为最有可能颠覆现状。

　　微软曾在2019年和2021年投资了OpenAI。该公司宣布增加投入，以将ChatGPT整合到其产品系列，最重要的一点就是将ChatGPT与搜索引擎Bing相结合，以期能够在搜索市场上对谷歌形成一些新的威胁。

　　从这个角度来看，百度对于类似ChatGPT应用的需求不仅仅只是为了炫技，AIGC可能会对其核心业务带来的正面和负面影响，也必然引起百度的高度警惕。

　　利用来源于自身搜索引擎业务的庞大文本数据库，百度已侧重于一个被称为自然语言处理的AI研究领域。自然语言处理可被用于开发语音助手以及像ChatGPT这样的聊天机器人。

　　早在2019年，百度开发了一个名为Ernie（文心）的系统，Ernie是一种与ChatGPT所基于的技术类似的深度学习模型，已被用来使其搜索结果更具相关性。后来，百度又开发了许多个Ernie模型，并拓展它们的能力以纳入图像和艺术生成，类似于OpenAI旗下Dall-E的功能。

　　长期以来百度现在正把Ernie用作其聊天机器人的基础，并利用全球的中文和英文语言资源对其进行训练。据百度的开源研究论文，以往，百度用来训练Ernie的资源包括维基百科、BookCorpus、Reddit，以及百度的产品生态系统，后者涵盖百度百科、百度新闻等等。

　　在1月初的百度Create AI开发者大会前夕，百度搜索宣布将基于百度自研的生成式模型，升级“生成式搜索”能力，并指出，生成式AI和搜索引擎是互补关系而不是替代，并进一步提出搜索底层技术和AI底层技术是相通的，从2021年就开始尝试把AIGC与搜索两者结合起来了。这几乎也是在对外界展示想要做出ChatGPT，百度其实早有积累。

　　对于国内巨头对于AI技术的长期关注，也绝非只有百度一家，不论是阿里、腾讯还是字节跳动，在很多具体业务上都利用了AI加持。各家巨头曾经都有意打造的搜索引擎，如今正在悄然改变形态，这无疑是一个重回赛道的大好机会。

　　就在这两天，根据Tech星球的报道，字节正在悄悄准备已经关停了两年的悟空搜索，联想到ChatGPT产品与搜索工具的关系，不难看出字节隐秘的想法。

　　而近期，根据天眼查显示，腾讯申请的“人机对话方法、装置、设备及计算机可读存储介质”专利获授权也正式浮出水面。

　　在之前关于AIGC的讨论中也曾提到过，根据各自业务的不同取向，各家对AI技术发展路径也各不相同，只不过不论是AI绘画，还是如今的AI聊天机器人，最需要反而并非多深厚的技术积累。

　　最终要将这些AI技术整合并打包成足够亲民的通用型产品，依然有相当大的难度，考验的其实更多还是平台公司的产品思维与商业化耐心。

　　热潮之下，商业化亦是难题

　　过去一周内，国内的AIGC概念股突飞猛涨，但凡能够擦到一点边的上市公司几乎都要发表一番对于ChatGPT的看法，比如像是是做地图测绘系统业务的超图软件，也突然表态未来GIS实验室正进行ChatGPT及其他AIGC领域实验。

　　即便是所谓的AIGC概念股中，其实也有一些相当名不副实的公司，比如曾经靠做电子书登陆深交所的汉王科技，以及实际上是做数据中心与监控系统起家的赛为智能，这些公司虽然为各项业务都冠上了AI的字样，但翻看财报就不难发现其主要营收几乎还是传统业务。

　　而最近收到散户和资本热潮的AIGC概念股最大的共同点只有一个，那就是均在2022年出现亏损，业绩欠佳且业务并没有太多实质改善的情况下，只能接着这股ChatGPT的热潮来自抬身价。

　　其实如果细究ChatGPT背后的技术，并没有什么独门秘籍。

　　Meta公司首席AI科学家Yann Lecun最近就从基础研究的角度谈到更核心的技术指标，他表示ChatGPT没有令人印象深刻的技术创新，其最大的“创新”其实是将现有的技术与体验进行了更好整合，带给用户以及开发者非常棒的体验。

　　Yann Lecun的这个观点被部分人解读为是对ChatGPT泼冷水，但这更像是对资本疯狂炒作ChatGPT的回应，其中有几个关键点：OpenAI 并不是业界唯一一家利用海量数据进行模型创新的公司，微软、谷歌、Meta包括百度、阿里等国内公司也在做类似的事情，还有众多创业公司。

　　ChatGPT的底层技术来自于谷歌提出的Transformer架构，同时还使用了大量在谷歌内部使用（由 DeepMind 发明）的强化学习技术；正如Yann Lecun反复强调的，这个领域并没有所谓“秘密技术”，大量开源的架构、模型以及数十年来公开的论文等，为ChatGPT的出现创造了良好的基础，“它不是真空出现的”。这一点也是科大讯飞CEO刘庆峰面对机构投资者不断强调。

　　因此，科技巨头们会应用这些大模型变成自身技术与产品的护城河。微软2019年对于OpenAI的投资目前来看正在成为史上最成功的AI投资之一，基于OpenAI不断推出的大模型，微软持续为诸如Github、Office、Azure等产品线注入新特性，大模型俨然成为微软的核心能力。

　　其他中美科技巨头们――Google、亚马逊、苹果、阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动――都会持续发力这个领域。特别是对众多云计算公司而言，接下来的一年，大概会看到一系列基于云服务和搜索相关的大模型产品，不论是面向企业还是消费者时长，最重要的还是“开箱即用”。

　　毫无疑问，类似ChatGPT的产品势必也会大量涌现，尤其是在公司架构与产品研发上转向更快的中小型人工智能创业公司，如前面反复提到的科大讯飞，以及像商汤科技这类一度在技术应用场景上非常迷茫的人工智能公司，甚至是像中文在线、阅文这样的网文创作平台，其实也都有类似寻求，通过ChatGPT这类工具来辅助创作者。

　　现在ChatGPT超高的运维成本依然是无法忽视的问题，根据AI学者Tom Goldstein的估算，粗略估计ChatGPT基于海量GPU算力来生成内容每天的成本大约有10万美元，而这个估算还是建立在大概两个月前其只有百万活跃用户的基础上。而根据瑞银最新的报告，ChatGPT的月活用户已经破亿，成为了史上用户增长最快的消费应用。

　　基于如此大的成本考量，2月2日，OpenAI宣布将推出ChatGPT Plus，一款每月20美元的订阅服务，可以让用户在高峰期优先使用ChatGPT。从侧面来说这其实也是OpenAI快速探索ChatGPT商业前景的一种思路，同样值得国内公司参考。

　　而摆在中国ChatGPT面前唯一的问题还不仅是成本。

　　在自然语言理解方面，中文的多义性有天然的高门槛，而像ChatGPT这类产品背后是整个互联网庞大的语料库，对于国内平台来说自然无法避免合规性的问题，因此除了自然的理解与回到用户的各种刁钻问题，中国版ChatGPT也需要比国外同类产品更严格的审核机制，甚至在早期可能还需要人工审核的存在。

　　不论如何，强人工智能的时代已经来临，即将发布的GPT-4势必又将影响整个行业的发展动态。就像OpenAI CEO Sam Altman之前所说――“通用人工智能的建立会比大多数人想象的更快，并且它会通过很长的时间来‘改变’大多数人想象中的一切”，要将各种想象最终转化为现实，国内的科技公司们依然需要提前做好准备。