世界球精选!丰田、奔驰、特斯拉入局AI,智能化下半场谁又犹豫了?
(资料图)
贾老板的FF 91再次延迟交付,这几乎已经是大家意料之中的事情,车才刚刚造出来,法拉第未来已经开始用AI人工智能开始讲下一个故事了。
近半年AI人工智能的快速发展,给全人类带来惊喜的同时,更多带来的其实是恐慌,AI在大幅提高工作效率的同时,几乎不会产出新的工作岗位。大企业们纷纷在AI这条高速发展的赛道上加快布局,车企们也不例外。
AI不是新势力们的专属,传统大厂也在发力
丰田公司的设计部门已经开始通过应用生成式AI组件,来辅助设计人员更快速地设计车身外观,丰田设计师可以从草图开始就完成多种车型变体的切换,输入一些规定的设计要求,AI可以将文本自动转化为效果图。
奔驰开始在旗下搭载MBUX系统的车型上接入ChatGPT,这也让奔驰品牌成为行业内首个接入ChatGPT的车企,ChatGPT主要用于提升奔驰车机语音系统的能力,目前处于测试阶段,之后会把ChatGPT加持下的系统推广到全球市场中。而ChatGPT背后的OpenAI和微软也借此机会在优化生成式AI语音大模型在车机端的应用体验。
宝马近期部署了代号为“灯塔”(BEACON)的AI人工智能平台,提供AI应用创新相关的开发、部署、集成与运行服务的平台化环境,加速实现多业务场景数字化,“灯塔平台”提供的VaaS服务,可以接入宝马沈阳生产基地超过6000个摄像头。宝马工程师利用这些摄像头的图像开发目标检测、目标跟踪、图像分类等AI系统及应用接口,从而使生产控制变得更加智能化。
特斯拉最近创建了一个名为@Tesla AI的推特账户,特斯拉 CEO 埃隆・马斯克也关注了该账户,最近特斯拉在大规模招聘AI方面的人才,同时@Tesla AI发文称将从7月开始生产Dojo超级计算机,马斯克也在推文下力挺自家的技术,称无论从硬件还是软件方面看,特斯拉的人工智能都比大多数专家意识到的要先进得多。
特斯拉在AI领域的布局主要围绕自动驾驶展开,其中包括多模态神经网络、自动标注技术、基于车队数据的场景重建和想象未来等,而在有了Dojo超级计算机的强大算力加持后,FSD的学习与升级会变得更加迅速,同时还会为人形机器人Optimus 提供计算支持。
从车型设计,到车辆生产,再到自动驾驶和智能座舱的训练中,AI人工智能已经不再是国内外造车新势力们的噱头,而是实打实地成了各大车企都在争相布局的新技术和领域,传统车企们在智能化的上半场角逐中,普遍没有占到什么优势,或者说几乎都是在被新势力们暴打,而在智能化下半场的开局大战中,大多数传统车企们不再是如当初那般迟钝,新势力们的优势逐渐再被传统车企们追平或者抹去。
依然有巨头在犹豫,不着急吗?
不过,从目前的行业现状中,我们也能看到还有很多大车企并没有在AI人工智能的布局方面有什么大动作,特别是大众和福特,在智能化的下半场角逐中,它们又在犹豫什么呢?
大众和福特可以说是在电动化和智能化转型中相当激进的传统车企。
大众在前CEO迪斯的带领下,激进地进行着电动化转型,智能化则是有大众旗下子公司Cariad来开发,虽然迪斯中途“下课”,但接任大众CEO的奥博穆砍去了一些难以实现的目标后,总体延续了迪斯的战略。
而福特当年宁可不发新车,也要全身心投入到自动驾驶的研发中,在2016年就把自动驾驶车队扩大了3倍,而后又重金收购Argo AI,还豪掷40亿美元开发自动驾驶。
而这两大巨头搞了这么多年,换来的是大众集团旗下多个品牌的新车延期发布,原因大多是因为软件部门没能做出能完美适配的软件,发布的新车还常因为软件问题被用户吐槽,甚至连CEO自己最近都承认奥迪品牌落后于竞争对手,主要因为软件问题。
而福特在沉迷自动驾驶研发而不发新车的几年间,产品力有所滑坡,市场份额被其他车企快速瓜分,而紧接着又迎来了Argo AI的破产,以及最近福特高管亲口承认“福特2025年前无法部署L3级自动驾驶汽车”。
两大传统车企不计成本地投入了这么多年,可到头来换来了一地鸡毛,在如潮水般奔涌而来的AI大潮下,大众和福特表现得有些默不作声,可能也是情理之中,因为目前来看AI发展的形势可能依然尚不明朗,如果又像当年一样开足马力,不计后果,那么可能会导致更可怕的后果。
从目前已经应用AI技术的车企们的动向来看,它们大多数也是在探索的过程中,因为人工智能技术在汽车领域中的应用可谓是一项技术转型,需要进行相关技术的研发和转化。AI技术目前还处于不断发展变化之中,车企在使用这些技术时需要花费大量的时间精力进行研究和开发,大多数车企都需要一定的时间来进行技术转型,并建立起相关的团队和生态系统,特别是对于“转身困难”的传统大厂们。
除此之外,人工智能技术的应用并不是一蹴而就的,需要通过不断尝试和实验才能够得到长足发展。这就需要车企持续投入技术和资金,在技术研发方面作出长期的规划和布局。对于大众和福特这样的传统车企,要完成技术转型就需要一定时间的积累和沉淀,而大众和福特的软件部门目前也都处于巨额亏损中,更要慎重。
另外,人工智能技术在汽车领域中的应用仍然存在着一定的安全隐患。例如,在自动驾驶领域中,如果AI系统出现故障或者误判,就可能会导致车辆发生事故,虽然目前还是L2级的范畴,车企没什么责任,但是每一次事故都会伴随着更多其他的连锁反应,新势力们大多深有体会。
传统车企需要更多时间来思考如何保障车辆和乘客的安全,所以我们会看到大众和福特等传统车企,目前宁可使用没什么高阶功能的Mobileye供应商方案,也不去使用自研软硬件。
此外,车企还需要充分考虑用户的使用需求,确保其产品在研发过程中符合相关法律法规和标准。例如,对于自动驾驶技术的应用,不仅要考虑到汽车行业的标准,还需要考虑到交通部门的管理规范以及国家政策的制定,这些方面都需要投入大量的精力和时间来进行研究和实验,要不也会上演特斯拉FSD在众多市场没法落地的情况,选装FSD的车主们直到卖车,也没等来完全自动驾驶。
总结
如今的AI人工智能产业,没有人能完全认清它究竟会给我们带来什么。特别是在汽车行业中,AI带给车企的好处以及消费者的体验升级,与巨大的投入能否成正比,这是车企们都需要认清的问题,都知道AI好,但是如何把投入产出比做好,非常关键。而还在犹豫的车企们,也要找准切入的时机,特别是针对在智能化上半场投入巨大,还吃了亏的大众和福特来说。
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