बड़े मॉडल कार पर तेजी ला रहे हैं। चाइना एकेडमी ऑफ इंफॉर्मेशन एंड कम्युनिकेशंस टेक्नोलॉजी ने पहले घरेलू ऑटोमोटिव बड़े मॉडल मानक जारी किए, जो मुख्य रूप से तीन क्षमता डोमेन को कवर करता है। उनमें से, दृश्य समृद्धि बुद्धिमान केबिन और स्वायत्त ड्राइविंग जैसे उप परिदृश्यों के लिए कार मॉडल के समर्थन का मूल्यांकन करने पर केंद्रित है, जबकि क्षमता समर्थन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी क्षमताओं जैसे धारणा, समझ, तर्क और पीढ़ी में कार मॉडल के प्रदर्शन पर केंद्रित है। एप्लिकेशन परिपक्वता मुख्य रूप से सिस्टम पारिस्थितिकी, परिनियोजन अनुकूलन, दृश्य अनुकूलन और अन्य पहलुओं में कार मॉडल के आवेदन का मूल्यांकन करती है।
बुद्धिमान केबिन और स्वचालित ड्राइविंग में बड़े मॉडल के पहले से ही कई अनुप्रयोग मामले हैं। बड़ा मॉडल बुद्धिमान कॉकपिट में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, और इसकी भूमिका कई पहलुओं में परिलक्षित होती है: सबसे पहले, यह एक प्राकृतिक और बुद्धिमान संवाद अनुभव प्रदान करता है। संवाद निर्माण तकनीक के माध्यम से, बड़ा मॉडल कॉकपिट सिस्टम को ड्राइवर के साथ अधिक प्रभावी ढंग से संवाद करने में सक्षम बनाता है, जिससे अधिक प्राकृतिक और बुद्धिमान संवाद अनुभव मिलता है।
इससे न केवल ड्राइवर के ड्राइविंग जोखिम को कम किया जा सकता है, बल्कि ड्राइवर को ड्राइविंग प्रक्रिया के दौरान किसी भी समय आवश्यक जानकारी प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सकता है। दूसरा, यह ड्राइवर भावना विश्लेषण और स्थिति निगरानी है। बड़ा मॉडल ड्राइवर के भाषण, चेहरे के भाव, व्यवहार और अन्य जानकारी का विश्लेषण कर सकता है, ड्राइवर की भावनात्मक स्थिति और ध्यान के स्तर को समझ सकता है। इन विश्लेषणों के आधार पर, बुद्धिमान कॉकपिट उचित भावनात्मक विनियमन और ड्राइवर निगरानी कार्य प्रदान कर सकता है, जिससे ड्राइविंग सुरक्षा में सुधार होता है।
तीसरा है ड्राइविंग व्यवहार का पूर्वानुमान लगाना और उसे अनुकूलित करना। बड़े मॉडल और मशीन लर्निंग तकनीकों के माध्यम से, बुद्धिमान कॉकपिट ड्राइवरों के व्यवहार और जरूरतों का पूर्वानुमान लगा सकता है, और ड्राइविंग वातावरण और सड़क की स्थिति जैसे कारकों के आधार पर उचित ड्राइविंग सलाह और सहायक नियंत्रण प्रदान कर सकता है। उदाहरण के लिए, चालक की ड्राइविंग आदतों और वाहन के प्रदर्शन का विश्लेषण करके, बुद्धिमान कॉकपिट ईंधन दक्षता और सुरक्षित ड्राइविंग रणनीतियों का अनुकूलन कर सकता है। चौथा है व्यक्तिगत अनुशंसा और सूचना सेवाएँ। बड़े मॉडलों के माध्यम से उपयोगकर्ता प्रोफाइल की गहरी समझ के आधार पर, बुद्धिमान केबिन यात्रियों के लिए व्यक्तिगत अनुशंसाएँ प्रदान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, बुद्धिमान कॉकपिट यात्रियों की प्राथमिकताओं के अनुसार सीट, एयर कंडीशनिंग, संगीत और अन्य सेटिंग्स को समायोजित कर सकता है, जिससे सवारी आराम में सुधार होता है। वाक् पहचान और नियंत्रण भी है। बड़े मॉडल बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण डेटा से सीखकर वाक् पहचान की सटीकता और वास्तविक समय के प्रदर्शन में सुधार करते हैं। बुद्धिमान कॉकपिट में, बड़े मॉडल पर आधारित वाक् पहचान तकनीक वाहन नियंत्रण और सूचना सेवाओं के सहज एकीकरण को प्राप्त कर सकती है, जिससे ड्राइवरों के लिए ड्राइविंग के दौरान वाहन को संचालित करना अधिक सुविधाजनक हो जाता है।
स्वचालित ड्राइविंग में बड़े मॉडल की भूमिका निम्न में परिलक्षित होती है: सबसे पहले, दृश्य धारणा। बड़ा मॉडल बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित और विश्लेषण कर सकता है, इस प्रकार मूल्यवान जानकारी को परिष्कृत कर सकता है और ऑटो ड्राइव सिस्टम की धारणा सटीकता को बढ़ा सकता है। ये मॉडल वाहनों के आस-पास की छवियों और वीडियो डेटा की व्याख्या करने, सड़क के संकेतों, ट्रैफ़िक सिग्नल और अन्य वाहनों जैसे प्रमुख तत्वों की पहचान करने में सक्षम हैं, जिससे सिस्टम पोजिशनिंग और पथ नियोजन क्षमताओं की सटीकता सुनिश्चित होती है।
दूसरा है पथ नियोजन और अनुकूलन। बड़े मॉडल ट्रैफ़िक भीड़ और सड़क की स्थिति सहित विभिन्न सड़क नेटवर्क की विशेषताओं और ट्रैफ़िक स्थितियों का विश्लेषण और सीख सकते हैं। इन मॉडलों का उपयोग वास्तविक समय मार्ग नियोजन और पथ अनुकूलन के लिए किया जाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि स्वायत्त वाहन सबसे अच्छा मार्ग चुनते हैं और संभावित ट्रैफ़िक समस्याओं से बचते हैं।
तीसरा है विसंगति का पता लगाना और ट्रैफ़िक प्रवाह अनुकूलन और समयबद्धन: बड़े मॉडल वाहन संचालन के दौरान असामान्य स्थितियों का पता लगा सकते हैं और उन्हें समय पर संभाल सकते हैं, ताकि ड्राइविंग सुरक्षा सुनिश्चित हो सके। बड़े मॉडल ट्रैफ़िक प्रवाह का विश्लेषण और अनुकूलन भी कर सकते हैं, ट्रैफ़िक दक्षता और ऊर्जा उपयोग दक्षता में सुधार कर सकते हैं। बड़ी मात्रा में ट्रैफ़िक डेटा एकत्र करके और बड़े मॉडल लागू करके, बुद्धिमान ट्रैफ़िक सिग्नल नियंत्रण, चौराहे का अनुकूलन और सटीक और वास्तविक समय वाहन शेड्यूलिंग प्राप्त की जा सकती है। चौथा भविष्यवाणी और निर्णय समर्थन है। बड़े मॉडल विभिन्न ट्रैफ़िक परिदृश्यों की भविष्यवाणी करने और स्वायत्त वाहनों के लिए निर्णय समर्थन प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग विधियों का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, ऐतिहासिक ट्रैफ़िक डेटा और वास्तविक समय सेंसर डेटा का विश्लेषण करके, बड़े मॉडल वाहन निर्णय लेने और ड्राइविंग रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए भविष्य के ट्रैफ़िक प्रवाह, सड़क की स्थिति आदि की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
कई कंपनियां बाजार में बड़े कार मॉडल उतार रही हैं
वर्तमान में, कई उद्यम ऑटोमोबाइल में बड़े मॉडल के अनुप्रयोग को बढ़ावा दे रहे हैं। उदाहरण के लिए, Geely ने हाल ही में अपने स्वयं-विकसित AI डिजिटल चेसिस का प्रदर्शन किया जो "स्वचालित रूप से कारों को नियंत्रित कर सकता है और जोखिमों से बच सकता है", उद्योग में पहली कार कंपनी बन गई है जिसके पास "AI फ्रेम के साथ AI कारों का निर्माण" करने की पूरी प्रणाली क्षमता है। Geely के स्वयं-विकसित AI डिजिटल चेसिस स्व-विकसित पावर चेसिस की क्रॉस डोमेन एकीकरण क्षमताओं को प्रदर्शित करता है, जिसमें डोमेन नियंत्रण, वायर नियंत्रित स्टीयरिंग, व्हील इलेक्ट्रिक ड्राइव, बुद्धिमान ड्राइविंग और AI बड़े मॉडल शामिल हैं। इसमें डिजिटल चेसिस की उच्चतम आयामी बुद्धिमान ड्राइविंग और सक्रिय सुरक्षा क्षमताएँ हैं। दुनिया के पहले AI बड़े मॉडल और डिजिटल चेसिस के सही एकीकरण के माध्यम से, Geely ऑटोमोबाइल ने दुनिया की पहली स्वायत्त ड्राइविंग बहाव को प्राप्त करने का बीड़ा उठाया है।
Geely AI डिजिटल चेसिस की प्रतिक्रिया गति केवल 4 मिलीसेकंड है, जो मनुष्यों की अधिकतम प्रतिक्रिया गति से 25 गुना अधिक है। यह चरम प्रतिक्रियाओं के तहत "स्वचालित वाहन नियंत्रण और परिहार" प्राप्त कर सकता है, जो उपयोगकर्ताओं को "सक्रिय परिहार और कभी भी नियंत्रण न खोने" की सुरक्षा सुरक्षा प्रदान करता है। IFLYTEK ने "फ्लाइंग फिश सीन इंटेलिजेंट कॉकपिट सिस्टम" लॉन्च किया है, जो एक पूरी तरह से स्टैक सेल्फ-डेवलप्ड तकनीक है जो बड़े मॉडलों के सारांश, तर्क, प्रासंगिक समझ और जटिल सामग्री निर्माण की क्षमताओं को गहराई से एकीकृत करती है। यह ड्राइविंग, संचार और मनोरंजन जैसे विभिन्न ड्राइविंग परिदृश्यों के साथ निकटता से एकीकृत है, और आवाज और दृश्य बातचीत के साथ मिलकर उपयोगकर्ताओं को अधिक प्राकृतिक, स्वतंत्र और बुद्धिमान केबिन अनुभव दे सकता है। वर्तमान में, iFLYTEK स्पार्क मॉडल को चेरी, जीएसी और ग्रेट वॉल जैसी प्रसिद्ध ऑटोमोटिव कंपनियों के कई मॉडलों में लागू किया गया है। इसके अलावा, स्टार जर्नी ES, हाओबो GT और वेइपाई ब्लू माउंटेन जैसे मॉडल इस तकनीक से लैस हैं।
Tencent ने पहले ऑटोमोटिव उद्योग के लिए एक "ग्लोबल इंटेलिजेंस" समाधान जारी किया है, जो मुख्य रूप से ऑटोमोटिव अनुसंधान और विकास, उत्पादन, विपणन, सेवाओं और उद्यम सहयोगी कार्यालय सहित पाँच मुख्य परिदृश्यों को कवर करता है। क्लाउड कंप्यूटिंग, AI और मैपिंग जैसी मुख्य तकनीकों को पेश करके, Tencent का उद्देश्य ऑटोमोटिव उद्योग को "ग्लोबल इंटेलिजेंस" प्राप्त करने के लिए बढ़ावा देना है। मॉडल क्षमताओं के संदर्भ में, Tencent Cloud का ऑटोमोटिव उद्योग बड़ा मॉडल पूरी श्रृंखला के स्व-विकसित हाइब्रिड बड़े मॉडल पर आधारित है, जिसमें पूर्व प्रशिक्षण, ऑटोमोटिव उद्योग में ऊर्ध्वाधर कार्यों की बारीक ट्यूनिंग और सुदृढीकरण सीखने के लिए ऑटोमोटिव उद्योग से बड़े पैमाने पर पेशेवर डेटा शामिल है। इसने चीनी पढ़ने की समझ, एंड-टू-एंड Q&A और ऑटोमोटिव उद्योग से संबंधित कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है। विशिष्ट अनुप्रयोगों के संदर्भ में, "ग्लोबल इंटेलिजेंस" समाधान कई क्षेत्रों को कवर करता है। उदाहरण के लिए, बिक्री और विपणन के क्षेत्र में, बड़े मॉडल पिछले ऑनलाइन परामर्शों के आधार पर ग्राहक प्रोफाइल और टैग जल्दी से उत्पन्न कर सकते हैं, लीड रेटिंग कर सकते हैं और समय की अवधि में बिक्री डेटा का बुद्धिमानी से विश्लेषण कर सकते हैं।
ग्राहक सेवा के क्षेत्र में, बड़े मॉडल द्वारा समर्थित बुद्धिमान ग्राहक सेवा सहायक कार के उपयोग और रखरखाव से संबंधित कठिन समस्याओं के लिए तेजी से और अधिक पेशेवर उत्तर प्रदान करने में बिक्री के बाद सहायता कर सकते हैं। अनुसंधान और विकास चरण में, Tencent क्लाउड एआई कोड सहायक कोड लिखने, कोड को पूरक करने, कोड का निदान और परीक्षण करने में मदद कर सकता है, जिससे ऑटोमोटिव अनुसंधान और विकास में 30% से अधिक कोड की स्वचालित पीढ़ी प्राप्त होती है और कम से कम 7% तक समग्र मानव दक्षता में सुधार होता है।
यह देखा जा सकता है कि बड़े मॉडल ऑटोमोबाइल उद्योग को व्यापक रूप से सक्षम बना रहे हैं, जिसमें ऑटोमोबाइल डिजाइन, उत्पादन, बिक्री, साथ ही बुद्धिमान कॉकपिट, ऑटो ड्राइव सिस्टम क्षमता और अन्य पहलुओं में सुधार शामिल है। बेशक, बड़े मॉडलों की स्थापना में तेजी लाने के दौरान, उन्हें कुछ चुनौतियों का भी सामना करना पड़ता है, जैसे कि उच्च हार्डवेयर और कंप्यूटिंग संसाधन आवश्यकताएं, जो ऑटोमोबाइल निर्माण की लागत को बढ़ाएगी। साथ ही, चूंकि यह अपेक्षाकृत नई तकनीक है, इसलिए परिपक्वता और विश्वसनीयता में सुधार की अभी भी गुंजाइश है। हालांकि, मेरा मानना है कि औद्योगिक श्रृंखला के प्रयासों से विभिन्न समस्याओं का समाधान हो जाएगा।