ChatGPT技術不算先進，可是數據量是車企們最想要的？

最近互聯網上刮起了一股令無數碼農和文字工作者們膽寒的狂風，究竟還有哪些工作不會被機器取代，一下就成為大家關注的問題。

這股狂風正是由ChatGPT制造的，這樣一款發布于去年底聊天機器人程序，在最近徹底火了。

ChatGPT能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，可以說完全就是和正常人溝通的感覺，它會根據要求撰寫各種文案、翻譯、代碼等等，人類活動中的各種文字、代碼類工作，它幾乎都可以勝任。

不少車主朋友們看到ChatGPT這款產品，瞬間就會聯想到智能車機系統，這東西要是能用在車機上，就不會再有被大家吐槽的人工智障表現了。那么ChatGPT真的能夠用在智能汽車上嗎？在ChatGPT出現之后，智能化的訓練邏輯是不是都要大改了？

對于絕大多數用過ChatGPT的朋友們，都會對這款AI助手的表現多少會表示贊嘆，它的能力確實不是我們最常見的“Siri、NOMI、理想同學、小P、小迪......”它們能比擬的（除了反應速度）。

ChatGPT擁有很強的搜索和總結歸納能力，同時它還有一定的再創造能力，我們每一次向它提問，與它交流，都是在無形之中把它訓練得更強大。

但是短期之內，ChatGPT確實還是很難直接用在車機系統之中的，主要的問題就一個字——貴。

ChatGPT來回答，這樣每回答一個問題的平均成本大概是0.8美元，大概5塊錢人民幣，比如說你和ChatGPT就這樣一問一答，一問一答的對話了兩分鐘，成本可想而知。

當然這不是每回答一個問題都這么貴，這是平均下來，而像問一些復雜的問題，那么它查找的資源會更多，導致成本肯定會更夸張。

智能座艙和自動駕駛卷到今天，算力的高低變得原來越重要，而昂貴的算力資源也是目前限制ChatGPT向更廣闊市場發展的桎梏。

如今平均每天約有2000萬獨立訪客使用ChatGPT，基本上所有用戶都是抱著好奇的心態，來試試看，目前主要應用的核心處理器為英偉達A100芯片，服務器為DGX A100，單個服務器搭載8顆英偉達A100 GPU，AI算力性能約為5PetaFLOP/s，單機最大功率約為6.5kw，售價約為19.9萬美元/臺。

另外，ChatGPT發展到今天，與車企們訓練自動駕駛和智能座艙AI一樣，都是經過了不斷迭代升級的。

如今大部分新勢力車機的智能語音系統，都可以做到可見即可說，并且主要是完成一些功能性的指令，但是隨著大家對于場景化以及個性化的追求，那么更貼近人實際交互體驗的AI需求會變得更為迫切，而ChatGPT確實可以給予車企們在這方面的幫助。

但是我們也會發現新的問題，就是ChatGPT目前對于一些簡述的或者說是不完整的問題，并不能做到很全面的回答，甚至還會出現它不明白的情況，它對于那些比較具體，并且完整的問題，能夠回答得比較令人滿意，開始開車的過程中，主要使用語音系統的駕駛者并沒有很多的精力，能夠用在如何細致的組織ChatGPT能夠聽懂的語言方面。

整體看下來，目前ChatGPT還不能上車的關鍵癥結就是卡在貴的問題上，可是這也是這種初創新事物的共同特點，當初機械旋轉式的激光雷達動輒幾十萬一個，怎么可能把它裝置二十幾萬的車上，可如今激光雷達的成本已經降至了千元大關，而ChatGPT的成熟與成本降低，也是一個時間問題。

而真的等ChatGPT或者它的類似產品們成熟之后，那么汽車的智能化會面臨重新洗牌，不少車企可能會直接尋求合作，放棄自己的原有思路，到那時可能ChatGPT并不是什么高科技，可ChatGPT擁有的數據量和先發優勢，就是它最大的資本，好像這種故事已經在自動駕駛領域上演過了，對吧？