不是,现在造车都得ChatGPT一下了吗?
2025-07-01 14:14:55 小编:六六导航站
ChatGPT的火,让全球概念股开启狂飙模式。
单是在国内资本市场,像百度、科大讯飞、云从等一众AI企业,可谓是一路“大写”的涨涨涨。
甚至是像搞手写识别、OCR的汉王科技都能连拉5个涨停板,引得不少网友直呼“这都能扯上关系”……
但是家人们,正所谓“没有最意外,只有更意外”,还有更令你意想不到的企业也要插足ChatGPT了——
造车!
啊这……一个对话机器人,现在都厉害到可以造车了吗???
首先要说明的是,AI造车并非指的是AI去操纵生产线,而是利用AI算法来完成汽车零部件的设计方案。
在造车界地位相当于ChatGPT的,便是汽车算法设计模型AAM™(Automotive Algorithm Modeling),由自动驾驶滑板底盘及整车开发制造企业PIX Moving提出。
与AI绘画、AI聊天非常相似,AAM™用起来也是由人类给出参数或草图,包括允许AI生成的区域、功能需求和约束条件。
与文本、绘画类“基于数据量巨大,训练资源丰富”的前提不同,对于工业领域,数据量往往很难达到绘画、文本领域的数据量。
因此,根据工业场景的特征,PIX 提出基于规则的小模型与大模型相结合的策略,使用大模型通过学习海量车辆数据生成近似设计,然后通过经典算法来将近似设计优化为精确的工程文件,从而符合工业场景的制造需求。
AAM™,可以看成是一个“经验老到”、“手法成熟”的设计师。
经验来自大量训练数据,手法成熟指的是在给出设计的同时也完成了后续仿真验证。
按照传统流程,初步设计方案给出之后还要经过仿真验证,未通过验证的地方要返回修改。
过去,人类工程师想要修改一个方案,那工作量其实并不比从头设计新的小多少,少则几天,多则一周。
而AI来修改方案,那就是改动几个参数的事,几分钟就可以搞定。
还可以按不同参数一次性批量生成,再从中筛选出最优。在节省时间的同时,最终选中的方案质量也可以迈上一个台阶。
有了AAM™参与之后,整个流程能加快多少?
PIX Moving团队给出的数字是:整个产品降低60%的时间,单个零件从几天缩短到几小时。
与AI绘画、AI聊天机器人等消费级AIGC算法相比,AIGC用于工业的难度还要大的多。
举个例子,现在用AI来修改照片或视频,根本不需要考虑光学和材质的物理特性,只需要在像素层面“骗过人眼”就行。
工业上就没有这么简单,设计出的零件最终是要进入生产环节的,骗不过车床、也骗不过3D打印机,必须是实打实的可用、满足制造要求。
众所周知,深度学习为基础的AI算法有不可解释性,在这方面确实不咋擅长。
为了克服这个这个问题,AAM™算法由AI算法与经典的几何、物理算法合作完成,也是AAM™相比其他AIGC应用的创新之处。
AI与传统方法配合之下,设计出的部件不光进入生产,甚至已经实装上车。目前已应用于PIX研发的自动驾驶滑板底盘,以及共享移动空间(Robobus)、个人移动空间(NEV)产品的底盘及车架设计中。
除此之外,PIX的合作伙伴福龙马集团,已将AAM™应用于清扫机器人的设计与制造中。
据PIX Moving团队介绍,有经验的工程师其实容易会被过去的经验限制住,产生路径依赖,想要产出又有创意又符合生产需要的作品还是不容易的。
AI则不受此限制,训练数据越多能力越强。
总的来看,AI造车除了加快流程节省成本之外,在创意、设计质量上也有发挥空间。
据了解,AAM™在PIX Moving 内部已经投入使用超过一年,正是因为看到如此显著的效果,团队才有了将其对外开放的信心。
产品化,是将AI算法推向市场的关键一步,正如GPT-3诞生多年影响力仅限于科技圈内部,做成人人都能方便使用的ChatGPT才引爆全球。
PIX Moving团队表示,最终产品会是基于Web的云服务。
不需要过去工业软件的繁琐配置部署,只要打开
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