人工智能语音助手正被集成到汽车中,以实现免提和直观的功能。和Apple Siri等语音助手可以识别和响应自然语言命令,让驾驶员能够更有效地与车辆互动。集成自然语音虚拟助手很复杂,需要大量资源和学习和数据收集方面的专业知识。因此,目前只有少数公司能够成功地做到这一点。
人工智能语音助手正被集成到汽车中,以实现免提和直观的功能。和Apple Siri等语音助手可以识别和响应自然语言命令,让驾驶员能够更有效地与车辆互动。集成自然语音虚拟助手很复杂,需要大量资源和学习和数据收集方面的专业知识。因此,目前只有少数公司能够成功地做到这一点。dlKesmc
ChatGPT 的流行促使许多人思考 AI 的潜在应用。其中之一是在汽车领域。随着车辆仪表板的简化,出现了将更多功能集成到中央显示屏的趋势,例如、娱乐、气候控制和车辆诊断。车辆中的中央计算机变得越来越强大,可以做更多的事情。所有这些都允许驾驶员以更简单、更用户友好的方式与他们的车辆进行交互,同时为车辆本身启用更高级和可定制的功能。dlKesmc
此外,这与软件定义车辆的发展相匹配,后者通过使用集中式软件架构来控制所有车辆功能,使这种集成更进一步。这允许更大的灵活性和通过空中 (OTA) 更新车辆系统的能力。dlKesmc
人们越来越需要将附加功能集成到中央显示屏中,例如语音助手、车载数字助理和其他高级驾驶员辅助系统 ( ADAS )。然而,过度简化会导致许多问题。尽管现代汽车普遍采用触摸屏显示器,但有些人仍然喜欢在汽车驾驶室中使用旋钮或按钮。以下是一些原因:dlKesmc
触觉反馈:许多人发现使用这些物理控件比在触摸屏显示器上浏览数字菜单更直观。旋钮和按钮在被按下或转动时会提供物理反馈,这可以让您更轻松地与控件进行交互,而无需将视线从道路上移开。dlKesmc
可见性:在某些情况下,旋钮和按钮在明亮的阳光下或其他具有挑战性的光线条件下更容易看到和使用,因为它们不会像触摸屏显示器那样受到眩光或反射的影响。dlKesmc
安全:使用物理旋钮和按钮比与触摸屏显示器交互更安全,因为它允许驾驶员将手放在方向盘上,眼睛盯着路面。dlKesmc
因此,在汽车的中央屏幕上安装一个用户友好、可靠且直观的简化人机界面 (HMI) 至关重要,以便最大限度地减少驾驶员的学习曲线,并使他们能够轻松高效地访问所需的功能,而不会遇到任何错误。其中最重要的是虚拟语音助手。dlKesmc
当今市场上有几种流行的虚拟语音助手,如亚马逊 Alexa、谷歌助手、苹果 Siri、微软小娜、三星 Bixby、百度度儿和小米小爱同学。此外,还有其他专为汽车行业设计的专有虚拟语音助手,如 Cerence、SoundHound Houndify、Harman Ignite 和 Nuance Dragon Drive。dlKesmc
汽车行业中的大多数虚拟助手都是为了与车辆信息娱乐系统无缝集成,为驾驶员提供各种声控功能,包括免提电话、天气预报、音乐流和声控导航。此外,它们旨在识别和响应自然语言命令,使驾驶员能够以更直观、更轻松的方式与车辆互动。通过提供一种安全便捷的方式与车辆进行交互,这些虚拟语音助手可以让驾驶员将手放在方向盘上,眼睛盯着路面。dlKesmc
尽管近年来虚拟语音助手有了显着改进,但仍有一些挑战需要解决。以下是虚拟语音助手目前存在的一些常见问题:dlKesmc
理解复杂命令:虚拟语音助手在理解涉及多个变量或条件的复杂命令或请求时可能会遇到困难。dlKesmc
口音和方言:虚拟语音助手也可能难以理解具有不同口音或方言的用户。dlKesmc
背景噪音:虚拟语音助手可能对背景噪音很敏感,这会使他们难以理解用户的命令或请求。dlKesmc
隐私问题:随着虚拟语音助手变得越来越普遍,人们越来越担心用户数据的隐私。dlKesmc
与其他汽车系统集成:虚拟语音助手可能难以与其他系统或设备集成,这可能会限制其功能和实用性。dlKesmc
ChatGPT 可以说自然语言并像人类一样交谈,因为它是一种语言模型,使用称为 transformer 架构的深度学习技术在大量文本数据上进行了训练。在训练期间,ChatGPT 接触了大量的自然语言文本数据,例如书籍、文章和网页。这使它能够学习人类语言的模式和结构,包括语法、词汇、句法和语境。dlKesmc
与基础广泛的训练方法不同,自然语言训练(例如 ChatGPT 提供的训练)允许开发针对专门数据集进行微调的模型,其中可能包括常用的车辆命令或一系列不同的民族口音。然后通过在大型未标记数据语料库上进一步训练模型来微调模型,以提高其语言理解能力。dlKesmc
下图显示了我们对智能语音控制在汽车中的应用的预测。dlKesmc
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资料来源:2021-2030 年按自主程度划分的全球汽车 ADAS/AD 传感器预测dlKesmc
总的来说,汽车自然语言语音对话助手的潜力是巨大的,随着不断的研究和开发,我们可以期待在未来看到更先进、更复杂的语音助手。开发一个成功的用于汽车的自然语言虚拟语音助手是一个复杂且耗时的过程,需要多次迭代训练和微调。dlKesmc
由于开发需要大量的数据、计算资源和专业知识,只有微软、特斯拉、英伟达、高通、谷歌和百度等少数公司有资源承担这项工作。这项技术的开发估计需要三到四年的时间。对 3 级以上车辆的需求将会增加。dlKesmc
正如我们的报告“汽车原始设备制造商是否应该进入自动驾驶芯片生产?”,汽车行业将面临与电气化和智能技术相关的障碍,需要持续的资本投资和半导体供应商的支持。因此,只有少数具有相当规模经济的老牌汽车制造商能够为这些举措提供资金。汽车中自然语音控制的日益普及只会加剧这些挑战。dlKesmc
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