人工智能chatgpt什么时候出的

ChatGPT技术是一种新兴的技术，它被用来开发自动聊天机器人，使其能够以更自然的方式与人类交流。业界已经开发出使用ChatGPT技术的自动聊天机器人，其聊天内容可以像人类一样完全、有趣、真实，从而提高用户的体验感和满意度。从长期来看，ChatGPT技术的出现让人们的工作变得更轻松，但也会导致传统行业的大量裁员和失业。一方面，由于ChatGPT技术的引入，可以做到代表人工智能的自动聊天机器人可以保持和人类的一致性，从而可以取代人类的工作，从而使传统行业的大量员工被裁员或失去工作。有些客服岗位需要大量员工来承担，而ChatGPT技术可以取代人类客服答复服务提问，也就意味着公司可以节省人力成本，从而导致这些传统行业的大量员工被裁员或失去工作。在一定程度上技术发展也会导致一些行业的发展缓慢，也有可能会进一步导致失业。另一方面，ChatGPT技术的出现也可以给传统行业的技术发展带来一些变化和进步。传统行业的技术发展变得更加快速，更加稳定，从而使传统行业的复苏更加迅速。ChatGPT技术的出现也为传统行业的新兴行业创造了更多的机遇，随着自动聊天机器人的出现，需要技术人员来设计和维护自动聊天机器人，从而使得一些新兴行业更有机会获得大量就业岗位。ChatGPT技术对传统业务的影响依然存在，它可能会造成一定程度的失业，但它的出现也会为一些新兴行业带来新的就业机会，未来传统行业的发展将得到更加平衡的技术发展和就业机会，从而不会因ChatGPT技术的出现而造成大量裁员和失业。原文链接：抒怀驿站

ChatGPT是一种基于人工智能技术的对话生成模型，由OpenAI开发。它的第一个版本GPT-3于2020年6月发布，是目前最先进的版本。而ChatGPT则是OpenAI在2021年1月发布的对话版本，它专注于生成与用户进行对话式交互的响应。在此之前，OpenAI也发布了不同版本的GPT模型，如GPT-2等。这些模型都是通过大规模的预训练和微调来学习自然语言处理的能力，并具备生成连贯、语义合理的对话内容的能力。通过提供适当的输入问题或对话场景，ChatGPT能够回答用户提出的问题、参与对话并进行相关的语义理解。

人工智能ChatGPT是由OpenAI公司开发的一种自然语言处理模型，首次于2020年6月发布。OpenAI之前已经发布了一系列的GPT（生成式预训练模型）模型，包括GPT、GPT-2和GPT-3。ChatGPT是GPT模型的升级版本，专注于生成对话，使得用户可以与模型进行更真实的对话交流。OpenAI在2020年4月推出了一个名为ChatGPT的研究预览版本，供用户体验和提供反馈。这个版本仅限于特定用户群体，但后来OpenAI在2021年11月发布了一个更广泛的公共版本。他们采取了渐进式发布策略，先发布了更小的版本，然后逐步增加访问的用户数量。人工智能ChatGPT的发布引起了广泛的关注和讨论，因为它具有很强的文本生成能力，可以根据前面的对话内容生成连贯的回答。它可以用于提供智能助手、客服机器人、语言学习、写作辅助等多个领域。由于模型的自动生成特性，也存在一些潜在的问题和挑战，比如信息准确性、伦理问题和滥用的风险。人工智能ChatGPT在2020年首次发布，随后经过不断改进和修正，到2021年11月发布了一个更广泛的公共版本，为用户提供更好的对话体验。

由于从事智能客服领域，对智能客服的开发也有比较全面的了解，这里从AI技术的角度介绍一下。 智能客服用到的技术群 智能客服机器人会用到很多人工智能方面的技术，比如自然语言理解、深度神经网络、知识图谱、语音识别、语音合成等方面的技术。为了便于您从总体上了解这些技术，以璞娲智能客服用到的技术为例，请参考下面不同角度的技术全景图。 从客服处理过程理解AI技术 要理解智能客服中的AI技术，我们可以从技术的应用过程来加以理解。比如电话应对过程中，智能客服会用到下面几种技术。智能客服中用到的AI技术 上面从客服处理过程的角度介绍了几种技术范畴， 首先你要知道它一定要具备学习能力，接下来就是各种喂数据了。 可以从以下几个步骤着手： （1）确定任务（智能客服）； （3）任务或问题的明确定义：当做分类任务解决 还是 直接生成回答的问题；针对不同的问题，分别考虑数据收集、收据处理、算法选型、评估方案与指标设计、实验设计、上线方案和运维等问题。 （4）详细分析好任务和待回答的问题后，就需要准备语料库（注重数据质量，好的数据质量，胜过最优秀的算法）； （5）数据预处理，将文本数据转换为词向量（有多种方法，如word2vec等等），考虑输入数据与标签数据组织形式，可以参考智能问答相关的开放数据集； （6）数据分析，主要包括数据量大小的分析、词向量高维嵌入分析、如果是分类任务还要分析类别的数据平衡性；能想到的统计分析与数据处理方法都可以考虑，目标是数据高质量；值得一提：数据量的大小决定数据处理（如需要数据增广、类别平衡、数据上或下采样等）、方法的选择以及模型训练的方法（如使用预训练模型、考虑小样本学习方法等）； （8）实验与结果评估，注重训练数据与评价数据划分，科学/严谨实验，科学分析；利用设计指标进行评估并充分分析实验结果，寻找模型做得不好的样本案例（badcase）； （9）badcase分析与解决； （10）上线前实测，逐步扩大用户使用范围； （11）继续跟进和改进出现的问题，重复（1）~（10）的环节。 智能客服的主要价值在哪里？ 在企业的经营中，客服是必不可少的角色，在很大程度上，客服是企业与客户唯一的直接接触通道，客服的价值在于解决用户问题，改善用户体验，提升企业口碑，营销促进交易等等，但传统的客服模式放到如今的互联网时代，短板立现。成本、效率、沟通方式等都有待提升与改进，由此，智能客服的价值得以凸显。 直观来看，智能客服对传统客服行业的主要价值体现如下： 1、智能客服在处理有明确结论的简单重复性问题上，展现了极高的工作效率，人工客服可以节省更多时间与精力去处理更为复杂、关键的客户问题，去服务VIP或是个性化需求更强烈的客户，从而达到提升客户满意度的效果。同时企业的人力、管理、运维成本都得到大幅下降。 2、智能客服在本质上是机器，机器没有生理局限，服务时长远大于人力，同时它也不存在情绪波动，可以实现百分之百的微笑服务，保持标准的服务质量。特别是在客户业务规模达到明显的波峰波谷时，智能客服可以在短期内实现大批量复制解决，以应对业务量的波动，实现弹性运维。 3、智能客服还可以应用在企业的营销活动中，在传统的电销时代，人工外呼作为很多企业的营销主要手段，耗时长，效果差，一个客服一天所能拨打的电话量有限，而电销恰巧又是一个需要“广撒网，多尝试”的营销方式。此时，智能客服交互系统中的呼叫中心功能就可以被很好的利用起来，增加呼出频率，扩大呼叫范围，提升呼叫中心的价值创造力。 智能客服既有这么多优势，那它的出现又是否会对传统的人工客服造成替代性的威胁呢？ 其实不然，传统的客服行业就像是一座金字塔，人工智能并不是将它推倒重建，而是在思考如何做到机器辅助人工，部分代替人工，扩大金字塔的基层，稳固上层结构。 由此，智能客服的主要价值可以概括为：在满足企业对客服工作的需求的同时为企业减投增效，帮助企业更好的实现营收。 逻辑推理 知识表示 自动规划 机器学习 自然语言 感知 行动处理 人类情绪 计算创造 综合智能 只要用在合适的地方。无论各行各业，机器人代替人工，能够极大增强企业办公效率，增加收益，降低用人成本，人工智能的发展最大的受益者是人类。人类的创意是无限的，但是自身能力也是有局限性的，也需要机器人来辅助人类。所以各有优势，无所谓谁的业务能力强，都是相互弥补的。这没法比较。 随着电话服务热线的出现，以及企业客户服务的不断提高。在移动互联网时代，客户通信服务也变得多样化。除了申请400或95个号码建立客户服务系统来改善客户服务外，企业还通过网络服务、移动应用、公共微信、微博等渠道提供服务。当越来越多的人以这种方式与企业员工接触时，当人工客户服务不能及时处理多个用户和问题时，导致客户体验差，再加上企业的雇佣成本不断增加，智能客户服务机器人顺应时代的到来。智能客户服务机器人已经成为企业与用户之间最重要的通信工具。广泛应用于金融、教育、电子商务等领域。 在微博上，我们总能看到一些客户服务机器人在本地测试市场上并不想象智能，自动回复单句严重，回复内容错误，人们想要有人工的客户服务来与他们沟通。问题是，客户服务机器人什么时候才能真正“理解”？编辑曾体验过腾讯、阿里小米、京东和大银行的在线客服平台。电子商务服务平台具有响应速度快、识别率高、产品促销个性化、信息优惠等增值服务的共同特点。但对这句话的理解却偏低。 在当前的客户服务中，机器人客户服务作为手动客户服务的辅助工具，帮助手动客户服务解决，解决客户的诸多问题，降低手动客户服务的工作压力，提高工作效率手动客户服务，大大提高了解决方案的准确性。效力。在与人类的对话中，客户服务机器人已经成为人类复杂情绪的难点。在接下来的几年里，客户服务机器人不会完全取代人们的工作。深入整合人机的“无人值守客户服务”是打破这一瓶颈的最佳方式。 所谓智能客服机器人实际上是一个人工智能信息系统，它可以用自然语言与用户进行通信。它使用了许多智能人机交互技术，包括自然语言理解和机器学习技术。它能够以文本或语音的形式识别和理解用户的问题，通过语义分析了解用户的意图，与用户进行人性化的沟通，为用户提供信息咨询等相关服务。 在当前人工智能迅猛发展的浪潮中，福山北明信息技术公司负责人表示，优秀的客户服务依靠人工实能和海量数据来深化客户服务场景的应用，不断优化、创新和完善。描述了“可定制”的智能客户服务，它能够准确地适应业务需求并继续学习，并帮助、适应和回答大量的常见问题。它大大提高了人类的效率。它可以广泛应用于网站、应用程序、电话客户服务甚至离线窗口。优秀的客户服务已成为深圳平安公司的合作伙伴。在智能客户服务领域实现了战略合作。全面启动人机对话培训平台，为企业构建基于ai的智能客户服务解决方案。 2018年9月，发布了4.0.0正式版本的优秀客户服务，添加了群集和企业知识管理系统，使用群集解决方案支持多点部署方案，添加了企业知识管理系统组件，并拥有专业知识管理系统。和新的移动智能推荐。深入挖掘各种需求场景，人们对机器人的满意度并不低于人工。 佛山市贝米信息技术有限公司（www.youkefu.cn）成立于2017年3月，是一支年轻而充满活力的团队。公司的主要“优质客户服务”是一个全渠道的综合客户服务系统，集成了多个客户服务渠道，以帮助各个行业。各种规模的企业建立了客户服务体系。通过邮件，短信，电话语音，webim在线客服，微信，微博，h5页面，app界面等各种渠道的客户服务请求和对话，集成在管理平台上，统一响应和支持客户服务。 当你打 10086 的电话，语音提示如下： 欢迎致电中国移动， 全心全意为您服务， 普通话服务请安 1， For English service press pound key ... 我这个手机号用了 5 年了吧，打10086这个电话不下 50 次了，你还不知道我是不是说普通话？ 以上只是举了一个最常见的例子。 随着智能技术的发展，越来越多的客服咨询都开始交由对话机器人解决。 就在冠状病毒疫情爆发，大量民众通过手机或电脑咨询政府以了解最新的疫情信息和防控措施。在这特殊情况下，原本的人工客服是无法承接这么多咨询的，而客服客服就尤为重要。 简单来所，智能客服系统 主要基于自然语言处理、大规模机器学习、深度学习技术，使用海量数据建立对话模型，结合多轮对话与实时反馈自主学习，精准识别用户意图，支持文字、语音、图片等富媒体交互，可实现语义解析和多形式的对话。 但是每个行业有自己的业务特点和知识范围，每个呼叫中心公司都应该根据自己的业务，逐步解决最基本的问题。 比如10086，一次次重复问你说普通话还是英语。 智能服务是一个过程，不是结果。 随着AI人工智能赋能客户服务。智能客服系统应运而生。 智能客服在提升企业服务质量和工作效率，降低企业管理和运营成本，提高企业的核心竞争力方面有着重要作用。 我们利用AI技术能够同时实现 智能语音导航、智能话务员、智能工单管理、智能数据分析、智能语音质检、智能外呼 等功能。 并且能够与用户原有的呼叫中心系统有效对接，具有简单操作易上手、功能齐备、实用性强的特点。 如果企业想实现客户服务精细化运营管理，可以考虑试用哦~ 一、智能机器人的能力人工智能客服系统的核心能力主要体现在智能机器人上，企业在选择机器人前，需要了解机器人有哪些功能或能力，可以帮助企业做选择参考。智能客服机器人通常包含以下几项关键能力。（一）自然语言识别能力机器人拥有自然语言识别能力，可以帮助机器人更好的理解人类语言。举个例子来说：人类对于一个问题会有多种不同的方式，机器人需要理解问题中的关键点，从而找到对应的问题。这是考察机器人性能时较为重要的指标。 （二）知识库和自主学习知识库相当于机器人的大脑，企业需要在使用初期为机器人建设一套知识库。这就相当于给新员工一个产品介绍或业务资料。在对接客户时机器人会从已有的知识库中搜索问题的答案。在不断接受问题和解决问题的过程中，智能客服系统机器人会完善知识库，将处理的问题积累下来，就形成了自我学习能力。通过这种方式可以方便以后更好的解决客户问题。（三）其他能力 有些智能客服机器人会有一些扩展能力，能通过网络/API接口找到一些其他资源，比如：查询快递、查询天气等等。具体来说：电商客服也许可以在与来客交谈时，帮助客户查询快递情况，这类需要由机器人就能完成了，并且速度和准确度都可以保证，无需额外的人力来处理这类问题。 二、人机对话有温度 智能客服机器人不仅能替代人工客服的工作，在拨通用户电话后，还可以像真人一样与用户进行沟通交流。而这些需要大量的人工智能技术支出，比如自然语言处理、语音识别等多个领域。

2023年2月7日百度宣布项目名称“文言一心”与ChatGPT 类似，2023年2月13日公布了上线的时间，表示3月份完成内测后面向公众开放。文心一言知识增强大语言模型百度全新一代知识增强大语言模型，文心大模型家族的新成员，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。文心一言（英文名：ERNIE Bot）是百度全新一代知识增强大语言模型，文心大模型家族的新成员，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。主要功能百度文心一言定位于人工智能基座型的赋能平台，将助力金融、能源、媒体、政务等千行百业的智能化变革，最终“革新生产力工具”。文心一言有五大能力，文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。百度在搜索、人工智能领域深耕20多年。基于搜索引擎，演化出语音、图像、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术。百度在人工智能的四层架构中，有全栈布局，包括底层芯片、飞桨深度学习框架、文心大模型以及最上层的搜索等应用。文心一言技术，位于模型层。

在理想汽车2023春季媒体沟通会上，理想汽车董事长兼CEO李想对着仅仅5页PPT的内容脱稿演讲了整整105分钟，文稿整理出来超过了2万字。那李想讲了什么呢？简单来说，就是在他带领理想汽车在完成了“从0到1”这个过程之后，把这家公司将如何再“从1到10”这个阶段的发展思考结果、做了哪些判断，以及背后的为什么、面临什么挑战、解决什么样的问题，做了很全面细致的输出。关于这场演讲的全文，已经有很多媒体进行了发布，而驾仕派则是将李想本人对理想汽车未来的预判、对行业的预判提炼出来，从李想的角度来看下一个五年、十年新能源车市场的发展逻辑。一、增程的故事要讲到2030年首先需要理解的是，为什么说理想汽车现在已经完成了“从0到1”的过程，而迈向“从1到10”的阶段？这个并不是李想随口说说，或者是他“觉得”到了这个阶段，而是有财务数据的支持。理想汽车2022年第四季度财报中显示，“理想汽车第四季度的经营利润（扣除股权激励）超5亿元，达到5.687亿元，经营利润率为3.2%。第四季度净利润为2.653亿元，季度自由现金流为32.6亿元，正向财务数据标志着企业已经逐步开始从初创阶段向更大规模转变。”换句话说，在去年第四季度，理想汽车开始赚钱了——赚了2.65亿元，实现了卖车的自我造血，而不再仅仅是用融资来的钱。“从0到1的时候，其实是要验证自己的生存能力，从1到10是把你验证完的东西发扬光大。”李想在接受《中国企业家》杂志采访时说。既然理想汽车已经验证了自己的成功方法，下一步就是如何扩大规模。李想回溯最初2016年在做理想ONE立项的时候，就提出他们所有的挑战就两个，第一个挑战是充电难的问题，第二个挑战就是电池成本高。“我指的充电难是替代燃油车的标准来开展充电，因为我们消费者没有任何义务，当我买一辆电动车以后，用户整个的体验、行使半径，效率是比燃油车下降的。我们思考从完全替代燃油车的角度来看充电挑战。”李想解释说，同时因为电池是有核心贵金属的大宗商品组成，所以电动车卖得越好，比如说去年下半年开始更强的爆发性增长，就会变得越来越贵。当时他和团队思考了三条路径：换电、增程和10分钟充够使用里程的“快充计划”。在经过了一系列的讨论和排除之后，理想ONE选择了增程，“增程可以用更少的电池也可以把车重控制下来，还能够解决长途出行充电的问题，跟我们SUV更相符。”其实李想已经不用再复述增程的市场前景，因为销量已经证明了用户的选择。理想ONE成为月销过万的爆款，也就是让理想汽车完成“从0到1”的生存阶段，而现在迅速铺开的L9、L8、L7三款车型则是理想汽车把已经验证的成功发扬光大的过程。按照理想汽车的说法，对于2023年第一季度展望再次给出指引新高，预计实现交付量52,000至55,000辆，同比增长64.0%至73.4%。“往后看的2030年，我们仍然会坚持两条路线同时往前走，然后把增程效率做得更高，做得更好。另外一方面在整个高压纯电上做得更好，根据用户自己的需求提供两种选择。”二、高压纯电和800V超充的新故事“在过去的从0到1的阶段，增程帮我们站住了脚，让我们获得了一个可观的收入。”李想说，“这样的收入规模和收入的增长速度，能够支撑我们接下来全力以赴的去做好纯电。”从2023年开始，理想汽车将开启一个新的领域，也将是一场新的攻坚战：高压纯电。和外界的看法不一样，李想在思考纯电这件事情上并没有把纯电和增程对立起来，而是作为一个核心技术路线去认真洞察。“无论是我们做的增程电动，还是做的高压纯电，其实第一个核心目都是解决充电的问题，当我们使用4C电池的时候可以做到10分钟充电400公里，当我们使用2C电池的时候可以做到20分钟充电400公里。”李想认为纯电路线有两个核心问题：1、充电桩的赚钱原理就像饭店，追求的是翻桌率，每天要做到六七单就可以收支平衡，但现在一般只有两到三单；2、用户等待充电的时间成本太高，也造成了充电桩利用率低的问题，如果缩短到10分钟就能充一个足够使用的里程，那用户体验就基本上跟燃油车一致了。“要想做到这件事情，其实有两个核心要素，第一个核心是必须用高压平台，用高压平台才能做到这样的充电速度。高压平台第二个好处就是当我们使用碳化硅配合高压平台以后，再配合比较好的风阻系数，电池成本可以大幅的下降，效率可以显著的提升。”按照李想的说法，现在销售最好的一款纯电中大型SUV大概是有100度电，做到600公里续航里程，但其实理想用800伏的高压平台配合更好的风阻系数以及碳化硅和整体效率的优化，大概用80度电就可以做到同样的续航里程，而车辆也会更轻，又因为车更轻了以后就可以减少铝的使用，单车成本下降大概在3到4万块钱。“大家到时候可以看到我们推出的800V高压平台电动车，因为4C还有一定的选择性，大概可以做到跟增程相同的价格，这可能跟大家想象的不一样，因为今天大家都认为800V碳化硅会带来一个更贵的价格，其实不是，它可以节省非常多的成本。”据李想透露，理想汽车在纯电平台上也会有一些像碳化硅功能模块、三合一电机这样的自研技术。目前实测的结果就是：跟同样的400V的主流IGBT相同驱动方式的产品相比，理想的纯电动车大概可以节省15%的电池电量。换句话说，在今年年底推出的理想首款纯电车型，在有着和理想L9同样尺寸、配置的前提下，可能价格也是相同的。关于随着高压纯电产品推出来的高功率快充站如何来铺设的问题，李想也已经做了思考。“我们认为如果我们要推出电动车，充电桩对我们而言它是产品，不是服务，充电桩是产品本身。如果我们提供4C，但是没有4C的完善充电网络，那其实就相当于我们买了一部4G手机，但还仅有2G网络，所以我们认为它属于产品本身的事情，大家完全不用担心我们铺设充电桩的速度和决心，因为背后没有大家想象的那么贵。”李想现场做了一个测算：一个高速公路上的超充站能拉到的大概是640千伏安到800千伏安的电量；如果是这样的一个库电容量，由于普遍会做3+1的站——1个480千瓦充电桩配合3个250千瓦充电桩；如果到2026年一共建设3000个超充站，总共花费是100亿元，但是还可以分摊5年，而理想则是一个年收入千亿规模的企业。“其实成本比大家想象的低得多，比建一个工厂便宜多了。”李想很坦然。那到底理想汽车又准备如何规划高压充电网络呢？李想提出了不同场景的解决逻辑——家里用慢充，城市用快充，高速用超充。所以理想汽车认为在城市里建超充比较好的方式，其实是建在加油站的附近，比如在环线上建，哪里有加油站，哪里就应该建超充，还有就是高速沿线覆盖。“而且我们建的超充也会给其他品牌的800伏车型共享，保证每个其他友商的车也能跑到很高的效率上。长期来说我们认为，以正常的收费价格而言，超充体系跑顺了以后，肯定是不赔钱的，至于赚多少钱还是看自己的运营本事了，但至少不赔钱是完全可以做到的。”某种程度上，他的这番回答也是对之前蔚来方面提出的“希望友商也要多建充电桩”的回应。三、All in AI才是重头戏ChatGPT，无疑是现在整个行业最热的词汇。但是对于汽车行业来说，ChatGPT和DALL-E背后的大型语言模型与预训练模型，所带来的颠覆性却依然没有被传统车企所重视——甚至说“察觉”。这些传统车企还是在大而化之的使用AI、超算的营销词汇，却并没有真正在人工智能上大幅投入。然而在理想汽车这次的沟通会上，人工智能已经被拔高到企业愿景的层面：“2030年，（理想汽车）成为全球领先的人工智能企业”，以至于至少有接近万字的演讲内容是围绕“科技：智能电动车的人工智能革命”这一主题来展开的。“很多人说我们在人工智能方面比较小心翼翼，但其实我们是长期在这方面做深入的感知，确定这条路线可行以后，我们就会All-in来做。我们真正对核心的智能驾驶的自研投入，是从特斯拉把大概的逻辑模型跑通以后，才开始正式投入的。”李想的这番话可以说是给理想汽车今后7年的投入方向写下了注解。李想所提及的“特斯拉逻辑模型”，其实就是以特斯拉在自动驾驶算法高级总监Andrej Karpathy带领下推出的FSD，开始用影子学习、大模型训练这类技术摆脱原有的“辅助驾驶白盒子”模式，让机器自学习。“什么时候智能电动车才真正智能？终端不算智能，终端只是延续了手机的功能，为什么延续手机功能？因为安卓构建了一个非常好的生态，消费者不是为了用安卓，而是为了用安卓背后的生态，因为里面有地图的生态、娱乐影音的生态、大量应用软件开发者的生态。但是我觉得真正属于智能电动车的变革时代要从真正2.0能跑动开始。”“我自己做了一个预测，我认为这个时间点，尤其是对于中高端车，会出现在2024年。真正的基于大模型，基于BEV技术（Birds Eye View）实现的城市NOA…… 一个是城市里面60%以上甚至80%以上的车交给这个功能来开，而且安全性也没问题，除非别人违章。哪怕出现肇事，大概率也都是小的刮蹭。这时候就会产生一个巨大的变化，正如消费者买了一幢20-30层的楼房一样，有电梯没电梯是根本差别。”这两段话，应该是李想在这次沟通会上给出的最重要的内容和观点。他认为，2024年以后，至少中高端车，如果不能提供城市NOA就会影响消费者购买决策了——彻底进入智能电动车时代，否则永远只能卖非智能的电动车。由此他延伸出的两个判断是：1、使用Orin计算平台的这些企业，基本上都会在今年四季度的时候交付最早用于测试的NOA（基于大模型的）。他个人认为到今年年底，大部分头部企业能够做到2021年年底特斯拉的水平，到2024年的时候，大家普遍能做到2022年底2023年初特斯拉在北美的水平。2、理想汽车不会提供基于原来的方式做出的城市NOA，不会一个城市一个城市的标定，理想提供城市NOA的时候，就会提供这种基于大模型的全部城市覆盖的NOA功能。这也对应了理想方面之前的信息：计划在第四季度，理想AD Max开放城市NOA的早鸟用户内测。而关于在AI的投入方面，理想汽车没有进一步披露。但是2022年第四季度及全年财报显示：理想汽车持续加大研发投入，季度研发投入20.7亿元、全年研发投入67.8亿元；2022年全年研发投入翻倍，同比增长106.3%，全年费用占比15.0%……换一个角度看，按照李想表示的千亿规模、10%以上的研发占比，那么之后理想汽车的研发费用可以达到百亿元级别。这一水平相当于联想、滴滴这些互联网公司在2021年的研发投入水平，而再往上则是小米的130多亿元研发投入。四、关于市场的预测在沟通会上，除了关于技术路线和企业愿景方面的全面阐述，李想和高管团队也针对当前的市场竞争态势做了广泛的沟通，虽然内容有限，但也对认知2023年新能源车市场有很大的帮助。1、2023年中国汽车市场将承压。李想坦承一季度市场很困难。困难来自于两个方面，一个是12月份透支了今年的销量，第二个是行业里面的两个头部企业打价格战，这就影响了整个车市的发展。并且李想认为今年全年整个市场都会承压，无论是新能源市场还是整个乘用车市场。好在理想汽车是比较幸运的，一是第二代产品的竞争力比较强、在同价位的产品力领先比较多；还有就是理想L系列受益于特斯拉降价——特斯拉主动让开了30万元价位——就拉动了很多新的用户进场。“这是我们做得比较好的地方，也是一个幸运的地方，但我认为不会一直幸运下去，还是得做好各种准备。”李想本人说。2、理想汽车在今年会进入一个“开始关注市场份额”的阶段。理想汽车CFO李铁就认为，如果商业、供应链和组织能力更强，以理想L系列现在的产品力、产品给用户带来的用户价值，其实应该可以有更大的市场占有率。“无论是电脑还是手机，承压的状态下，当全球出货量下降的时候，就是头部企业扩大市场占有率的时候。”李铁说，“（理想）在去年30到50万级SUV市场拿到差不多9%的市场份额。接下来我们想拿到20%，20%是什么概念？就是Leading Brand。”他所指的Leading Brand就是市场的前三名的位置。3、毛利率达到20%才是健康的。“你要想成为一个留在牌桌上的汽车企业，基本上你要有几千亿的收入，你要想成为世界头部的企业，基本上是要有上万亿收入的。那么这样的收入规模怎么来经营？这就变得很关键了，不能永远靠融资……当车最难卖的时候，比如遇到经济危机，车最难卖、融资也根本融不到的时候。”李想很清晰的解释了毛利率对于汽车公司的重要性。作为智能电动车企业，理想方面认为一个健康的门槛是20个点毛利率，研发投入基本上在10个点以上，销售管理费用做得非常好也要7到8个点，同时还要承担一定的风险，还有资本的投入，比如建工厂。而他们观察到，目前除了理想，还有特斯拉是超过20个点，比亚迪加上经销商的费用也是超过20个点，这是比较健康的。“否则怎么投研发。不能说资本市场好的时候投研发，资本市场不好就收缩研发，汽车不是这样的，汽车做任何计划都应该是五年以上的周期，所以毛利率是这里面的关键点。毛利率越高企业经营难度越大，毛利率越低越容易，负毛利率相当于送钱，是最容易的。”李想补充说。4、想抢夺BBA用户就要保证大概10%-15%的量是现车。这个逻辑有点反认知，因为之前都认为新势力是采用订单制，先订车后交付。但现在市场上也能够看到理想汽车有了一部分现车，是不是意味着理想的订单厚度不够了？对此，李想专门做了解释：现车其实从2022年就开始就有了，原因是理想方面发现，打入40-50万元市场，以及在30-40万元区间提供两款车的时候，他们会抢BBA的存量市场，这是一种零和博弈。这时候用户买BBA，几乎这个价位百分之百有现车，而有相当一部分用户群来的时候就是要买现车的。所以理想汽车从去年就开始，保证大概10%-15%的量是现车，这些用户没有那么在意非得要什么样的颜色、什么样的配置，而是更希望马上就能把车开回家，“当然现车并不是直接放到门店，而是放到“省级大区”，每个大区根据用户的需求，配一定的现车”。李铁对此也做了补充，如果想实现20%的量是现车，整体上来讲就需要管理运营重心下沉，以省为单位管理所有城市，因为省跟省之间是完全不一样的，所以配现车的决定权就给到“省级大区”。理想方面发现，越往一线城市，就越会发现有店长抱怨说，他每天会流失很多客户——他们就是走进来问有没有现车，没有就走了。“你不能挑战大家的常识，虽然你跟他说特斯拉也是但反正就是有一些人进来就走了，所以我们就开放（现车销售）这个权利给他们。”文｜刘学晓图｜网络【本文来自易车号作者驾仕派，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】

2023年的当下，自动驾驶的发展似乎进入了关键的十字路口。研究机构Navigant Research（去年被并购整合进Guidehouse）每年都会发布一份自动驾驶排行榜，这份榜单也被视为全球自动驾驶技术发展的风向标之一。这份榜单发生了一个显著的变化——从2017年的百花齐放，如今这一领域的竞争者队伍正在逐步萎缩。而这一技术的领跑者，从2017年时的通用、福特、雷诺-日产、戴姆勒，悄然变成了Waymo、Mobileye和百度。除了前面提到的主机厂之外，丰田、本田、现代、PSA、大众、沃尔沃、宝马在2017年时还在这份榜单之上，而到了2022年，除了特斯拉，以及分别化身为“马甲”Cruise和Motional的通用和现代，大多数主机厂已经从这份榜单上消失。在西方跨国巨头纷纷战略放弃自动驾驶的中国的自动驾驶研究却呈现上升势头——百度已经从跟随者成为了领跑者，一大批初创科技企业也保持了竞争力。与此ChatGPT所掀起的人工智能热潮，也在悄然影响着自动驾驶领域。曾经被定义为会重塑汽车行业的智能驾驶在ChatGPT的光芒下，被再次放大。行业期待智能驾驶也能拥有一个“ChatGPT时刻”，用AI这根魔法棒描绘未来出行的美好画卷。愿景，何时能够成真？在与粤港澳大湾区车展同期举行的2023未来汽车先行者大会上，元戎启行CEO周光给出了答案。作为一家成立不到5年的科创公司，元戎启行已经成为中国自动驾驶领域的现象级企业——在内卷的“生态环境”下，元戎启行率先拿下车企合作订单，冲入了拥有百年历史的汽车产业链。元戎启行CEO周光在2023未来汽车先行者大会上，周光受邀发表主旨演讲，并在现场展示了元戎启行DeepRoute-Driver 3.0方案。这套方案是一套通用的智能驾驶方案，它不搭载高精度地图，没有区域限制，性价比高，能够成为一项大规模应用的技术，重塑汽车行业的发展，让智能驾驶技术迎来“ChatGPT时刻”。对于智能驾驶系统的成本，目前业内有一个粗略的共识，其成本下限不低于整车的3%、而上限不高于5%——下限成本足以让智驾功能正常使用，而上限则是消费者愿意为这套系统支付的最高价码。按照这一标准，想要更高阶的智能化在15万至20万元的主流汽车市场得到应用，其成本需控制在5000-10000元左右。这一成本范围，对于智驾企业而言并不轻松。。尽管激光雷达已经相比多年前的“一颗价格顶一辆B级车”有着大幅下降，但仍然耗资不菲。以飞凡R7为例，其采用的Luminar雷达单颗成本就达到10000元，这也难怪该车定价区间达到了27.99-38.99万。即便是国产的高精度激光雷达，目前平均成本价也在3000元左右。而配备了激光雷达，对芯片的算力的要求也会增强，为了与之配套，芯片也需要额外的成本。Nvidia的Orin X芯片目前单片价格400美元，同样约合人民币3000元。而元戎启行基于DeepRoute-Driver 3.0方案推出的高阶智能驾驶产品D-PRO与辅助驾驶产品D-AIR，不仅在技术上有着独到之处，更有着成本方面的明显优势——D-PRO的硬件成本为1.4万人民币，搭载一颗固态激光雷达，可进行全域主动的智能驾驶。D-AIR可以在高速路段进行点到点的智能驾驶，在城区拥有L2+的辅助驾驶的功能，硬件成本只需7000元。D-PRO与 D-AIR共用一套技术框架，投入消费市场后，二者的数据能够互相反哺。周光表示：“能够打造D-PRO与D-AIR两款产品，离不开公司前瞻性的技术布局。我们不会陷入‘渐进式’与‘跨越式’的条条框框，而是通过技术实力去解决两条路径的缺点。我们公司在成立之初就开始优化技术降低方案的成本，并且坚持用一套完整的自动驾驶算法逻辑去赋能L2++产品，与车企合作量产，走出属于自己的商业化道路。”凭借着D-PRO与D-AIR两款高性价比产品，成立不到5年的元戎启行，成为了行业内少数能够拿下车企定点合作的智能驾驶企业。在与车企的量产合作中，元戎启行的工程化能力得到显著提升，适配量产生产线的能力、系统底层安全能力、泛化能力的应用得到了充分的验证。在技术路线上，元戎启行进行了颠覆性的革新。在高速NOA阶段，高精地图成为推动辅助驾驶落地应用的关键工具，其道路标识、车道线和曲率等信息的精确呈现能够辅助汽车识别道路情况。车企们一度纷纷寻求与图商合作，在高精地图的基础上进行开发。曾经的“当红炸子鸡”高精地图在辅助驾驶功能进入城市场景后，却变成了阻碍智能驾驶落地应用的桎梏——高精度地图的采集与制作复杂，为保证地图的“鲜度”以满足智能驾驶的安全使用需求，地图需要频繁更新。采集工作量巨大，也导致高精度地图的价格是导航地图的数倍。这些缺点，事实上阻碍了城市辅助驾驶的发展。元戎启行为此提出了全新的解决方案，DeepRoute-Driver 3.0在系统框架上实现了对高精地图的解绑。成为行业第一个能落地实跑无高精度地图的点到点NOA。元戎启行的解决方案能够仅依靠车身搭载的第三方导航地图及多种传感器就能感知到高精度地图所拥有的精细道路信息，包括车道线、交通信号灯、路标、提示牌等，并实现实时的精准定位和路径规划。元戎启行D-PRO正在深圳等十多个城市进行泛化测试。本月，元戎启行公开了D-PRO在深圳高快和主城区复杂路段的测试视频，它的表现让人惊讶。D-PRO直面深圳“龙舟水”的暴雨天气，完成了近20公里的城区NCA自主行驶。在能见度不高的情况下，依靠强大的感知系统，精准识别信号灯和车道线等各类道路信息；在繁忙十字路口与对向车辆博弈，精准完成识别岔道、长距离路口通行等高难度操作。在城市晚高峰的拥堵路段，D-PRO能主动找机会超车，为“恐堵患者”带来有“惊喜感”的驾趣体验；在车流人流复杂的交叉路口，D-PRO能实时、精准感知周围的交通参与者，完成无保护左转等高难度动作。对于科创公司与车企合作量产的历程，周光感言:“与车企签订量产合作后，我们不仅要时刻保证系统的适配性和稳定性，也要不断提升自身的工程化能力。我们的软件系统与硬件套组都要经过车企一系列的严格的验证，包括我们适配量产产线的能力、系统底层安全能力、泛化的能力。”周光认为，人机共驾的时代即将来临，如何建立智驾系统与人之间的信任感非常重要。周光说：“适当的边界感是必须的，我们需要让驾驶员明白什么时候该接管，什么时候可以智能驾驶。我们也应该让驾驶员实时了解车辆所处位置、路况以及系统的驾驶决策。”元戎启行量产时间表百度曾经把自己的Apollo看作汽车智能化领域的安卓，但谁能真正改变市场，目前来说尚未定论。小马智行、文远知行等自动驾驶公司，无不为商业化发愁。小马智行有着不错的技术力，但太重的技术思维，反而使得商业化落地能力偏弱；文远知行虽然商业化能力相对较好，但分散精力于货运和巴士客运，使得其在乘用车终端依旧未能落地。业内共识是：2023年到2026年将是智能电动车“淘汰赛”的重要窗口，也将是自动驾驶技术发展的关键期。从研发到应用，自动驾驶技术正在越来越接近普通消费者的现实生活，而对于各路技术豪强来说，谁能真正赢得消费者的青睐，谁就能在竞争中占据主动。据最新数据，元戎启行在全国累计的安全路测里程已超过1000万公里。预计在今年年内，元戎启行与车企合作打造的智能驾驶汽车，就将投入终端消费市场。D-PRO和D-AIR投入市场后，或可以为中国市场带来一种全新的、充满惊喜感的智能驾驶体验，其前景值得期待。【本文来自易车号作者汽湃，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】