據(jù)汽車攝像頭線路板小編了解，ChatGPT從底層技術(shù)上看，是屬于NLP自然語言處理領(lǐng)域，但NLP并不局限于文字方面的應(yīng)用，視覺識別領(lǐng)域中Transformer大模型早已被廣泛應(yīng)用，而Transformer本身就屬于NLP領(lǐng)域的一種訓(xùn)練模型。因此，ChatGPT可能不會直接對自動駕駛產(chǎn)生什么推動作用，而是在人機交互方面會有更大的貢獻。但ChatGPT背后的技術(shù)路線，可能會推動自動駕駛技術(shù)的發(fā)展。在ChatGPT中，與以往的GPT模型不同的是加入了人類反饋強化學(xué)習(xí)（RLHF）的技術(shù)，利用人類提供的內(nèi)容來判斷自己回答質(zhì)量，從而不斷迭代改進。

  據(jù)汽車攝像頭線路板小編了解，在自動駕駛領(lǐng)域中，這種技術(shù)可以通過不斷輸入真實人駕接管數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化自動駕駛決策模型。毫末智行近期表示將自動駕駛認(rèn)知大模型正式升級為DriveGPT，未來將在大模型中使用RLHF算法，讓模型學(xué)習(xí)人類駕駛接管的數(shù)據(jù)。比如在同樣的駕駛環(huán)境下，如果人類駕駛的動作與算法決策一致，不選擇接管，則記為一個good case；如果人類司機接管了，就記為一個bad case。即通過好壞的判斷引導(dǎo)自動駕駛算法做出更接近人類的決策。

  據(jù)汽車攝像頭線路板小編了解，目前從車載應(yīng)用來看，類ChatGPT的最佳應(yīng)用場景只有車內(nèi)語音交互。有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，車載語音市場空間并不大，目前幾乎壟斷該市場的科大訊飛和Cerence在該領(lǐng)域收入實際稱不上理想，這種情況下用訓(xùn)練成本極高的ChatGPT似乎有點小材大用。不過百度的文心一言近期已經(jīng)官宣上車，未來可以期待一下更加智能的語音對話在智能汽車上會帶來怎樣的體驗變化。