CHATGPT商业化前景仍需受市场检验（CHATGPT商业化应用场景） -

CHATGPT商业化方向

CHATGPT商业化前景仍需受市场检验（CHATGPT商业化应用场景）

ChatGPT其实并没有创新性可言，其出圈的关键在于选对了落脚点。也市场对于ChatGPT过于乐观了。本次CNMO推出了“聊聊ChatGPT”系列专题，旨在让大家更好、更全面地了解ChatGPT，而本文，要跟大家聊的是“这些行业会搭上顺风车”。ChatGPT本质上是一个对话模型，主要以文字方式互动，不仅可以通过人与人自然对话的方式进行交互外，还可以处理相对复杂的语言，可以完成包括自动文本生成、自动问答等在内的多种任务。ChatGPT亮相以来，被广泛应用在了聊天机器人、编写和调试计算机程序、文学相关领域的创作，更有甚者还用来写论文。可以看出，ChatGPT对各行各业都有所影响，那么哪些行业能抱上这根“大腿”呢？ChatGPT让AI行业生机勃勃，在一定程度上也带动了自动驾驶行业、金融行业、翻译行业等发展。自动驾驶行业：毫末智行CEO顾维灏认为，ChatGPT的技术思路和自动驾驶认知决策的思路是不谋而合。他提出了人驾自监督认知大模型，让自动驾驶系统从人类反馈中学会选择和辨别，并稳定地输出最优解。如果将ChatGPT作为车机系统，可为车辆提供语音识别、语音合成、对话处理等功能。目前汽车行业中较成熟的语音交互解决方案，识别率可以达到90%以上，但与ChatGPT相比还是差距过大。如果想让系统理解我们说的话，就得运用到NLP（自然语言处理）技术，而ChatGPT目前是自然语言类的天花板。如果将ChatGPT用于车机系统，一方面可以让车机更容易理解“长难句”，让驾驶更具趣味性金融行业：招商银行此前发布了一篇名为《亲情信用卡温暖上市，ChatGPT首次诠释“人生逆旅，亲情无价”》的推文，被认为是金融行业首次尝试与ChatGPT搭档生产的宣传稿件。ChatGPT背后的“金主”——微软，曾在发布会上演示了全新功能——财报分析。微软在Edge浏览器打开了GAP公司15页的三季度财报PDF，利用ChatGPT实时总结核心点，并于Lululemon三季度财报做对比，各项指标对比结果飞速呈现。可以预见，ChatGPT如果用于金融领域，可以极大提高效率，减少出错。翻译行业：随着全球化的加深，企业和个人越来越需要在全球范围内进行业务，这将导致对翻译和本地化服务的需求增加。ChatGPT在翻译行业属实“专业对口”，一来可以减少翻译人员的工作量，提高翻译效率；二来可以学习翻译历史数据，在此基础上生成翻译，改善翻译质量；三来由于ChatGPT可以自动完成翻译，可以降低翻译公司的人力成本。ChatGPT的未来ChatGPT的优势在于，可以做到用人们能理解的方式解释概念、传递事实，甚至还有“自己的想法”，但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由奖励模型决定的，需要大量的语料来拟合真实世界，因此可能会出现“创造不存在的知识”等低级错误。ChatGPT的发展离不开技术的应用和商业化，必须先聚焦于资源、资金高度集中和技术应用性强的特定领域。例如应用于实现自动化办公，由于需求量大，或许可能成为技术应用首先发展的领域。

ChatGPT的优势在于，可以做到用人们能理解的方式解释概念、传递事实，甚至还有“自己的想法”，但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由奖励模型决定的，需要大量的语料来拟合真实世界，因此可能会出现“创造不存在的知识”等低级错误。

CHATGPT可以在内容生成领域发挥重要作用。无论是写作、广告文案还是市场营销策略，CHATGPT都可以为企业提供高质量的内容生成服务。它可以根据企业的需求，生成符合品牌形象和语言风格的文章和广告文案，极大地提高了内容创作的效率和质量。

CHATGPT商业化应用场景

《浅阳》作者：大橙子

ChatGPT其实并没有创新性可言，其出圈的关键在于选对了落脚点。也市场对于ChatGPT过于乐观了。

CHATGPT可以用于智能客服和在线对话系统。随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业开始在其网站或APP中引入智能客服系统，以提供更好的用户体验。CHATGPT可以作为智能客服系统的核心引擎，为用户提供智能化的解答和服务。它可以理解用户的问题并给出准确的回答，大大提高了用户的满意度和效率。

一次解决所有问题“（雪湖·海若）使我们在一个统一的生成式框架下，将规划、决策和推理等多个任务全部完成。”毫末智行CEO顾维灏在采访中表示：“（雪湖·海若）在更大数据的支持下，还是会让（自动驾驶系统的决策能力）有一个质的提升。这一新技术范式即使放眼全球也是非常独特和创新的。”认知架构雪湖·海若和感知架构BEV一样，旨在通过一个大模型一次性解决问题。在BEV之前，自动驾驶系统的感知是在各传感器端先进行感知，之后由多个小模型算法进行置信判断和融合之后，输出最终的感知结果。BEV则是一次性“吸收”所有传感器的原始数据，之后直接输出车辆周围360°的完整空间感知结果。决策方面，目前业内主要包括预测、规划、控制几个环节：基于感知结果，通过搜索等方法划定出可行使空间，再在其中根据自车和其它交通参与者可能的行动轨迹进行路线规划，最终决定出一条行驶路线，并将行驶路线分解为车辆动作命令传给执行器。雪湖·海若则是基于感知结果，直接给出规划控制结果和理由：一次性生成多个未来可能发生的全局场景，并且按照可能发生的概率排序；生成自车未来的轨迹信息；直接给出决策逻辑链。例如在一个包含对向来车、左侧电动车、右侧过路行人的无保护左转的场景中：传统方法是先对与自车最有可能交互的对向来车进行轨迹预测，基于预测结果判断自车应该的行驶轨迹。此轨迹如果涉及到电动车/行人等其它的交通参与者，则加入考虑后预测，再判断轨迹，如此往复。但雪湖·海若是一次性看到路面的全局情况，基于预训练积累的“经验”，直接得出：对向来车已出线刹车概率低、电动车虽然未出线但惯于抢行、行人在路口通常谨慎行动变。如以安全为先，应当缓慢起步，让行电动车后，快速通过路口。之所以出现这样不同的“思考”方式，在于传统方法和雪湖·海若在短期数据和长期知识上存在不同。短期数据即当时当刻的路面情况。由于目前决策大都使用参数有限的小模型，因此一次性能考虑的对象便相对有限。雪湖·海若作为大模型，在云端参数高达1200亿个，由此在学习时能够做到全局思考。目前毫末未透露部署到车端时的参数规模。长期知识则是交通规则和常识性的潜规则。目前主流决策层算法仍以逻辑判断为主，对于“谁会如何”更多还是出自工程师经验。雪湖·海若则是先在4000万量产车驾驶数据中进行学习，又用5万个经过筛选的人类接管数据做反馈训练，最终习得开车的知识和常识，能够更加类人的，根据当前交通情况推理出未来各类交通场景以及出现的概率。对于神经网络作为黑盒，思考过程的不可解释化，毫末技术负责人艾锐向《赛博汽车》表示，通过添加限定规则，可以一定程度上解决这一问题。在决策层引入GPT模型只是开始，未来毫末计划将雪湖·海若扩大为端到端的自动驾驶系统模型，即用一个大模型解决感知、认知的所有问题。中国自动驾驶逻辑芯片企业地平线也持类似的观点。前不久，地平线作为第一作者发布了基于Transformer的自动驾驶端到端算法框架论文，首次将检测、跟踪、预测、箭头轨迹预测等多个模块用一个完整神经网络架构完整解决。“让我们有可能像ChatGPT那样，用端到端的大规模的数据去训练整个的自动驾驶系统。”地平线创始人&CEO余凯在演讲中表示。02

翻译行业：随着全球化的加深，企业和个人越来越需要在全球范围内进行业务，这将导致对翻译和本地化服务的需求增加。ChatGPT在翻译行业属实“专业对口”，一来可以减少翻译人员的工作量，提高翻译效率；二来可以学习翻译历史数据，在此基础上生成翻译，改善翻译质量；三来由于ChatGPT可以自动完成翻译，可以降低翻译公司的人力成本。

CHATGPT商业化

终于拿到长城体系外订单“我们还在等他们（毫末）的车交付之后，才能做技术上的对标。” 同为量产高阶智驾方案的某车企工程师这样评价毫末。这一对标将在今年初见分销。4月11日，在第八届AI DAY上，毫末发布了一个堪比BEV的新技术：自动驾驶生成式大模型DriveGPT——雪湖·海若。2021年特斯拉用一个BEV架构模型搞定了自动驾驶的感知，而雪湖·海若Transformer则有望用一个模型解决自动驾驶的认知问题。雪湖·海若将依次搭载在魏牌摩卡DHT-PHEV和蓝山上，首批落地在北京、保定、上海等城市，并于2024年开拓100个城市。毫末宣布与三家主机厂签订了定点合作协议，其中包括长城体系外的品牌。新技术范式、百城大战，毫末的“野心”要如何实现？01

本文目录一览

1、CHATGPT商业化前景仍需受市场检验（CHATGPT商业化应用场景）
2、CHATGPT商业化
3、CHATGPT商业化应用场景
4、CHATGPT商业化场景
5、CHATGPT商业化方向

CHATGPT商业化前景仍需受市场检验（CHATGPT商业化应用场景），老铁们想知道有关这个问题的分析和解答吗，相信你通过以下的文章内容就会有更深入的了解，那么接下来就跟着我们的小编一起看看吧。

CHATGPT在商业化应用场景方面具备巨大的潜力，可以在内容生成、智能客服和虚拟助理等领域发挥重要作用。其商业化前景仍需受市场检验，需要在实践中不断优化和改进，解决可能存在的问题和挑战，才能真正实现商业化的成功。相信随着技术的不断发展和市场的不断试验，CHATGPT的商业化前景将会逐渐明朗化。

《我有一座恐怖屋》作者：我会修空调

毫末的身份突围2022年底，小鹏、华为、毫末三家抢跑城市领航功能落地。从结果来看，小鹏、华为都已有了搭载城市领航功能的车队上路，毫末HPilot 3.0所搭载的新摩卡DHT-PHEV预计将于本月推出，而魏牌蓝山要到三季度才会推出激光雷达版。与此后来者也正逐步逼近，蔚来、理想等车企，和轻舟智航等智能驾驶供应商都已宣布了2024年落地高速、城市领航功能的计划。之所以形成这样的局面，与毫末的身份不无关系。毫末虽然出身长城，却无法像蔚小理的智驾团队一样，拥有自上而下的话语权，更多还是相对独立的供应商身份。但背靠长城又使毫末的供应商身份不那么纯粹。对于出自ICT行业的华为，车企都尚且顾忌灵魂。出自同行的毫末作为供应商，自然也少不了被挑剔。如何实现身份突围？今年年初，毫末推出了包括全栈解决方案、云端服务、硬件、软件、模块、原型代码六个层面的6P开放合作模式。合作伙伴不仅可以获取毫末的功能产品，甚至可以获得原型代码这样的底层技术能力。“您的灵魂您保留，我的灵魂您带走。” 毫末智行COO侯军表示：“（智能/自动驾驶）全栈自研是高成本、长周期的事情。毫末的6P开放模式帮助主机厂在不具备技术和时间的情况下参与竞争。如果之后毫末的综合性价比能力赶不上合作伙伴进步的灵魂，我们被淘汰也是正常的。如果能赶上，我们愿意与合作伙伴长期携手同行。”这样“白盒”开放的态度已经起到了效果，毫末已与三家主机厂签署定点合同，其中包括长城体系外的品牌。在毫末的生态伙伴当中，除了高通这样的老朋友外，还多了英伟达、华为、地平线这样新朋友，未来合作方向值得玩味。毫末在2024年的百城计划也绝非说说而已。华为、小鹏的城市领航功能在核心区域仍需依靠高精地图。而毫末的方案则完全不采用高精地图，只用类似导航地图的标清地图，以感知信息的置信权重远高于地图信息，即所谓重感知轻地图方案。要完全依靠感知信息做判断使毫末目前的城市领航功能更显保守，安全性要求远高于舒适和通行效率。但由于完全不依赖高精地图，所以毫末HPilot 3.0的开城将不受地图资源限制，随着其感知能力打磨得愈发完善，开城速度也将愈发加速。顾维灏在演讲中表示，毫末的视觉自监督大模型感知性能已提升20%。例如鱼眼摄像头在15米范围内的测量精度已达到30厘米，2米内精度可以高于10厘米。因此毫末正考虑取消超声波雷达，直接使用鱼眼镜头做泊车功能。技术进步也正成为毫末作为供应商，持续降本的底气所在。毫末智行张凯表示：“未来（降本同效的策略）对我们和行业发展，都会有很好的推动作用。”

CHATGPT商业化的成功与否还与市场需求、竞争环境等诸多因素相关。在当前竞争激烈的人工智能领域，很多企业都在研发类似的技术，这将对CHATGPT的商业化应用带来一定的挑战。

CHATGPT商业化场景

尽管CHATGPT在技术上具备了广泛的应用潜力，但其商业化应用场景还需要在市场中得到检验。CHATGPT在实际应用中可能会面临一些挑战。CHATGPT生成的文本是否准确、合理、符合业务需求，需要经过长期的实践来验证。由于CHATGPT是基于语料库训练出来的模型，其生成的文本可能存在一定的偏见和不准确性，这需要在商业化应用中予以解决。

ChatGPT的发展离不开技术的应用和商业化，必须先聚焦于资源、资金高度集中和技术应用性强的特定领域。例如应用于实现自动化办公，由于需求量大，或许可能成为技术应用首先发展的领域。

如果将ChatGPT作为车机系统，可为车辆提供语音识别、语音合成、对话处理等功能。目前汽车行业中较成熟的语音交互解决方案，识别率可以达到90%以上，但与ChatGPT相比还是差距过大。如果想让系统理解我们说的话，就得运用到NLP（自然语言处理）技术，而ChatGPT目前是自然语言类的天花板。如果将ChatGPT用于车机系统，一方面可以让车机更容易理解“长难句”，让驾驶更具趣味性

本次CNMO推出了“聊聊ChatGPT”系列专题，旨在让大家更好、更全面地了解ChatGPT，而本文，要跟大家聊的是“这些行业会搭上顺风车”。ChatGPT本质上是一个对话模型，主要以文字方式互动，不仅可以通过人与人自然对话的方式进行交互外，还可以处理相对复杂的语言，可以完成包括自动文本生成、自动问答等在内的多种任务。ChatGPT亮相以来，被广泛应用在了聊天机器人、编写和调试计算机程序、文学相关领域的创作，更有甚者还用来写论文。可以看出，ChatGPT对各行各业都有所影响，那么哪些行业能抱上这根“大腿”呢？ChatGPT让AI行业生机勃勃，在一定程度上也带动了自动驾驶行业、金融行业、翻译行业等发展。自动驾驶行业：毫末智行CEO顾维灏认为，ChatGPT的技术思路和自动驾驶认知决策的思路是不谋而合。他提出了人驾自监督认知大模型，让自动驾驶系统从人类反馈中学会选择和辨别，并稳定地输出最优解。

ChatGPT其实并没有创新性可言，其出圈的关键在于选对了落脚点。也市场对于ChatGPT过于乐观了。

【本文来自易车号作者赛博汽车，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】

万事俱备，只待上车一次解决所有问题，当然很棒，但却鲜少有玩家实践该技术。在2022年的AI DAY和今年的投资者日上，特斯拉展示的预测算法仍是以蒙特卡洛树搜索为主。小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙则在4月明确表示，未来小鹏将在预测层面引入神经网络，但在规控层面，仍将以逻辑算法为主。“我对团队有一个明确的线，能用数学方法解决的问题，都先用数学的方法。”即使想要应用，GPT也不是普通玩家玩得起的。华为云人工智能领域首席科学家田奇在近日的演讲中表示，大模型开发和训练一次需要1200万美元。而且并不只是“钱”的事。雪湖·海若作为GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型，需要有大规模语料库来进行训练。顾维灏在演讲中表示，雪湖·海若的一个关键设计是将场景Token（令牌，代表执行某些操作的权利对象）化表达：将驾驶空间进行离散化处理，每一个Token都表征场景的一小部分。如果输入一连串过去已经发生的场景Token序列，模型可生成未来所有可能的场景。目前毫末Token的词表空间是50万个左右。大模型还需要超算中心来训练。1月，毫末发布了670PFLOPS算力的超算中心——雪湖·绿洲。若按照一块19.5TFLOPS算力的英伟达A100计算，则绿洲或用了34.3万块英伟达A100。绿洲还针对海若进行了针对性的升级改造。一是建立全套训练保障框架，避免因个别服务器异常可能导致的训练中端；二是升级弹性调度资源的能力，使训练平台能够自适应每天回传数据不同的大小规模；三是吞吐效率的升级，通过算子融合端到端吞吐提升84%。但就像ChatGPT和GPT4仍依赖于对话者不断调整问题问法，扩大数据库调用权限，才能表现得更加真实类人一样。雪湖·海若要做到真正高速类人，在并行效率、算力需求、功耗等方面超过搜索等传统方法，甚至超过人类表现的前提，是源源不断的真实道路场景和人类反馈。03

金融行业：招商银行此前发布了一篇名为《亲情信用卡温暖上市，ChatGPT首次诠释“人生逆旅，亲情无价”》的推文，被认为是金融行业首次尝试与ChatGPT搭档生产的宣传稿件。ChatGPT背后的“金主”——微软，曾在发布会上演示了全新功能——财报分析。微软在Edge浏览器打开了GAP公司15页的三季度财报PDF，利用ChatGPT实时总结核心点，并于Lululemon三季度财报做对比，各项指标对比结果飞速呈现。可以预见，ChatGPT如果用于金融领域，可以极大提高效率，减少出错。

ChatGPT的未来

CHATGPT还可以用于虚拟助理的开发。随着人们对便捷生活的追求，虚拟助理在日常生活中的应用越来越广泛。CHATGPT可以作为虚拟助理的基础技术，为用户提供日程管理、语音助手、天气查询等各种功能。它可以识别用户的指令并作出相应的回应，实现与用户的智能对话。

关于“CHATGPT商业化前景仍需受市场检验（CHATGPT商业化应用场景）”的具体内容，今天就为大家讲解到这里，希望对大家有所帮助。

CHATGPT是一个基于人工智能技术的自然语言处理模型，由OpenAI开发。其在自然语言生成方面表现出色，可以用于生成文章、对话等各种形式的文本。

近一年来堪称现象级的悬疑灵异类作品非此作莫属，小说来自于起点中文网。这个大概是自天下霸唱的《鬼吹灯》，南派三叔的《盗墓笔记》之后，这一类型里第三部火爆全网的小说。开篇就就将紧张恐怖的环境细节描写烘托到位，让人一下子就能沉浸那个感觉，行文过程又轻松愉悦，给人不断的惊喜。作者营造恐怖氛围非常有一手，文笔剧情都让人有继续读下去的欲望。而且这本书是一书爆火，让作者拿到了起点年度新人王，长期位于畅销榜前列。自从这本书火了之后，出现了大量的跟风之作，各种“我有一XXX”的书名不断涌现。

这本小说来自翻阅小说网，是一本讲述爱情的言情作品。与以前的琼瑶电视剧，现在泛滥的霸道总裁，或者校花类的言情小说不一样。这本小说讲透了什么是生活的勇气，什么是爱情。仅看简介便让人有了很不一样的感受：她一度以为自己身处地狱。女儿逝世，婚姻终结，与世隔绝的家庭主妇重回职场……这一连串让她喘不过气来。直到她遇见了他…… 如果两个人相爱，是一场救赎的话，那她愿意，这场爱，天昏地暗，海枯石烂。所谓浅阳，不过只是你，恰好出现在那里，足够穿透所有的黑暗，迎接黎明。

CHATGPT商业化前景仍需受市场检验。尽管CHATGPT在技术上具备了广泛的应用潜力，但其商业化应用场景还需要在市场中得到检验。