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ChatGPT商业化前景仍需受市场检验（ChatGPT商业化利用场景）

人工智能技术发展迅猛，各领域都出现出了许多新的利用场景。语言模型GPT⑶引发了广泛的关注，而其派生的ChatGPT在商业化利用方面也有着巨大的潜力。ChatGPT商业化前景仍需承受市场检验。

ChatGPT商业化的一个利用场景是智能客服。随着互联网的普及和电商行业的迅猛发展，用户对高效、个性化的客服体验的需求也愈来愈强烈。传统的人工客服在面对大量的用户咨询经常常忙不过来，而且由于人工智能技术的限制，也没法满足用户的个性化需求。ChatGPT作为一种强大的语言模型，可以通过学习大量的对话数据，生成公道、流畅的回答，有效地提升客服的效力和用户体验。ChatGPT在实际利用中可能遇到的问题是如何确保对用户的准确理解并给出恰当的回答，和怎么处理一些复杂的场景和敏感问题。

另外一个ChatGPT商业化的利用场景是智能助理。在现代社会，人们的工作和生活压力愈来愈大，对高效的工作和生活方式的需求也愈来愈迫切。ChatGPT可以作为一种智能助理，为用户提供日程安排、提示、信息查询等服务。用户可以通过语音或文字与ChatGPT进行交换，告知它自己的需求，ChatGPT会分析用户的需求并给出相应的回答和建议。ChatGPT商业化利用在智能助理领域面临的挑战是如何确保与用户的沟通顺畅，能够准确理解用户的意图，并给出准确的回答和建议。由于用户在使用智能助理时常常触及到个人隐私信息，如何保障用户的数据安全和隐私权也是一个重要的问题。

ChatGPT还可以利用于翻译、摘要和内容生成等领域。在全球化的背景下，各国之间的交换和合作愈来愈频繁，翻译需求也愈来愈大。ChatGPT可以通过学习多种语言的数据，实现自动翻译，并且在表达方式上更加贴近人类。ChatGPT还可以通过学习大量的文章和资料，生成准确、简洁的摘要，帮助用户快速了解和获得信息。ChatGPT在这些利用场景中可能遇到的问题是如何保障翻译的准确性和流畅性，和怎么处理复杂的句子结构和文化差异。

ChatGPT商业化前景仍需受市场检验。虽然ChatGPT在多个领域都有着广阔的利用前景，但在实际商业化利用中依然面临着一些挑战。如何确保对用户的准确理解并给出恰当的回答，怎么处理复杂的场景和敏感问题，和如何保障用户的数据安全和隐私权等问题都需要进一步研究和探索。只有通过市场的检验和实践，不断改进和完善，ChatGPT才能真正发挥其商业化利用的潜力，为用户提供更好的服务和体验。

ChatGPT商业化前景仍需受市场检验（ChatGPT商业化利用场景）

《浅阳》作者：大橙子

这本小说来自翻阅小说网，是一本讲述爱情的言情作品。与之前的琼瑶电视剧，现在泛滥的霸道总裁，或校花类的言情小说不一样。这本小说讲透了甚么是生活的勇气，甚么是爱情。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。 女儿去世，婚姻终结，与世隔绝的家庭妇女重回职场……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，迎接拂晓。

《我有一座恐怖屋》作者：我会修空调

近一年来可谓现象级的悬疑灵异类作品非此作莫属，小说来自于出发点中文网。这个大概是自天下霸唱的《鬼吹灯》，南派三叔的《盗墓笔记》以后，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述烘托到位，让人一下子就可以沉醉那个感觉，行文进程又轻松愉悦，给人不断的欣喜。作者营建恐怖氛围非常有一手，文笔剧情都让人有继续读下去的愿望。而且这本书是一书爆火，让作者拿到了出发点年度新人王，长时间位于畅销榜前列。自从这本书火了以后，出现了大量的跟风之作，各种“我有一XXX”的书名不断出现。

ChatGPT商业化

终究拿到长城体系外定单“我们还在等他们（毫末）的车交付以后，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架构模型弄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·海若将顺次搭载在魏牌摩卡DHT-PHEV和蓝山上，首批落地在北京、保定、上海等城市，并于2024年开辟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”要怎么实现？01

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，将计划、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，或者会让（自动驾驶系统的决策能力）有一个质的提升。这一新技术范式即便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，以后由多个小模型算法进行置信判断和融会以后，输出终究的感知结果。BEV则是一次性“吸收”所有传感器的原始数据，以后直接输出车辆周围360°的完全空间感知结果。决策方面，目前业内主要包括预测、计划、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线路计划，终究决定出一条行驶线路，并将行驶线路分解为车辆动作命令传给履行器。雪湖·海若则是基于感知结果，直接给出计划控制结果和理由：一次性生成多个未来可能产生的全局场景，并且依照可能产生的几率排序；生成自车未来的轨迹信息；直接给出决策逻辑链。例如在一个包括对向来车、左边电动车、右边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当的行驶轨迹。此轨迹如果触及到电动车/行人等其它的交通参与者，则加入斟酌后预测，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几率低、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。之所以出现这样区别的“思考”方式，在于传统方法和雪湖·海若在短时间数据和长时间知识上存在区别。短时间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，因此一次性能斟酌的对象便相对有限。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。目前毫末未流露部署到车端时的参数范围。长时间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“谁会如何”更多或者出自工程师经验。雪湖·海若则是先在4000万量产车驾驶数据中进行学习，又用5万个经过挑选的人类接收数据做反馈训练，终究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和出现的几率。对神经网络作为黑盒，思考进程的不可解释化，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·海若扩大为端到真个自动驾驶系统模型，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全神经网络架构完全解决。“让我们有可能像ChatGPT那样，用端到真个大范围的数据去训练全部的自动驾驶系统。”地平线开创人&CEO余凯在演讲中表示。02

万事俱备，只待上车一次解决所有问题，固然很棒，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，特斯拉展现的预测算法或者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。”即便想要利用，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。而且其实不只是“钱”的事。雪湖·海若作为GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型，需要有大范围语料库来进行训练。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，代表履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，每个Token都表征场景的一小部份。如果输入一连串过去已产生的场景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。若依照一块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致使的训练中端；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区别的大小范围；三是吞吐效力的升级，通过算子融会端到端吞吐提升84%。但就像ChatGPT和GPT4仍依赖于对话者不断调剂问题问法，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，在并行效力、算力需求、功耗等方面超过搜索等传统方法，乃至超过人类表现的条件，是源源不断的真实道路场景和人类反馈。03

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。与尔后来者也正逐渐逼近，蔚来、理想等车企，和轻舟智航等智能驾驶提供商都已宣布了2024年落地高速、城市领航功能的计划。之所以构成这样的局面，与毫末的身份不无关系。毫末虽然出身长城，却没法像蔚小理的智驾团队一样，具有自上而下的话语权，更多或者相对独立的提供商身份。但背靠长城又使毫末的提供商身份不那末纯洁。对出自ICT行业的华为，车企都尚且顾忌灵魂。出自同行的毫末作为提供商，自然也少不了被挑剔。怎么实现身份突围？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。合作火伴不但可以获得毫末的功能产品，乃至可以取得原型代码这样的底层技术能力。“您的灵魂您保存，我的灵魂您带走。” 毫末智行COO侯军表示：“（智能/自动驾驶）全栈自研是高本钱、长周期的事情。毫末的6P开放模式帮助主机厂在不具有技术和时间的情况下参与竞争。如果以后毫末的综合性价比能力赶不上合作火伴进步的灵魂，我们被淘汰也是正常的。如果能遇上，我们愿意与合作火伴长时间携手同行。”这样“白盒”开放的态度已起到了效果，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。在毫末的生态火伴当中，除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托高精地图。而毫末的方案则完全不采取高精地图，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。要完全依托感知信息做判断使毫末目前的城市领航功能更显守旧，安全性要求远高于舒适和通行效力。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米范围内的丈量精度已到达30厘米，2米内精度可以高于10厘米。因此毫末正斟酌取消超声波雷达，直接使用鱼眼镜头做停车功能。技术进步也正成为毫末作为提供商，延续降本的底气所在。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。”

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ChatGPT商业化利用场景

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，不但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，被广泛利用在了聊天机器人、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，那末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，可为车辆提供语音辨认、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，辨认率可以到达90%以上，但与ChatGPT相比或者差距过大。如果想让系统理解我们说的话，就得应用到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搭档生产的宣扬稿件。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三季度财报做对照，各项指标对照结果飞速显现。可以预感，ChatGPT如果用于金融领域，可以极大提高效力，减少出错。

翻译行业：随着全球化的加深，企业和个人愈来愈需要在全球范围内进行业务，这将致使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，提高翻译效力；二来可以学习翻译历史数据，在此基础上生成翻译，改良翻译质量；三来由于ChatGPT可以自动完成翻译，可以下降翻译公司的人力本钱。

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，乃至还有“自己的想法”，但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由嘉奖模型决定的，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”等低级毛病。

ChatGPT的发展离不开技术的利用和商业化，一定要先聚焦于资源、资金高度集中和技术利用性强的特定领域。例如利用于实现自动化办公，由于需求量大，也许可能成为技术利用首先发展的领域。

ChatGPT商业化场景

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，不但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，被广泛利用在了聊天机器人、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，那末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，可为车辆提供语音辨认、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，辨认率可以到达90%以上，但与ChatGPT相比或者差距过大。如果想让系统理解我们说的话，就得应用到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搭档生产的宣扬稿件。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三季度财报做对照，各项指标对照结果飞速显现。可以预感，ChatGPT如果用于金融领域，可以极大提高效力，减少出错。

翻译行业：随着全球化的加深，企业和个人愈来愈需要在全球范围内进行业务，这将致使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，提高翻译效力；二来可以学习翻译历史数据，在此基础上生成翻译，改良翻译质量；三来由于ChatGPT可以自动完成翻译，可以下降翻译公司的人力本钱。

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，乃至还有“自己的想法”，但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由嘉奖模型决定的，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”等低级毛病。

ChatGPT的发展离不开技术的利用和商业化，一定要先聚焦于资源、资金高度集中和技术利用性强的特定领域。例如利用于实现自动化办公，由于需求量大，也许可能成为技术利用首先发展的领域。

ChatGPT商业化方向

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，不但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，被广泛利用在了聊天机器人、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，那末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，可为车辆提供语音辨认、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，辨认率可以到达90%以上，但与ChatGPT相比或者差距过大。如果想让系统理解我们说的话，就得应用到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搭档生产的宣扬稿件。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三季度财报做对照，各项指标对照结果飞速显现。可以预感，ChatGPT如果用于金融领域，可以极大提高效力，减少出错。翻译行业：随着全球化的加深，企业和个人愈来愈需要在全球范围内进行业务，这将致使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，提高翻译效力；二来可以学习翻译历史数据，在此基础上生成翻译，改良翻译质量；三来由于ChatGPT可以自动完成翻译，可以下降翻译公司的人力本钱。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，乃至还有“自己的想法”，但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由嘉奖模型决定的，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”等低级毛病。ChatGPT的发展离不开技术的利用和商业化，一定要先聚焦于资源、资金高度集中和技术利用性强的特定领域。例如利用于实现自动化办公，由于需求量大，也许可能成为技术利用首先发展的领域。

文章到此结束，如果本次分享的ChatGPT商业化前景仍需受市场检验（ChatGPT商业化利用场景）的问题解决了您的问题，那末我们由衷的感到高兴！