作者：彭昭（智次方創(chuàng)始人、云和資本聯(lián)合創(chuàng)始合伙人）

物聯(lián)網(wǎng)智庫 原創(chuàng)

導讀

今天這篇文章，我們來觀察奔馳如何使用ChatGPT改進汽車的生產(chǎn)流程，并且探討GPT大模型與AIoT相結合的場景以及最新實踐。

這是我的第289篇專欄文章。

這周“百模大戰(zhàn)”愈演愈烈，一向冷靜的蘋果公司也被爆出正在暗中開發(fā)Apple GPT，直接與OpenAI和谷歌打擂臺。

此前，微軟一手抓閉源GPT-4，一手抓開源LLaMA 2，股價一路飆升。這次，坐擁15億用戶的蘋果一旦加入，有可能快速改變大模型的競爭格局。

自從2023年初以來，關于大模型的各種新聞不絕于耳，其中大部分消息都是來自大模型的供應方，相信你也和我一樣，產(chǎn)生了某種程度的審美疲勞。

OpenAI、Meta、微軟、蘋果…無論各家的做法是激進還是保守，帶著大模型從“炫技”走向“實用”才是真諦。

經(jīng)過大量信息的狂轟濫炸之后，大家普遍進入了冷靜期。大模型想要真正成為生產(chǎn)力的變革工具，唯一的路徑就是與各種場景相結合，產(chǎn)生落地應用。

本周，梅賽德斯·奔馳透露，他們正在使用ChatGPT進行智能汽車的生產(chǎn)測試。

這個消息就像是一股清流，讓我們可以一窺大模型使用方的看法和進展。

奔馳的工程師們利用GPT大模型學習汽車生產(chǎn)數(shù)據(jù)隨著時間推移的變化，從而形成快速制定戰(zhàn)略決策的技能。

曾有觀點認為多模態(tài)大模型+物聯(lián)網(wǎng)將是下一個“風口”，這一說法還有待時間的驗證。

不過隨著大模型的快速更新與普及，確實有越來越多的企業(yè)正在嘗試和使用它。

如果GPT大模型要從數(shù)字世界走向物理世界，與AIoT結合是必經(jīng)之路。

因此今天這篇文章，我們來觀察奔馳如何使用ChatGPT改進汽車的生產(chǎn)流程，并且探討GPT大模型與AIoT相結合的場景以及最新實踐。

數(shù)據(jù)“民主化”，奔馳在智能汽車生產(chǎn)中測試ChatGPT

奔馳公司本周透露，他們在MO360系統(tǒng)中啟動了ChatGPT項目。ChatGPT主要用于質量管理、故障識別和分析，以及流程優(yōu)化。

大名鼎鼎的MO360是“梅賽德斯·奔馳乘用車生產(chǎn)運營360”（Mercedes-Benz Cars Operations 360）的縮寫，代表了生產(chǎn)體系中一整套數(shù)字化生態(tài)體系，360則寓意生產(chǎn)管理過程的360度全方位的數(shù)字化。

該生產(chǎn)體系連接了包括車輛、機器人、生產(chǎn)流程等，生產(chǎn)人員能夠通過無縫連接的數(shù)字交互界面訪問以上任一部分的數(shù)據(jù)，讓工作更有效率，同時也更輕松。

在現(xiàn)有的MO360中已經(jīng)整合了一系列的數(shù)字化工具，力求實現(xiàn)最大的透明度，從而提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化質量管理流程。

從2020至2022年，憑借優(yōu)化的流程、豐富數(shù)據(jù)以及基于實時數(shù)據(jù)的迅捷決策，MO360將生產(chǎn)效率提升了15%以上。

這次ChatGPT在MO360中的測試，可以說起點很高。

因為MO360已經(jīng)連接了完整的生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，隨時掌握每輛汽車的精準生產(chǎn)狀況，每當檢測到偏差時，管理系統(tǒng)會直接在智能手機上通知質量經(jīng)理和生產(chǎn)人員。

ChatGPT的引入，讓數(shù)據(jù)更加“民主化”，更多相關的工程師可以使用這些生產(chǎn)數(shù)據(jù)來實時評估流程和修正錯誤。

通過ChatGPT，工程師與系統(tǒng)的交互以最常用的語言進行，降低了溝通門檻，并且促進了工程師之間的彼此協(xié)作。

查詢不再是復雜的編程功能，而是由對話引導自然而然進行的流程。即便是沒有編程知識的員工，也可以進行查詢操作。

引入ChatGPT的目的是，奔馳希望在最短時間內，產(chǎn)生支持整個生產(chǎn)鏈路的戰(zhàn)略決策。

基于ChatGPT的集成，奔馳還實現(xiàn)了全天候的員工顧問支持，生產(chǎn)員工通過MO360的自助服務門戶進行溝通，獲得所需答案。

作為車主也可以使用ChatGPT提高溝通體驗，奔馳讓客戶可以觀看愛車的裝配過程，購買體驗從造車階段就已經(jīng)開始。

同時奔馳也考慮了數(shù)據(jù)安全與隱私問題，生產(chǎn)數(shù)據(jù)保留在MO360數(shù)據(jù)平臺中，并對關鍵信息進行了匿名處理。

根據(jù)奔馳公司管理委員會成員、生產(chǎn)和供應鏈管理經(jīng)理Jörg Burzer的介紹，ChatGPT降低了會議、溝通、差旅的時間和成本，使用可持續(xù)的方式優(yōu)化了生產(chǎn)流程和質量管理。

試點階段成功之后，ChatGPT將在整個梅賽德斯·奔馳的全球生產(chǎn)網(wǎng)絡中使用。

奔馳的情況并不是個例，另據(jù)Statista的研究分析，生成式AI對于企業(yè)的成本節(jié)約效果非常顯著，在供應鏈管理、生產(chǎn)流程、產(chǎn)品服務等環(huán)節(jié)都有突出表現(xiàn)（如上圖所示）。

與AIoT結合是GPT大模型從數(shù)字世界走向物理世界的必經(jīng)之路

由GPT大模型所指向的AGI通用人工智能，其背后的真諦是“實用”，在行業(yè)場景中落地用實際效果說話。

只有從數(shù)字世界走向物理世界，真正的賦予萬物智能，GPT大模型才可以脫離“炫技”的嫌疑，給生活帶來真正的改變。

然而，GPT大模型在物理世界中并不適用，它只是一個數(shù)字模型，無法處理物理世界中的實際對象和事件。

而AIoT正是大模型與物理世界的連接器。

物聯(lián)網(wǎng)可以將物理世界中的各種實體，如傳感器、設備、機器等…連接起來，從而將數(shù)字世界和物理世界結合在一起。

AIoT的出現(xiàn)，讓物聯(lián)網(wǎng)設備不再僅僅是數(shù)據(jù)的收集和傳輸工具，而是能夠進行數(shù)據(jù)的理解和決策。這無疑提升了物聯(lián)網(wǎng)的功能性和效率，也讓物聯(lián)網(wǎng)設備更加智能。

AIoT的關鍵并不在于硬件本身，而在于數(shù)據(jù)和智能。

根據(jù)IDC發(fā)布的數(shù)據(jù)，全球數(shù)據(jù)總量由2019年的45ZB將增長至2025年的175ZB，年均復合增長率高達25.40%。而且中國的數(shù)據(jù)總量將會以每年30%的平均速度快速發(fā)展，在2025年達到48.73ZB。

也就意味著，2025年中國將擁有全球最大的數(shù)據(jù)圈（每年被創(chuàng)建、采集或是復制的數(shù)據(jù)集合就是全球數(shù)據(jù)圈）。

這些數(shù)據(jù)包含家庭數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)、個人數(shù)據(jù)以及商務數(shù)據(jù)，但目前80%的數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過很好的整合和結構化。

萬物智能的關鍵就在于將數(shù)據(jù)進行點對點的歸類和邏輯關聯(lián)。數(shù)據(jù)背后的分析才能真正運用在實際生產(chǎn)、生活之中，起到指導作用。

通過與AIoT的結合，GPT大模型可以獲取來自物理世界的數(shù)據(jù)，并將其轉換為語言，從而實現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界之間的交互。

因此，與AIoT結合，是GPT大模型在行業(yè)落地的必經(jīng)之路。

從路徑上來看，在數(shù)字化時代AIoT已然在逐漸影響著生產(chǎn)、制造、生活的方方面面，AIoT與大模型的結合，可以從以下5個方面進行自然延伸和應用：

1.數(shù)據(jù)收集和訓練

AIoT可以提供豐富的實時數(shù)據(jù)來訓練和改進GPT大模型。傳統(tǒng)上GPT大模型主要依賴于網(wǎng)絡文本數(shù)據(jù)，而AIoT設備可以提供更多體現(xiàn)日常物理世界的聲音、視頻和傳感器數(shù)據(jù)。

2.智能設備交互

訓練好的GPT大模型可以部署到智能設備上，與用戶進行更自然的對話交互。在目前GPT基本上只能與PC進行文本交互，而AIoT設備能讓GPT與用戶的交互超越文本，利用語音和視覺等多模態(tài)。

3.自動化控制

GPT大模型有機會不僅僅止步于交互，還能用于實現(xiàn)基于語言的自動化控制。比如用戶可以說“關閉廚房的空調”、“把臺燈調亮一些”等指令，GPT大模型理解然后控制相關的AIoT設備。

4.場景推理

結合AIoT設備收集到的豐富物理世界數(shù)據(jù)，GPT大模型有望做出更復雜的場景推理。比如看到用戶打開洗手液瓶蓋，GPT大模型可能推理出用戶想要洗手，自動打開水龍頭，完成日常物理場景的推理。

5.安全隱私

GPT與AIoT未來有望更緊密結合，但也需要關注新的安全和隱私問題。在處理大量敏感個人數(shù)據(jù)時，證明GPT大模型的安全性和透明性將變得至關重要，同時GPT大模型也可被用來模擬黑客強化系統(tǒng)的安全性。

總的來說，GPT大模型與AIoT的結合將會是一條不可逆的趨勢，有望讓AI模型從數(shù)字世界走向物理世界，提供更人性化的服務。面對這種轉變，我們應積極擁抱，不斷探索和創(chuàng)新，以實現(xiàn)萬物智能的更大價值。

從“炫技”到“實用”，GPT大模型走進物理世界的最新實踐

在實現(xiàn)萬物智能的道路上，文初提到的奔馳等車企對于GPT大模型的態(tài)度尤為關鍵。

因為汽車是一個相當?shù)湫偷腁IoT終端，無論是汽車的生產(chǎn)線還是汽車本身，尤其最能體現(xiàn)出AIoT與GPT大模型相結合的功效和作用。

隨著消費者與汽車之間關系的不斷變化，“開車”的含義不再僅僅是“駕駛車輛”。未來，汽車可以知道乘坐人員是誰，為他們作出決策，甚至可以成為可信的伙伴。

消費者非�？释�汽車成為生活中的一種“親密”智能設備，盡管它是重量以噸計的“大家伙”。

隨著從傳統(tǒng)到智能的轉變，汽車正在成為我們身邊最大的“數(shù)據(jù)發(fā)生器”，這些數(shù)據(jù)如果善加利用，可以很好的提升我的生活品質和工作效率。

因此當這些數(shù)據(jù)在線、當服務連接的時候，更為重要的是如何發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。

當大量的數(shù)據(jù)被沉淀、被分析之后，還可以用于改善用戶的駕駛習慣、補充道路數(shù)據(jù)、幫助產(chǎn)品功能改善等。甚至是如果這種數(shù)據(jù)和相關部門合作之后，很可能會帶來更大的效果——在智慧交通以及城市規(guī)劃，甚至是用戶衍生需求上會產(chǎn)生更大的作用。

因此汽車行業(yè)對于AIoT與GPT大模型的結合應用場景非常豐富，值得重視。

在我們此前發(fā)布的《2023年中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)洞察暨生態(tài)圖譜報告》中，對大模型在汽車領域的應用做過詳細梳理，歡迎感興趣的朋友查閱。

還有一些企業(yè)，比如谷歌和阿里等，將GPT大模型與AIoT機器人相結合，探索具身智能領域的應用。

GPT大模型的突破為人機交互提供新的思路，有望充當機器人大腦，讓人們能夠采用更直接、輕便、靈活的方式對機器人實現(xiàn)操控。

多模態(tài)的引入更進一步拓展交互的豐富性，大幅提升人機交互和環(huán)境交互能力，助力機器人能力再上新臺階。在工業(yè)自動化、醫(yī)療健康、家用服務、教育、娛樂等眾多領域，幫助人類實現(xiàn)極端環(huán)境作業(yè)、多領域降本增效。

在機器視覺領域，360和宇視進行了諸多嘗試，他們將多模態(tài)垂直大模型與AIoT系統(tǒng)相結合，可以針對安防等場景做出行業(yè)數(shù)據(jù)微調。

一般情況下AIoT攝像頭普遍用于事后的回溯、追查，當與GPT大模型結合之后，攝像頭可以更準確的對當前事件進行判斷，爭取做到同步的告警、提示。

智能家居領域，智能音箱成為了GPT大模型的“登陸”入口。

在GPT大模型能力加持下，智能音箱能作為智能家居的管家，可以通過理解用戶意圖，調動其它設備，比如電視、空調、電燈和掃地機器人等，助力智能家居實現(xiàn)多場景之間相互配合。

還有一些企業(yè)將GPT大模型在特定的場景落地，比如數(shù)字化門店解決方案提供商漢朔將大模型應用于智能零售領域。

隨著GPT大模型的全面接入和應用，AIoT智能零售解決方案的工作效率和自然交互得到提升，特別是在門店體驗、數(shù)據(jù)分析和工作流程自動化等領域，加速了零售產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型和發(fā)展。

寫在最后

如果說數(shù)據(jù)是新的石油，那么大模型就是新的電力。

萬物互聯(lián)變成基礎設施，數(shù)據(jù)變成新的生產(chǎn)資料，AI大模型變成新型的服務，這三者裂變的結果是新經(jīng)濟的出現(xiàn)。

AIoT的關鍵并不在于硬件本身，而在于數(shù)據(jù)和智能。

隨著由AIoT所帶動的各行各業(yè)深度信息化，形成了各行各業(yè)的數(shù)據(jù)；同時場景得到的數(shù)據(jù)和智能，又可以應用到各行各業(yè)；各行各業(yè)的應用又產(chǎn)生了新場景，反向地增強數(shù)據(jù)來源、處理能力以及智能，不斷地去循環(huán)往復…

從“炫技”到“實用”，善用數(shù)據(jù)而產(chǎn)生智能，與AIoT結合是GPT大模型從數(shù)字世界走向物理世界的必經(jīng)之路。

參考資料：

1. 大模型是大腦、物聯(lián)網(wǎng)是感官，阿里判斷AIoT大爆發(fā)的背后邏輯，來源：物聯(lián)網(wǎng)智庫

2. 周鴻祎：多模態(tài)是大模型發(fā)展的必經(jīng)之路，與物聯(lián)網(wǎng)結合是下一個風口，來源：36Kr

3. 天貓精靈回應大模型內測：眼鏡、APP、AIoT將陸續(xù)覆蓋可用，來源：搜狐

       原文標題 : 與AIoT結合是GPT大模型從數(shù)字世界走向物理世界的必經(jīng)之路