ChatGPT，打了人車交互的“臉”？

如今ChatGPT確實已經能給到令人驚艷的效果。其能夠在溝通中，如同老師一般不斷地為用戶提供精準的回應，且回應充滿人格化不是機械式的。更重要的是，不只是回答用戶，ChatGPT還能進行大量創造性的活動，比如根據創作詩歌和文章。

ChatGPT的出現，開始讓行業重新審視人工智能，也讓追求智能化的新能源汽車行業更加認識到汽車人機交互的不足。

目前來看，依然有許多車企的車機交互被詬病10年前的水平。在這里，我們重點關注與ChatGPT關聯性較強的車載語音交互系統。

智能語音交互主要有三大重點，分別是：識別、理解和執行。根據蓋世汽車研究院的行業觀察，在目前提供解決方案的廠商中，識別部分已經趨于成熟，識別率可以達到90%以上。行業的痛點主要聚焦于“理解”部分，大部分的車載語音交互系統在“理解”上并不智能。這主要體現在操作復雜與交互機械兩個方面。

具體來看，大部分廠商提供的語音交互解決方案是通過觸摸屏與部分語音相結合的方式進行交互，同時在屏幕內的不同應用中還內置了不同的語音方案，這也帶來了許多的操作不便。此前傳統主機廠提供的前端語音交互的功能，大部分采用命令控制。用戶需按照指定命令進行交互，機器不具備語義理解能力。交互機械化，導致整個系統功能單一、命令詞單一。

此外，雖然語音識別準確率已經達到了一個較高的水平，但是用戶畢竟是有獨立精神的個體而非機器人，“口誤”隨時可能發生。因此在語音交互時，具有很大的不確定性，由于缺乏適應用戶語音使用習慣的系統，以至于達不到正常的交互，無法完成用戶設定的目標。

那么，如何讓車載語音交互系統像人一樣理解我們的話語？這主要涉及到NLP（自然語言處理）技術，它們對于用戶輸入語音的理解與本身的場景策略、多輪對話有著密不可分的關系，并直接決定著車載語音交互系統的智能化程度。

對比來看，在ChatGPT面前，目前的車載語音交互系統的智能化水平還相差甚遠。前者尚具備開啟車輛和導航搜索等功能，雖然也有可以進行簡單的對話，但是遠不能和ChatGPT相比。

ChatGPT聊天機器人是AI系統的典型示例，也是智能人機交互最基本和最廣泛的示例之一。它是一種計算機程序，在通過文本或語音進行對話時會像智能實體一樣做出響應，并通過自然語言處理(NLP)理解一種或多種人類語言。甚至有人直言：“ChatGPT讓自然語言處理迎來了大結局。”

從技術角度來看，ChatGPT是基于大規模預訓練語言模型（GPT-3.5），借助其強大的語言理解和生成能力，通過在人工標注和反饋的大規模數據上進行學習，從而讓預訓練語言模型能夠更好地理解人類的問題并給出更好的回復。

如此看來，我們是否可以預見：ChatGPT的出現，讓車載語音交互系統擁有的新的可能。如果未來的汽車智能座艙能夠植入ChatGPT，那么車輛就真的不再是一個移動的交通工具了，而是一個智慧的伙伴。