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今年的CES俨然已被各种生成式AI轰炸。每家公司都在做着乐观的承诺与预期，但行业仍在为ChatGPT可靠的应用场景而摸索。
Nvidia的desktop GPU高级总监Justin Walker在上周Nvidia的CES前瞻简报中说：“今年的CES将全面关注生成式AI和AI PC。”
当然，他说的是对的。在展会开始之前，大多数科技公司决定用AI框架来构建他们的CES公告。许多公司在新闻简报和演示中提到生成式AI，当然也在他们的展位中，以此来宣传他们的AI智能。
显然，AI具有许多不同的层次和应用，从PC中的AI和汽车中的AI到机器人中的AI。仅车辆AI就包括了无数的AI应用。它应用于数字座舱、ADAS（感知和监控）以及自动驾驶（预测和决策制定）。
在今年CES上所有的AI展示中，大众的展示似乎引发了行业的忧虑。
汽车与ChatGPT
大众急于宣布首发Cerence Chat Pro的车厂，声称ChatGPT正在驱动其IDA车载语音助手。大众表示，这将提供更自然的“对话式闲聊”方式，让驾驶员与车辆进行交流。
是的，一辆会说话的车，<Knight Rider>现实版终于要来了，哦耶～
大众还解释说，AI的LLM提供了“推理帮助用户完成任务”。
大众旨在展示ChatGPT能够“准确且相关地回应几乎所有可想象的查询”，结果却暴露了大众对于可靠和安全的HMI的疏忽，无论有没有ChatGPT。
一名驾驶员询问整合了Chat Pro的ID.7附近有什么好的印度餐厅。ChatGPT在车机屏幕上显示了一大串餐厅候选，并指示驾驶员浏览一下选项，要知道此时驾驶员不得不将目光从道路上移开。当驾驶员说他感觉有点冷时，ChatGPT的解释是车辆的驾驶员一侧需要加热器。
当然，早期的技术通常会出现各种不成熟的问题，但大众毕竟是全球最大车厂，这种公开展示应该更加谨慎。同样，这也引发行业怀疑大众对AI、软件以及今年CES的宠儿软件定义汽车真正了解多少，更不用说有效、高效和安全的HMI专业知识了。
游戏玩家和内容创作者的生成式AI
相比之下，像Nvidia这样的芯片供应商显然是当前AI领域的领头羊，他们采取了更为成熟的方法。
有趣的是，在2024年的CES上，Nvidia 在描述其AI努力时坚持了自己的思路。Nvidia没有依赖不必要的生成式AI炒作，而是强调将强大的新工具交到游戏玩家和内容创作者手中。
Nvidia将生成式AI模型描述为“为游戏带来栩栩如生的角色”，并宣称“AI革命本周回到了它的起点。”
生成式AI和车厂的数字孪生
至于车辆中的AI，Nvidia的汽车业务副总裁Danny Shapiro避开了将ChatGPT吹捧为汽车中不可或缺的HMI工具的陷阱。他也没有声称LLM可以使自动驾驶车辆更安全地行驶。相反，Shapiro专注于应用Nvidia的“加速计算、生成式AI和数字孪生”技术来“帮助车厂转型他们的整个工作流程。”
换句话说，Nvidia似乎认为，AI为汽车行业带来的最大优势是使OEM能够“将他们的整个车辆生命周期数字化。从概念和造型、设计和工程软件到车辆内部的电子设备”。
对Nvidia而言，车辆内沉浸式游戏体验可能是一个无需提醒的假设。目前，Nvidia正在推广AI为消费者的车辆购买体验带来的好处，包括3D可视化、增强现实演示和视觉试驾。
芯片上的生成式AI
Ambarella在CES的使命是展示“在其新的N1 SoC系列上运行的多模态LLM，其每次推理的能耗只有领先GPU解决方案的一小部分。”
Ambarella将生成式AI称为“计算机视觉处理的跃进”，认为生成式AI“为各种设备带来了语境和场景理解”。例子包括从安防设施、机器人到工业应用等。
更具体地，Ambarella宣传其设备上的LLM和多模态处理能力，使“安防摄像头画面的语境搜索、可以用自然语言命令控制的机器人，以及能够进行从代码生成到文本和图像生成的不同AI助手”成为可能。
在一次采访中，Ambarella的VisLab部门的市场总监Pier Paolo Porta进一步表示，LLM可以为不同摄像头捕获的“各种视野”增加“全局语境”。他说，当一辆超车的汽车从后方接近时，这项技术可以提供“鸟瞰视角”。
LLM在自动驾驶方面仍然是学术界的理论，尚未在现实世界中得到证明。但是TechInsights的汽车实践副总裁Ian Riches承认，“在过去一年左右的时间里，这个领域有大量研究。”他引用了一篇论文，“语言MPC（模型预测控制）：LLM作为自动驾驶的决策者”。
即使没人公然声称他们拥有使自动驾驶更安全的生成式AI算法，也有对此抱有很高期望的机器人研究者。
生成式AI在机器人领域的应用
Nvidia的机器人产品营销总监Gerard Andrews斯认为，生成式AI和LLM可能会以两种方式根本性地影响机器人领域，使机器人工程师的工作更高效，并使机器人本身变得更智能。
鉴于生成式AI和LLM被视为内容创作者的有效工具，Andrews解释说，“基于LLM的工具将帮助那些构建、测试和训练机器人的工程师们在更短的时间内、更大规模地完成他们的任务。”
Andrews希望生成式AI和LLM能为机器人提供“更好地理解他们的环境，以及在这些环境中执行更复杂技能的能力。”
生成式AI可能处于几年前自动驾驶汽车所在的阶段，创建可靠的应用需要时间。然而，显而易见的是，目前整个科技行业正为让PC成为真正以AI为中心的机器而忙碌着。
