Nein, müssen Sie jetzt ChatGPT verwenden, um ein Auto zu bauen?

​Die Popularität von ChatGPT hat dazu geführt, dass weltweite Konzeptaktien einen Höhenflug erlebten.

Allein auf dem inländischen Kapitalmarkt kann man sagen, dass KI-Unternehmen wie Baidu, iFlytek und Yuncong auf dem Vormarsch sind.

Sogar Hanwang Technology, das auf Handschrifterkennung und OCR spezialisiert ist, konnte das Tageslimit fünfmal hintereinander erreichen, was viele Internetnutzer dazu veranlasste zu sagen: „Das hat etwas damit zu tun“ …

Aber Familienmitglieder , wie das Sprichwort sagt: „So etwas wie eine Überraschung gibt es nicht.“ „Nur noch unerwarteter“ und ein noch unerwarteteres Unternehmen wird sich ChatGPT anschließen –

Autos bauen!

Ah... das ist ein Konversationsroboter, ist er jetzt leistungsstark genug, um ein Auto zu bauen? ? ?

Ein Auto bauen, wie AIGC?

Zunächst ist anzumerken, dass sich die KI-Autofertigung nicht auf die KI-Steuerung der Produktionslinie bezieht, sondern auf die Verwendung von KI-Algorithmen zur Vervollständigung des Designs von Autoteilen.

Das Äquivalent von ChatGPT in der Automobilindustrie ist das Automobilalgorithmus-Designmodell AAM™ (Automotive Algorithm Modeling), vorgeschlagen von PIX Moving, einem Unternehmen für die Entwicklung und Herstellung autonomer Skateboard-Chassis und -Fahrzeuge.

Ähnlich wie KI-Malerei und KI-Chatten wird AAM™ auch von Menschen verwendet, die Parameter oder Skizzen angeben, darunter Bereiche, funktionale Anforderungen und Einschränkungen, die der KI die Generierung ermöglichen.

Anders als die Annahme, dass Text und Malerei „auf einer riesigen Datenmenge und reichhaltigen Schulungsressourcen basieren“, ist es im industriellen Bereich oft schwierig, die Datenmenge in den Bereichen Malerei und Text zu erreichen.

Daher schlägt PIX basierend auf den Merkmalen industrieller Szenarien eine Strategie vor, bei der kleine und große Modelle auf der Grundlage von Regeln kombiniert werden, das große Modell verwendet wird, um durch das Erlernen umfangreicher Fahrzeugdaten Näherungsentwürfe zu generieren, und die Näherungsentwürfe anschließend durch Optimierung in genaue Konstruktionen umgewandelt werden Dateien mit klassischen Algorithmen, um den Fertigungsanforderungen industrieller Szenarien gerecht zu werden.

AAM™ kann als „erfahrener“ und „reifer“ Designer angesehen werden.

Die Erfahrung stammt aus einer großen Menge an Trainingsdaten, und ausgereifte Techniken beziehen sich auf die anschließende Simulationsüberprüfung während der Entwurfserstellung.

Nach dem traditionellen Verfahren muss der vorläufige Entwurfsplan nach Vorlage durch Simulation überprüft werden, und Bereiche, die die Überprüfung nicht bestehen, müssen zur Änderung zurückgesandt werden.

Wenn menschliche Ingenieure früher einen Plan ändern wollten, war der Arbeitsaufwand tatsächlich nicht viel geringer als der Entwurf eines neuen Plans. Es konnte nur ein paar Tage oder sogar eine Woche dauern.

Damit die KI den Plan ändern kann, müssen nur einige Parameter geändert werden, was in wenigen Minuten erledigt werden kann.

Sie können auch Chargen gleichzeitig nach verschiedenen Parametern generieren und dann die besten herausfiltern. Während Zeit gespart wird, kann auch die Qualität der endgültig ausgewählten Lösung auf ein höheres Niveau verbessert werden.

Um wie viel kann der gesamte Prozess durch die Beteiligung von AAM™ beschleunigt werden?

Die Zahlen des PIX Moving-Teams lauten: Die Zeit für das gesamte Produkt wird um 60 % reduziert und die Zeit für ein einzelnes Teil verkürzt sich von Tagen auf einige Stunden.

Im Vergleich zu AIGC-Algorithmen auf Verbraucherebene wie KI-Malerei und KI-Chat-Robotern ist AIGC in der Industrie viel schwieriger zu verwenden.

Beim Einsatz von KI zum Modifizieren von Fotos oder Videos ist es nicht erforderlich, die physikalischen Eigenschaften von Optik und Materialien zu berücksichtigen, sondern lediglich das menschliche Auge auf Pixelebene zu „täuschen“.

In der Industrie ist das nicht so einfach. Die entworfenen Teile können weder Drehmaschinen noch 3D-Drucker täuschen. Sie müssen real und verwendbar sein und den Herstellungsanforderungen entsprechen.

△Der 3D-Drucker produziert die von der KI entworfene Skateboard-Chassis-Struktur

△Das 3D-gedruckte selbstfahrende Skateboard-Chassis (echtes Fahrzeug), entworfen von AAM™

Wie wir alle wissen , Deep Learning ist die Grundlage Der KI-Algorithmus ist unerklärlich und in diesem Aspekt wirklich nicht sehr gut.

Um dieses Problem zu überwinden, wird der AAM™-Algorithmus durch eine Zusammenarbeit zwischen KI-Algorithmen und klassischen Geometrie- und Physikalgorithmen vervollständigt. Dies ist auch die Innovation von AAM™ im Vergleich zu anderen AIGC-Anwendungen.

Durch die Zusammenarbeit von KI und traditionellen Methoden sind die entworfenen Teile nicht nur in Produktion gegangen, sondern wurden sogar in Autos eingebaut. Es wurde im von PIX entwickelten selbstfahrenden Skateboard-Chassis sowie im Chassis- und Rahmendesign von Shared Mobility Space- (Robobus) und Personal Mobility Space-Produkten (NEV) verwendet.

△Gemeinsamer Mobilitätsraum (Robobus)

△Persönlicher Mobilitätsraum (NEV)

Darüber hinaus hat PIXs Partner Fulongma Group AAM™ auf Reinigungsroboter in Design und Fertigung angewendet.

△Der unbemannte Sanitärroboter der Fulongma Group

Laut dem PIX Moving-Team werden erfahrene Ingenieure tatsächlich leicht durch frühere Erfahrungen eingeschränkt, was zu einer Pfadabhängigkeit führt. Das ist immer noch nicht einfach produzieren Werke, die den Produktionsanforderungen entsprechen.

KI unterliegt dieser Einschränkung nicht. Je mehr Trainingsdaten, desto stärker sind ihre Fähigkeiten.

Generell bietet die KI-Automobilfertigung neben der Beschleunigung des Prozesses und der Kosteneinsparung auch Raum für Kreativität und Designqualität.

Es wird davon ausgegangen, dass AAM™ seit mehr als einem Jahr bei PIX Moving im Einsatz ist. Gerade wegen der bemerkenswerten Effekte hat das Team das Selbstvertrauen, es der Außenwelt zugänglich zu machen.

Die Produktisierung ist ein wichtiger Schritt bei der Markteinführung von KI-Algorithmen. So wie sich der Einfluss von GPT-3 seit seiner Geburt viele Jahre lang auf den Technologiekreis beschränkte, wurde ChatGPT zu einem weltweiten Hit, als es für jedermann einfach zu nutzen war. Das Team von

PIX Moving gab an, dass das Endprodukt ein webbasierter Cloud-Dienst sein wird.

Die umständliche Konfiguration und Bereitstellung industrieller Software entfällt. Sie kann verwendet werden, solange Sie den Browser öffnen, und unterstützt die Online-Zusammenarbeit mehrerer Personen.

Durch Intelligenz und Workflow-Innovation besteht das ultimative Ziel von AAM™ darin, disruptive Veränderungen in der Branche herbeizuführen.

AIGC ändert das Produktionsmodell

Es ist nicht schwer zu erkennen, dass das sogenannte „Auto bauen mit ChatGPT“ nicht das ist, was es wörtlich bedeutet.

Stattdessen verwenden wir das von ChatGPT repräsentierte AIGC-Modell, um die Design-, Konstruktions- und Fertigungsverbindungen im traditionellen Automobilherstellungsprozess zu ändern.

Ein Hauptschmerzpunkt des traditionellen Autodesigns lässt sich wie folgt zusammenfassen: „Ein Haar wirkt sich auf den gesamten Körper aus“, da die Unterteilungsprozesse, die es abdeckt, nicht nur kompliziert, sondern auch ineinandergreifend sind.

Zum Beispiel Computermodellzeichnung, technische Analyse, Kostenschätzung, Zuverlässigkeitsexperimente usw. Sobald der Kunde eine Änderungsanfrage für einen bestimmten Link vorschlägt, ist das gleichbedeutend damit, dem Designteam einen „Neuanfang“ zu ermöglichen...

Der Bereich Automobildesign ist nicht nur fragmentiert, sondern entwickelt sich auch allmählich in Richtung Diversifizierung und Nichtstandardisierung. Verschiedene Szenarien wie Logistik, Sicherheit, Landwirtschaft usw. werden es dem Automobildesign unmöglich machen, „eine Vorlage“ zu erreichen deckt alles ab". ".

Ein Hauptmerkmal von AIGC wie ChatGPT ist, dass sie auf Expertenwissen und Leistungsreserven zurückgreifen können, um in sehr kurzer Zeit qualitativ hochwertige Ergebnisse zu präsentieren.

Mit der Kombination beider ist es nicht schwer, das Ziel des Schritts von PIX Moving herauszufinden – AAM™ zum ChatGPT der Branche zu machen.

Anhand der tatsächlichen Ergebnisse nach „on the job“ zu urteilen, kann auch die Richtigkeit dieses Modells bestätigt werden.

Es versteht sich, dass mit der Unterstützung von AAM™ die Effizienz des Automobildesignprozesses um das Zehnfache gesteigert werden kann, was 50-100-mal höher ist als die Effizienz des manuellen Designs, und dass dadurch auch „bessere Lösungen“ bereitgestellt werden können So etwas an Genauigkeit und Stabilität.

Und PIX Moving konzentriert sich nicht nur auf die Designseite, sondern bietet auch RTM™ (Real-time Moulding Model) auf der Fertigungsseite an. Diese Kombination von Stempeln lässt sich wie folgt zusammenfassen:

• AAM™: Konvertieren der Fahrzeug Das Design ist digitalisiert und systematisch, und hochwertige Designpläne werden schnell ermittelt
• RTM™: übernimmt den festgelegten Plan und führt schnell die digitale Fertigung durch das formlose Echtzeit-Formsystem durch.

? Innovation und Beitrag zum Design von KI-Algorithmen und neuen Herstellungsprozessen wurden mit dem Innovator of the Year Award ausgezeichnet.

Aber das Spiel von PIX Moving beschränkt sich nicht nur auf den Bereich der Automobilherstellung. Es wird davon ausgegangen, dass sie dieses Modell in Zukunft auch auf Architekturdesign, Luft- und Raumfahrt, Schiffbau und andere Bereiche übertragen werden Bereiche des Industriedesigns.

Was das weiterreichende Ziel angeht, vielleicht genau wie Fords Erfindung des Fließbandes vor hundert Jahren, die es Autos ermöglichte, in Tausende Haushalte einzudringen und zu Massenkonsumgütern zu werden, wird die Prozessinnovation von PIX Moving die Personalisierung zum Mainstream der nächsten Jahre machen Generation der industriellen Produktion. Wie CEO Yu Chuan sagte:

Der Herstellungsprozess bestimmt die Grenzen der Hardware-Produktinnovation.

...

Können normale Entwickler ChatGPT in der Branche erleben? Dies ist möglich.

Es versteht sich, dass PIX AAM™ im April 2023 einige kostenlose Funktionsmodule in Form von SaaS oder PaaS für die Außenwelt öffnen wird!

Freunde, die es erleben möchten, können auf die Vorteile warten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNein, müssen Sie jetzt ChatGPT verwenden, um ein Auto zu bauen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!