いいえ、今車を作るのに ChatGPT を使用する必要がありますか?

ChatGPT の人気により、世界的なコンセプト株が急騰し始めました。

国内資本市場だけでも、Baidu、iFlytek、Yuncong など、数多くの AI 企業が急成長していると言えます。

手書き認識と OCR に取り組んでいる Hanwang Technology でさえ、1 日の制限に 5 回連続で達する可能性があり、多くのネチズンが「これはすべて関連している可能性がある」と言います...

しかし、家族の皆さん、ことわざにあるように、「最も予想外なことはない、より予想外のものがあるだけです。」 ChatGPT に参加する予定のさらに予想外の企業があります -

車を作りましょう!

ああ、これは…会話ロボット、今では車を作るのに十分な力を持っていますか? ? ?

自動車を組み立てるには、AIGC をどうすればよいでしょうか?

最初に注意すべきことは、AI 自動車製造とは、AI が生産ラインを制御することではなく、AI アルゴリズムを使用して自動車部品の設計を完了することを指すということです。

自動車業界における ChatGPT に相当するのは、自律型スケートボードのシャーシおよび車両の開発および製造会社である PIX Moving によって提案された自動車アルゴリズム設計モデル AAM™ (Automotive Algorithm Modeling) です。

AI ペイントや AI チャットと非常によく似た AAM™ も、AI が生成できる領域、機能要件、制約などのパラメーターまたはスケッチを人間が与えることによって使用されます。

文字や絵画などの「膨大なデータと豊富なトレーニングリソースに基づく」という前提とは異なり、産業分野では現場のデータ量に達しないことが多いです。絵と文章のこと。

したがって、PIX は、産業シナリオの特性に基づいて、ルールベースの小型モデルと大規模モデルを組み合わせ、大規模モデルを使用して大量の車両データを学習することで近似設計を生成し、その後、近似設計を最適化する戦略を提案します。古典的なアルゴリズムによる設計 これは、産業シナリオの製造ニーズを満たす正確なエンジニアリング文書です。

AAM™ は、「経験」と「成熟した技術」を備えたデザイナーと言えます。

経験は大量のトレーニング データから得られ、成熟した技術とは、設計を与えながらその後のシミュレーション検証を完了することを指します。

従来のプロセスによれば、予備的な設計計画が与えられた後、シミュレーションによって検証する必要があり、検証に合格しない部分は修正のために返却する必要があります。

以前は、人間のエンジニアが計画を変更したい場合、その作業量は実際には、新しい計画をゼロから設計するよりもはるかに小さくはなく、最短で数日、最長で 1 週間かかる場合もありました。

AI による計画の変更については、いくつかのパラメーターを変更するだけで、数分で完了します。

さまざまなパラメーターに従ってバッチを一度に生成し、最適なものをフィルターで除外することもできます。時間を節約しながら、最終的に選択されたソリューションの品質もより高いレベルに向上させることができます。

AAM™ の参加により、プロセス全体をどの程度加速できるでしょうか?

PIX Moving チームが示した数値は、製品全体の時間が 60% 短縮され、単一部品の時間が数日から数時間に短縮されたことです。

AI ペインティングや AI チャット ロボットなどの消費者レベルの AIGC アルゴリズムと比較すると、AIGC を産業で使用するのははるかに困難です。

たとえば、AI を使用して写真やビデオを変更する場合、光学部品や材料の物理的特性を考慮する必要はなく、ピクセル レベルで「人間の目を欺く」だけで十分です。

業界では、それほど単純ではありません。設計された部品は、最終的には生産プロセスに入らなければなりません。旋盤や 3D プリンタをだますことはできません。部品は本物で使用可能であり、製造要件を満たしていなければなりません。

#△3D プリンターが AI 設計のスケートボード シャーシ構造を製造

##△AAM™ によって設計された 3D プリントされた自動運転スケートボード シャーシ (実車)

ご存知のとおり、深層学習に基づく AI アルゴリズムは解釈不可能であり、この点が非常に苦手です。

この問題を克服するために、AAM™ アルゴリズムは、AI アルゴリズムと古典的な幾何学および物理アルゴリズムの連携によって完成されており、これも他の AIGC アプリケーションと比較した AAM™ の革新的な点です。

AIと従来の手法の連携により、設計された部品は生産されるだけでなく、自動車に搭載されることもあります。 PIXが開発した自動運転スケートボードのシャーシをはじめ、シェアードモビリティスペース（ロボバス）やパーソナルモビリティスペース（NEV）製品のシャーシやフレーム設計にも採用されています。

△共有移動空間（ロボバス）

△個人移動空間(NEV)

さらに、PIX のパートナーである Fulongma Group は、掃除ロボットの設計と製造に AAM™ を適用しました。

△Fulongma Group 無人衛生ロボット

PIX Moving チームによると、経験豊富なエンジニアは実際には簡単にだまされる過去の経験や経路依存性があるため、創造的でありながら制作ニーズを満たす作品を制作することは容易ではありません。

AI にはこの制限はなく、トレーニング データが多ければ多いほど、その機能は強化されます。

一般的に、AI 自動車の製造には、プロセスの高速化とコストの削減に加えて、創造性とデザイン品質の余地もあります。

AAM™ は PIX Moving 内で 1 年以上前から使用されているとのことですが、これほど顕著な効果があったからこそ、チームは自信を持って外部に公開することができました。

製品化は、AI アルゴリズムを市場に投入するための重要なステップです。GPT-3 の影響力が誕生以来、長年にわたってテクノロジー界に限定されていたのと同じように、ChatGPT は、それが簡単に利用できるようになったときに世界的なヒットとなりました。みんなが使えるように。

PIX Moving チームは、最終製品は Web ベースのクラウド サービスになるだろうと述べました。

従来の産業用ソフトウェアのような面倒な設定や導入が不要で、ブラウザさえ開いていれば利用でき、複数人でのオンラインコラボレーションにも対応します。

インテリジェントなワークフローの革新を通じて、AAM™ の最終目標は、業界に破壊的な変化をもたらすことです。

AIGC は生産モデルを変更しています

いわゆる「ChatGPT を使用して自動車を構築する」ということが文字通りの意味ではないことは、難しくありません。

代わりに、ChatGPT に代表される AIGC モデルを使用して、従来の自動車製造プロセスにおける設計、エンジニアリング、製造のリンクを変更します。

従来の自動車設計に内在する大きな問題点は、「1 本の髪の毛が全身に影響を与える」と要約できます。これは、それがカバーする細分化プロセスが複雑であるだけでなく、連動しているためです。

たとえば、コンピュータ モデルの図面、エンジニアリング分析、コスト見積もり、信頼性実験などです。顧客が特定のリンクの変更リクエストを提案すると、それは設計チームに「やり直し」を送るのと同じことになります。 ...

自動車デザインの分野は、需要が細分化されているだけでなく、物流、セキュリティ、農業などのさまざまなシーンで、多様化と非標準化の方向に徐々に発展しています。自動車のデザインを作る 「1つのテンプレートですべてをカバーする」ことは不可能です。

ChatGPT のような AIGC の大きな特徴の 1 つは、専門家レベルの知識と能力を活用して、非常に短時間で高品質な結果を提示できることです。

この 2 つの組み合わせにより、AAM™ を業界の ChatGPT にするという PIX Moving の目標を理解するのは難しくありません。

「実際の作業」後の実際の結果から判断すると、このモデルの正しさも確認できます。

AAM™ のサポートにより、自動車設計プロセスの効率が 10 倍向上し、手動設計の 50 ～ 100 倍になることがわかりました。また、「より良い精度と安定性」。一種の「最適解」。

また、PIX Movingでは設計側だけでなく、製造側でもRTM™(Real-time Molding Model)の提案にも力を入れており、このコンビネーションパンチの手法を要約すると次のようになります。

##AAM™: 車両設計をデジタル化およびシステム化し、高品質な設計ソリューションを迅速に決定します;
• RTM™: ソリューションの決定を引き継ぎ、金型によるデジタル製造を迅速に実行します-無料のリアルタイム成形システム。

#△RTM™ リアルタイム成形技術デモンストレーション

AIGC の発想で自動車生産効率を向上させるモデルも世界的に評価産業用ソフトウェア大手 Autodesk より:

2022 年 10 月、PIX Moving は、AI アルゴリズム設計と新しい製造プロセスにおけるイノベーションと貢献が評価され、Innovator of the Year Award を受賞しました。

しかし、PIX Moving が行うゲームは自動車製造分野に限定されるものではなく、この分野を自動車製造分野にも拡大していくことがわかっています。このモデルは、建築設計、航空宇宙、造船、その他の工業デザインの分野で複製されています。

より遠大な目標に関しては、おそらく、100 年前にフォードが組み立てラインを発明し、自動車が数千の家庭に普及し、大衆消費者向け製品になることを可能にしたのと同じように、PIX Moving のプロセス革新により、パーソナライゼーションが自動車の主流になるでしょう。次世代の工業生産。 CEO の Yu Chuan 氏は次のように述べています。

製造プロセスは、ハードウェア製品のイノベーションの境界を決定します。

....

では、一般の開発者も業界で ChatGPT を体験できるのでしょうか?これは可能です。

2023 年 4 月に、PIX AAM™ が一部の無料機能モジュールを SaaS または PaaS の形式で外部に公開することがわかりました。

それを体験したい友人は、特典を待ってください。

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