ChatGPT的大火，让全球概念股开启飓风模式。仅在国内资本市场，百度、科大讯飞、云从等AI企业可谓是一路“资本化”起来。就连搞手写识别和OCR的汉王科技，也能连拉5个涨停板，引得不少网友直呼“这都能扯上关系”……但亲们，俗话说，“没有最意想不到，只有更意想不到”，更意想不到的企业也加入了ChatGPT造车行列！啊这个……聊天机器人，现在能造车了吗？？？如何造车，AIGC？首先要说明的是，AI造车并不是指AI操控生产线，而是利用AI算法完成汽车零部件的设计。在汽车行业地位相当于ChatGPT的是汽车算法设计模型AAM?（AutomotiveAlgorithmModeling），由自动驾驶滑板底盘和车辆研发制造公司PIXMoving提出。与AI绘画和AI聊天非常相似，AAM?也被人类用来给出参数或草图，包括允许AI生成的区域、功能需求和约束条件。与文字和绘画“数据量大、训练资源丰富”的前提不同，对于工业领域来说，数据量往往难以达到绘画和文字领域的数据量。因此，PIX根据工业场景的特点，提出了基于规则的小模型与大模型相结合的策略，利用大模型通过学习海量车辆数据生成近似设计，再利用经典算法将近似设计优化为准确的工程文件。从而满足工业场景的制造需求。AAM?可以被视为“经验丰富”和“成熟”的设计师。经验来源于大量的训练数据，成熟的方法意味着在给出设计的同时就已经完成了后续的仿真验证。按照传统流程，初步设计方案给出后，需要进行仿真验证，验证失败的部分需要退回修改。以往，人类工程师想要修改一个方案，工作量不亚于从头设计一个新方案，少则几天，多则一周。而AI修改方案，就是改几个参数的事情，几分钟就搞定了。也可以根据不同的参数一次批量生成，然后筛选出最好的。在节省时间的同时，也可以将最终选定方案的质量提升到一个更高的水平。有了AAM?，整个过程能快多少？PIXMoving团队给出的数字是：整个产品的时间减少了60%，个别部分从几天缩短到几小时。与AI绘画、AI聊天机器人等消费级AIGC算法相比，AIGC在工业上的应用难度要大得多。比如现在用AI修改照片或视频，根本不需要考虑光学和材料的物理特性，只需要在像素级“欺骗人眼”即可。工业上就没那么简单了。设计好的零件最终会进入生产过程。他们不能被车床或3D打印机所愚弄。它们必须实用并满足制造要求。△3D打印机正在制作AI设计的滑板底盘结构△AAM?设计的3D打印自动驾驶滑板底盘（实车）众所周知，基于深度学习的AI算法是莫名其妙的，真的不是很懂擅长这方面。为了克服这个问题，AAM?算法是由AI算法与经典的几何和物理算法共同完成的，这也是AAM?相对于其他AIGC应用的创新之处。在人工智能与传统方法的配合下，设计出的零部件不仅已经进入生产阶段，甚至已经安装在车辆上。目前已应用于PIX研发的自动驾驶滑板底盘，以及共享移动空间（Robobus）和个人移动空间（NEV）产品的底盘和车架设计。△共享移动空间（Robobus）△个人移动空间（NEV）此外，PIX的合作伙伴福龙马集团将AAM?应用于清洁机器人的设计和制造。△福龙马集团的无人环卫机器人据PIX搬家团队介绍，有经验的工程师其实很容易被过去的经验所局限，产生路径依赖。创作出符合制作需要的创意作品实属不易。AI不受此限制，训练数据越多，能力越强。总的来说，AI造车除了可以加快流程、节省成本，还有创意和设计品质的空间。据了解，AAM?已经在PIXMoving内部使用了一年多。正是因为如此骄人的成绩，团队才有信心对外开放。产品化是将AI算法推向市场的关键一步。正如GPT-3在诞生后多年的影响力仅限于技术圈内部一样，人人都能轻松使用的ChatGPT却引爆了全球。PIXMoving团队表示，最终产品将是基于Web的云服务。不需要以往工业软件的繁琐配置和部署，只要打开浏览器就可以使用，支持多人在线协作。通过智能+工作流的创新，AAM?的最终目标是为行业带来颠覆性的变化。AIGC正在改变生产模式。不难看出，所谓“用ChatGPT造车”并非字面意思。取而代之的是，以ChatGPT为代表的AIGC模式，改变了传统汽车制造流程中的设计、工程和制造环节。传统汽车设计固有的一大痛点可以概括为“一毛一毛”，因为其涵盖的细分过程不仅复杂，而且环环相扣。比如电脑模型绘图、工程分析、成本估算、可靠性实验等，一旦客户对某个环节提出变更要求，无异于给设计组送歌《重头再来》……汽车设计不仅在要求上具有碎片化的特点，而且正逐步向多元化、非标准化方向发展。物流、安防、农业等场景不同，将无法在汽车设计上实现“一个模板覆盖所有”。AIGC和ChatGPT一样的一大特点就是可以在极短的时间内呈现出高质量的结果，拥有专家级的知识和能力储备。结合两者，不难得出PIXMoving此举的目标——让AAM?成为业界的ChatGPT。这个模型的正确性也可以从实际“工作”后的结果中得到证实。据了解，在AAM?的加持下，汽车设计流程的效率可提升10倍，相比人工设计效率提升50-100倍，仍属于能够提供“更好解决方案”的那种在准确性和稳定性方面。此外，PIXMoving不仅专注于设计方面，还在制造方面提出了RTM?（Real-timeModelingModel）。快速确定高质量的设计方案；RTM?：接管确定的解决方案，通过无模具实时成型系统快速进行数字化制造。△RTM?，real-timeprototypingtechnology以AIGC的思想展示了这种提高汽车制造效率的模式。他因创新和贡献被授予年度创新者奖。但PIXMoving下的棋局并不局限于汽车制造领域。据了解，未来他们会将这一模式复制到建筑设计、航空航天、船舶等更多工业设计领域。至于更远大的目标，或许就像一百年前福特发明的流水线，让汽车走进千家万户，成为大众消费品一样，PIXMoving的技术革新，会让个性化成为下一代的主流的工业生产。正如CEO于川所说：制造工艺决定了硬件产品创新的边界。……那么普通开发者能否在业界体验到ChatGPT呢？这可以。据了解，2023年4月，PIXAAM?将以SaaS或PaaS的形式开放部分免费功能模块！想要体验的朋友，可以坐等福利哦。
