CHATGPT背后是云计算吗

是的，CHATGPT背后依赖于云计算技术。CHATGPT是一个基于人工智能的自然语言处理模型，它需要大量的计算资源来训练和运行。云计算提供了强大的计算能力和存储能力，可以满足CHATGPT模型所需的计算需求。在训练阶段，CHATGPT需要处理大规模的数据集，并进行复杂的计算和优化过程。云计算平台可以提供高性能的计算资源，支持并行计算和分布式计算，加速模型训练的速度。云存储可以方便地存储和管理大量的训练数据和模型参数，确保数据的安全性和可用性。在部署和运行阶段，CHATGPT需要实时响应用户的输入，并生成自然语言回复。云计算平台提供了弹性的计算资源，可以根据实际的负载情况进行动态调整，确保系统的稳定性和高可用性。云计算还提供了云端的存储和计算服务，可以支持CHATGPT的分布式部署和扩展。云计算技术为CHATGPT提供了强大的计算和存储能力，使其能够高效地进行训练和运行，实现人工智能对话系统的功能。

NOA进城，标志着智能辅助驾驶下半场的开赛，华为、小鹏、毫末智行、蔚来、理想等，已经跃跃欲试。站在商业角度看，城市NOA是通往自动驾驶的最后一块拼图，一旦成熟，用户付费意愿高，车辆都能兼职赚钱了，个人是否拥有私家车或许也并不重要了，人类出行的方式将发生颠覆性的变化，前段时间，小鹏宣布城市 NGP 开放北京五环内城区环线和城市快速路，随后，蔚来的NOP+也在北京开放。今年上半年，小鹏城市NGP 已经落地北上广深四个城市，下半年计划扩大到50个城市，明年增加到200城。何小鹏在上海车展上甚至喊出了2026年，城市场景每百公里接管次数小于1次的目标。这个目标激进吗？另一个重磅玩家，华为的城市NCA开城节奏与小鹏基本一致。去年10月，搭载华为ADS 1.0的极狐αS HI版在深圳落地NCA。今年4月，华为ADS 2.0正式发布，最大的改变来自ADS 2.0版本中增加了道路拓扑推理网络，从而摆脱了对高精地图的依赖。搭载华为ADS 2.0的车型目前有问界M5智驾版和阿维塔11单电机版，后续也会包括问界M7/M9智驾版，以及其他几个智选车合作车型。ADS 2.0城市NCA目前开放了深圳、广州、上海和杭州的部分城区。上海车展上，华为曾高调宣布ADS 2.0年内要覆盖45城。毫末智行也多次对外宣布了城市NOH的进展，毫末推出的行业首个重感知城市NOH，将首批落地北京、保定、上海等城市，目前毫末城市NOH软件封版，达到交付状态，只待上车。如果小鹏，华为，毫末是有备而来，理想则杀入的更突然。6月，理想在其首届家庭科技日上宣布，计划年底前开通100座城市的无图城市NOA方案。按照理想的预期，他们试图一步到位，直接把高精地图拿掉。甚至，一直以来不太“重视”智驾的比亚迪都开始集结重兵，攻山头了。现阶段的城市NOA，可以说是一片热土。只是从宣传到落地，中间的难度只有干过的人才知道。城市NOA 无图是终局NOA进城，之前卡在图上。车企对高精地图可谓是又爱又恨。高精地图的好处不言而喻，上帝视角的感知先验和超视距能力，可以为智驾系统提供一个保姆级的拐棍。利用这根拐棍，匹配好自车与真实世界的定位，车辆的感知系统只要确保对周身障碍物的精准感知和躲闪即可，系统对规划也会更从容。但另一面，受限制成本、鲜度、覆盖度和政策等多重因素，高精地图的普及没有预想的快，甚至严重拖累了车企高阶智驾进城的步伐。相比30万公里的高速路段，中国的城市道路超过1000万公里，采集的道路要素只会更多，再加上经常性施工的现实条件，过度依赖高精地图，会让智驾系统在一致性、安全和稳定性上都会产生影响。成本层面，高精地图很贵。报告显示，厘米级的测绘效率约为每天每车100公里道路，每公里的陈本在千元左右，规模化的日均测绘成本在十万元水平，对车企来说很难接受。严格的资质监管也成为高精地图最难翻越的大山。目前尽管北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆开放了高精地图应用试点，但高精地图推广速度，远不及智能驾驶技术的发展速度。多重维度影响下，去高精地图的重感知路线，已经智能驾驶进城的最现实的选择。重感知轻地图路线下，始于特斯拉的BEV+Transformer成为目前业内首选的解题思路。特斯拉之前，量产车辅助驾驶的感知算法模块主要来自CNN（卷积神经网络）、 RNN（循环神经网络）为代表的小模型。虽然CNN通过卷积层、池化层实现了模型训练参数量的降低，但CNN仍然存在一定的缺陷，多池化会丢失一些的有价值信息，忽略局部与整体之间的关联性，这就对车辆理解真实世界困难重重。因为自动驾驶场景下，跟人类开车一样，车辆的感知需要时序信息来完成目标跟踪和视野盲区的预测。相比CNN，RNN可以描述时间上连续输出的状态。但也要求硬件需要更大的缓存。RNN难以学到长时间距离的依赖关系，轨迹预测的准确度就会降低。而Transformer的关键在于引入注意力机制，凭借优秀的长序列处理能力和更高的并行计算效率，大幅提升了BEV 空间中的特征级融合效果，最终通过更强的泛化表现，从多种技术路线中杀了出来。Transformer对数据规模有硬性要求，如果数据量达不到要求，其性能反而不如CNN。毫末智行CEO顾维灏认为，数据驱动的自动驾驶3.0时代需要1亿公里以上的数据支撑，这些数据来自智驾功能激活后的高价值数据。BEV+Transformer后，去年特斯拉AI Day上，特斯拉又对外展示了，能够检测通用障碍物的Occupancy Network占用网络。至此，理论上，高阶智驾可以彻底不依赖高精地图了。当然这里有个概念，所谓的轻地图，或者无图，现阶段并非完全不用地图，而是有个逐步取代的过程。从高精地图切换到无图的过渡方案，多数企业的还会先从图商拿到SD底图，再用测试车去跑ODD测试。NOA进城的意义，更大在于高阶智能驾驶的使用场景大幅度扩展，对于体量大以及自动驾驶算法正向研发能力强的头部企业来讲，使用场景的扩展意味着数据量更加丰富，算法迭代速度将提升。城市NOA底座是工程能力城市NOA真正量产走入寻常百姓家，背后考量的是工程化能力、低成本和高效率的数据闭环。工程化落地是底座，上层则来自大算力，大模型，大数据。技术上，推动城市NOA迭代的因素则“相对”简单。数据的获取、标注、训练、迭代和数据的闭环能力建立。但城市域NOA所面临的类似场景挑战非常多，感知端有大量的corner case需要解决，特别是预测和规划的认知端更是堪比登月。如何评估感知结果与决策规划结果间的关系，对于业界都是巨大的挑战。毫末的应对方案是中国首个自动驾驶数据智能体系MANA，以及将MANA感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT雪湖·海若。今年4月，毫末推出自动驾驶生成式大模型DriveGPT，也就是可解释的驾驶常识。用感知融合后的文本序列输入，以自动驾驶场景文本序列作为输出，将自动驾驶场景Token化，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。让自动驾驶决策更像人类司机的也让决策变得更有可解释性，这一点至关重要。数据规模上，毫末手里的辅助驾驶量产数据也值得一说，根据7月的数据，毫末的HPilot整体已搭载近20款车型，用户辅助驾驶行驶里程突破6500万公里，HPilot2.0 辅助驾驶日均里程使用率达12.6%。MANA 学习时长超过84万小时，相当于人类司机11万年。DriveGPT 雪湖·海若，已经完成基于6500万公里量产车驾驶数据训练，预训练模型参数规模达1200亿。规模化城市NOA覆盖区域和体验感无法一蹴而就，无图的通勤NOA或许是合适的过渡方案。理想公布的通勤NOA，除了需要人类司机要先进行固定通勤路线，手把手教AI司机开车外，车辆也会通过感知硬件来感知和记录路段信息，让自身的神经先验网络算法先跑起来。理想官方的消息是，对于相对简单的通勤路线，基本一周内就可以完成训练激活。对于较为复杂的路线，预计需要2-3周时间也可以完成训练。此前，小鹏的AI代驾，与理想的通勤NOA功能一致，都放弃了对高精地图的依赖，通过融合感知和算法迭代，在高频路段实现高阶辅助驾驶功能。海量数据训练的大模型，需要大型云计算中心。上个月，特斯拉的超级计算机Dojo开始投产。马斯克表示，明年将在Dojo上投入10亿美元以上的资金，并在2024年底前，部署30万个英伟达A100GPU，补充Dojo。小鹏与阿里云在乌兰察布共建了自动驾驶智算中心扶摇， 算力可达600PFLOPS。这也帮助小鹏自动驾驶核心模型的训练时长从7天，缩短至1小时内，大幅提速近170倍。毫末智行则与字节火山引擎共建了670PFLOPS算力的超算中心MANA OASIS，中文名雪湖·绿洲。超算中心的投入，帮助毫末智行的模型训练效率提升了100倍。无图的探索，远远不止以上几家。百度Apollo的City Driving Max，基于高精地图推出了轻HD地图，以纯视觉+激光雷达的方式实现感知冗余，比行业通用的传统高精地图要“轻”近80%。凭借软硬件一体化的能力，大疆车载把城市NOA的价格卷到了极致，轻舟智行基于单颗地平线征程5芯片，也推出了入门版的城市NOA。小马智行在Robotaxi的基础上，发布辅助驾驶软件方案小马识途，并计划在今年内量产高速、城区行泊一体辅助驾驶方案。2023年仅仅过去半年，城市NOA就卷出了新高度，虽然无图城市NOA并不是一件一蹴而就的事。毫无疑问，高阶辅助驾驶的“科技平权”时代即将呈现。大模型、大算力、大数据的催化下，中国的高阶智能驾驶正在进入ChatGPT时刻，也有人喜欢把它称为iPhone时刻，不管叫什么，在这场人类汽车历史上颠覆性的变革浪潮下，很庆幸我们都是亲历者。【本文来自易车号作者蒸汽电荷，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】

华为盘古首先很牛，但它有独特的职能定位、运行模式，所以热度没有ChatGPT那么高。华为的人工智能实力毋庸置疑。华为早在2021年就推出了鹏城盘古大模型，是全球首个千亿级生成和理解中文NLP大模型，2022年更是蝉联全球人工智能算力第一名。据目前的消息，华为盘古NLP（自然语言处理），与OpenAI GPT-3相比，同样达到千亿级参数量，盘古NLP是全球最大的中文语言AI训练大模型，而ChatGPT，却是世界各国语言的AI训练大模型，这就是它们本质上的区别。从硬件来看，华为盘古NLP，由华为云与鹏城实验室联合开发，并由鹏城云脑二期提供算力底座，在2022年蝉联全球人工智能算力第一名，也就是说，华为AI的硬件实力，也是相当猛的。

不可以使用ChatGPT技术。因为国内手机往往不支持其他语音助手，必须要使用手机预装的语音助手或者使用手机厂商自己推出的语音助手。而ChatGPT是一个外国公司开发的技术，国内手机厂商很难集成该技术。即使国内手机能够集成ChatGPT技术，也需要考虑到它是否与中国的网络环境、语言环境兼容，因此使用ChatGPT的难度也比较大。如果你想使用类似的语音助手，可以考虑使用中国的一些本土化语音助手，例如小度、天猫精灵等。这些本土化语音助手可以更好地适应国内用户的需求，并且提供更加人性化的服务。1 可以使用 ChatGPT。2 因为ChatGPT是一个基于云技术的开放API，只要你的手机可以联网，并且安装了支持访问API的应用程序，就可以使用ChatGPT。3 ChatGPT不仅可以应用于手机，还可以支持其他设备使用，如电脑、平板等，具有很强的通用性和灵活性。不可以用，chatgpt目前并没有国内版本。ChatGPT是一种基于自然语言处理的技术，它可以帮助开发人员构建智能聊天机器人。它使用深度学习技术来模拟人类对话，并且可以根据上下文和历史记录来回答问题。ChatGPT可以帮助开发人员构建更加自然和有趣的聊天机器人，从而提高用户体验。

有的。根据公司2022年半年报显示，公司基于数据+AI的Jarvis人工智能知识平台,以云原生技术、独特的数据算法和AI训练模型,轻松构建知识生产者和知识消费者间的桥梁。产品致力于通用企业场景,为企业解决大量长尾需求,帮助企业大幅降低成本,赋能员工新技能,提升业务部门效率,帮助企业实现使用最低成本服务最多的人。Jarvis能够帮助客户快速搭建自己的聊天机器人。

ChatMoss是由美国的一家软件公司开发的，该公司叫做ArborGen。ArborGen是一家生物科技公司，主要涉足树木育种、生产和销售领域。他们的目标是通过研究和开发新的树种来改善全球的森林带。ChatMoss则是该公司开发的一款在线地图平台，可以帮助用户快速查找和定位所需的信息。该平台主要关注美国东南部地区，特别是佛罗里达州和乔治亚州。通过ChatMoss，用户可以轻松找到靠近自己的树苗，以及该种植基地的详细信息。这款平台还提供了实时监控和反馈功能，以帮助用户更好地管理自己的林地。ArborGen是一家长期以来致力于保护环境和推进可持续发展的公司，ChatMoss是他们的一项重要的贡献。1 ChatMoss是由雅虎开发的。2 在2006年，雅虎推出了一项名为Yahoo Mash的社交网络，其中就包括了ChatMoss功能。3 虽然雅虎在之后停止了Mash的运营并关闭了它的ChatMoss功能，但它在当时还是由雅虎开发的。ChatMoss是由美国Emerald Data Solutions公司开发的软件。Emerald Data Solutions成立于2001年，总部位于弗吉尼亚州的汉普顿路，他们专注于开发数据处理和分析软件。ChatMoss是他们的一款基于云平台的企业级电话和通信数据分析软件，能够帮助企业管理电话和通信的质量，进行统计分析，便于定位问题和提高效率。此软件的开发旨在帮助企业解决通信管理的复杂性，使得企业能够从海量数据中准确并快速找到有用信息。Emerald Data Solutions一直致力于通过高质量的解决方案，帮助企业提升数据处理和管理的效率。1 ChatMoss是由Google开发的。2 Google是一家全球知名的科技公司，拥有强大的研发实力和技术支持，因此ChatMoss的开发质量和稳定性都非常可靠。3 Google还有很多其他优秀的产品和服务，如搜索引擎、地图、邮箱、云端存储等，用户可以根据自己的需求选择使用。ChatMoss是由英国的语音技术公司Speechmatics开发的。Speechmatics专注于自然语言处理、语音识别和对话系统等技术领域的研究和开发。ChatMoss是Speechmatics公司的一款基于自然语言处理技术的智能对话系统，可以实现语音识别、语义理解、自然语言生成、情感分析等多项功能。ChatMoss的出现大大提升了人与机器之间的交互体验，因此受到了广泛关注和应用。Speechmatics的技术和产品在全球范围内得到广泛的应用，包括语音转文本、智能客服、音频和视频分析等领域。ChatMoss是由一家名为ChatMoss Technologies LLC的公司开发的。ChatMoss Technologies LLC成立于2008年，总部位于美国弗吉尼亚州，专注于软件和硬件集成解决方案的开发。该公司主要提供面向国防、安全、情报、法医和商业领域的技术解决方案。ChatMoss是该公司开发的一种高科技智能警戒系统，它能够准确并及时地检测到各种不同类型的威胁，如火灾、煤气泄漏、人员、车辆、无人机等，并向安全工作人员发送警报信息，以保障公共安全。该技术在美国本土和海外国家得到广泛应用，成为安全领域的一种独特解决方案。ChatMoss是由一家名为SertintyOne的公司开发的。SertintyOne是一家专注于AI和机器学习技术的公司，旨在为客户提供智能分析和决策支持服务。ChatMoss是他们开发的一款基于自然语言处理技术的语音助手，旨在为个人和企业客户提供智能对话和自动响应服务。通过使用ChatMoss，用户可以更加方便快捷地进行语音交互，并且能够得到实时反馈和解决方案。SertintyOne的使命是通过AI和机器学习技术实现更智能化的决策和服务，以提高效率、减少成本，并帮助客户取得更大的商业成功。ChatMoss是他们的一项研究成果，旨在帮助客户在语音交互领域实现更好的效果。ChatMoss是由美国的IT软件开发公司SpikeFiber Inc.开发的。SpikeFiber Inc.成立于2012年，是一家专注于开发高质量、高可靠性软件的公司。该公司的总部位于弗吉尼亚州的阿什本，是一个规模较小但非常注重技术和创新的团队。SpikeFiber Inc.曾经为多个行业的领先企业提供服务和解决方案，如金融、医疗保健、教育等领域。ChatMoss是该公司的一款名为“Agro”系列产品的一部分，旨在为农民和农业生产者提供更好的农作物管理和监控解决方案。ChatMoss在市场上得到了广泛的好评，为SpikeFiber Inc.赢得了良好的声誉。1 ChatMoss是由GPT Group开发的。2 GPT Group是一家澳大利亚上市公司，主要从事房地产开发、持有、管理和投资业务，并在全球范围内拥有超过90个房地产项目。3 ChatMoss是GPT Group旗下的一款智能办公室管理平台，旨在提高企业办公效率和舒适度。1 ChatMoss这个词语无法确定指代的具体是什么，因此无法回答哪个公司开发的。2 如果您指的是ChatMoss自然保护区（Chatmoss Bog Natural Area Preserve），那么它是由美国弗吉尼亚州自然遗产委员会管理。3 如果您指的是其他与ChatMoss有关的软件或产品，需要提供更多的信息才能就具体的开发公司进行回答。