Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

ResearchAndMarkets.com gần đây đã công bố một báo cáo toàn diện tập trung vào việc tích hợp các mô hình dựa trên AI trong lĩnh vực ô tô, cụ thể là từ năm 2024 đến năm 2025. Báo cáo đi sâu vào những tiến bộ trong khả năng suy luận của các mô hình này, cải thiện đáng kể hiệu suất của chúng trong các tác vụ phức tạp và quy trình ra quyết định. Đặc biệt, các mô hình suy luận kết hợp các khuôn khổ như Chain-of-Thought (CoT) đang đóng góp đáng kể vào việc nâng cao khả năng AI của ô tô, chẳng hạn như nhận dạng ý định cho trợ lý buồng lái và độ chính xác dự đoán cho xe tự hành.

Báo cáo cũng lưu ý rằng sẽ có sự chuyển dịch sang công nghệ suy luận đa phương thức vào năm 2025, với các kỹ thuật học tập như tinh chỉnh hướng dẫn và học ngữ cảnh đa phương thức đóng vai trò quan trọng. Những tiến bộ này dự kiến sẽ củng cố lòng tin giữa các hệ thống AI và người dùng bằng cách cải thiện khả năng giải thích của việc ra quyết định của AI. Ví dụ, hệ thống lái xe tự hành Cấp độ 3 của Li Auto sử dụng "công nghệ trực quan hóa suy luận AI" để hiển thị minh bạch quá trình suy nghĩ của AI, do đó tăng cường lòng tin của người dùng vào các hệ thống lái xe thông minh.

Ngoài ra, báo cáo cũng đề cập đến tác động về chi phí của việc tích hợp các mô hình suy luận tiên tiến vào xe. Trái với kỳ vọng, các công ty như DeepSeek đã chứng minh rằng hiệu suất AI được cải thiện không nhất thiết dẫn đến chi phí cao hơn. Vào đầu năm 2025, một số OEM đã áp dụng DeepSeek để nâng cao khả năng của các mô hình dựa trên xe của họ trong khi vẫn quản lý hiệu quả chi phí. Việc áp dụng này được thúc đẩy bởi hiệu suất suy luận vượt trội và tính hiệu quả về chi phí của các mô hình như R1 của DeepSeek, phù hợp và đôi khi vượt trội hơn các đối thủ cạnh tranh trong các tác vụ suy luận logic.

Cuối cùng, báo cáo nêu bật những tiến bộ công nghệ cho phép các mô hình AI hiệu suất cao được đặt trên các chip trong xe có công suất tính toán thấp. Điều này dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng tiên tiến trên tất cả các phân khúc xe. Các công nghệ này, chẳng hạn như thuật toán DualPipe và học độ chính xác hỗn hợp FP8, tối ưu hóa việc sử dụng công suất tính toán và cải thiện hiệu suất thời gian thực, cho phép ngay cả những chiếc xe tầm thấp đến tầm trung cung cấp các tính năng buồng lái tiên tiến và lái xe tự động. Điều này dự kiến sẽ đẩy nhanh việc áp dụng buồng lái thông minh và góp phần vào sự tăng trưởng chung của thị trường AI ô tô.