在 亚马逊云科技 上利用生成式 AI 的力量开发汽车技术

汽车生成式 AI 为软件定义车辆和自动驾驶提供支持

机器学习 (ML) 模式转变的种子已经存在了几十年，但是随着可扩展计算能力的随时可用、数据的大量激增以及机器学习技术的快速发展，汽车和制造行业的客户正在实现业务转型。就在最近，生成式人工智能应用引起了广泛的关注和想象力。但是，由生成式人工智能驱动的聊天机器人仅仅是个开始；要真正影响行业乃至消费者，公司需要拥抱可能性，为开发人员提供所需的工具。在机器学习的广泛采用方面，我们正处于激动人心的转折点，我们相信生成式人工智能将重塑大多数客户体验和应用程序。

在汽车行业，生成式人工智能有可能帮助改变车辆的设计和开发方式。生成式人工智能是一种新方法，可以根据开发者规定的标准应用人工智能来创造新的内容和想法，包括探索设计选项。与所有 AI 一样，生成式 AI 由 ML 模型提供支持，机器学习模型是针对大量数据进行预训练的超大型模型，通常被称为基础模型 (FM)。当今的 FM，例如大型语言模型 (LLM) GPT3.5 或 BLOOM，以及 Stability AI 的文本到图像模型稳定扩散，可以执行跨多个领域的各种任务，例如撰写博客文章、生成图像、解决数学问题、参与对话以及根据文档回答问题。当应用于汽车开发过程时，生成式人工智能可以帮助汽车制造商快速确定发动机、轻量化结构和车辆功能等复杂系统的最佳设计方案。通过使用 亚马逊云科技 服务，汽车制造商现在可以访问帮助扩展其生成式 AI 能力所需的强大计算资源。在这篇博客文章中，我们将粗略地探讨生成式人工智能如何帮助原始设备制造商进行软件开发以及设计、培训和测试自动驾驶和自动驾驶系统。毕竟，这些都是我们正在热情探索和尽可能整合的新技术。

生成式人工智能和软件定义车辆之旅

汽车行业越来越多地采用具有数百万行代码的软件定义车辆 (SDV)，因为它们为客户提供了更灵活、响应更快的解决方案。SDV能够通过无线（OTA）更新来更新和升级车辆功能，类似于智能手机更新新功能并随着时间的推移成为更好的产品。生成式人工智能可用于创建和优化软件和控制系统，并帮助提高车辆硬件的性能。随着车辆代码复杂性的增加，软件工程师必须专注于开发新的创新功能，而不是将时间花在试图跟上复杂且不断变化的工具和技术格局上。汽车客户可以使用 A mazon CodeWhisperer ，这是一款 AI 编码伙伴，它使用生成式 AI，根据开发人员在自然语言中的注释和集成开发环境 (IDE) 中的先前代码实时生成代码建议，从而帮助提高开发人员的生产力。Amazon CodeWhisperer 分析 IDE 中的现有代码（无论是由 CodeWhisperer 生成还是由开发人员编写），高精度地识别有问题的代码，并就如何修复这些代码提供明智的建议。

使用生成式 AI 帮助你到达目的地

迈向高度自动化和自动驾驶的旅程是汽车行业的主要关注点。自动驾驶需要复杂的软件和硬件系统，这些系统必须经过精心设计，才能无缝协同工作。生成式 AI 可以成为设计和测试这些系统的重要工具。例如，原始设备制造商可以使用生成式人工智能来创建模拟，测试车辆对各种驾驶场景的响应。这些场景和随附的模拟测试数据可能是边缘案例，从统计学上讲，这些案例很少发生，以至于无法在典型环境中呈现，或者极端情况以至于在现实世界中测试时不安全（例如，在夜间、雨中、黑暗中差点错过人行横道）。这不仅可以提高效率，还可以使汽车公司创建更多有可能提高整体系统能力的测试场景。

云和 亚马逊云科技 可以如何提供帮助？

亚马逊云科技 致力于让我们的客户轻松利用 ML 和 AI，因此现在我们要确保 亚马逊云科技 是最容易使用生成式 AI 进行构建的地方。 Amazon Bedrock 是一项新服务，它使来自亚马逊和包括AI21实验室、Anthropic和Stability AI在内的领先人工智能初创公司的FM可以通过API访问。Amazon Bedrock 是客户使用 FM 构建和扩展基于 AI 的生成应用程序的最简单方法，从而使所有构建者的访问权限大众化。Bedrock（目前提供有限预览版）将提供访问一系列强大的 FM 以获取文本和图像的功能。

生成式人工智能需要大量的计算资源和数据，这些资源和数据的获取和管理可能既昂贵又耗时。无论客户尝试使用生成式 AI FMS 做什么（运行、构建、自定义），他们都需要专为 ML 构建的高性能、经济实惠的基础架构。亚马逊云科技 客户使用由 T rainium 提供支持的 A mazon EC2 Trn1 实例 ，与任何其他 EC2 实例相比，这有助于节省高达 50% 的培训成本。大规模部署生成式人工智能模型后，大部分成本将与运行模型和进行推理有关。这时，客户可以使用由 亚马逊云科技 Inferentia2 提供支持的 Ama zon EC 2 Inf2 实例 ，这些 实例专门针对模型包含数千亿个参数的大规模生成式 AI 应用程序进行了优化。

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