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2025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2025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】
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是的，云从科技拥有CHATGPT技术。CHATGPT是由OpenAI推出的一种基于大规模预训练的自然语言处理技术，它可以用于构建具有对话能力的人工智能助手。CHATGPT训练采用了大量的网页文本数据，并通过自监督学习训练模型来理解和生成文本。云从科技可以利用CHATGPT技术为用户提供智能对话、问答和自动化客服等解决方案。这项技术可以为用户提供更智能、个性化和高效的对话体验。
ps/ai/id/cdr/等一些设计软件是哪个公司开发的?
1、软件性质。Adobeillustrator，常被称为“AI”，是一种工业标准矢量图软件。AdobePhotoshop，简称“PS”，是由AdobeSystems开发和发行的图像处理软件。CorelDRAWGraphicsSuite是加拿大Corel公司的矢量图形软件。交互性。
2、Photoshop：Photoshop是Adobe公司旗下为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。
3、平面设计5大软件是：Photoshop，专业图像处理软件；CorelDRAW，矢量图形设计软件；Illustrator，工业标准矢量插画的软件；InDesign，主要用于各种印刷品的排版编辑；AutoCAD。
midjourneyv5是哪个公司的
1、有。根据查询midjourney官方信息可知，Midjourney成立于2018年，总部位于上海。Midjourney的开发团队由多名来自不同领域的专业人员组成，包括设计师、艺术家、软件开发人员和市场营销人员等。
2、软件故障。midjourney是一款AI制图软件，会因软件故障，出现操作的时候，生成不了图片的情况，需要卸载软件后重新下载使用。midjourney是由美国一家工作室在2022年3月开发并发布的。
3、同属一个公司。ChatGPT和Midjourney旨在推进和促进人工智能领域的研究，同属于OpenAI公司。人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科。
4、人工智能程序Midjourney是一个由Midjourney研究实验室开发的人工智能程序，可根据文本生成图像，于2022年7月12日进入公开测试阶段，使用者可通过Discord的机器人指令进行操作，可以创作出很多的图像作品。
5、如果Midjourney是一个人或组织的名称，那么它可能是指某个团队或公司的名字。某个商业团队或咨询公司可能选择用Midjourney作为其品牌名称，以突出其专注于帮助客户走向成功的过程中的中间阶段。
1、可以根据不同的情况采取不同的方法。在拍摄过程中，有些滤镜自带的字可以通过点击屏幕去掉。如果没有这个功能，就需要拍好后，用马赛克、局部磨皮等方法去掉。
2、打开美颜相机，点击美化，选择“马赛克功能”；使用马赛克笔将要消除的字去掉即可。美颜相机是一款把手机变自拍神器的APP，由美图秀秀团队倾力打造，专为爱自拍的女生量身定制。
3、轻颜相机去水印教程首先打开轻颜相机App，然后选择“相机设置”然后在列表中直接找到“水印设置”，点击后面的按钮按钮显示灰色就表示自带的水印已经去掉了，大家设置好之后就可以拍一张照片试一下。
4、美颜相机不支持这个功能的。可以使用ps来去除。工具/材料：Photoshop操作如下：在ps上打开需要出掉文字的图片。选择左上角的矩形选框工具，框选住图中的文字。
5、打开轻颜相机APP，点击左上角。在这个页面，点击进入相机设置页面。在设置页面，点击关闭水印设置，这样就完成了。轻颜相机主要功能：实时脸部微调，支持定制化保存五官模板。
6、手机轻颜相机APP操作如下：打开轻颜相机APP，点击进入左上角第一个图标，如下图。进入后，在里面找到相机设置选项，点击进入，如下图。在里面找到水印设置选项，点击右边的关闭按钮，进行关闭，如下图。
ai四小龙是哪几个公司?
中国在人脸识别领域诞生了四小龙企业分别是：商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技，这四家被称为内地“AI四小龙”，这四家企业均以AI领域计算机视觉技术起家，深耕AI技术在各领域的落地应用。
不过正是因为商汤科技这些年一直不断的科研投入，让商汤科技公司在这几年的时间里，就能成为我们国家乃至全球AI的领军公司。
创办于2014年的商汤科技，是一家主营人工智能全产业链的公司，它凭借自身的实力，跟云从科技、依图科技以及旷视科技合称“AI四小龙”。
旷视科技、依图科技、云从科技和商汤科技就属于这一类少数派，这四家企业也被称为“AI四小龙”。最近商汤科技开始IPO，我们就从它谈起，来看看AI这项业务到底行不行。
这也是AI四小龙(商汤、云从、依图、旷视)中，第一个实现上市的人工智能企业。
但显然，旷视已经失去了上市的先发优势，AI第一股将拱手让人。多家AI企业已提交科创板招股书，加入AI第一股争夺战，包括“AI四小龙”中的依图和云从，以及智能语音企业云知声和AI算法+芯片企业云天励飞。
ai是谁搞出来的?
视频博主大谷Spitzer利用AI技术复原了91年前的黑白视频颜色，呈现出来的效果非常好。说到AI，很多人认为就是能说话的聪明的机器人，他有多聪明呢，还记得那只打败李世石的阿尔法狗吗？这就是AI。
2001年，来自英国的虚拟主持人阿娜诺娃问世，随后，日本推出了寺井有纪(Yuki），中国推出了歌手虚拟主持人阿拉娜（Alana），美国推出了薇薇安（Vivian），韩国推出了露西雅（Lusia）。
阿阿里巴巴自研的ai芯片叫做阿里含光800芯片，华为自研的ai芯片叫做升腾910，各自都自称是全球最强的ai芯片。不过阿里含光800芯片是最强的ai推理芯片，而升腾910则是最强ai处理器。
金磊发自凹非寺量子位|公众号QbitAI谁能想到，本以为无所不能的AI虚拟人，竟也能让人哭笑不得。事情这样的。最近一个叫做“小堂妹”的虚拟人，在抖音上表演的一段手势舞格外受欢迎。
用得着AI软件，可以进行文字和图片排版，操作方法如下：首先打开AdobeIllustrator时会弹出一个选择框，选择打印文档。之后因为是要进行文字的排版，所以将画板数量更改为2，接着点确定就行了。
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2025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2025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】
随着ChatGPT的出现，很多原来需要人工完成的事情可以由它来取代了，比如它可以编辑文案，甚至编程。……但是ChatGPT的出现并不会完全取代底层程序员，使底层程序员失业。之所以这样说，是因为ChatGPT创新能力不足、ChatGPT编写的代码并不完善，以及ChatGPT对于重复性工作完成度较好这三方面原因。1，ChatGPT对于重复性工作的完成度较好，因此可以取代底层程序员的部分工作。不可否认的是，ChatGPT在完成重复性任务方面有着更高的效率和准确度。……它可以快速检索到更准确的代码，并将其编写完成，这样就极大地提高了这方面工作效率。……在这个方面，ChatGPT确实比底层程序员具备更高的效率，可以取代他们在这方面的工作。2，ChatGPT编写的代码并不完善，因此无法完全取代底层程序员的工作。虽然ChatGPT可以变写代码，但是目前来说它所编写的代码并不完善，甚至可以说存在着很大的问题。……具体来说，对于普通人来说，ChatGPT编写的代码很漂亮。但是对于专业人士来说，却可以发现ChatGPT编写的代码存在很多错误。因此在这个方面ChatGPT是无法完全取代底层程序员的。3，由于ChatGPT创新能力不足，因此并不会使底层程序员失业。需底层程序员相比，ChatGPT最大的劣势就是创新能力不足。……具体来说，它只能在已有知识的基础上完成给出的工作任务，而在创新能力方面则存在不足。这就使得ChatGPT无法完全取代底层程序员的工作，也就不会使底层程序员失业了。……但是ChatGPT部分取代底层程序员的工作任务还是完全可能的，因此底层程序员的工作状态会因为ChatGPT的出现而有所改变。
可以。
因为ChatGPT是一种基于云技术的自然语言处理模型，可以通过API接口调用来使用，而不需要额外的硬件或软件支持。
只需要一个网络连接和适当的API访问权限，就可以在普通电脑上使用ChatGPT。
ChatGPT的开源版本也可以下载并在本地环境中运行，只需要满足一定的软硬件要求即可。
可以说ChatGPT可以非常方便地在普通电脑上运行，为用户提供强大的自然语言处理能力。
可以用。
华为可以安装chatgpt。具体来说，我们可以从以下三个方面来说明：
从技术层面来看，chatgpt是一个基于人工智能技术的聊天机器人。华为的手机系统和硬件设备已经具备了支持这种人工智能技术的条件。从技术上讲，华为可以安装chatgpt。
从市场需求来看，聊天机器人已经成为了现代社会生活中不可或缺的一部分。聊天机器人可以帮助人们解决各种问题，提高工作效率，节省时间。在市场需求方面，华为也可以考虑安装chatgpt来满足用户需求。
从用户体验和品牌形象来看，安装chatgpt也可以提高华为手机用户的整体体验。作为一家知名科技品牌，华为也可以通过安装chatgpt来展示自己在人工智能领域的技术实力和创新精神，提高品牌形象和市场竞争力。
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gPT概念主要在计算机设备，通信设备，计算机应用，传媒，教育等计算机设备有神思电子，通信设备，有高鸿股份，计算机应用，有汉王科技，海天瑞声，托尔斯云从科技，科大国创。