“蝴蝶不是要取代人工，而是要做汽車安全工程師的副駕駛。”

【資料圖】

AIfromDay1

木衛(wèi)四從成立的第一天起就秉承“AI驅動汽車安全”的理念。網絡安全是攻防雙方的持續(xù)成長和對抗，利用人工智能可以快速定位發(fā)現(xiàn)未知威脅、應對持續(xù)變化的新型攻擊。在與汽車行業(yè)客戶密切互動的過程中，我們發(fā)現(xiàn)了以下痛點需要人工智能的輔助：

1、風險分析和定位能力不足：

傳統(tǒng)手段分析問題時缺乏準確、迅速和有效的風險分析和定位能力，難以及時識別和解決可能對車輛安全（包括網絡安全、數(shù)據(jù)安全、質量安全等）產生影響的潛在問題。

2、合規(guī)性理解存在缺口：

行業(yè)缺乏持續(xù)評估和改進風險的產品，來有效地識別和縮小與行業(yè)規(guī)范（如GDPR數(shù)據(jù)合規(guī)、R155安全合規(guī)等）之間的差距。

3、高效發(fā)現(xiàn)問題是關鍵：

如何從海量數(shù)據(jù)中及時發(fā)現(xiàn)問題，如車機黑屏、應用重啟、付費失敗等，成為提升運營能力的關鍵。

4、故障處理不及時：

故障處理上可能面臨復雜的情況，如何利用多樣的數(shù)據(jù)隨時發(fā)現(xiàn)諸如100KM的電量消耗異常、大量的功能失效、剎車片磨損異常等問題。

5、技術更新和員工培訓是剛需：

汽車行業(yè)需要不斷更新自己的技術棧，并對員工進行持續(xù)的培訓。然而，技術更新和員工培訓可能會面臨資金、時間和資源的限制。

為了滿足客戶需求，木衛(wèi)四正式發(fā)布了“蝴蝶”——百億參數(shù)汽車安全垂類大模型。

如果你是汽車的安全工程師或質量工程師，“蝴蝶”將成為你的得力助手。它可以幫助你像經驗豐富的高級專家一樣快速準確地分析問題，讓你在處理車輛問題時更加游刃有余。

人機協(xié)同是汽車安全的未來

通過分析大量的數(shù)據(jù)，人工智能可以快速識別出異常狀態(tài)，并采取相應的措施。然而，人工智能并不是萬能的，人工智能和專家知識的結合將成為未來的工作模式。

“蝴蝶”是一個汽車安全Copilot。無論你是新手還是資深專業(yè)人員，“蝴蝶”都能成為你值得依賴的助手?！昂笨梢蕴峁I(yè)的指導和建議，幫助做出更精確的決策，大大縮短對關鍵事件的響應時間。

“蝴蝶”產品架構

木衛(wèi)四自有的百億級規(guī)模數(shù)據(jù)和上百個機器學習、深度學習模型，通過預訓練和微調沉淀到“蝴蝶”大模型底座當中，利用“蝴蝶”的代碼生成能力、汽車異常推理能力、汽車安全場景意圖識別能力，并結合木衛(wèi)四開發(fā)的代碼生成Self Debug模塊、汽車異常分析約束模塊，來保證AI生成的安全性和可靠性。“蝴蝶”推理結果通過系統(tǒng)接口層輸出到蝴蝶New Chat、V-SOC、V-DSP、VTI等木衛(wèi)四汽車安全系統(tǒng)，并私有化部署到車企私有大語言模型。

蝴蝶大模型基于標準 Transformer 結構，在數(shù)十類與汽車異常處理相關的高質量token的訓練數(shù)據(jù)上，訓練了130億參數(shù)大模型，支持中英文，上下文窗口大小為16K。

與ChatGPT-4相比，蝴蝶基于清晰的數(shù)據(jù)庫表和字段操作，以及對車聯(lián)網知識積累的自然語言理解能力，數(shù)據(jù)處理任務錯誤總數(shù)減少了約11%，特別是在車輛故障和安全分析相關的數(shù)據(jù)處理任務上，錯誤比例下降了34%，這說明木衛(wèi)四蝴蝶大模型在校準底座模型偏差方面效果顯著。

在網絡安全、故障維修等知識庫注入模型的過程中，我們對這些知識進行了特殊處理和加強，在推理時引入多個檢索模塊，將通識模型、專業(yè)模型和車型知識庫融為一體，并對模型推理邏輯進行了約束，盡可能減少模型幻覺，為木衛(wèi)四蝴蝶大模型帶來超過20%的準確率提升，在很大程度上提高了模型反應的可靠性。

一次創(chuàng)新嘗試，一場行業(yè)颶風

“蝴蝶”的交互方式簡單直接：- 會話上下文繼承和理解； - 對所提問題直接給出答案，答案支持圖、表格和文字輸出結果； - 對答案可以生成Excel、PDF文件，并支持下載； - 對所提問題生成SQL和Python，可以復制便于工程師復用。

每個事件都可成為日常任務：- 對于安全專家來說，蝴蝶可自動執(zhí)行數(shù)據(jù)收集、提取以及異常檢索和分析等重復且繁瑣的任務。 - 通過簡單的自然語言提示，可以使用蝴蝶針對某一類問題提供的SQL、Python生成日常任務，無需重復編寫。

通過可私有化部署的大模型實現(xiàn)自然語言環(huán)境下針對汽車異常問題的深度分析，協(xié)助不同部門的工作人員進行網絡安全、數(shù)據(jù)安全、功能安全和預測性維護問題的快速定位，提供解決方案，提升工程師的效率。

今天，蝴蝶只是扇動翅膀，帶來一點小小的改變，未來或許會給行業(yè)帶來颶風級的影響。

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