在今年3月份，ChatGPT爆火了一把。
不少人在思考如果將其應用於智能汽車上，會不會使自動駕駛技術更上一層樓？
作為人工智能技術驅動的自然語言處理工具ChatGPT，能完成撰寫文稿、圖像聲場、各種辦公工作以及與人自然交流，就像一個具備各種能力的人類一樣。
而ChatGPT能夠做到如此流利的與人類對話，則是依托於Transformer神經網絡結構。
這是一種用於處理序列數據的模型，擁有語言理解和文本生成能力，能通過連接大量的語料庫來訓練模型，而這些語料庫包含了真實世界中的對話。
不難看出，如果因此想要將ChatGPT加入到自動駕駛上面，就需要大量的駕駛以及行駛過程的數據來學習。
值得注意的是，ChatGPT抓取的是大規模的無標簽文本數據，讓模型學習到問的語言規律與語義信息，從而提高模型的泛化能力，因此不需要人工標記也能更好的學習各種信息。
並且現在ChatGPT的數據來源都是公開數據，並不涉及到用戶隱私問題。
然而駕駛員的駕駛數據以及行駛過程的數據都是不公開數據，很多都涉及到隱私。
對於涉及到自己隱私的數據，大部分車主都是比較敏感。
而自動駕駛的核心是要有數據，沒有數據，訓練模型將沒有任何作用。
因此沒有大大數據、大參數的生成式模型，ChatGPT將難以完成更高級別的自動駕駛。
並且高級別的自動駕駛是一個復雜的科學領域，到現在為止，還有很多技術壁壘並未破除。
除此之外，想要將以ChatGPT為代表的內容生成式AI靈活的運用在自動駕駛領域，需要考慮的問題還有很多。
比如是否能夠百分之百的信任它，畢竟就算是ChatGPT最厲害的模型，它也有五分之一的概率會胡說八道。
因此人工智能技術進展雖的確能夠為自動駕駛帶來一定的突破，但是想要依靠ChatGPT實現更高級別的自動駕駛功能，需要克服的困難還有很多，並且短時間內難以攻克。