မြှားအမှတ်အသားရှိ "အပြာရောင်စာလုံး" ကို နှိပ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့ကို စောင့်ကြည့်ပါ။
မကြာသေးမီက ကားထုတ်လုပ်ရေးကုမ္ပဏီများစွာက ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များတွင် DeepSeek ကို ချိတ်ဆက်အသုံးပြုနိုင်ပြီဖြစ်ကြောင်း ကြေညာခဲ့ပြီး ဉာဏ်ရည်တုဖြင့် ကားတွင်းခန်း (Smart Cabin) ပြိုင်ပွဲ၏ နောက်ထပ်လေတိုက်ခန်းသည် လုံးဝပွင့်လာပြီဖြစ်သည်။ ဖေဖော်ဝါရီ ၁၁ ရက်နေ့တွင် J.D.Power|ကျွန်ဒီသည် တုံချီတက္ကသိုလ် HVR Lab နှင့် XAI Lab တို့နှင့် ပူးပေါင်း၍ 《2025 ဟွာယွီဆု ရှေ့ပြေးလမ်းကြောင်းသစ် ထုတ်ပြန်ချက်- တရုတ်ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်း ရွေးချယ်အကဲဖြတ်ခြင်း အဖြူစာတမ်း》(အောက်တွင် ဟွာယွီဆု ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်း အဖြူစာတမ်းဟု ခေါ်မည်) ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်—— ဩဇာတိက္ကမရှိသော သုတေသနအဖွဲ့အစည်းအနေဖြင့် J.D.Power သည် AI နည်းပညာကို ပထမဆုံးအကြိမ် မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး Dr.Power AI ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အနှစ်ချုပ်ခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။
《ဟွာယွီဆု ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်း အဖြူစာတမ်း》မှ ကောက်ချက်တစ်ခု ရရှိခဲ့သည်- စားသုံးသူများသည် AI မှ မောင်းနှင်မှုအလေ့အထများကို သင်ယူခြင်းနှင့် ဇာတ်ကောင်အခြေအနေ အကြံပြုချက်များကို ပိုမိုမျှော်လင့်ကြသည်။ သို့သော် လက်ရှိအခြေအနေမှကြည့်လျှင် စားသုံးသူများ၏ ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်းအပေါ် အာရုံစိုက်မှုတွင် အဓိကနှင့် သာမညဟူ၍ ခွဲခြားမှုရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ ချီရුဲိုင်၊ ဒေါင်းဖုန်း (လန်တူ၊ မိန်းရှီ၊ ယိပိုင်၊ ဖုန်ရှန်နှင့် နာနိုမီတာအပါအဝင်)၊ ဂျီလီ၊ ဂျီခေါင်း၊ ရှောင်ဖုန်း၊ ဘီဝိုင်၊ ကျီကျီ၊ ဂွမ်ချီအုပ်စု၊ ရှင်းလန်မော်တော်ကား၊ လင်ဖန်၊ ဖော်လ်စ်ဝေဂင်း-တစ်ချီအန်း စသည့် အမှတ်တံဆိပ်များသည် DeepSeek ကို ချိတ်ဆက်အသုံးပြုပြီဖြစ်ကြောင်း ကြေညာခဲ့သော်လည်း စားသုံးသူအတွေ့အကြုံ တုံ့ပြန်ချက်တွင် အချိန်ကွာဟမှု အနည်းငယ် ရှိနေသေးသည်။ သို့ဆိုလျှင် ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်း၏ လက်ရှိအခြေအနေအတွက် စားသုံးသူများ အာရုံစိုက်သည့် အဓိကအချက်များကို မည်သို့ အစဉ်လိုက် စီစဉ်မည်နည်း။
တရားဝင် APP သည် အာရုံစိုက်မှု ထိပ်ဆုံးတွင် ရှိနေဆဲ
အမှန်တကယ်တွင် သာမန်စားသုံးသူ၏ ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် PC သို့မဟုတ် မိုဘိုင်းဖုန်းမှ DeepSeek သို့ လော့ဂ်အင်ဝင်ရောက်ခြင်း ဖြစ်စေကာမူ AI မော်ဒယ်ကြီး၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ်နှင့် စွမ်းအင်သည် "တူးဖော်စူးစမ်းမှု အစောပိုင်းကာလ" တွင် ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် J.D.Power နှင့် တုံချီတက္ကသိုလ်တို့၏ လက်တွေ့ရှုထောင့်မှ သုတေသနပြုချက်တွင် စားသုံးသူများ အာရုံစိုက်သည့် ထိပ်ဆုံးအချက်မှာ မျက်စိဖြင့် မြင်နိုင်သော တရားဝင် APP ၏ အတွေ့အကြုံအဆင့်ပင် ဖြစ်သည်။
《ဟွာယွီဆု ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်း အဖြူစာတမ်း》တွင် ဖော်ပြထားသည်မှာ 2024 ခုနှစ် ဉာဏ်ရည်တု စားသုံးသူအတွေ့အကြုံညွှန်းကိန်း မြင့်တက်လာခြင်းနှင့်အတူ စားသုံးသူများ၏ ဉာဏ်ရည်တု ဆက်တင်များအပေါ် ဆန္ဒသည် ပိုမိုပြင်းထန်လာသည်။ နည်းပညာသည် ကား၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပြောင်းလဲစေရုံသာမက အနာဂတ် ခရီးသွားလာမှုအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏ မျှော်လင့်ချက်ကိုလည်း ပြောင်းလဲစေသည်။
ယခုတစ်ကြိမ် စားသုံးသူ သုတေသနပြုချက် အခြေအနေအရ တရားဝင် APP သည် 7.87 မှတ်ဖြင့် ကျေနပ်မှုအမြင့်ဆုံး အမှတ်ပေးချက် ရရှိကာ ထိပ်ဆုံးသို့ ရောက်ရှိခဲ့သည်—— ဤသို့ဖြစ်ရခြင်းမှာ အံ့ဩစရာမဟုတ်ပါ။ လက်ရှိ ဉာဏ်ရည်တု မော်ဒယ်အများစုအတွက် စားသုံးသူများ ပထမဆုံး ထိတွေ့သည့်နေရာမှာ တရားဝင် APP ပင်ဖြစ်သည်။
AI ကို "ယာဉ်မောင်း" ဖြစ်စေခြင်း
လက်တွေ့ရှုထောင့်အပြင် လက်ရှိ စားသုံးသူများ၏ ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်းအပေါ် ရှေ့ပြေးလိုအပ်ချက်မှာ ကားတွင်း AI မော်ဒယ်ကြီးက "ယာဉ်မောင်း" ဖြစ်စေလိုခြင်းပင်ဖြစ်သည်——《ဟွာယွီဆု ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်း အဖြူစာတမ်း》တွင် ဖော်ပြထားသည်မှာ "ကားတွင်း AI မော်ဒယ်ကြီးသည် ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်းအတွက် တော်လှန်သော အပြောင်းအလဲများကို ယူဆောင်လာနေပြီး အသံဖြင့် ဖော်ထုတ်ခြင်းကို ပိုမိုတိကျစေရုံသာမက ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို ပိုမိုနှစ်လိုဖွယ်ဖြစ်စေကာ မောင်းနှင်သူ၏ အလေ့အထအရ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ ကားသည် သွားလာရေးသက်သက် မဟုတ်တော့ဘဲ သင့်ကို နားလည်သော ဉာဏ်ရည်တု အဖော်တစ်ဦးကဲ့သို့ ဖြစ်လာသည်။ မောင်းနှင်မှုအလေ့အထများကို သင်ယူခြင်းနှင့် ဇာတ်ကောင်အခြေအနေ အကြံပြုချက်များသည် စားသုံးသူများ အများဆုံး မျှော်လင့်သော AI လုပ်ဆောင်ချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပြီး အချိုးအစား 83% အထိ ရောက်ရှိသည်။ ဤအချက်က စားသုံးသူများသည် AI မှ ၎င်းတို့၏ မောင်းနှင်မှုအလေ့အထများကို တစ်ဦးချင်းအလိုက် လိုက်လျောညီထွေ ဖြစ်စေပြီး သက်ဆိုင်ရာ ဇာတ်ကောင်အခြေအနေ အကြံပြုချက်များကို ပေးစွမ်းနိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်နေကြောင်း ဖော်ပြနေသည်။"
လက်ရှိ ဉာဏ်ရည်တု မော်တော်ကားအများစု၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကြည့်လျှင် AI မော်ဒယ်ကြီး (DeepSeek ကို ယခုမှ ချိတ်ဆက်ထားပြီး အတွေ့အကြုံ မရရှိသေးပါ) တပ်ဆင်ထားသော မော်ဒယ်များ အပါအဝင် အများစုသည် ဉာဏ်ရည်တု အသံဖော်ထုတ်မှု တိကျမှု၊ တုံ့ပြန်မှုနှုန်းနှင့် လမ်းညွှန်ခြင်း၊ ဖျော်ဖြေရေး စသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို မြှင့်တင်ရေးကို အဓိက အလေးပေးထားသည်။ သို့သော် AI မှ မောင်းနှင်မှုအလေ့အထများကို သင်ယူခြင်းနှင့် ဇာတ်ကောင်အခြေအနေ အကြံပြုချက်များသည် အမှန်တကယ်တွင် ဉာဏ်ရည်တု မောင်းနှင်မှုနည်းပညာ၏ နယ်ပယ်ထဲသို့ ရောက်ရှိနေပြီဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု မောင်းနှင်မှုနည်းပညာ၏ လက်ရှိအခြေအနေမှ ကြည့်လျှင် စားသုံးသူများ၏ မျှော်လင့်ချက်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ကွာဟမှု ရှိနိုင်သေးသည်။
ကားဝယ်ယူမှု ဆုံးဖြတ်ချက်တွင် "နည်းပညာ" သည် အဓိက
《ဟွာယွီဆု ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်း အဖြူစာတမ်း》တွင် ဖော်ပြထားသည်မှာ စားသုံးသူများသည် ကားဝယ်ယူသည့်အခါ စွမ်းအားနှင့် အပြင်ပန်းသွင်ပြင်ကိုသာ ဂရုစိုက်တော့မည် မဟုတ်ဘဲ ဉာဏ်ရည်တုမှ ယူဆောင်လာသော အဆင်ပြေမှုနှင့် လုံခြုံမှုကို ပိုမို အလေးထားကြသည်။ ဉာဏ်ရည်တု မောင်းနှင်မှုမှ ဝေးလံထိန်းချုပ်မှုအထိ နည်းပညာသည် ကားဝယ်ယူမှုကို ဆုံးဖြတ်သည့် အဓိကအချက် ဖြစ်လာနေသည်။
သို့သော် ဤအချက်သည် J.D.Power ၏ အခြား သုတေသနရလဒ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် ကျား-မ ကွဲပြားမှုလည်း ရှိသည်။ ယခင်က J.D.Power သည် 《2024 တရုတ်မော်တော်ကား ထုတ်ကုန်ဆွဲဆောင်မှုညွှန်းကိန်း သုတေသန SM(APEAL)》 သုတေသန အစီရင်ခံစာတွင် ဖော်ပြခဲ့သည်မှာ အမျိုးသမီးများသည် ဉာဏ်ရည်တု ကားစနစ် စသည့် ဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာများကို နှစ်သက်မှု မြင့်မားပြီး အချို့ ယာဉ်မောင်းအမျိုးသားများမှာမူ စွမ်းအားနှင့် မောင်းနှင်မှုအတွေ့အကြုံကို ဆက်လက် အာရုံစိုက်နေဆဲဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ကားထုတ်လုပ်သူများအတွက် အမျိုးသား၊ အမျိုးသမီး၊ လူကြီး၊ ကလေး အားလုံးနှစ်သက်စေရန် စွမ်းအားမှ ဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာအထိ တစ်ခုမှ မချို့တဲ့စေရပါ။
တစ်ချိန်တည်းမှာပင် 《ဟွာယွီဆု ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်း အဖြူစာတမ်း》တွင် ကား-အိမ် ချိတ်ဆက်မှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တု အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကိုလည်း ဖော်ပြထားသည်- ကား-အိမ် ချိတ်ဆက်မှုနှင့် ဘက်စုံပုံစံ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု နည်းပညာများ၏ ပျံ့နှံ့မှုသည် မမြင့်မားသေးသော်လည်း ၎င်းတို့၏ အလားအလာမှာ အကန့်အသတ်မရှိပါ။ စားသုံးသူများသည် အိမ်တွင်း ဉာဏ်ရည်တု စက်ပစ္စည်းများ၊ ကားတွင်းစနစ်များနှင့် ချောမွေ့စွာ ချိတ်ဆက်နိုင်မည်ကို မျှော်လင့်နေကြပြီဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု ခရီးသွားလာမှုသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ရွေ့လျားမှုသာမက ဘဝ၏ ဇာတ်ကောင်အခြေအနေ အသီးသီးသို့ ဉာဏ်ရည်တု တိုးချဲ့မှုလည်း ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် စားသုံးသူ 18% သည် ရှေ့ပြေး နည်းပညာ ဆက်တင်များကို မစမ်းသပ်ရသေးပါ။ ဤအချက်သည် စျေးကွက် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့် အသုံးပြုသူအသစ်များ ဆွဲဆောင်ရေးအတွက် နေရာလွတ် ပေးထားသည်။
သို့သော် သာမန်စားသုံးသူ၏ လုပ်ဆောင်မှုရှုထောင့်မှ အမှန်တကယ်ကြည့်လျှင် ဉာဏ်ရည်တု အိမ်သုံးပစ္စည်းများနှင့် ဉာဏ်ရည်တု ကားစနစ်များ၏ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတွင် အကြီးမားဆုံး ပြဿနာမှာ ပေါက်ပေါက် မတူညီခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ အမှတ်တံဆိပ်ကြီးများ ထုတ်လုပ်သော ဉာဏ်ရည်တု ကားစနစ်များနှင့် ဉာဏ်ရည်တု အိမ်သုံးပစ္စည်းများ၏ အပြန်အလှန် ချိတ်ဆက်နိုင်မှုတွင် အချို့သော ဉာဏ်ရည်တု ကားစနစ်များက ချိတ်ဆက်နိုင်သော ဉာဏ်ရည်တု အိမ်သုံးပစ္စည်း အမှတ်တံဆိပ်များမှာ အလွန်အကန့်အသတ်ရှိပြီး လုပ်ဆောင်မှု ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် စမတ်ဖုန်းဖြင့် ဉာဏ်ရည်တု အိမ်သုံးပစ္စည်းများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းက ပိုမို လွယ်ကူသည်။ ထို့ကြောင့် စာရေးသူ၏ ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် ကား-အိမ် ချိတ်ဆက်မှုသည် အလွန်လိုအပ်သည်ဟု ဆိုရမည်လား ဆိုသည်မှာလည်း နှစ်မျိုးနှစ်ဖုံ ရှိသည်။
AI မော်ဒယ်ကြီးသည် မလွဲမသွေ ဖြစ်လာမည့် လမ်းကြောင်း
စာရေးသူ ကိုယ်တိုင် ထင်မြင်သည်မှာ ကားပိုင်ရှင်များ၏ ဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာ အတွေ့အကြုံ ရှုထောင့်မှ ကြည့်လျှင် 《ဟွာယွီဆု ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်း အဖြူစာတမ်း》တွင် ဖော်ပြထားသော အားသွင်းခြင်း အတွေ့အကြုံနှင့် ဉာဏ်ရည်တု မောင်းနှင်မှု အထောက်အကူပြု နည်းပညာတို့သည် ကား-အိမ် ချိတ်ဆက်မှုထက် ပိုမို ခိုင်မာသည်။
ပထမဦးစွာ အားသွင်းခြင်း အတွေ့အကြုံမှ ပြောရလျှင် လက်ရှိတွင် ကောင်းတဲ့မြေပုံ၊ အမှတ်တံဆိပ်ကြီးများ၏ ကားစနစ်တွင် ထည့်သွင်းထားသော လမ်းညွှန်စနစ်များတွင် အားသွင်းခြင်း လမ်းညွှန်ခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များ ပါရှိသော်လည်း လက်တွေ့ အတွေ့အကြုံအရ ဤအားသွင်းခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များသည် အလွန် ယုံကြည်စိတ်ချရခြင်း မရှိပါ။ စာရေးသူ၏ ကိုယ်တိုင်အတွေ့အကြုံဖြင့် ပြောရလျှင် ဥပမာ 800 ဗို့ အလွန်မြင့်မားသော မြန်ဆန်အားသွင်းနိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်ပါ မော်ဒယ်တစ်ခုကို မောင်းနှင်ပြီး အတော်လေး ဟောင်းနွမ်းသော အားသွင်းစခန်းသို့ သွားလျှင် အားသွင်းနိုင်ခြင်း နီးပါး မရှိပါ။ နောက်ဆုံးတွင် 4S ဆိုင်၏ ဝန်ဆောင်မှုအကြံပေးကို မေးမှသာ အသစ်ဆောက်ထားသော အားသွင်းစခန်းများသာ ကား၏ မြန်ဆန်အားသွင်းနိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်ကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ကြောင်း သိရသည် (ကားတွင်းလမ်းညွှန်နှင့် မိုဘိုင်းဖုန်း ကောင်းတဲ့မြေပုံ လမ်းညွှန်တွင် အားသွင်းစခန်း အသေးစိတ်ကို ဖော်ပြမထားပါ)။
ဒုတိယအချက်အနေဖြင့် နှစ်သစ်ကူး အားလပ်ရက် ပြီးဆုံးပြီး ခရီးဝေး မောင်းနှင်ခဲ့သော လျှပ်စစ်ကား ပိုင်ရှင်များလည်း အတွေ့အကြုံ ရှိပေမည်- ဝန်ဆောင်မှုဇုန် အားသွင်းစခန်းများတွင် တန်းစီခြင်း အခြေအနေ၊ စောင့်ဆိုင်းချိန်နှင့် အားသွင်းစွမ်းဆောင်ရည် စသည့် သတ်မှတ်ချက်များကို အားသွင်းခြင်း လမ်းညွှန်မှ ရှာမတွေ့နိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့် ဤကဏ္ဍတွင် လုပ်ဆောင်ချက်များ ပိုမိုပြည့်စုံစေရေးမှာ ပိုမို အရေးတကြီး ဖြစ်လာသည်။
ထို့အပြင် 《ဟွာယွီဆု ဉာဏ်ရည်တုကားတွင်းခန်း အဖြူစာတမ်း》တွင် AR-HUD ခေါင်းပေါ်ပြသမှု၊ ကားတွင်းပုံရိပ်ထင်ဟပ်မှုနှင့် ဇာတ်ကောင်အခြေအနေ ဘက်စုံပုံစံများ စသည့် ဉာဏ်ရည်တု အတွေ့အကြုံ လိုအပ်ချက်များကိုလည်း ဖော်ပြထားသည်။ သို့သော် အဓိကအားဖြင့် AI မော်ဒယ်ကြီးသည် လက်ရှိ လုပ်ဆောင်ချက် အသုံးချမှုတွင် ရေခဲတောင်၏ ထိပ်ဖျားတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းသာ ဖြစ်သည်။ အင်တာနက်ပေါ်တွင် DeepSeek ဖြင့် ငွေရှာခြင်း၊ ဆော့ဖ်ဝဲ လုပ်ဆောင်ချက်အမျ
