加拿大叢林迷路五小時,ChatGPT救命神技,比地圖還靠譜

新智元
07/15

新智元報道

編輯:英智

【新智元導讀】想象一下,你在加拿大的森林裏迷路5小時,手機電量只剩3%,Google Maps失靈,信號微弱。但ChatGPT靠實時座標救了場,堪稱AI導航的教科書,快來圍觀。

最近,X平臺上一個帖子火了,一羣人在加拿大偏遠的小鎮Mabou騎全地形車(ATV)玩,結果迷路了整整五小時,最後靠ChatGPT導航才安全回來。

Mabou是個小地方,周圍全是沒開發過的森林和小路。

他們本來打算從Upper Southwest Mabou Rd出發,騎18公里到Whycocomagh玩一圈。

計劃挺好,可他們不小心偏離了主路,鑽進了地圖上沒標的小徑。

結果Google Maps、ATV專用app啥的都用不了,因爲這些工具只認主幹道,壓根沒收錄那些隱祕小路,害他們徹底迷路了。

手機信號也不好,電量只剩3%,其中一個騎手突發奇想,嘗試用ChatGPT來導航,每5-10分鐘給ChatGPT發一次GPS座標。

沒想到這招還真救了他們。

ChatGPT一步步救援

第一張截圖中,ChatGPT給出了清晰又接地氣的回覆,把路線拆成了幾個簡單步驟。

發座標求助

他們用手機GPS把實時位置(45.9697°N,61.4119°W)發給ChatGPT,說想去Whycocomagh(45.96435°N,61.1426°W),問有沒有能走的路。

ChatGPT給力回應

ChatGPT分析了座標和地形,給了超清晰的步步指引:

第一步:從上西南馬布路往東走,這條路是條泥土路,ATV能過。

第二步:匯入Chestico Trail / Celtic Shores Coastal Trail(切斯蒂科步道/凱爾特海岸步道),這步道從東邊開始,合法給ATV用,約17公里,從Fort Hood到Mabou河。

第三步:沿着步道往東走,平行19號公路,穿過林子,跟着Mabou河走。

第四步:快到Mabou村時,往南或東拐,接上Route 252(通往Whycocomagh的路),就到啦!

這些指引不僅有路名,還告訴你方向(東、南)和地形(林子、河),超實用,迷路的人一看就懂。

隨時調整路線

他們每5-10分鐘發一次新座標,ChatGPT就根據最新位置調整建議。

下圖顯示,ChatGPT確認他們還在正軌上,建議繼續沿着Mabou河走,還給出了下一步選擇。

碾壓傳統導航

Google Maps和ATV app因爲沒小徑數據徹底撲街。

而ChatGPT靠GPS座標加衛星視圖,猜出了小路怎麼連起來,再用大白話給出指引。這簡直是救命稻草,特別適合野外。

有人誇ChatGPT“救命神器”,但也有人吐槽:有手機信號和GPS,幹嘛不直接看衛星圖?

帖子的回覆解釋了,衛星圖雖然能看,但沒法像ChatGPT這樣實時給個性化文字指引,尤其在複雜地形裏。

研究證明,像ChatGPT這樣的LLM在戶外導航上真有潛力。

比如PathGPT框架,把歷史路線變成文字,再用AI生成個性化路線的辦法,效果槓槓的。

PathGPT:向朋友問路

想象一下,打開導航APP說:“找一條從公司到家、不堵車還能順路買杯咖啡的路線”APP立刻給出了精準方案。

最近,上海交大的研究團隊推出的PathGPT,用LLM徹底刷新了對導航的認知。

論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2504.05846

以前的導航算法,比如Dijkstra最短路徑算法,就像個認死理的機器人:最短距離就是王道,別的我不管。

但現實中開車、走路哪有那麼簡單?

有人喜歡繞路看風景,有人急着趕路要避開擁堵,還有人想順路接孩子。這些複雜需求,傳統算法根本搞不定。

後來有了機器學習模型,能從歷史軌跡數據裏學規律,比如根據交通狀況推薦路線。

但它們也有硬傷:訓練好的模型只能按固定規則工作。

想新增“經過某個商圈”的需求?得重新訓練一個模型,費時費力還燒錢。

PathGPT的核心思路:既然大模型(如GPT)能理解自然語言,那爲啥不讓它來翻譯用戶的需求?

比如用戶說“最快路徑”“風景優美”,大模型能聽懂,還能結合歷史路線數據生成方案。

但LLM也有短板:它可能不知道某個城市的具體道路情況,甚至出現幻覺。

所以PathGPT加了個“外掛”:檢索增強生成(RAG)技術。

簡單說,就是先建一個歷史路線知識庫:把每條路線的起點、終點、經過的道路名稱都轉換成自然語言描述,比如從人民廣場到外灘,經過南京路、中山東一路。

當用戶提問時,PathGPT先從知識庫中找出和用戶起點、終點相似的歷史路線。

實測效果:靈活度拉滿,還有進步空間

研究團隊在北京、成都、哈爾濱等城市的出租車軌跡數據上做了實驗。

結果顯示,PathGPT在生成“最快路徑”時,精確率和召回率雖然比一些傳統機器學習模型略低(比如在哈爾濱數據集上,最快路徑精確率48.4%),但它有個絕殺技——能處理那些沒提前訓練過的奇葩需求。

比如用戶提出要走一條經過三個公園的路線,傳統模型可能直接懵圈,但PathGPT能結合自然語言和歷史數據,給出合理方案。

PathGPT的最大意義,是讓導航變成自然對話。以後導航,直接像跟朋友問路一樣說話就行。

當然,它還有改進空間,比如偶爾會指錯路(LLM的幻覺問題),在複雜路況下的可靠性還得提升。

但想想看,大模型才發展沒多久,就能做到這一步,未來要是結合更精準的實時交通數據、更完善的知識庫,說不定真能成爲每個人的智能出行管家。

ChatGPT不光會聊天,還能靠實時數據給實用建議,傳統地圖失靈時特別管用。

AI正在改變野外探險的方式,靠座標和邏輯在沒圖的森林裏導航,絕對是里程碑。

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