加拿大丛林迷路五小时,ChatGPT救命神技,比地图还靠谱!

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加拿大丛林迷路五小时,ChatGPT救命神技,比地图还靠谱!
5707点击    2025-07-16 11:45

想象一下,你在加拿大的森林里迷路5小时,手机电量只剩3%,Google Maps失灵,信号微弱。但ChatGPT靠实时坐标救了场,堪称AI导航的教科书,快来围观。


最近,X平台上一个帖子火了,一群人在加拿大偏远的小镇Mabou骑全地形车(ATV)玩,结果迷路了整整五小时,最后靠ChatGPT导航才安全回来。

Mabou是个小地方,周围全是没开发过的森林和小路。


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他们本来打算从Upper Southwest Mabou Rd出发,骑18公里到Whycocomagh玩一圈。


计划挺好,可他们不小心偏离了主路,钻进了地图上没标的小径。


结果Google Maps、ATV专用app啥的都用不了,因为这些工具只认主干道,压根没收录那些隐秘小路,害他们彻底迷路了。


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手机信号也不好,电量只剩3%,其中一个骑手突发奇想,尝试用ChatGPT来导航,每5-10分钟给ChatGPT发一次GPS坐标。


没想到这招还真救了他们。


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ChatGPT一步步救援


第一张截图中,ChatGPT给出了清晰又接地气的回复,把路线拆成了几个简单步骤。


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发坐标求助


他们用手机GPS把实时位置(45.9697°N,61.4119°W)发给ChatGPT,说想去Whycocomagh(45.96435°N,61.1426°W),问有没有能走的路。


ChatGPT给力回应


ChatGPT分析了坐标和地形,给了超清晰的步步指引:


  • 第一步:从上西南马布路往东走,这条路是条泥土路,ATV能过。


  • 第二步:汇入Chestico Trail / Celtic Shores Coastal Trail(切斯蒂科步道/凯尔特海岸步道),这步道从东边开始,合法给ATV用,约17公里,从Fort Hood到Mabou河。


  • 第三步:沿着步道往东走,平行19号公路,穿过林子,跟着Mabou河走。


  • 第四步:快到Mabou村时,往南或东拐,接上Route 252(通往Whycocomagh的路),就到啦!

这些指引不仅有路名,还告诉你方向(东、南)和地形(林子、河),超实用,迷路的人一看就懂。


随时调整路线


他们每5-10分钟发一次新坐标,ChatGPT就根据最新位置调整建议。


下图显示,ChatGPT确认他们还在正轨上,建议继续沿着Mabou河走,还给出了下一步选择。


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碾压传统导航


Google Maps和ATV app因为没小径数据彻底扑街。


而ChatGPT靠GPS坐标加卫星视图,猜出了小路怎么连起来,再用大白话给出指引。这简直是救命稻草,特别适合野外。


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有人夸ChatGPT「救命神器」,但也有人吐槽:有手机信号和GPS,干嘛不直接看卫星图?


帖子的回复解释了,卫星图虽然能看,但没法像ChatGPT这样实时给个性化文字指引,尤其在复杂地形里。


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研究证明,像ChatGPT这样的LLM在户外导航上真有潜力。


比如PathGPT框架,把历史路线变成文字,再用AI生成个性化路线的办法,效果杠杠的。


PathGPT:向朋友问路


想象一下,打开导航APP说:「找一条从公司到家、不堵车还能顺路买杯咖啡的路线」APP立刻给出了精准方案。


最近,上海交大的研究团队推出的PathGPT,用LLM彻底刷新了对导航的认知。


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论文链接:https://arxiv.org/abs/2504.05846


以前的导航算法,比如Dijkstra最短路径算法,就像个认死理的机器人:最短距离就是王道,别的我不管。


但现实中开车、走路哪有那么简单?


有人喜欢绕路看风景,有人急着赶路要避开拥堵,还有人想顺路接孩子。这些复杂需求,传统算法根本搞不定。


后来有了机器学习模型,能从历史轨迹数据里学规律,比如根据交通状况推荐路线。


但它们也有硬伤:训练好的模型只能按固定规则工作。


想新增「经过某个商圈」的需求?得重新训练一个模型,费时费力还烧钱。


PathGPT的核心思路:既然大模型(如GPT)能理解自然语言,那为啥不让它来翻译用户的需求?


比如用户说「最快路径」「风景优美」,大模型能听懂,还能结合历史路线数据生成方案。


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但LLM也有短板:它可能不知道某个城市的具体道路情况,甚至出现幻觉。


所以PathGPT加了个「外挂」:检索增强生成(RAG)技术。


简单说,就是先建一个历史路线知识库:把每条路线的起点、终点、经过的道路名称都转换成自然语言描述,比如从人民广场到外滩,经过南京路、中山东一路。


当用户提问时,PathGPT先从知识库中找出和用户起点、终点相似的历史路线。


实测效果:灵活度拉满,还有进步空间


研究团队在北京、成都、哈尔滨等城市的出租车轨迹数据上做了实验。


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结果显示,PathGPT在生成「最快路径」时,精确率和召回率虽然比一些传统机器学习模型略低(比如在哈尔滨数据集上,最快路径精确率48.4%),但它有个绝杀技——能处理那些没提前训练过的奇葩需求。


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比如用户提出要走一条经过三个公园的路线,传统模型可能直接懵圈,但PathGPT能结合自然语言和历史数据,给出合理方案。


PathGPT的最大意义,是让导航变成自然对话。以后导航,直接像跟朋友问路一样说话就行。


当然,它还有改进空间,比如偶尔会指错路(LLM的幻觉问题),在复杂路况下的可靠性还得提升。


但想想看,大模型才发展没多久,就能做到这一步,未来要是结合更精准的实时交通数据、更完善的知识库,说不定真能成为每个人的智能出行管家。


ChatGPT不光会聊天,还能靠实时数据给实用建议,传统地图失灵时特别管用。


AI正在改变野外探险的方式,靠坐标和逻辑在没图的森林里导航,绝对是里程碑。


参考资料:


https://x.com/rohanpaul_ai/status/1937199835318485177


https://arxiv.org/abs/2504.05846


文章来自于微信公众号“新智元”。


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1
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

2
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI