具体的实现方式可能是，在训练DriveGPT时，算法使用了大量的自动驾驶数据以及相关语境信息，从而让算法有了自动驾驶决策的能力。在使用DriveGPT时，系统会输入一些自动驾驶相关的参数和场景信息，然后让DriveGPT根据这些信息生成相应的行车决策。由于DriveGPT是一个生成式模型，所以它可以根据不同的场景和输入自适应地生成不同的行车决策，从而实现智能化的自动驾驶。

自动驾驶技术是人工智能技术在交通领域的重要应用之一，可以减少交通事故、缓解交通拥堵、提高出行安全和效率。而自动驾驶人工智能则是自动驾驶技术实现的重要手段之一，它能够让自动驾驶系统更加智能化、更加适应不同的道路环境和交通状况。具体来说，自动驾驶人工智能可以实现以下功能：

1. 智能化驾驶决策：自动驾驶人工智能能够根据车辆传感器数据、路况信息等多种因素，实现自动驾驶决策，并且能够做出适应不同场景的行为。

2. 预测和规避交通危险：利用机器学习和模型训练技术，自动驾驶人工智能能够预测不同的交通危险情景，并且及时采取避险措施，保障驾驶安全。

3. 增强感知能力：自动驾驶人工智能通过融合雷达、相机、激光雷达等传感器信息，以及语音识别、图像分类、目标检测等技术，实现感知环境的智能化，并能够准确识别并回应多样化场景。