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Im Zeitalter der rasanten technologischen Entwicklung ist das autonome Fahren zweifellos eines der innovativsten und anspruchsvollsten Gebiete. Allerdings gibt es noch viele Herausforderungen in Bezug auf Daten, Rechenleistung und die Optimierung großer Modelle. Die Technologie ist noch nicht ausgereift und es gibt immer noch gewisse Schwierigkeiten bei der groß angelegten Replikation. Aber mit der Entwicklung der Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration können wir möglicherweise neue Hoffnung sehen. Kann KI in diesem Bereich Wunder vollbringen?

Die Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration verbindet, wie der Name schon sagt, Fahrzeuge, Straßen und die Cloud eng zu einem kollaborativen intelligenten System. In diesem System sind Fahrzeuge keine isolierten Individuen mehr, sondern miteinander vernetzt und kommunizieren mit der gesamten Verkehrsumgebung. Der führende inländische Anbieter von Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration, autonomer Fahr-Full-Stack-Technologie und Betriebsdienstleister Momogu AutoLink hat erhebliche Vorteile bei der straßenseitigen, fahrzeugseitigen und cloudbasierten Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration gezeigt Probleme des autonomen Fahrens Das Rätsel bietet starke Unterstützung.

Auf der Straßenseite liegt der Vorteil von Mushroom AutoLink in seinen leistungsstarken Erfassungs- und Datenerfassungsfunktionen. Durch den Einsatz selbst entwickelter digitaler KI-Straßenbasisstationen und Straßenranderkennungssysteme (MRS) auf beiden Straßenseiten können umfassende Straßeninformationen in Echtzeit abgerufen werden, darunter Straßenzustand, Verkehrsfluss, Verhalten von Fußgängern und anderen Fahrzeugen usw . Diese Daten ermöglichen Fahrzeugen nicht nur eine umfassendere Umweltwahrnehmung, sondern liefern auch wertvolles Material für das Training großer Modelle. Im Vergleich zur herkömmlichen Einzelfahrzeugerkennung kann die Straßenerkennung die Grenzen der fahrzeugeigenen Sensoren überwinden, potenzielle Gefahren und komplexe Situationen im Voraus erkennen und mehr Zeit und Informationen für autonome Fahrentscheidungen bereitstellen. An Kreuzungen ohne Signallichter können straßenseitige Geräte beispielsweise die Dynamik von Fahrzeugen und Fußgängern in Kreuzungsrichtung im Voraus erfassen und präzise Warnungen für autonome Fahrzeuge bereitstellen, die gerade vorbeifahren, wodurch potenzielle Kollisionsrisiken vermieden werden. Unter extremen Wetterbedingungen wie Regen, Schnee und Dunst können hochauflösende Straßenkameras und Wetterüberwachungsgeräte den Fahrzeugen klarere und genauere Informationen über den Straßenzustand liefern und ihnen dabei helfen, sicherere Fahrentscheidungen zu treffen.

Das Autoende ist eine wichtige Verbindung, die direkt mit Fahrern und Passagieren interagiert. Basierend auf der autonomen Fahrtechnologie L4 hat Mogou AutoLink das autonome Fahrsystem MogoAP vollständig entwickelt und in einer Vielzahl autonomer Fahrzeuge installiert. Es hat gemeinsam mit Automobilherstellern eine Reihe vorinstallierter, in Massenproduktion hergestellter autonomer Fahrmodelle entwickelt und die Anwendung von halbfestem Laserradar und selbst entwickelten Orin-Domänencontrollern in verschiedenen Modellen implementiert, die ein besseres Potenzial und eine bessere Leistung bieten.

Durch die Bereitstellung effizienter lokaler Rechenfunktionen und optimierter Algorithmen für intelligente vernetzte Fahrzeuge können sie große Datenmengen verarbeiten und sofort Entscheidungen in Echtzeit treffen. Selbst wenn die Verbindung zur Cloud und zum Straßenrand vorübergehend unterbrochen ist, kann sich das Fahrzeug auf sein eigenes intelligentes System verlassen, um ein gewisses Maß an autonomen Fahrfähigkeiten aufrechtzuerhalten und so Fahrsicherheit und Stabilität zu gewährleisten. Darüber hinaus konzentriert sich Mushroom AutoLink auf die gemeinsame Optimierung von Fahrzeughardware und -software, um den Energieverbrauch zu senken und die Leistung zu verbessern. Durch präzise Sensorfusion und intelligente Steuerungsstrategien können Fahrzeuge Fahrmodi und Leistungsabgabe automatisch an die Echtzeit-Straßenbedingungen und den Energieverbrauch anpassen und so eine effiziente Energienutzung und ein reibungsloses und komfortables Fahren erreichen.

In der Cloud hat Mushroom AutoLink ein leistungsstarkes Datenverarbeitungs- und Analysezentrum eingerichtet. Die Cloud-Kontrollplattform kann durch digitale Echtzeitverarbeitung ein vollständiges Bild des Verkehrs darstellen und umfangreiche Daten wie Standort, Richtung, Geschwindigkeit usw. aller Verkehrsteilnehmer abrufen. Die intelligente Verkehrs-KI-Cloud-Kontrollplattform kann Echtzeitverkehr bereitstellen Daten- und Algorithmusunterstützung Die Rolle der Cloud-Steuerungsplattform ist bereits im Straßenverkehr aufgetreten und ermöglicht die gemeinsame Teilnahme von Menschen, intelligenten Netzwerkfahrzeugen, autonomen Fahrzeugen und Verkehrsmanagern, wodurch die Systematik, Sicherheit und Effizienz erheblich verbessert wird Transport.

Cloud-Server verfügen über enorme Hochleistungs-Hardwareressourcen und können die parallele Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen in großem Maßstab unterstützen. Diese Daten stammen nicht nur aus der Echtzeiterfassung am Straßen- und Fahrzeugende, sondern umfassen auch historische Daten und Simulationsdaten. Durch eingehendes Mining und Analyse dieser Daten unter Verwendung fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen und Technologie der künstlichen Intelligenz kann die Cloud genauere und intelligentere große Modelle trainieren. Durch das Lernen aus einer großen Menge an Verkehrsextremsituationsdaten können große Modelle beispielsweise die optimale Fahrstrategie von Fahrzeugen in ähnlichen Szenarien vorhersagen und frühzeitig Warnungen und Entscheidungen treffen. Gleichzeitig kann die Cloud das Fahrzeugmodell in Echtzeit aktualisieren und optimieren, um sicherzustellen, dass das Fahrzeug immer über die neuesten intelligenten Fahrfunktionen verfügt.

Um auf die Herausforderungen des autonomen Fahrens zurückzukommen: Das Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integrationsmodell liefert neue Ideen zur Lösung dieser Probleme.

Als Reaktion auf die Probleme der Datenerfassung, -kennzeichnung und -wartung kann durch die Integration von Fahrzeug, Straße und Cloud die Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen erreicht werden. Die große Menge an Echtzeitdaten, die von Straßengeräten gesammelt werden, kombiniert mit den Fahrdaten des Fahrzeugs, bietet Garantie für die Vielfalt und den Reichtum der Daten. Gleichzeitig können diese Daten durch die leistungsstarke Rechenleistung der Cloud automatisch mit Anmerkungen versehen und bereinigt werden, um die Datenqualität und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Insbesondere für diese seltenen, aber kritischen Verkehrsextremsituationsdaten kann die Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration diese Situationen durch Überwachung und Datenfusion aus mehreren Blickwinkeln umfassender aufzeichnen und analysieren und so wertvollere Proben für das Training großer Modelle liefern.

In Bezug auf die Rechenleistung wird durch die Chelu-Cloud-Integration eine angemessene Ressourcenverteilung erreicht. Die Fahrzeugseite konzentriert sich auf die Entscheidungsfindung in Echtzeit und die lokale Datenverarbeitung und nutzt begrenzte Rechenressourcen, um die Ausführung wichtiger Funktionen sicherzustellen. Komplexes Modelltraining und umfangreiche Datenverarbeitung werden von der Cloud durchgeführt, wodurch die leistungsstarke Rechenleistung der Cloud voll ausgenutzt wird. Gleichzeitig können Straßengeräte auch einige Rechenaufgaben übernehmen, beispielsweise die Vorverarbeitung einiger Daten, wodurch die Belastung des Fahrzeugs und der Cloud verringert wird. Durch diesen kollaborativen Ansatz wird der Widerspruch zwischen der begrenzten Rechenleistung des Fahrzeugs und dem wachsenden Bedarf an Cloud-Rechenleistung wirksam gelöst und die Betriebseffizienz des Gesamtsystems verbessert.

Auch für die optimierte Optimierung großer Modelle bietet die Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration einzigartige Vorteile. Das in der Cloud trainierte große Modell kann entsprechend den spezifischen Anforderungen und Hardwarebedingungen des Fahrzeugs angepasst, optimiert und optimiert werden. Durch die Modellkomprimierungstechnologie werden die Anzahl der Parameter und der Berechnungsaufwand des Modells reduziert, während seine Leistung und Genauigkeit erhalten bleiben. Straßengeräte können als Zwischenglied zur Anpassung und Konvertierung von Daten aus dem Fahrzeug und der Cloud dienen, um eine reibungslose Informationsübertragung und eine effektive Ausführung des Modells sicherzustellen.

Allerdings verläuft die Entwicklung der Fahrzeug-Straße-Cloud-Integration nicht reibungslos. In praktischen Anwendungen müssen außerdem eine Reihe von Problemen gelöst werden, beispielsweise die Vereinheitlichung der Kommunikationsprotokolle zwischen verschiedenen Geräten, der Datenschutz sowie die Zuverlässigkeit und Stabilität des Systems. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und den gemeinsamen Anstrengungen der Industrie werden diese Probleme jedoch schrittweise gelöst.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von Fahrzeug, Straße und Cloud neue Chancen und Möglichkeiten für die Entwicklung des autonomen Fahrens mit sich bringt. Obwohl es aufgrund seiner synergetischen Vorteile bei Daten, Rechenleistung und Modelloptimierung sowie der kontinuierlichen Innovation und Erforschung von Unternehmen wie Momogu Auto Network immer noch vor vielen Herausforderungen steht, haben wir Grund zu der Annahme, dass KI eine Rolle bei der Fahrzeugentwicklung spielen kann. Wir werden energisch daran arbeiten, die frühzeitige großflächige Anwendung autonomer Fahrtechnologie zu fördern und den Menschen ein sichereres, bequemeres und effizienteres Reiseerlebnis zu bieten.

(Quelle: Financial Business Information)

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