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Zhu Xichan sagte, dass die Leistung des großen Modells sehr erstaunlich sei, aber es wird geschätzt, dass es in den nächsten zwei Jahren wahrscheinlich nicht in das Auto eingebaut wird, da die hohe Rechenleistung, die das große Modell erfordert, schwer zu arrangieren ist Autoseite, und das große Modell kann das Problem der Sicherheit nicht lösen.

Reporter |Zhou Xin

Quelle |Stellen Sie sich die Kreativität von Insekten vor

Tesla brachte im März dieses Jahres die V12-Version von FSD (Full-Self Driving) auf den Markt. Diese Version löschte Hunderttausende Zeilen manuellen Regelcodes und führte eine „End-to-End“-Lösung für autonomes Fahren ein.

End-to-End-Technologie ist derzeit sofort zum heißesten Thema geworden, und auch inländische Automobilhersteller haben begonnen, sich auf „End-to-End“ zu konzentrieren. Xpeng Motors gab auf der Konferenz „520 AI DAY“ bekannt, dass Xpengs erstes inländisches End-to-End-Großserienmodell in Massenproduktion gegangen ist. Li Auto hat Ende letzten Jahres ein separates Team für das End-to-End-Modell gegründet. Li Xiang, CEO von Li Auto, sagte Anfang Juni auch, dass Li Auto das End-to-End + VLM (visuelles Sprachmodell) vorantreiben wird ) Smart Driving für Testanwender im dritten Quartal dieses Jahres.

SAIC erklärte kürzlich außerdem, dass reine Vision und End-to-End-Technologie in die Entwicklungsphase für die Massenproduktion eingetreten seien. Bisher haben fast alle führenden Unternehmen für autonomes Fahren in China ihre eigenen „End-to-End“-Lösungen und Bordpläne veröffentlicht.

Am 16. August sagte Zhu Xichan, Professor an der Automotive School der Tongji-Universität, bei der 4. Shenyang Intelligent Connected Vehicle Challenge: „Teslas durchgängige künstliche Intelligenz macht autonomes Fahren durchgängiger.“ wurde von Tesla populär gemacht, und inländische Autohersteller sprechen von einer End-to-End-Produktion (Massenproduktion), der sollte sein Auto nicht kaufen.

Vor einer Woche äußerte sich Yu Chengdong, Vorsitzender von Huawei Terminal und Vorsitzender der Smart Car Solutions BU, auf der Xiangjie S9-Einführungskonferenz zu Tesla FSD und sagte, dass die kommerzielle Version große Fortschritte gemacht habe. Die Obergrenze sei recht hoch, die Untergrenze jedoch Die Grenze ist auch sehr niedrig. „Lassen Sie es uns testen, da stand ein weißer LKW, der auf der Straße geparkt war, und er rammte ihn, ohne langsamer zu werden, und es gab auch einen grünen LKW, der nicht langsamer wurde, und er rammte ihn auch.“ Es."

Das sogenannte durchgängige autonome Fahren bedeutet im Allgemeinen, dass das Steuerungssystem, nachdem es die ursprünglichen Sensordaten gelesen hat, die Steuerungsanweisungen nur direkt über das neuronale Netzwerk berechnet, das keine künstlich gestalteten Regelmodule enthält.

Mainstream-Autonome Fahrsysteme werden eine Untermodullösung übernehmen, die das AD-System nach Wahrnehmung, Planung und Steuerung unterteilt. Sie nehmen zunächst die umgebenden dynamischen und statischen Verkehrsteilnehmer sowie die Straßennetzstruktur genau wahr und planen dann die Fahrbahn des Fahrzeugs. und schließlich passieren Der Aktuator führt eine Regelung des Fahrzeugs durch.

Es versteht sich, dass das End-to-End-Großmodell von Tesla FSD den Querschnitt zwischen Wahrnehmung und Positionierung, Entscheidungsfindung und Planung, Steuerung und Ausführung des autonomen Fahrsystems eliminiert und die drei Hauptmodule zu einem kombiniert großes neuronales Netzwerk.

„Das End-to-End-Modell entfernt alle Kriteriumsmodelle. Nachdem das Kriteriumsmodell entfernt wurde, ist die Generalisierungsfähigkeit der KI stärker“, sagte Zhu Xichan. Dann wird jedes KI-Modul mit einem Transformator verknüpft und die Informationen werden implizit übertragen Dies wird den Verlust bei der Informationsübertragung reduzieren und auch eine Optimierung des gesamten Netzwerks ermöglichen. Yu Chengdong sagte, dass Teslas FSD-Obergrenze erhöht werden könne.

„Aber die ‚untere Grenze‘, die Yu Chengdong sagte, ist auch sehr niedrig, was sich auf die sichere Untergrenze des Trainings mit KI bezieht, nachdem das Standardmodell weggeworfen wurde. Es ist schwierig zu wissen, ob es es gelernt hat oder nicht.“ Xichan sagte weiter, dass die Tesla FSD V12-Version, insbesondere die Version 12.4, zwar eine hohe Obergrenze hat, die Generalisierungsfähigkeit sehr stark ist und mehr Dinge bewältigen kann, was das Fahren eher zu einem erfahrenen Fahrer macht, aber es gibt immer noch viele Probleme.

Im April tötete ein Tesla-Besitzer in den USA einen Motorradfahrer. Der 56-jährige Fahrer gab zu, dass er den Autopiloten eingeschaltet hatte, während der Fahrt jedoch abgelenkt war.

Zhu Xichan sagte, dass die Tesla FSD V12-Version im März in den Vereinigten Staaten eingeführt wurde, das NTSB (National Transportation Safety Board, National Transportation Safety Board) jedoch noch Untersuchungen durchführt und noch nicht festgestellt wurde, ob es sich um V11 oder V12 handelt. Wenn der Benutzer, der den Unfall verursacht hat, ein Update durchgeführt hat, verwendet er die V12-Version, was ein großes Sicherheitsproblem darstellt.

Er glaubt, dass in China eine End-to-End-Perspektive oder ein segmentiertes End-to-End erreicht wurde, aber im Vergleich zu Tesla liegen inländische Unternehmen in Bezug auf Datenvolumen und KI-Trainingsrechenleistung immer noch weit zurück. „Die KI-Rechenleistung von Xpeng Motors ist in China relativ groß, aber um ein Vielfaches schlechter als die von Tesla.“

Was die Datenerfassung angeht, verlassen sich Automobilunternehmen derzeit auf die Datenerfassung von Nutzerfahrzeugen. Je höher die Fahrzeugverkäufe, desto umfangreicher sind die Daten. Tesla hat in den Vereinigten Staaten mehr als 1,7 Millionen Fahrzeuge verkauft und damit den Übergang vom Daten-Closed-Loop zum User-Closed-Loop vollzogen. „Wer zuerst Autos mit intelligentem Fahren und Datenerfassung durch künstliche Intelligenz hat, wird der Erste sein, der die 1-Millionen-Marke durchbricht“, sagten Zhu Xichan, Huawei Hongmeng Zhixing und Li Auto, könnten bis zum nächsten Jahr die 1-Million-Marke erreichen.

Erwähnenswert ist, dass Zhu Xichan auf der jüngsten 4. Jahreskonferenz von Yanzhi Automobile sagte, dass die Leistung des großen Modells sehr erstaunlich sei, es jedoch schätzungsweise in den nächsten zwei Jahren wahrscheinlich nicht in das Auto eingebaut werde, da die Große Modelle erfordern eine hohe Rechenleistung, die auf der Fahrzeugseite immer noch schwer umzusetzen ist, und große Modelle können das Long-Tail-Sicherheitsproblem nicht lösen.

Zhu Xichan glaubt, dass inländische Automobilhersteller auf der Grundlage der aktuellen Datenkapazitäten und der Rechenleistung für das KI-Training bei der Entwicklung intelligenter Fahrsysteme End-to-End-Sensorlösungen implementieren können, die Lidar integrieren und Sicherheitskriterienmodelle in den Regulierungs- und Steuerungsalgorithmen beibehalten Segmentierung Das End-to-End-Lösungsmodell ist ein vernünftigerer technischer Weg.

Das ENDE

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