nachricht

tencent news „fernlicht“

autor |. ao dun

herausgeber｜liu peng

xpeng-motorendas okr von li liyun, dem verantwortlichen für autonomes fahren, ist in der branche nahezu ein offenes geheimnis.

„jedes wort, das xiaopeng sagt, wird mein okr sein.“ am letztjährigen 1024 technology day gab li liyun, der das autonome fahrteam von xiaopeng motors nur für zwei monate übernahm, in dieser nacht sein debüt in einer neuen identität reihenfolge: im jahr 2023 wird xngp in 50 städten eingeführt, es wird landesweit nutzbar und einfach zu nutzen sein.

neun monate später, ein jahr nach der übernahme des teams für autonomes fahren, führte li liyun das team dazu, die okr früher als geplant und über dem ziel abzuschließen. am 30. juli kündigte he xiaopeng auf der ai smart driving conference an, dass xngp offiziell von „landesweit verfügbar“ auf „landesweit einfach zu nutzen“ aufgewertet wird, wodurch „keine einschränkungen für städte, keine einschränkungen für routen, keine einschränkungen für straßen“ erreicht werden bedingungen.“ vollständig bundesweit geöffnet.

das jahr 2014, in dem xpeng motors gegründet wurde, war auch das jahr, in dem li liyun offiziell in die branche des autonomen fahrens einstieg. er war einer der ersten, der sich im us-forschungs- und entwicklungszentrum von baidu dem autonomen fahren widmete, und war für die gesamtarchitektur und die algorithmen des systems zur vorhersage des verhaltens unbemannter fahrzeuge und des intelligenten entscheidungsplanungssystems verantwortlich. im jahr 2018 arbeitete er kurzzeitig im x im juni 2019 trat er offiziell dem forschungs- und entwicklungszentrum von jd.com bei und fungierte zunächst als verantwortlicher für intelligente fahrentscheidungsplanungsalgorithmen und -simulatoren. er war hauptsächlich für die forschung und entwicklung von xpeng verantwortlich im august letzten jahres wechselte der ehemalige vizepräsident für autonomes fahren von xpeng motors, ngp, zu nvidia. als leiter des xngp-projekts übernahm li liyun offiziell die leitung.

anders als in jeder vorherigen phase war das jahr, in dem li liyun das xpeng intelligent driving team leitete, ein jahr, in dem große modelle die entwicklung des intelligenten fahrens heftig aufmischten. alle beteiligten unternehmen schienen sich im wandel zu befinden. erst letzten monat hat das autonomous driving center von xpeng automobile seine jüngste organisatorische anpassung für ki und end-to-end abgeschlossen und drei neue funktionen eingerichtet: ki-modellentwicklung, ki-anwendungsentwicklung und ki-effizienzentwicklung.

vor der ki-smart-driving-konferenz am 30. juli und nach der 10-jährigen jubiläumskonferenz führte tencent news „high beam“ ein exklusives gespräch mit li liyun. rückblickend glaubt er, dass das wichtigste die menschen sind, die das aktivieren organisation und menschen, tiaoshun: „mit einer so umfassenden organisation kann jeder seine eigenen stärken ausspielen. mit den konzertierten bemühungen aller haben wir unsere ziele nach und nach erreicht.“

als er darüber sprach, wie he xiaopeng den fortschritt des internen autonomen fahrens intuitiv versteht, gab li liyun ein beispiel zur veranschaulichung: „tatsächlich ist es sehr einfach, die relativ stabile und neueste software auf die autos seines älteren bruders (he xiaopeng) zu übertragen.“ ) oder anderen internen kollegen wird er den fortschritt und die entwicklung der intelligenten fahrfähigkeiten von xpeng motors sehen.

während des interviews sagte li liyun fast 20 mal „entschlossen“. er glaubt, dass es letztendlich viele automobilhersteller geben sollte, die in der lage sind, intelligent zu fahren, aber die meisten von ihnen könnten 60 oder 70 punkte erreichen. wer wirklich 80 oder 90 punkte erreichen kann, muss sehr entschlossen sein , selbst recherchiert und ein automobilunternehmen mit starken middle- und back-end-fähigkeiten, das wirklich auf eine ki-reform ausgerichtet ist. „wir glauben, dass es möglicherweise nur wenige unternehmen auf der welt gibt, und xpeng wird eines davon sein.“

das folgende ist die abschrift des gesprächs zwischen tencent news „high beam“ und li liyun, bearbeitet:

„auf das ganze jahr gesehen sind die menschen das wichtigste.“

tencent news „fernlicht“: he xiaopeng selbst war schon immer im zustand des all-in-smart-fahrens. haben sie eine enge tägliche kommunikation? wie bewertet er ihre arbeit?

li liyun:unsere smart-driving-abteilung ist eine sehr fröhliche und herausfordernde abteilung. das interessante ist, dass wir grundsätzlich keine ppt-berichte schreiben.

wie kann der ältere bruder den fortschritt des internen autonomen fahrens intuitiv verstehen? es ist eigentlich sehr einfach, die relativ stabile und neueste software an den älteren bruder oder mich weiterzugeben, tingting (yuan tingting, senior director für autonome fahrprodukte bei xiaopeng motors) und intern wir testen zuerst die autos anderer kollegen. durch die probefahrt werden sie den fortschritt und die entwicklung unserer intelligenten fahrfähigkeiten sehen.

die kommunikation zwischen mir und meinem älteren bruder ist agiler als man denkt. unsere software hat nicht nur alle ein bis zwei wochen ein update oder löst einige probleme oder fügt einige kleine funktionen hinzu. dabei werden alle stabilen softwareversionen von älteren brüdern erlebt.

wenn wir die neueste software vorantreiben, wird er immer mehr fahren, daher werden wir jeden tag neue bedürfnisse oder verbesserungen finden, und der ältere bruder wird auf diese weise auch probleme und feedback finden , natürlich werden wir in unserer kommunikation oft auch unsere langfristigen investitionen und planungen für intelligentes fahren und ki-technologie aufeinander abstimmen.

tencent news „high beam“: wird diese art der hochfrequenzkommunikation großen druck auf sie ausüben?

li liyun:xpeng und jeder, der sich für uns interessiert, kann die veränderungen oder entwicklung des intelligenten fahrens von xpeng motors zum ersten mal erleben. das hängt mit meiner persönlichen erfahrung zusammen.

ich habe ursprünglich in den vereinigten staaten in informatik promoviert. damals waren künstliche intelligenz und deep learning gerade dabei, meinen doktortitel zu erlangen traditionelles deep learning, aber künstliche intelligenz war nicht so beliebt wie heute.

ich habe meine karriere im internet (baidu) begonnen, hatte aber auch das große glück, an der ersten welle des intelligenten fahrens bzw. autonomen fahrens in china teilzunehmen. ich bin wahrscheinlich 2015 oder 2016 mit robotaxi in kontakt gekommen. damals dachte ich, robotaxi sei eine sehr interessante sache, aber nach einer zeit der akkumulation und des wachstums ist die arbeit oder die täglichen bemühungen, das lernen und das wachstum noch aufregender. , können sichtbar und greifbar vor ihnen präsentiert werden, und sie können sie sogar selbst kaufen, oder ihre verwandten, freunde und kollegen können sie kaufen und jeden tag verwenden. das ist eine besonders spannende sache.

ich denke, robotaxi ist eher ein operativer dienst, aber es ist sehr aufregend, ein auto zu besitzen. die software und funktionen dieses autos werden stück für stück von uns selbst entwickelt und iteriert. sie sagten also, dass der druck groß ist? ich denke, dass druck in motivation umgewandelt werden kann, und was noch interessanter ist, dass die weitere explosion der künstlichen intelligenz diese angelegenheit nach und nach möglich gemacht hat.

tencent news „high beam“: es ist mehr als ein jahr her, seit sie das smart-driving-team übernommen haben. können sie ihre gefühle in dieser zeit kurz zusammenfassen?

li liyun:es lohnt sich, auf dieses jahr zurückzublicken. das ganze jahr über sind die menschen das wichtigste. denn um etwas gut zu machen, braucht man das beste team und die besten leute. natürlich haben wir auch großes glück, dass wir aufgrund der entschlossenen investition von xiaopeng viele herausragende studenten haben, die sich niedergelassen haben. auch weil wir bereits einige branchenergebnisse und anerkennung in der branche erzielt haben, können wir auch leute wie tingting und andere in der ki anziehen. neuer herausragender talente.

was ich mache, ist eigentlich sehr einfach, aber für mich ist es das wichtigste, das alte und das neue zu verbinden, die organisation und die menschen zu aktivieren und zu koordinieren. bei einer so vollständigen organisation kann jeder seine eigenen stärken ausspielen. mit den gemeinsamen anstrengungen aller haben wir unsere ziele nach und nach erreicht. die flagge, die wir letztes jahr aufgestellt haben, betrug tatsächlich 50 städte. am 1. januar dieses jahres haben wir das produkt an 243 städte verteilt zu verwenden.

in der zweiten hälfte dieses jahres können sie auf die anschließende 1024-pressekonferenz achten, und wir müssen uns dem ende stellen. am ende muss ki unverzichtbar sein, oder ich denke, sie ist das notwendige weg, der darin besteht, ki-basiert zu nutzen. end-to-end ist eigentlich eine manifestation der ki, obwohl unser auto ein l2-fahrassistenzauto ist, wird es bis ende nächsten jahres ein l3-ähnliches erlebnis haben.

was ich betonen möchte, ist, dass wir den benutzern die geschwindigkeit der iteration spüren lassen. es wird jeden monat eine kleine version und alle zwei monate eine relativ größere version geben, um sicherzustellen, dass die fähigkeiten im laufe des prozesses ständig zunehmen und das ende im auge behalten . .

tencent news „high beam“: alt und neu kombinieren, wie geht das konkret?

li liyun:einerseits werden dadurch die fähigkeiten alter klassenkameraden gefördert und es ihnen ermöglicht, neue rollen zu übernehmen. beispielsweise mag ein alter klassenkamerad hinter den kulissen ein held gewesen sein, aber jetzt wird er manchmal gebeten, an die front zu gehen, um geschäfte an vorderster front zu erledigen. in diesem prozess gewann er eine neue rolle und vitalität und wuchs auch. noch wichtiger ist, dass er dabei auch die menschen um ihn herum inspirierte und mit gutem beispiel voranging. wir nennen das kaderübergreifendes training. jetzt sind viele anhänger hinter den kulissen an die rezeption gekommen, um geschäfte an vorderster front zu erledigen. ich habe das gefühl, dass das gesamte zentrum energischer ist.

noch wichtiger ist, dass unser geschäft trotz unserer kontinuierlichen investitionen und beharrlichkeit immer noch schnelle fortschritte macht, sodass wir viele neue ki-talente anziehen können. ich denke, der wettbewerb um talente ist derzeit sehr hart, aber ich bin sehr glücklich zu sehen, dass xpeng weiterhin gute leute auf der ganzen welt anziehen kann.

tencent news „high beam“: xiaopeng scherzte letztes mal, dass alle freunde und geschäftsleute respektvoll sein, leicht klopfen und weniger graben sollten.

li liyun:wir hoffen nur, dass unsere freunde und geschäftsleute „uns sanft streicheln und weniger leute abwerben“, aber was noch wichtiger ist, wir haben selbst eine starke anziehungskraft, egal ob es sich um neue talente handelt, darunter viele herausragende alte klassenkameraden, die zurückgekehrt sind, diese organisation ist sehr wichtig. generation für generation.

obwohl es definitiv zu personalwechseln kommen wird, finde ich es sehr erfreulich zu sehen, dass die leute hinter den kulissen mit begeisterung nach vorne gehen, um größere verantwortung zu übernehmen und sich größeren herausforderungen zu stellen. die gesamte organisation wird mehr vision und motivation haben, dies zu erreichen intelligentes fahren ist realität.

tencent news „fernlicht“: kürzlich habe ich gesehen, dass das intelligente fahrteam von xpeng einige strukturelle anpassungen vorgenommen hat.

li liyun:es handelt sich um eine agilere organisationsstruktur, die sich dem ki-zeitalter stellt. vor kurzem hat unser zentrum für autonomes fahren drei hauptfunktionen neu eingerichtet: ki-modellentwicklung, ki-anwendungsentwicklung und ki-effizienzentwicklung, um die entwicklung von ki-fähigkeiten und die transformation der organisation zu ki zu beschleunigen.

tencent news „high beam“: was sind die überlegungen zur talenteinführung in der zukunft?

li liyun:ich habe das gefühl, dass es einige änderungen in der qualität und den anforderungen an talente gibt, die nicht mehr so ​​wichtig sind wie zuvor.

wissen (domänenwissen) oder mathematische regeln, was noch wichtiger ist, wir hoffen, dass junge, kluge leute mit ki-hintergrund zu uns kommen und menschen, die geschäftliche probleme mit ki lösen können. später kämpfen alle um die daten- und ki-effizienz. daher sind auch die effizienz und die fähigkeiten der gesamten infrastruktur sehr wichtig. daher gehen wir davon aus, dass sich die stärken und vorlieben der menschen ändern könnten.

nachdem die organisation, die arbeitsweise, das geschäft und das gesamte fahrzeug vollständig in die ki integriert sind, wird die nachfolgende entwicklung immer schneller. der kern der geschwindigkeit liegt in der effizienzänderung bei der gewinnung effektiver daten und der anschließenden nutzung der effektiven daten iterieren.

intelligente fahrfähigkeiten und -erfahrungen müssen stets verbessert werden und es sollte keine „schocktherapie“ praktiziert werden

tencent news „high beam“: haben sie diesen trend im vergangenen jahr intern vorhergesehen? welche vorbereitungen wurden getroffen?

li liyun:xpeng motors war schon immer fest entschlossen, in intelligentes fahren zu investieren. damals verfügte das unternehmen über ein autonomes fahrzentrum, das bis heute gewachsen ist. auch unsere aktuellen investitionen in ki belaufen sich auf 3,5 milliarden yuan, und unsere talente sind auf der ganzen welt verteilt.

im hinblick auf end-to-end wollen wir es eigentlich nicht tun, weil andere es getan haben oder weil wir etwas gesehen haben. bei xpeng tun wir es mehr, weil wir daran glauben, also sehen wir es, und deshalb denke ich, dass xpeng motors in dieser angelegenheit führend ist.

bereits anfang 2022 haben wir mit der erstellung entsprechender layouts begonnen. zu diesem zeitpunkt hatten wir gerade die verifizierung der städtischen fahrassistenzfunktion auf der grundlage hochpräziser karten in mehreren städten abgeschlossen. wir waren davon überzeugt, dass wir die fähigkeiten der ki nutzen müssen, um wirklich fahren zu können und landesweit einsetzbar zu sein.

seitdem haben wir die ki-end-to-end-erkennung eingesetzt, um das straßennetz zu identifizieren und die abhängigkeit von hochpräzisen karten zu beseitigen. anschließend haben wir nach und nach unser eigenes einzigartiges xpeng motors-end-to-end-netzwerk gebildet, das xpeng motors three network ( neuronales netzwerk (xnet + großes steuerungsmodell xplanner + großes sprachmodell

tencent news „high beam“: aus sicht der außenwahrnehmung war end-to-end am frühestenteslaals es vorgeschlagen wurde, demonstrierte musk die erste end-to-end-live-übertragung, und danach begannen alle innerhalb kürzester zeit mit der nachverfolgung.

li liyun:ich leugne diese wahrnehmung nicht, aber dies ist nur ein zeitplan. für xpeng motors ist die einführung von ki eine sehr sichere sache.

xpeng motors ist ein oem mit intelligenz als markenzeichen und kernstück. wir müssen sicherstellen, dass unsere produkte in bezug auf fähigkeiten und erfahrung stets fortschrittlich sind, und wir werden uns auch während des end-to-end-entwicklungsprozesses nicht auf eine „schocktherapie“ einlassen.

xpeng motors zeichnet sich durch zwei eigenschaften aus: einerseits sind wir sehr zuversichtlich, was ki-intelligentes fahren betrifft; andererseits müssen wir sicherstellen, dass wir das benutzererlebnis während des produkteinführungsprozesses kontinuierlich verbessern.

in den jahren 2021 und 2022 haben wir hochgeschwindigkeits-ngp und städtisches ngp eingeführt, die vorgänger von xngp, die tatsächlich auf hochpräzisen karten beruhten. zu diesem zeitpunkt legten wir auch wert darauf, wie viele szenen wir verarbeitet hatten und wie viele weitere codezeilen wir hatten geschrieben, aber zu diesem zeitpunkt hatten wir eigentlich schon erkannt: wir wissen, dass wir am ende fest an ki glauben müssen, wenn wir es im ganzen land nutzen und im ganzen land einfach nutzen wollen. zu diesem zeitpunkt hatten wir bereits damit begonnen, dies zu untersuchen, zu beurteilen und umzusetzen. um jedoch sicherzustellen, dass sich das intelligente fahrerlebnis der von uns eingeführten produkte schrittweise verbesserte, basierte es noch auf hochentwickelten produkten. präzisionskarten und ein sehr schweres gerät. machen sie es nach den regeln.

ich leugne das also nicht, aber zumindest unter den chinesischen automobilherstellern sind wir sehr entschlossen und der erste automobilhersteller, der in ki investiert und diese durchgängig einsetzt.

tencent news „high beam“: vor einiger zeit sagten sie: „fsd ist schwierig, mit den 300 millionen e-eseln in china umzugehen.“ china? ?

li liyun:wir respektieren besonders tesla, das weltweit zu den marktführern für intelligente autos gehört. in den usa schneidet es sehr gut ab, weil dort die straßenverhältnisse und der straßenrhythmus nicht so kompliziert sind und es dort tatsächlich schneller fährt.

aber ich habe das gefühl, dass sich die straßenverhältnisse in den vereinigten staaten stark von den straßenverhältnissen in china unterscheiden. ich lebe seit vielen jahren im ausland, und die intensität und das niveau des spiels unterscheiden sich stark von den straßenverhältnissen im inland. im ausland gibt es manchmal einige schmale fahrradwege, und es kann sein, dass sich einige radfahrer daneben befinden, aber es ist unwahrscheinlich, dass wir kleine elektrofahrzeuge wie unseres in guangzhou nutzen können. der infrastrukturaufbau vieler städte in china ist sehr unterschiedlich in einigen städten gibt es spezielle elektrische fahrspuren, und in einigen städten gibt es keine motorisierten fahrspuren. diese befinden sich nicht nur auf der rechten seite, sondern manchmal auch auf der linken seite plötzlich überqueren oder in die entgegengesetzte richtung fahren, daher denke ich, dass die verkehrssituation ganz anders ist.

ich denke also, dass tesla fsd vor anderen herausforderungen stehen wird, wenn es um china geht. ich glaube, dass es, egal woher es kommt, vor ort in china optimiert werden muss.

tencent news „high beam“: worüber hat xiaopeng als erstes mit ihnen gesprochen, nachdem er im juni in die usa gereist war, um tesla fsd zu erleben?

li liyun:xiaopeng rief mich sofort an. er hatte das gefühl, dass tesla aufgrund seiner investitionen in ki und end-to-end-fähigkeiten schnelle fortschritte machte.

wir unterhielten uns ausführlich und sprachen viel darüber, dass sich die straßenverhältnisse dort von denen in china unterscheiden. beispielsweise wird es auf den autobahnen in den vereinigten staaten schneller gehen, aber das verkehrsspiel ist nicht so heftig wie in china. beispielsweise gibt es keine 300 millionen elektrischen esel und die ampeln sind einfacher. in china gibt es verschiedene ampeln und in den vereinigten staaten gibt es nur sehr wenige wartebereiche und kreisverkehre. allerdings sind die straßenverhältnisse im inland komplizierter, und manchmal müssen autos ganz links oder ganz rechts abbiegen , usw.

aber ich denke, was noch wichtiger ist, ist, dass wir nach dem gespräch mit xiaopeng einerseits wissen, wo wir es besser machen können, und andererseits unsere zuversicht gestärkt haben, diesen weg zu wählen. wenn wir weiterhin daran arbeiten, das forschungs- und entwicklungsparadigma von einer stärkeren steuerung durch mitarbeiter und regeln zu einer steuerung durch daten und szenarien zu verändern, wird sich unsere effizienz erheblich verbessern, sodass wir uns in dieser angelegenheit sicherer sind.

xiaopeng hat unsere neueste version nach seiner rückkehr nach china erlebt und ist auch der meinung, dass wir in der neuesten version viel gut gemacht haben. nachdem wir beispielsweise große modelle und end-to-end-modelle berücksichtigt haben, schneiden wir in szenen wie kleinen straßen, umleitungen und kehrtwenden, insbesondere kehrtwenden, sehr gut ab. wenn sie regeln zur lösung verwenden, ist dies schwer zu erkennen die mündung der kehrtwende und die dinge auf der gegenüberliegenden seite sind völlig unterschiedlich. nein, denn es ist ein prozess des gleichzeitigen beobachtens und fahrens, daher ist es schwierig, diese angelegenheit gemäß den regeln zu behandeln.

im allgemeinen sind wir ein wenig aufgeregt, ein wenig aufgeregt und haben eher ein gefühl von mission und motivation.

tencent news „fernlicht“: vom 520 ai day bis zur 730 ai-konferenz für intelligente fahrtechnologie hat sich xpeng motors von der möglichkeit, landesweit zu fahren, zu einer landesweit benutzerfreundlichen lösung entwickelt, und 827 hat das „end-to-end“ veröffentlicht vier schritte". bitte stellen sie kurz den dahinterliegenden denk- und umsetzungsweg vor. bedeutet dies außerdem, dass end-to-end bereits ein anerkannter und nachhaltiger technischer weg ist? ist es möglich, dass in zukunft neue lösungen und wege entstehen?

li liyun:wir haben jetzt ein stadium erreicht, in dem es im ganzen land einfach anzuwenden ist. wir haben szenarien wie kreisverkehre, kehrtwendungen und kleine straßen eröffnet, die zuvor nur schwer mit regeln abgedeckt werden konnten. warum ist das möglich? nicht nur, weil wir uns allmählich der nutzung von ki-daten zuwenden, um die problemlösung voranzutreiben, sondern auch, weil wir sehr strenge überlegungen zur verifizierungstechnik anstellen.

es gibt 2.595 städte im land, darunter städte auf präfekturebene und auf kreisebene. gemessen an der kilometerzahl hat unsere testflotte jedoch tatsächlich 7,56 millionen kilometer zurückgelegt der größenordnung. die tatsächliche sicherheit der nutzer bei der nutzung ihrer autos liegt uns sehr am herzen. wir erreichen diese intelligente fahrfähigkeit nicht nur, sondern hoffen auch, dies durch die verifizierungsflotte zu überprüfen.

ziel von end-to-end ist nicht end-to-end, sondern die effiziente nutzung von daten. die essenz von end-to-end ist eine art extremes nachahmungslernen, das die ultimative nutzung von daten ohne verlust erfordert. um dieses ziel zu erreichen, besteht unsere grundlegende strategie darin, das modell zu vereinfachen, den datenpfad zu öffnen und eine leistungsfähigere ki-architektur aufzubauen. wir glauben, dass der einsatz von end-to-end-funktionen uns dabei helfen kann, die überwiegende mehrheit der problemfälle auf der straße zu lösen und so ein autonomes fahrerlebnis der stufe l3+ zu erreichen.

tencent news „high beam“: wie stellen sie diesen tatsächlichen effekt während des hochfrequenz-iterationsprozesses sicher? gibt es eine strenge regel, dass ingenieure an vorderster front und zugehörige teams das auto persönlich erleben müssen?

li liyun:wir können mit hochgeschwindigkeits-ngp beginnen. damals war ich noch der verantwortliche für das hochgeschwindigkeits-ngp-projekt, nicht der verantwortliche des zentrums. ich bin damals gerade aus wuhan zurückgekommen, jeder von uns, egal ob wir algorithmen schrieben, modelle erstellten, im middle- und back-office arbeiteten, ganz zu schweigen von den studenten, die an produkten arbeiteten, sogar diejenigen, die da wir uns mehr auf das lieferantenmanagement und die entwicklung von zuliefererteilen konzentrieren, muss jeder dieses auto nehmen, und nachdem wir es erlebt haben, werden wir wissen, welche art von produkten wir den benutzern anbieten möchten.

als ich 2020 und 2021 hochgeschwindigkeits-ngp machte, weil ich gerade nach china zurückgekehrt war, war das erste, was ich nach meiner rückkehr tat, meinen inländischen führerschein zu machen, und dann war das erste, was ich tat, wie verrückt weiterzulaufen die autobahn. es ist nicht so, dass die geschwindigkeit verrückt ist. ich kenne zumindest alle autobahnen in guangzhou und die umliegenden autobahnen ich verstehe wirklich alle arten von hochgeschwindigkeitsszenen, habe alle arbeitsbedingungen erlebt und kenne den wert von hochgeschwindigkeits-ngp für benutzer. jetzt kaufen sie ein auto für 200.000 bis 300.000 yuan. wenn es nicht über erweiterte fahrerassistenzfunktionen verfügt, insbesondere auf hochgeschwindigkeitsstrecken, ist das auto möglicherweise etwas veraltet oder es fehlen einige funktionen.

später, als wir das städtische ngp-stadium erreichten, war es definitiv unmöglich, jeden zentimeter der straße zu öffnen, aber ich reiste auch in viele städte. damals reiste ich mit den produkttest- und forschungs- und entwicklungsteams durch das ganze land, im wesentlichen in im jangtse-delta, im perlfluss-delta und in den städten rund um peking bin ich in jede stadt gefahren, einschließlich städtischer gebiete, vororte und verbindungsstraßen zwischen städten und umliegenden satellitenstädten. ich habe wirklich chinas riesiges land und die reichen ressourcen und die komplexität gesehen der straßenverhältnisse. damals hatten wir auch wirklich das gefühl, dass hochpräzise grafiken, die auf umfangreicher erfahrung basieren, sehr unhaltbar sein würden, also wurden wir entschlossener und glaubten, dass die lösung dieses problems durchgängig mit ki der richtige weg sei.

jetzt, da wir das stadium erreicht haben, in dem es landesweit genutzt werden kann und im ganzen land einfach zu nutzen ist, erkunden wir häufiger kleine straßen oder fahren zu orten, an denen die abdeckung normalerweise gering ist. während des gesamten prozesses ermutigen und fordern wir studierende, die einen direkten bezug zu autos haben, sei es algorithmen oder modelle, dazu auf, in ihren eigenen autos zu fahren und ihre eigenen autos zu erleben.

tencent news „fernlicht“: welche stadt hatte während der letzten stadteröffnung ihrer meinung nach die kompliziertesten straßenverhältnisse? wird es einfacher sein, eine stadt nach dem end-to-end-konzept zu eröffnen? die generalisierungsfähigkeit ist stärker.

li liyun:tatsächlich war ich in vielen städten, von denen ich nie gedacht hätte, dass ich sie jemals besuchen würde, wie zum beispiel lianzhou, einige städte im norden von guangdong oder viele kleine städte im jangtse-delta. ich denke, es hat mehrere dimensionen. der erste ist der dynamische teil. abhängig von den örtlichen fahrgewohnheiten können die fahrgewohnheiten der menschen an manchen orten unterschiedlich sein.

darüber hinaus gelten an manchen orten unterschiedliche verkehrsregeln, in denen fußgängern vorfahrt geboten wird. an manchen orten scheint dies jedoch nicht erforderlich zu sein sicherheit. aber es gibt orte, an denen man nachgeben und ganz aufhören muss. es gibt orte, an denen es nicht geschrieben steht, dass man nachgeben kann.

außerdem gibt es das ampelproblem. an einer roten ampel in peking können sie direkt umkehren. wenn sie beispielsweise an einer kreuzung in peking auf der straße ganz links abfahren und kein schild mit der aufschrift „umkehren verboten“ steht, gibt es eine runde rotes licht davor. manchmal kann man direkt eine kehrtwende machen, aber wenn es kein schild gibt, kann man eine kehrtwende machen. aber nicht in guangzhou, also ist es sehr interessant. auch der wartebereich ist etwas ganz besonderes. in manchen bereichen kann man den wartebereich betreten, wenn das grüne licht leuchtet, in manchen wartebereichen ist dies jedoch nicht der fall. wenn man nach links abbiegt, bleibt man plötzlich stehen sie, das ist auch ganz anders.

unabhängig davon, welche methode, regeln oder end-to-end-methode verwendet wird, müssen sie sich verschiedenen regeln stellen. dies ist auch der vorteil von oems, da wir über native benutzerdaten verfügen, aus dem benutzerverhalten auf das verständnis der verkehrsregeln schließen und diese in unserem besonders agilen und verallgemeinerten modell verkörpern. genau wie bei der u-turn-szene ist das gameplay sehr unterschiedlich. dasselbe. ich denke, dass das verkehrsverständnis in einigen smart cities im allgemeinen schwieriger sein wird und mehr modelle benötigt werden. deshalb brauchen wir xbrain für das szenenverständnis.

für autofahrer sind verkehrsregeln sehr wichtig, und noch wichtiger: sicherheit steht immer an erster stelle. was die sicherheit betrifft, ist die sicherheit gefährdeter verkehrsteilnehmer auf jeden fall das wichtigste, daher halte ich den umgang mit fußgängern in elektrofahrzeugen für die größte herausforderung. in einigen städten ohne eigene nicht motorisierte fahrzeuge wird die herausforderung noch größer sein.

xpeng motors verfügt über landesweite daten und xngp hat in guangzhou fuß gefasst. es gibt kleine straßen in den dörfern der stadt, wo es viele kleine elektrofahrzeuge, kuriere und zusteller gibt. dies ist einer der gründe, warum wir den schwierigen modus in frage gestellt haben von anfang an. wenn wir es bundesweit öffnen und nutzen wollen, müssen wir uns dieser herausforderung stellen.

end-to-end ist nur die spitze des eisbergs, wichtiger sind die 95 % unter der oberfläche

tencent news „high beam“: end-to-end ist in aller munde. kann der nutzer den unterschied zwischen den modellen erleben? was ist die differenzierte wettbewerbsfähigkeit von xpeng motors?

li liyun:ich werde uns nicht direkt mit unseren konkurrenten vergleichen.

was ist aus der sicht von xiaopeng motors selbst das wichtigste, was end-to-end für uns bringt? erstens ist die f&e-effizienz schneller geworden. beispielsweise waren u-turns, kreisverkehre und u-turns früher nur in einer begrenzten anzahl von städten auf hochpräzisen karten verfügbar, aber jetzt können u-turns in praktisch allen städten bewältigt werden. da wir uns für end-to-end-fähigkeiten für unsichtbare orte entschieden haben, wissen wir nur vage, dass es hier eine kehrtwende gibt, weil sie überhaupt nicht klar sehen können. für sie bedeutet eine kehrtwende, dass sie eine vertikale sehen vorne, und man kann nichts sehen.

oberflächlich betrachtet oder aufgrund des unterschieds, den benutzer spüren können, wenn sie uns folgen, haben wir eine starke vorstellung von unsichtbaren orten oder die fähigkeit, beim gehen zu sehen. wie menschen sind wir von natur aus integriert und haben die fähigkeit, zu gehen und zu gehen gleichzeitig sehen. wir haben selten die möglichkeit, irgendwo im land umzudrehen, und die benutzer haben erfahrung damit.

es ist nicht so, dass man kehrtwendungen und kreisverkehre nicht auf der grundlage der regeln machen kann. man kann sie auf der grundlage der regeln machen, aber man muss dafür viel energie und zeit aufwenden. wir sagen scherzhaft, dass man zuerst die szene identifizieren, dann die straße bauen, dann den weg erstellen, dann die vorhersage treffen und dann die geschwindigkeit festlegen muss. diese kette hätte ursprünglich ein halbes jahr dauern können, aber jetzt könnte es einen monat dauern oder zwei. unserer meinung nach ist die effizienzsteigerung enorm.

natürlich gibt es hier einen sehr wichtigen punkt. die effizienzsteigerung muss auch auf der internen stärke und der abstimmung des mittel- und backendsystems basieren. dies ist auch der vorteil und die sicherheit der langfristigen investition von xpeng. da wir uns das ganze jahr über stark in diesem bereich engagieren, sind der datenkreislauf und das datensystem, einschließlich des gesamten f&e-prozesses und -systems, sehr unterschiedlich.

um ein interessantes beispiel zu nennen: ich denke, dass dies auch ein punkt ist, an dem wir talente anziehen können. wenn unsere ingenieure code schreiben, ist die erste ebene der codeauswertung nicht die aufgabe des lehrers. die ki wird sie darauf hinweisen, dass der stil hier nicht gut ist und es hier zu duplikaten kommt hier ist es nicht effizient und das schreiben ist hier falsch. beispielsweise wird die rückgabe vergessen, der typ ist falsch, die laufzeit (laufzeit) ist falsch oder es besteht die gefahr von speicherüberlastung.

in unserem gesamten system spiegelt sich ki nicht nur in den fähigkeiten des autos und der cloud wider. alle codes müssen im ersten schritt vom ki-lehrer überprüft werden wenn sie die inspektion durch den ki-lehrer nicht bestehen, werden sie nicht zum tech leader (technisch verantwortliche person) gehen oder in den bus steigen, um den prozess zu integrieren. ki ist in jeden winkel der forschung und entwicklung vorgedrungen.

tencent news „high beam“: wann haben sie begonnen, ki zur auswertung von codes einzusetzen?

li liyun:wir haben sehr früh mit der planung begonnen, ab mitte 2022. bei unserer akzeptanz von ki geht es nicht nur darum, mehrere modelle auf der fahrzeugseite oder durchgängig zu verbinden. dies ist nur die spitze des eisbergs, sondern, was noch wichtiger ist, die 95 %. teil unter wasser das gesamte system muss sich ändern, und sie müssen ihr system auf der grundlage von modelliteration und data mining aufbauen.

noch wichtiger ist, dass sie ihre gewohnheiten ändern und ki bei der arbeit nutzen müssen, um ihre effizienz zu steigern. deshalb sind wir umfassend beraten.

tencent news „high beam“: was beinhalten die 95 % unter der wasseroberfläche? xiaopeng sagte zuvor, dass unternehmen mit mehr als 10.000 karten in china sehr selten seien und es nur eine handvoll unternehmen mit 5.000 bis 10.000 karten gäbe.

li liyun:es kann nicht mit denen verglichen werden, die sich mit allgemeiner künstlicher intelligenz befassen. dies ist auch ein zeichen unserer festen investition. denn wenn sie einen herausragenden ki-ingenieur gewinnen möchten, kommt es nicht nur darauf an, eine große anzahl von mitarbeitern zu haben. er wird sie auch fragen, wie viele ressourcen und karten sie für ihn zur verfügung haben. noch wichtiger ist, dass die schulungsdienstleistungen, die wir den ingenieuren anbieten, rund um diese karten umfassen, ob der datenfluss effizient ist und ob die schulungsinfrastruktur vollständig ist. dies sind die ergebnisse unserer langfristigen kontinuierlichen und entschlossenen investition.

tatsächlich erfordern das netzwerk oder dinge am auto mehr geduld, ressourcen und investitionen. weil das autoseitige netzwerk am ende einige ähnlichkeiten aufweist oder die allgemeine logik ähnlich ist. schließlich sind die aufgaben, die es löst, dieselben, aber es kann nicht als vollständig konvergent bezeichnet werden. darüber hinaus ist das fahrzeugende nur ein schwebender teil. wie iteriert und aktualisiert man das fahrzeugende langfristig? dies umfasst nicht nur das datenschwungrad und den geschlossenen regelkreis auch die arbeitsweise aller mitarbeiter.

tencent news „high beam“: nach meinem verständnis besteht der erste schritt darin, ein system horizontal mit der konkurrenz zu vergleichen, um zu überprüfen, ob es einfach zu bedienen ist oder ob es einen bestimmten zielwert erreicht hat, damit die benutzerebene eine wahrnehmung haben kann. und zweitens: es wird intern eine systematische verifizierungslogik und -methode geben. wie machen sie das intern?

li liyun:der vergleich mit mitbewerbern ist nur die endgültige erfahrung, aber ab dem prozess der veröffentlichung einer software oder etwaiger softwareänderungen haben wir einen vollständigen prozess in der gesamten kette. es beginnt damit, dass die ki beginnt, sich ihren code anzusehen. später beginnen die leute mit der überprüfung des plans kettenprozess der tatsächlichen fahrzeugüberprüfung.

das wichtigste ist die simulation. wir nennen es manchmal auch „software-in-the-loop“ (software-in-the-loop-testen). tatsächlich wird dieser begriff auch von automobilherstellern gerne verwendet oder emulation. das haben wir sehr stark gemacht. wir haben zehntausende cut-ins gesammelt. sie können sich vorstellen, spiele in der cloud zu spielen oder diese parallelwelt in der cloud noch einmal abzuspielen, um zu sehen, wie das ende jeder geschichte aussieht.

wenn diese umfassenden spezialspielszenen im vergleich zu den zuvor modifizierten szenen verbessert werden, haben sie dieses level bestanden. dies ist natürlich nur das beispiel von cut-in. darüber hinaus müssen wir in der cloud eine große datenmenge simulieren, die wahrscheinlich mehrere zehn millionen bis hunderte millionen kilometer pro tag beträgt, je nachdem, wie groß die cloud sein muss. darüber hinaus werden wir auch einen hardware-in-the-loop-ansatz (hardware-in-the-loop-test) verwenden, der eine simulation auf dem prüfstand darstellt. dieser kommt dem realen auto näher, seine welt basiert jedoch auf einigen schlussfolgerungen aus dem vorhergehenden in der realen welt gibt es ähnliche methoden. aus einer geschlossenen kreislaufperspektive können wir sehen, ob die entwicklung dieser welten unseren erwartungen entspricht.

nachdem wir diesen test bestanden haben, werden wir ihn schließlich in kleinem maßstab mit unseren tatsächlichen fahrzeugprodukten testen, sodass das forschungs- und entwicklungsteam sich selbst davon überzeugen und sehen kann, wie sie sich anfühlen. dies ist eine vollständige iterative kette. wenn diese iterative kette ein bestimmtes stadium erreicht, wird sie in eine software gepackt und an unsere groß angelegten realen fahrzeugtests im ganzen land übergeben durch interne tests und öffentliche tests.

tencent news „high beam“: wie lange wird es dauern, bis eine hauptversionsiteration verifiziert ist?

li liyun:in der vergangenheit haben wir jeden monat eine version veröffentlicht. für benutzer erhielten sie jeden monat unsere offiziellen versionsaktualisierungen. aber intern können wir praktisch jede woche den internen autokaufstudenten die möglichkeit geben, die neueste version direkt zu erleben, und sie können auch fragen stellen und feedback geben.

tencent news „high beam“: ich denke, dass die produkteigenschaften jedes unternehmens unterschiedlich sind, wenn es um technologieinvestitionen geht. wie positioniert es sich in bezug auf die produktstrategie für intelligentes fahren? radikal oder konservativ?

li liyun:technisch gesehen beginnen wir zunächst mit dem ziel vor augen, denn wir glauben an diese richtung und sehen sie.

in bezug auf produkte ist es unsere entschlossenheit und beharrlichkeit, dass die benutzererfahrung der von uns beworbenen software ständig verbessert werden muss. ich denke, es ist immer noch schwierig, den stil direkt zu definieren, aber ich kann sicherstellen, dass jede unserer software, wenn wir es wirklich tun unsere erfahrung muss als schrittweise definiert werden und eine monoton steigende kurve sein. wir können absolut garantieren, dass sie nicht abnimmt. dies ist unser engagement und unsere beharrlichkeit gegenüber unseren benutzern.

„wenn man einfach aus nichts ein großes modell macht, dann gibt es nach unten keine grenze.“

tencent news „fernlicht“: was halten sie von der idee, dass große modelle in autos eingesetzt werden können?

li liyun:ich denke, dass es für autohersteller möglicherweise kein großes modell im auto gibt, das allwissend und allmächtig ist. beispielsweise kann es ein großes modell sein, das antwortet: „wer bist du und woher kommst du?“ ich denke, es hängt von der anwendungsrichtung ab. möchten sie fahren, möchten sie fragen und antworten zur sprache geben oder möchten sie alles einbeziehen? die parameter des sprachmodells betragen alle hunderte von b (milliarden), und unser autoseitiges automatisches fahrmodell liegt in der größenordnung von dutzenden von b, was bereits eine sehr gute situation ist.

tencent news „high beam“: können unternehmen, die in der anfangsphase kein mid- und back-end-layout haben, im end-to-end-trend andere überholen? wie baut man seinen eigenen wassergraben?

li liyun:wie gerade erwähnt, kann man nicht sagen, dass das autoende vollständig konvergent ist, es weist jedoch einige ähnlichkeiten auf, da die aufgaben, die es löst, dieselben sind.

wir denken bei xpeng, dass es viele autohersteller geben sollte, die irgendwann intelligente fahrfähigkeiten erreichen können, aber die meisten davon dürften in den 60ern oder 70ern liegen. wir glauben, dass diejenigen, die wirklich die 80er oder 90er jahre erreichen können, sehr selbstbewusst sein müssen -entwickelte mit starken middle- und back-end-fähigkeiten ein automobilunternehmen, das wirklich auf eine ki-reform ausgerichtet ist.

wir glauben, dass es möglicherweise nur wenige auf der welt gibt, und xpeng wird einer von ihnen sein.

tencent news „high beam“: meinen sie global?

li liyun:ja, globale automobilkonzerne. erstens glauben wir, dass unabhängig davon, ob sie sich von regeln zu modellen weiterentwickeln oder einfach ohne irgendetwas zum modell gehen, das fahrzeugende nur ein teil davon ist, und die wichtigeren 90 % sind die daten im geschlossenen regelkreis, die es rundherum bedienen fahrzeugende, einschließlich datenerfassung, sammlung, reinigung, anmerkung, speicherung und wirksamkeit des trainingsrahmens. beispielsweise beträgt die auslastungsrate eines trainingsclusters 10 % und 90 %. wenn beispielsweise jeder tausend karten hat, beträgt die auslastungsrate ihrer karte 10 % und die auslastungsrate meiner karte beträgt 60 %. es ist auch wichtig, über genügend hochwertige daten zu verfügen, um das modell für das training zu versorgen. derzeit beträgt die menge unserer modelltrainingsdaten 20 millionen clips (videoclips).

der zweite punkt ist die art und weise, wie unsere ingenieure probleme lösen. aus sicht des burggrabens sind daher die investitionen und talente des unternehmens am wichtigsten und auch das datensystem muss in richtung ki transformiert werden.

der dritte punkt ist, dass das nicht bedeutet, dass ich zur ki werde, wenn ich die ki annehme und alle meine lasten wegwerfe. tatsächlich ist ki ein sehr langer prozess, eine reihe von arbeitsmethoden und arbeitsmechanismen, eine reihe von konzepten und ihrem verhalten und sogar ein prozess, der ihre organisationsstruktur verändert und durchdringt. wir glauben, dass dieser prozess sogar in jahren gemessen werden kann. wenn also die ki keine gute arbeit leistet und ihre probleme nicht lösen kann, ist ihr ursprüngliches fundament dann noch vorhanden? können ihre ursprünglichen fähigkeiten ihnen helfen, eine punktzahl von 70 oder sogar 80 punkten zu erreichen? ich denke, das ist auch sehr wichtig. daher bin ich der meinung, dass sowohl akkumulation als auch veränderung erforderlich sind.

tencent news „high beam“: handelt es sich um einen schrittweisen und gegenseitig integrierten prozess?

li liyun:richtig, wenn sie also ein großes modell mit nichts bauen, gibt es nach unten keine grenze. bis zu einem gewissen grad kann ki zu einer schnellen verbesserung ihrer durchschnittlichen fähigkeiten und einer erheblichen erhöhung ihrer obergrenze führen, aber wie sieht es unter dem strich aus? was ist mit den bereichen, die nicht abgedeckt werden? um das ganze abzurunden, bedarf es noch einer vorherigen akkumulation.

tencent news „high beam“: wie lange wird es dauern, bis dieser langfristige anlageprozess den branchendurchschnitt erreicht? xpeng motors beispielsweise hält die investitionen seit 10 jahren aufrecht. ich glaube, dass die investitionen in den ersten fünf jahren nicht so hoch sein werden wie in den nächsten fünf jahren.

li liyun:wir werden entschlossen investieren, aber die investitionen werden sicherlich nicht unbegrenzt steigen. intelligentes fahren hat so viele wendungen durchgemacht, darunter von regeln zu ki, von bildern zu bildern ohne bilder, einschließlich verschiedener debatten darüber, ob robotaxi oder massenhaft hergestelltes assistiertes fahren usw. meiner meinung nach ist das assistierte fahren bis heute an der zeit um den endspurt zu erreichen, gibt es meiner meinung nach grundsätzlich zwei wichtige punkte:

1. meiner einschätzung nach wird es auf der automobilseite bis ende dieses oder anfang nächsten jahres einen größeren nutzerkreis erreichen und die durchdringungsrate von ki wird höher sein als jetzt der veränderung, die wir zu sehen hoffen.

2. noch wichtiger ist, dass wir ab mitte nächsten jahres sehen werden, dass alles, von der produktqualität bis hin zur iteration und evolution, unterschiedliche geschwindigkeiten und beschleunigungen aufweisen wird, die von der ki gesteuert werden, und dass es immer schneller werden wird. heute befinden wir uns allmählich in einer solchen phase durchzukommen.

tencent news „high beam“: jemand hat das one model vorgeschlagen. was denken sie?

li liyun:die essenz von end-to-end ist eine art extremes nachahmungslernen, das die ultimative nutzung von daten ohne verlust erfordert. um dieses ziel zu erreichen, besteht unsere grundlegende strategie darin, das modell zu vereinfachen, den datenpfad zu öffnen und eine leistungsfähigere ki-architektur aufzubauen. ziel von end-to-end ist nicht end-to-end, sondern die effiziente nutzung von daten. dahinter stehen extreme und strenge technische fähigkeiten, die auf einer starken infrastruktur basieren müssen, um den datenfluss zu ermöglichen. end-to-end ist also nur der anfang, nicht das ende.

wir ändern die beziehung zwischen den drei hauptmodulen wahrnehmung, planung und kontrolle von der vor- und nachgelagerten reihenschaltung hin zur tiefen integration, sodass daten im integrierten modell frei und effizient fließen können, wodurch das lernen von der eingabe (szenenbilder) zur ausgabe ermöglicht wird ( fahrzeugaktionen) und erzeugung, um ein fahren zu erreichen, das der menschlichen erfahrung und intuition ähnelt.

tencent news „high beam“: was halten sie im end-to-end-zeitalter vom streit zwischen reiner sicht und lidar-routen?

li liyun:ich denke, dass end-to-end den hardwarebereich herunterspielt. der kern ist das netzwerk. ob sie eine kamera, ein lidar oder ein millimeterwellenradar verwenden, ist möglicherweise nicht so wichtig und wird den unterschied verwässern.

tencent news „high beam“: manche leute sagen, dass der tag, an dem die end-to-end-implementierung ausgereift ist, auch der tag sein wird, an dem die branche polarisiert. lösungsanbieter können nur kostengünstiges assistiertes fahren auf niedrigem niveau anbieten, während führende oems die massenproduktion von autonomem fahren auf höherem niveau anführen werden. was denken sie?

li liyun:wir glauben, dass end-to-end uns dazu bringen wird, autonomes fahren der stufe l4 zu realisieren, aber die kostenbeschreibung sollte lauten, dass mit der entwicklung von end-to-end die kosten für die hardware eines einzelnen fahrzeugs sinken werden, jedoch für das gesamte große modell bereitstellung, rechenleistungsanforderungen und datenvolumen. der bedarf ist riesig.

xiaopeng investiert seit vielen jahren fest in ki und ist in bezug auf modellentwicklung, datenfluss und investitionen in rechenleistung führend in der branche. die fähigkeit des ki-systems ist der schlüssel für einen effizienten betrieb des datenschwungrads. derzeit kann unser end-to-end-system durchschnittlich alle zwei tage eine iteration erreichen, und dies wird in zukunft immer schneller. unser ziel ist es, im jahr 2026 durch software- und hardware-upgrades die fähigkeit zum autonomen fahren der stufe l4 zu erreichen.