uutiset

kirjailija: hua wei

on odotettavissa, että alle puolen vuoden kuluttuatesla fsd tulee virallisesti kiinaan. tesla ilmoitti 5. syyskuuta, että fsd tuodaan markkinoille kiinassa ja euroopassa vuoden 2025 ensimmäisellä neljänneksellä.

ei kauan sitten, päästä päähän tesla fsd v12 -versio sai paljon kiitosta teollisuudelta ja alan ulkopuolelta sen julkaisun jälkeen. jopa ne, jotka ovat avoimesti "riitaneet" teslan kanssa monta kertaaxpeng moottoritpuheenjohtaja he xiaopeng kirjoitti myös, että teslan autonominen ajo "toimii erittäin hyvin" ja sanoi innoissaan, että "2025 on chatgpt-hetki täysin autonomiselle ajamiselle!"

gpt:n edustamat suuret mallit vaikuttavat syvästi ohjelman tutkimus- ja kehitysmalliin autonomisen ajon alalla ennennäkemättömällä innovaationopeudellaan ja teknisellä arkkitehtuurillaan, ja globaali teollisuus reagoi nopeasti tähän villitykseen. kotimaisten autoyhtiöiden tämänhetkisen painopisteen perusteella päästä päähän on tullut myös heidän seuraavan sukupolven autonomisen ajoteknologian reitti.

henkilöautojen itseohjautuvat ajoyritykset, kuten huawei, xpeng, pony.ai, momenta, jiji technology ja horizon, seuraavat aktiivisesti esimerkkiä ja ovat tuoneet markkinoille kokonaisvaltaisia ​​autonomisia ajoratkaisuja ja -malleja massatuotantoon. hyötyajoneuvojen osalta zero one automobile ilmoitti myös selkeän aikasuunnitelman päästä päähän suuren mallin lanseeraukselle ajoneuvossa.ihanteellinen autoperustaja ja toimitusjohtaja li xiang väitti myös julkisesti, että li auto saavuttaa l4 autonomisen ajon kolmen vuoden kuluessa luottaen päästä päähän ja maailmanmalleihin.

jopa l4:n autonomisen ajon markkinat, jotka olivat aiemmin kärsineet "kylmistä aalloista", ovat elpyneet päästä päähän -teknologian saapumisen ansiosta. wayve, joka turvautui tähän tekniseen konseptiin saadakseen 1 miljardin dollarin rahoitusta, on loistava esimerkki. liu yudong, chentao capitalin sijoituspäällikkö, sanoi: "päästä päähän avaa toisen kasvukäyrän l4-kaupallistamiselle."

tesla, joka on tehnyt harppauksen fsd-ominaisuuksissa päästä päähän -ominaisuuksilla, ilmoitti myös julkaisevansa robotaxi-mallin 10. lokakuuta. hän xiaopeng paljasti myös julkisesti, että xpeng motors tuo markkinoille robotaxin vuonna 2026. autoyhtiöiden ja autonomisen ajon valmistajien viimeaikaiset toimet ja odotukset l4:n massatuotannon saavuttamiseksi päästä päähän -ratkaisujen avulla ovat kuitenkin saaneet monet autonomisen ajon harjoittajat kyselemään: onko päästä päähän "myytetty" liikaa?

miksi päästä päähän tulee älykkään ajopiirin "huippuluokka"?

päästä-päähän ei syntynyt vain viimeisen kahden vuoden aikana. monet yritykset tutkivat tämän teknisen reitin mahdollisuutta jo vuonna 2017. tänä vuonna "päästä päähän" on tullut suosittu autonomisessa ajopiirissä ja sitä pidetään alan tappavana teknologiana chatgpt:n kaltaisten suurten kielimallien tuomien innovaatioiden lisäksi se on myös erottamaton omasta ". viehätys".

"päästä päähän -mallin syntyminen on ainoa tapa autonomisen ajotekniikan saavuttamiseksi laajamittaiseen kaupallistamiseen lou tiancheng, yksi pony.ai:n perustajista ja teknologiajohtaja, sanoi, että yksi suurimmista eduista." päästä päähän -mallissa on, että se voi yleistettävyys voi nopeuttaa autonomisen ajamisen kaupallistamista ja nopeuttaa autonomisen ajon suosiota.

zero one automobilen älykkään ajon johtajan wang panquin mukaan perinteisillä ei-päästä-päähän autonomisilla ajojärjestelmillä on huonompi yleistys kuin päästä päähän, mutta myös uusiin skenaarioihin laajennettaessa monet aiemmin käyttäneet sääntö- mikäli se epäonnistuu, uusi koodi heikentää järjestelmän ylläpidettävyyttä, mikä johtaa marginaalikustannusten nousuun.

lisäksi perinteisillä autonomisilla ajojärjestelmillä on myös kaksi haittaa. ensimmäinen on arkkitehtuurin monimutkaisuus. sen lisäksi, että monimoduulijärjestelmän kehityskustannukset ovat korkeammat, koska jokaiselle moduulille on varattu vähemmän laskentaresursseja, sen suorituskyvyn yläraja on myös suhteellisen alhainen ja moduulien välinen viestintä tuo myös monia. teknisiä ongelmia. toinen on monimutkaisen arkkitehtuurin aiheuttama korkea kustannusongelma. jokainen moduuli vaatii kehitystä, ylläpitoa, projektinhallintaa ja integraatiota.

"mielestäni päästä päähän -ratkaisu voi ratkaista nämä ongelmat erittäin hyvin." kyky vähentää kustannuksia ja lisätä tehokkuutta. datan ja jopa tiedon ohjaama päästä päähän -yleistys on erittäin vahvaa, ja se otetaan todennäköisesti nopeasti käyttöön massatuotantoon. se ei ainoastaan ​​​​vähennä l2:n eri malleihin sopeutumisen kustannuksia, vaan myös auttaa l4:ää lyhentämään sopeutumisaikaa erilaisiin skenaarioihin.

lisäksi lou tiancheng huomautti, että päästä päähän -palvelun suurin hyöty on estää tiedon katoaminen eri moduulien ja toimintojen välillä. mao jiming, jiji technologyn suunnittelusta vastaava johtaja, puhui myös tästä näkökulmasta ja selitti, että tehokas tiedonsiirto moduulien välillä sisältää kysymyksen tehokkaasta tiedonsiirrosta. mutta riippumatta siitä, kuinka hienostunut käyttöliittymäsuunnittelu on, tietoja menetetään. päästä-päähän yhtenäinen moduuliratkaisu ei kärsi tästä tiedon menetyksestä, mikä auttaa parantamaan lopullista algoritmivaikutusta.

samaan aikaan mao jiming puhui myös muista päästä päähän -arkkitehtuurin eduista. ensinnäkin moduulivirheiden osalta, koska päästä päähän on yhden moduulin alla, useiden moduulien virhevahvistusvaikutusta ei ole, ja älykkään ajoalgoritmin kykyjen yläraja voidaan maksimoida. toiseksi usean moduulin arkkitehtuurissa jokaisella moduulilla on oma t&k-rytminsä ja optimointitavoitteensa, joita ei aina voida tiukasti linjata koko älykkään ajojärjestelmän globaalien optimointitavoitteiden kanssa, mikä johtaa mahdollisesti tehottomaan optimointiin ja t&k-resurssien haaskaisiin investointeihin; pääte-arkkitehtuurissa on vain yksi moduuli ja optimointitavoitteet ovat selkeät ja yhtenäiset, mikä voi tehokkaasti välttää tämän sisäisen kitkan optimointiprosessin.

toinen seikka on, että modulaarisen arkkitehtuurin komponentit muodostavat luonnollisesti helposti useita sääntöohjattuja "verkkotunnuksia", mikä tuo mukanaan joukon ylläpitohaasteita ja nurkkien ratkaisupulmia ja päästä päähän tyypillisenä täysin dataohjautuvana arkkitehtuurina, kehittäjät ovat ennakoivampia ja alkavat pohtia ja ratkaista ongelmia data- ja mallipohjaisen ajattelun paradigman avulla, mikä parantaa koko algoritmiryhmän kognitiivista tasoa.

"kaiken kaikkiaan kokonaisvaltaisen järjestelmän kehitystehokkuus on korkeampi ja resurssien kulutus pienempi." suunnitteluresurssit ja yrityksen resurssien painopisteen siirtäminen siirrä korkeaan lahjakkuuteen datalähtöisissä näkökohdissa ja investoinnit tiedon keräämiseen.

on syytä mainita, että myös päästä päähän tuoma käyttäjäarvo on herättänyt paljon huomiota. liu yudong huomautti, että ensinnäkin pitkän hännän skenaarioiden käsittelyssä päästä päähän -järjestelmä voi kattaa alkuperäistä järjestelmää äärimmäisempiä skenaarioita, kuten terveen järjen käsittelyominaisuudet. toiseksi autonomisen ajojärjestelmän käyttäytyminen on antropomorfisempaa, ja se voi myös rakentaa vahvempaa luottamusta kuluttajien ja järjestelmän välille, se on enemmän kuin ihmiskuljettaja tilanteessa, jossa on vahva peli.

yläraja on korkea ja alaraja matala onko autonomisen ajamisen "loppu" vielä?

vaikka päästä päähän -tekniset edut ovat merkittäviä ja monet autoyritykset ja itseohjautuvat ajoyritykset seuraavat aktiivisesti päästä päähän -sovelluksia, alalla vallitsee edelleen erilaisia ​​mielipiteitä niin sanotusta "lopullisen pelin mallista". ."

stalwartit, kuten wang panqu, sanoivat: "uskon, että end-to-end on autonomisen ajamisen lopullinen muoto, mutta päästä päähän on vain tekninen kehys, mutta itse asiassa on monia vaihtoehtoja tietyille toteutusmenetelmille, ja teollisuus ei ole vielä päässyt yksimielisyyteen."

rationalistit, kuten mao jiming, huomauttivat, että päästä päähän -ratkaisulla on "korkean ylärajan mutta matalan alarajan" ominaisuudet. maallikolla sanottuna hyvin tehtynä voidaan saavuttaa hyviä tuloksia, mutta huonosti tehtynä se on huonompi kuin perinteiset ratkaisut. mao jimingin mielestä kokonaisratkaisun valinta riippuu tietystä sovellusskenaariosta. l5-autonomaan ajamiseen päästä päähän on ainoa ratkaisu, mutta l2:lle ja l3:lle päästä päähän on vain yksi toteuttamiskelpoisista ratkaisuista. lisäksi päästä päähän -sovellus on yhdistettävä muihin teknisiin ratkaisuihin.

"end-to-end tarjoaa hyvän teknisen polun autonomisen ajamisen nopeaan ja laajamittaiseen popularisointiin. se, onko se loppupeli, jää ajan tarkastettavaksi, myös lou tiancheng uskoo, että sekä l2 että l4 autonomista ajamista ollaan jo toteuttamassa, mutta toteutuksen laadulla ja toteutuksen laajuudella on erilaiset vaatimukset ja standardit.

l2-tason autonomisessa ajossa end-to-end-tekniikka on tällä hetkellä parempi tie l4-tason autonomiseen ajamiseen, ja päästä päähän se voi avata nopeasti uusia alueita. l4:llä on kuitenkin korkeammat turvallisuusvaatimukset, joiden on oltava yli 10-kertaisia ​​ihmiskuljettajiin verrattuna. siksi päästä päähän -käytön lisäksi on tarpeen sisällyttää myös korkean determinismin ajotarkoitukseen ja sovellusskenaarioihin perustuvia ohjeita. kuten liikennesäännöt, ajoasetukset jne.

liu yudong teki varovaisemman johtopäätöksen: "tällä hetkellä päästä-päähän on ennakoitavissa oleva autonomisen ajamisen loppu tulevaisuudessa, mutta pidemmän aikavälin teknologian kehitykseen on useita mahdollisuuksia. aivan kuten teimme kolme vuotta sitten yllättäen chatgpt:n kaltainen teknologia ilmaantuu, ja uusi tekninen arkkitehtuuri saattaa ilmaantua kahden tai kolmen vuoden kuluttua nykyisen chatgpt:n kumoamiseksi."

100 % päästä päähän ei ole vielä ilmestynyt, mikä on "paras käytäntö"?

vaikka ei ole vielä selvää, onko end-to-end lopullinen ratkaisu autonomiseen ajamiseen, sen käytännön sovelluksesta on selkeästi tullut yksimielinen ratkaisu älykkään ajamisen alalla. alalla on kuitenkin edelleen monia kiistoja täydellisen autonomisen ajoteknologian valinnasta.

tällä hetkellä zero one automotive etenee päästä päähän -reitillä, joka perustuu monimuotoisiin suuriin kielimalleihin. se ei ole saavuttanut tuloksia vain joissakin julkisissa tietosarjoissa, vaan myös shanghai artificial intelligence laboratoryn omistamassa autonomisessa ajamisessa. yhdessä cvpr:n ja muiden kanssa tänä vuonna international challengessa se saavutti puhtaasti visuaalisella autonomisella ajoratkaisullaan toiseksi 143 kansainvälisen tiimin joukossa end-to-end-ajoradalla.

wang panqu uskoo, että modulaarinen end-to-end vastaa varhaista etsintävaihetta ja että se voidaan toteuttaa nopeammin. tällä hetkellä myös korkeakouluilla ja teollisuudella on suhteellisen kypsiä ratkaisuja. multimodaalisiin suuriin malleihin perustuvan kokonaisvaltaisen teknisen reitin käyttöönotolla on potentiaalia muuttaa autonominen ajaminen kannattavaksi liiketoiminnaksi, ja vain vahvasti yleistyvä perusmalli voi tuoda tarvittavan tietämyksen ja integroinnin. autonomista ajamista.

yksinkertaisesti sanottuna suurten mallien voimakas yleistäminen tuo suorituskykyetuja koko päästä päähän -järjestelmään ja mahdollistaa myös kannattavan huippuluokan autonomisen ajon tulevaisuudessa suuressa massatuotannossa. lisäksi nämä kaksi multimodaalisiin suuriin malleihin ja maailmanmalleihin perustuvaa päästä-päähän teknistä reittiä voidaan jatkossa käyttää uudelleen toistensa kanssa.

liu yudong sanoi, että periaatteessa yksi malli on lähempänä agi:n muotoa muilla aloilla, kun taas maailmanmalli on tällä hetkellä lähinnä tiedon tuottamisen työkalu, ja kestää kauemmin nähdä, voidaanko sitä käyttää autonomisena ajojärjestelmänä. . seuraavien kahden vuoden aikana on olemassa kaksi päätyyppiä päästä päähän -ratkaisuja: yksi on modulaarinen päästä päähän, tyypillinen edustaja on shanghai artificial intelligence laboratoryn uniad, toinen perustuu multimodaalisiin suuriin malleihin täydellinen malli, kuten wayven lingo-2 ja lilin äskettäin lanseerattu drivevlm.

mitä tulee maailmanmalliin, mao jimingillä oli erilainen näkemys. hän uskoo, että maailmanmalli on järkevä päästä päähän -ratkaisu. maailman malliin perustuva älykäs ajo-algoritmi pystyy ymmärtämään kohtauksen ja tekemään järkeviä ennusteita tulevaisuudesta ja tekemään päätöksiä tämän tiedon perusteella. tämä on ratkaisu, joka vastaa paremmin ihmisen ajattelun logiikkaa.

zhu zheng, yksi jiji technologyn perustajista ja päätutkija, lisäsi lisäksi, että yhden mallin kouluttaminen on erittäin resursseja ja aikaa vievää ja sillä on erittäin korkeat vaatimukset tietojen laajuudelle ja laadulle. päästä päähän -menetelmä käyttää mallien ennustusominaisuuksia näkymän havainnointia ja ajokäyttäytymistä koskevien päätösten tekemiseen, mikä vastaa paremmin ihmisten ajokäyttäytymistä ja -tottumuksia. esittelynsä mukaan jijillä on tällä hetkellä maailmanmalliin perustuva päästä päähän -perusprototyyppijärjestelmä, ja se on yhdessä autonvalmistajan kanssa varmentamassa sitä, ja jonkin verran edistystä julkistetaan pian.

viime vuoden elokuussa pony.ai yhdisti kolme perinteistä havainnointi-, ennustus- ja ohjausmoduulia yhdeksi kokonaisvaltaiseksi autonomiseksi ajomalliksi. se on nyt asennettu samanaikaisesti l4-autoihin ja l2-avusteisiin henkilöautoihin. . lou tianchengin mukaan sekä modulaarinen päästä päähän että yksi malli ovat tällä hetkellä alkuvaiheessa, eikä niitä ole vielä vahvistettu massatuotantoon ja -toimitukseen. on odotettavissa, että seuraavan 1-2 vuoden aikana päästä-päähän tekninen reitti siirtyy erimielisyydestä yksimielisyyteen.

"pitkällä aikavälillä päästä päähän päästä päähän tulee lopulta yhden mallin muoto, mao jiming sanoi, että nykyisessä tilassa huawein "kaksivaiheinen" päästä päähän. , xiaopeng ja muut yritykset ovat edelleen osittain päästä päähän -toteutus tai päästä päähän -siirtymätilassa eikä täydellisessä tilassa.

ei kauan sitten,äärimmäinenautomotiven toimitusjohtaja xia yiping sanoi myös julkisesti: "kukaan markkinoilla ei ole todella päästä päähän, ne ovat kaikki markkinointitemppuja. ymmärretään, että jiyuen nykyinen kokonaisvaltainen älykäs ajoratkaisu käyttää myös "kaksivaiheista". "tekninen arkkitehtuuri.

attribuutti "musta laatikko" on väärinkäsitys, ja se voidaan tehdä samankaltaiseksi kuin harmaa laatikko tai valkoinen laatikko

useita kokonaisvaltaisen ratkaisun etuja juontuu sen arkkitehtuurista, joka integroi useita moduuleja, mutta tämä rakenne tekee järjestelmästä myös lähempänä "mustaa laatikkoa" kuin alkuperäinen ymmärrettävä "valkoinen laatikko", joten siinä on enemmän "selittämistä". ".

lou tiancheng uskoo, että selittämättömyys on luonnollinen virhe päästä päähän -järjestelmässä, mutta rajoittaako se kokonaisvaltaisen autonomisen ajotekniikan kehitystä riippuu tilanteesta. l2:ssa tulkitsemattomuus ei vaikuta päästä päähän -sovelluksiin. esimerkiksi modulaarinen päästä päähän säilyttää jokaisen päätoiminnallisen moduulin, ja välilähtöominaisuudet voidaan purkaa edelleen tulkittavissa olevaksi dataksi.

l4:lle sen turvallisuus- ja varmuutta koskevat vaatimukset ovat paljon korkeammat kuin l2:n. siksi on tarpeen sisällyttää malliin säännöllisiä ohjeita, kuten liikennesäännöt, ajoasetukset jne., jotta kokonaisvaltainen autonominen ajomalli ymmärtäisi paremmin ajoaikomuksia. samaan aikaan mallien ominaisuuksia on myös päivitettävä niin, että se välittää ajoaikeita ulkomaailmalle tulkittavuuden parantamiseksi.

zhu zhengin näkemyksen mukaan, vaikka päästä päähän on todellakin musta laatikko tuotetasolta ja lopullisesta t&k-muodosta, insinöörien ja tuotesuunnittelijoiden, mukaan lukien käyttäjät, näkökulmasta päästä päähän voidaan tehdä samanlainen kuin harmaa laatikko. laatikko tai valkoinen laatikko.

ensinnäkin modulaarinen yhteinen end-to-end erottaa kolme moduulia: havainto, ennustus ja suunnittelu. mikä tahansa suunnittelutulos voidaan liittää edelliseen välimoduuliin. toiseksi yksi malli voi tuottaa modulaarisia välituloksia, kun tulosten merkitseminen välivalvontaan voi saada yhden mallin konvergoimaan paremmin, ja mallinnetut välitulokset voidaan näyttää myös insinööreille tai käyttäjille. kolmanneksi tärkeintä maailmanmallissa on sen ennustuskyky, ja sen ennustustulokset voidaan yhdistää myös kuviollisiin välituloksiin.

mao jiming sanoi, että nykyinen päästä päähän "mustan laatikon" lausunto on väärinymmärrys koulutuksen päättelyn yksityiskohdista koko mallista. niin kauan kuin t&k-kognitio esitetään ulkoisesti selitettävissä olevassa muodossa, se ei ole enää musta laatikko.

wang panqu uskoo myös, että ehdotus selittämättömyydestä heijastelee yleisön luottamusta teknologiaan eli siihen, saavuttaako tekniikan suorituskyky sellaisen standardin, joka on kaikkien hyväksyttävä. tietopohjaisen, algoritmisuunnittelun, suuren mallin suojauksen ja muiden asiaan liittyvien teknologioiden kehityksen myötä tulee varmasti valtava harppaus päästä päähän -suorituskyvyssä ja luotettavuudessa seuraavan 1-2 vuoden aikana. laajamittainen suorituskykytestauksen ja täydellisen todentamisen ansiosta sen tulkittavuus ei ole enää kriittinen kysymys.

päästä-päähän onboardingin "huippu" on tulossa, ja hyötyajoneuvot lanseerataan nopeammin

"laajamittainen modulaarisen päästä-päähän lanseeraus on kuluneen vuoden sisällä, ja päästä päähän suuriin kielimalleihin perustuvan toiminnan kestää vielä 1-2 vuotta, wang panqu huomautti, että l4-autonominen liikenne." ajoneuvojen on oltava nopeampia kuin henkilöautojen toteutus. syynä on se, että korkealuokkaiset autonomiset ajojärjestelmät, joita voidaan valmistaa suuria määriä, on erittäin vaikea toteuttaa skenaarioissa kuin henkilöautot skenaario on helppo kaupallisesti sulkea silmukka, ja on myös kätevää tehdä kohtauksen asymptotiikkaa.

liu yudong on optimistisempi uskoen, että ensi vuonna modulaarista päästä päähän ja yhtä mallia päästään päähän aletaan työntää intensiivisemmin. lisäksi liu yudong sanoi, että teknologisen kehityksen ja kykyjen keräämisen radikaalin asteen, teknologisen iteroinnin nopeuden ja teknologisen soveltamisen vaikeuden näkökulmasta päästä päähän hyötyajoneuvojen ja henkilöajoneuvojen todellinen toteutusaika voi olla samanlainen. , mutta henkilöautojen toteutuksen laajuus tulee olemaan se on suurempi kuin hyötyajoneuvot ja hyötyajoneuvot kehittyvät hitaasti myöhemmissä vaiheissa.

"nämä esteet on voitettava ennen päästä päähän massatuotantoa. ensimmäinen on ajoneuvojen laskentatehon valmistelu, toinen on päästä päähän -algoritmin iterointi, kolmas on pilvitietojen mittakaava. neljäs on laskentatehon asteikko ja kolmas on päästä päähän -algoritmin iteraatio. viides on varmennussuunnitelma”, mao jiming sanoi.

hänen mukaansa tesla ja kotimaiset johtavat oem-valmistajat ja yritykset, kuten wei xiaoli ja huawei, ovat jo varustettu kaikilla kolmella ajoneuvon laskentatehon, pilvitietomittakaavan ja pilvilaskentatehomittakaavan aspektilla. tämän vuoden lopusta ensi vuoden ensimmäiselle puoliskolle useiden johtavien autoyhtiöiden päästä päähän -algoritmit voidaan käynnistää laajassa mittakaavassa ensi vuoden toisesta puoliskosta alkaen päästä päähän massatuotannon ja lanseerauksen räjähdysvaiheessa.

tarkoittaako se "alusta alusta"?

päästä päähän -järjestelmien kehittäminen ja käyttöönotto tuo epäilemättä teknologisen vallankumouksen älykkään ajoratkaisun kokonaisuuteen. pitääkö meidän siis kaataa edellinen teknologia päästäksemme päästä päähän?

liu yudong uskoo, että alkuperäistä autonomista ajotekniikkaa ei horjuteta täysin, ja jakaa tiettyjä algoritmeja ja ohjelmistojen kertymistä sen kanssa päästä päähän.

ensimmäinen on havaintoosa. monet päästä päähän -etupään kameran tietojenkäsittelyosat käyttävät nyt bev-menetelmiä, kuten runkoverkkoa tai enkooderia. toinen on säätö- ja ohjausosa. osa alkuperäisestä säätelyn ja ohjauksen osaamisesta voidaan siirtää päästä päähän -järjestelmään. kolmas on tietoinfrastruktuuri. tämä on tärkeä ominaisuus, jota yritykset tarvitsevat jatkossa myös bev-ratkaisuja toteuttavilla yrityksillä.

mao jimingin näkemyksen mukaan sen kumoaminen riippuu siitä, mikä oli aiempi tekninen ratkaisu. hän sanoi, että päästä päähän -ydin on puhdas dataohjattu multimodaalinen suuri malli suurin osa siitä on muutettu mallipohjaiseksi, joten on suuri todennäköisyys, että tätä koodin osaa voidaan käyttää uudelleen jossain muodossa.

on korostettava, että end-to-end-algoritmin tuomat muutokset tuotekehitysmallissa ovat jokaisen oem- ja itseohjautuvan ajoyrityksen painopiste, ja se on myös tuskallisin paikka.

wang panqu sanoi myös, että mallipään lisäksi datatyötä on tehtävä päästä päähän: ensinnäkin datan suljetun silmukan järjestelmä ja sen iterointitehokkuus on rekonstruoitava ja toiseksi päästä päähän. testaus ja verifiointi, koko simulaatioalustan anturit syötteen tulee olla hyvin realistista, mikä on tällä hetkellä erittäin haastava tekninen ongelma. kuitenkin työvoimakustannusten osalta älykkään ajojärjestelmän kokonaiskustannukset ovat alhaisemmat kuin ei-päästä päähän -järjestelmän, koska päästä päähän -järjestelmässä on vain muutama moduuli, ja 20-30 insinöörin ydintiimin pitäisi riittää.

lisäksi mao jiming huomautti, että perinteisestä modulaarisesta arkkitehtuurista päästä päähän -malliin, myös älykkäiden ajoratkaisujen kustannusrakenne muuttuu: suuren joukon erilaisia ​​sääntöjä kirjoittavien t&k-asiantuntijoiden työvoimakustannukset siirtyvät datan näkökulmasta. tämä on hyvä asia massatuotantokykyisille oem-valmistajille, koska datan hankintakustannukset ovat alhaisemmat, älykkäiden ajoratkaisujen kokonaiskustannukset laskevat edelleen merkittävästi.

mitä tulee laskentatehoinvestointeihin, lou tiancheng sanoi, että lyhyellä aikavälillä suurten laskentatehosirujen ostaminen todellakin lisää nykykustannuksia. mutta pitkällä aikavälillä, kun päästä päähän -tekniikka on kypsä ja otettu käyttöön, alkuinvestointikustannukset laimentuvat vähitellen.

puhdas päästä päähän -laskentateho on pienempi kuin modulaarisen arkkitehtuurin investointi, joka on vähintään 100-200 miljoonaa vuodessa.

"jos haluat päästä päähän -mallin saavuttavan suhteellisen hyvän koulutustason, tarvitset vähintään 100-200 miljoonan laskentatehoinvestoinnin vuodessa, ja henkilöautojen ratojen määrä on varmasti vieläkin vaikuttavampi. ."

wang panquin mukaan päästä päähän vaadittava laskentateho on jaettu kahteen osaan: koulutukseen ja käyttöönottoon. käyttöönotto vastaa sitä, kuinka monta toimialueohjainta on ostettava. tämä hinta on kiinteä ja suhteellisen alhainen yhden ajoneuvon kustannuksiin nähden. suurin kustannus on koulutuskustannus, joka voidaan jakaa kahteen tyyppiin: itse rakennetut ja ostetut kortit tai yhteistyö pilvipalveluntarjoajien kanssa. autoyhtiöille, joilla on suhteellisen suuria tilauksia, omien konesalien rakentaminen on kustannustehokas vaihtoehto, mutta vähemmän suuria tilauksia tehneille tai tutkimus- ja kehitystyön alkuvaiheessa oleville autonvalmistajille palvelinten vuokraaminen pilvipalveluntarjoajilta on parempi vaihtoehto.

aiemmin li auton älykkään ajamisen varapuheenjohtaja lang xianpeng paljasti julkisesti, että li auto käyttää tällä hetkellä 1 miljardi yuania laskentatehokoulutukseen joka vuosi, ja sen odotetaan käyttävän 1 miljardi yhdysvaltain dollaria joka vuosi tulevaisuudessa. "jos emme voi käyttää 1 miljardia dollaria vuodessa koulutukseen, voimme jäädä pois tulevassa autonomisen ajon kilpailussa."

mitä tulee laskentatehon mittakaavaan, lou tiancheng uskoo, että jos se on vain yksinkertainen end-to-end autonomisen ajomallin koulutus, sadat suurella laskentateholla varustetut gpu:t voivat tukea sitä. jos tarvitaan pitkäaikaisia ​​investointeja ja päästä päähän -laatu varmistetaan, kunkin autonomisen ajoyrityksen koulutuksen laskentatehoasteikko on periaatteessa tuhansien kalorien tasolla ja autoyritykset investoivat enemmän.

mao jiming antoi tarkemmat päästä päähän -laskentatehovaatimukset: koko järjestelmä vaatii vähintään kaksi nvidia orinia tai yhden nvidia thorin. hän sanoi, että puhtaan päästä päähän -järjestelmän laskentatehotarve on pienempi kuin modulaarisen arkkitehtuurin kokonaislaskentatehovaatimukset. kuitenkin pääjärjestelmän lisäksi massatuotannossa on usein ohitusjärjestelmä , ja sen laskentatehovaatimukset ovat yleensä samat kuin edellisessä modulaarisessa arkkitehtuurissa.

wang panqu uskoo kuitenkin, että ajoneuvopuolen laskentasirujen ominaisuuksien lisääntyessä laskentateho ei tule olemaan este päästä päähän -onboardingille tulevaisuudessa. lou tiancheng on samaa mieltä sanoen, että klassisesta arkkitehtuurista päästä päähän koodien kokonaismäärä vähenee merkittävästi, eikä päästä päähän -hermoverkon tuoma laskentaresurssien kulutus välttämättä ole merkittävästi. parantunut verrattuna bev-malliin.

"halu suurempaan laskentatehoon tulee enemmän mallin parametrien ja mallin suorituskyvyn parantamisesta kuin päästä päähän -muunnosta. lisäksi hän huomautti, että päästä päähän -sovellusten näkökulmasta, asianomaisten yritysten tulisi miettiä enemmän tärkeintä on, miten olemassa olevat sirulaskentaresurssit hyödynnetään täysimääräisesti käyttötehokkuuden parantamiseksi.