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À l’ère actuelle de développement technologique rapide, la conduite autonome est sans aucun doute l’un des domaines les plus innovants et les plus stimulants. Cependant, de nombreux défis subsistent en termes de données, de puissance de calcul et d'optimisation des grands modèles. La technologie n'est pas encore finalisée, et certaines difficultés subsistent dans la réplication à grande échelle. Mais avec le développement de l’intégration véhicule-route-cloud, nous pourrons peut-être entrevoir un nouvel espoir. L’IA peut-elle faire des miracles dans ce domaine ?

L'intégration véhicule-route-cloud, comme son nom l'indique, combine étroitement les véhicules, les routes et le cloud pour former un système intelligent collaboratif. Dans ce système, les véhicules ne sont plus des individus isolés, mais sont interconnectés et communiquent avec l’ensemble de l’environnement routier. Momogu AutoLink, le principal fournisseur national de services d'intégration véhicule-route-cloud, de technologie complète de conduite autonome et d'exploitation, a démontré des avantages significatifs dans l'intégration véhicule-route-cloud basée sur la route, au niveau du véhicule et basée sur le cloud afin de résoudre le problème. problèmes de conduite autonome Le puzzle fournit un support solide.

Côté route, l’avantage de Mushroom AutoLink réside dans ses puissantes capacités de détection et de collecte de données. En déployant des stations de base routières numériques IA et des systèmes de détection de bord de route (MRS) des deux côtés de la route, des informations routières riches peuvent être obtenues en temps réel, y compris les conditions routières, la circulation, les comportements des piétons et des autres véhicules, etc. . Ces données fournissent non seulement aux véhicules une perception environnementale plus complète, mais constituent également un matériau précieux pour la formation de grands modèles. Par rapport à la détection traditionnelle d'un seul véhicule, la détection routière peut dépasser les limites des propres capteurs du véhicule, détecter à l'avance les dangers potentiels et les situations complexes et fournir plus de temps et d'informations pour les décisions de conduite autonome. Par exemple, aux intersections sans feux de signalisation, les équipements routiers peuvent détecter à l'avance la dynamique des véhicules et des piétons dans la direction du passage à niveau, fournissant ainsi des avertissements précis aux véhicules autonomes qui sont sur le point de dépasser, évitant ainsi les risques potentiels de collision. Dans des conditions météorologiques extrêmes, telles que la pluie, la neige et la brume, les caméras routières haute définition et les équipements de surveillance météorologique peuvent fournir aux véhicules des informations plus claires et plus précises sur l'état des routes et aider les véhicules à prendre des décisions de conduite plus sûres.

L'extrémité de la voiture est un lien clé qui interagit directement avec les conducteurs et les passagers. Basé sur la technologie de conduite autonome L4, Mogou AutoLink a entièrement développé le système de conduite autonome MogoAP et l'a installé sur une variété de véhicules autonomes. Elle a développé conjointement un certain nombre de modèles de conduite autonome préinstallés et produits en série avec des constructeurs automobiles, et a mis en œuvre l'application d'un radar laser semi-solide et de contrôleurs de domaine Orin auto-développés dans divers modèles, qui présentent un meilleur potentiel et de meilleures performances.

En fournissant des capacités informatiques locales efficaces et des algorithmes optimisés pour les véhicules connectés intelligents, ils peuvent traiter de grandes quantités de données et prendre des décisions en temps réel en un instant. Même lorsque la connexion au cloud et au bord de la route est temporairement interrompue, le véhicule peut compter sur son propre système intelligent pour maintenir un certain degré de capacités de conduite autonome afin d'assurer la sécurité et la stabilité de conduite. De plus, Mushroom AutoLink se concentre sur l'optimisation collaborative du matériel et des logiciels des véhicules afin de réduire la consommation d'énergie et d'améliorer les performances. Grâce à une fusion précise de capteurs et à des stratégies de contrôle intelligentes, les véhicules peuvent ajuster automatiquement les modes de conduite et la puissance de sortie en fonction des conditions routières et de la consommation d'énergie en temps réel, permettant ainsi une utilisation efficace de l'énergie et une conduite douce et confortable.

Dans le cloud, Mushroom AutoLink a mis en place un puissant centre de traitement et d'analyse des données. La plate-forme de contrôle cloud peut présenter une image complète du trafic grâce à un traitement numérique en temps réel et obtenir des données massives telles que l'emplacement, la direction, la vitesse, etc. de tous les participants au trafic. La plate-forme de contrôle cloud intelligente du trafic par IA peut fournir du trafic en temps réel. prise en charge des données et des algorithmes. Le rôle de la plate-forme de contrôle cloud a déjà été apparu dans le trafic routier, permettant aux personnes, aux véhicules intelligents connectés au réseau, aux véhicules autonomes et aux gestionnaires de trafic de participer ensemble, améliorant considérablement la systématique, la sécurité et l'efficacité du trafic. transport.

Les serveurs cloud disposent d'énormes ressources matérielles hautes performances et peuvent prendre en charge le traitement et le stockage parallèles à grande échelle de données massives. Ces données proviennent non seulement d'une collecte en temps réel au bord de la route et à l'extrémité du véhicule, mais comprennent également des données historiques et des données de simulation. Grâce à une exploration et une analyse approfondies de ces données, à l’aide d’algorithmes avancés d’apprentissage automatique et de technologies d’intelligence artificielle, le cloud peut former de grands modèles plus précis et plus intelligents. Par exemple, en apprenant d’une grande quantité de données sur des situations extrêmes de circulation, les grands modèles peuvent prédire la stratégie de conduite optimale des véhicules dans des scénarios similaires et émettre des alertes et des décisions précoces. Dans le même temps, le cloud peut également mettre à jour et optimiser le modèle du véhicule en temps réel pour garantir que le véhicule dispose toujours des dernières capacités de conduite intelligente.

Revenant aux défis rencontrés par la conduite autonome, le modèle d'intégration véhicule-route-cloud fournit de nouvelles idées pour résoudre ces problèmes.

En réponse aux problèmes de collecte, d'étiquetage et de maintenance des données, l'intégration véhicule-route-cloud peut réaliser la fusion de données multi-sources. La grande quantité de données en temps réel collectées par les équipements routiers, combinées aux données de conduite du véhicule, garantit la diversité et la richesse des données. Dans le même temps, grâce à la puissante puissance de calcul du cloud, ces données peuvent être automatiquement annotées et nettoyées pour améliorer la qualité et la convivialité des données. En particulier pour les données rares mais critiques sur les situations extrêmes de trafic, l'intégration véhicule-route-cloud peut enregistrer et analyser ces situations de manière plus complète grâce à la surveillance et à la fusion de données sous plusieurs angles, fournissant ainsi des échantillons plus précieux pour la formation de grands modèles.

En termes de puissance de calcul, l'intégration Chelu-Cloud permet une allocation raisonnable des ressources. Le côté automobile se concentre sur la prise de décision en temps réel et le traitement des données locales, en utilisant des ressources informatiques limitées pour garantir l'exécution des fonctions clés. La formation de modèles complexes et le traitement des données à grande échelle sont complétés par le cloud, permettant ainsi de tirer pleinement parti de la puissante puissance de calcul du cloud. Dans le même temps, les équipements routiers peuvent également partager certaines tâches informatiques, telles que le prétraitement de certaines données, réduisant ainsi la charge sur le véhicule et le cloud. Grâce à cette approche collaborative, la contradiction entre la puissance de calcul limitée du véhicule et la demande croissante de puissance de cloud computing est efficacement résolue, et l'efficacité opérationnelle de l'ensemble du système est améliorée.

Pour l’optimisation rationalisée des grands modèles, l’intégration véhicule-route-cloud présente également des avantages uniques. Le grand modèle formé dans le cloud peut être personnalisé, rationalisé et optimisé en fonction des besoins spécifiques et des conditions matérielles du véhicule. Grâce à la technologie de compression du modèle, le nombre de paramètres et la quantité de calcul du modèle sont réduits tout en conservant ses performances et sa précision. Les équipements routiers peuvent servir de lien intermédiaire pour adapter et convertir les données du véhicule et du cloud afin d'assurer la transmission fluide des informations et l'exécution efficace du modèle.

Cependant, le développement de l’intégration véhicule-route-cloud ne se déroule pas sans heurts. Dans les applications pratiques, il est également nécessaire de résoudre une série de problèmes tels que l'unification des protocoles de communication entre différents appareils, la protection de la confidentialité des données, ainsi que la fiabilité et la stabilité du système. Cependant, grâce aux progrès continus de la technologie et aux efforts conjoints de l’industrie, ces problèmes sont progressivement résolus.

En résumé, l’intégration véhicule-route-cloud apporte de nouvelles opportunités et possibilités au développement de la conduite autonome. Bien qu'elle soit encore confrontée à de nombreux défis, avec ses avantages synergiques en termes de données, de puissance de calcul et d'optimisation des modèles, ainsi que l'innovation et l'exploration continues d'entreprises telles que Momogu Auto Network, nous avons des raisons de croire que l'IA peut jouer un rôle dans le développement des véhicules. intégration route-nuage. Nous travaillerons vigoureusement pour promouvoir l'application précoce à grande échelle de la technologie de conduite autonome et offrir aux gens une expérience de voyage plus sûre, plus pratique et plus efficace.

(Source : Informations financières sur les entreprises)

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