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Zhu Xichan a déclaré que les performances du grand modèle sont très étonnantes, mais on estime qu'il est peu probable qu'il soit installé sur la voiture au cours des deux prochaines années, car la puissance de calcul élevée requise par le grand modèle est difficile à organiser sur le côté voiture, et le grand modèle ne peut pas résoudre le problème de la sécurité.

Journaliste |Zhou Xin

Source des images |Imaginez la créativité des insectes

Tesla a lancé la version V12 de FSD (Full-Self Driving) en mars de cette année. Cette version a supprimé des centaines de milliers de lignes de code de règles manuelles et a adopté une solution de conduite autonome « ​​de bout en bout ».

La technologie de bout en bout est immédiatement devenue le sujet le plus brûlant du moment, et les constructeurs automobiles nationaux ont également commencé à se concentrer sur le « bout en bout ». Xpeng Motors a annoncé lors de la conférence « 520 AI DAY » que le premier modèle national à grande échelle de bout en bout de Xpeng avait été mis en production de masse. Li Auto a créé une équipe distincte pour le modèle de bout en bout à la fin de l'année dernière. Li Xiang, PDG de Li Auto, a également déclaré début juin que Li Auto pousserait de bout en bout + VLM (modèle de langage visuel). ) conduite intelligente pour tester les utilisateurs au troisième trimestre de cette année.

SAIC a également récemment déclaré que la vision pure et la technologie de bout en bout étaient entrées dans la phase de développement pour la production de masse. Jusqu’à présent, presque toutes les principales entreprises de conduite autonome en Chine ont publié leurs propres solutions « de bout en bout » et plans embarqués.

Le 16 août, lors du 4e Shenyang Intelligent Connected Vehicle Challenge, Zhu Xichan, professeur à l’école d’automobile de l’université de Tongji, a déclaré à Economic Observer : « L’intelligence artificielle de bout en bout de Tesla rend la conduite autonome de bout en bout plus possible. a été popularisé par Tesla. Les constructeurs automobiles nationaux parlent de bout en bout. Mais maintenant, si quelqu'un annonce une production de bout en bout (production de masse), vous ne devriez pas acheter sa voiture.

Il y a une semaine, lors de la conférence de lancement de Xiangjie S9, Yu Chengdong, président de Huawei Terminal et président de la BU Smart Car Solutions, a commenté Tesla FSD, affirmant que la version commerciale avait fait de grands progrès. La limite supérieure est assez élevée mais la limite inférieure. La limite est également très basse. « Testons-le, il y avait un camion blanc à l'arrêt garé sur la route, et il l'a percuté sans ralentir, et il y avait aussi un camion vert qui n'a pas ralenti, et il l'a également percuté. il."

La conduite autonome dite de bout en bout signifie généralement qu'une fois que le système de contrôle a lu les données originales du capteur, il calcule uniquement directement les instructions de contrôle via le réseau neuronal, qui ne contient aucun module de règles conçu artificiellement.

Les systèmes de conduite autonome grand public adopteront une solution de sous-modules, divisant le système AD en fonction de la perception, de la planification et du contrôle. Ils perçoivent d'abord avec précision les acteurs du trafic dynamiques et statiques environnants et la structure du réseau routier, puis planifient la trajectoire de conduite du véhicule. et enfin passer L'actionneur effectue un contrôle en boucle fermée du véhicule.

Il est entendu que le grand modèle de bout en bout de Tesla FSD élimine la section transversale entre la perception et le positionnement, la prise de décision et la planification, le contrôle et l'exécution du système de conduite autonome, et combine les trois modules principaux pour former un grand réseau neuronal.

"Le modèle de bout en bout supprime tous les modèles de critères. Une fois le modèle de critères supprimé, la capacité de généralisation de l'IA est plus forte", a déclaré Zhu Xichan. Ensuite, chaque module d'IA est lié à un transformateur et les informations sont transmises implicitement. Cela réduira les pertes lors de la transmission des informations et permettra également d'optimiser l'ensemble du réseau. Yu Chengdong a déclaré que la limite supérieure du FSD de Tesla pouvait être augmentée.

"Mais la 'limite inférieure' évoquée par Yu Chengdong est également très basse, ce qui fait référence à la limite inférieure de sécurité de l'entraînement avec l'IA après que le modèle standard ait été jeté. Il est difficile de savoir s'il l'a appris ou non." Xichan a en outre déclaré que la version Tesla FSD V12, en particulier la version 12.4, a en effet une limite supérieure élevée, la capacité de généralisation est très forte et elle peut gérer plus de choses, ce qui rend la conduite plus semblable à celle d'un conducteur expérimenté, mais il y en a encore beaucoup. problèmes.

En avril, un propriétaire de Tesla aux États-Unis a tué un motocycliste. Le conducteur de 56 ans a admis qu'il avait activé le pilote automatique mais qu'il avait été distrait en conduisant.

Zhu Xichan a déclaré que la version Tesla FSD V12 avait été lancée aux États-Unis en mars, mais que le NTSB (National Transportation Safety Board) enquête toujours et qu'il n'a pas encore été déterminé s'il s'agit de la V11 ou de la V12. Si l'utilisateur à l'origine de l'accident a mis à jour, il utilise la version V12, ce qui pose un gros problème en termes de sécurité.

Il estime que la détection de bout en bout ou la segmentation de bout en bout ont été réalisées en Chine, mais que maintenant, par rapport à Tesla, les entreprises nationales sont encore loin derrière Tesla en termes de volume de données et de puissance de calcul pour la formation de l'IA. "La puissance de calcul de l'IA de Xpeng Motors est relativement importante en Chine, mais elle est des dizaines de fois pire que celle de Tesla."

En termes de collecte de données, actuellement, les constructeurs automobiles s'appuient sur les véhicules des utilisateurs pour collecter des données. Plus les ventes de véhicules sont importantes, plus les données sont riches. Tesla a vendu plus de 1,7 million de véhicules aux États-Unis, achevant ainsi la transition de la boucle fermée des données à la boucle fermée des utilisateurs. "Quiconque possède des voitures dotées d'une conduite intelligente et d'une collecte de données par intelligence artificielle sera le premier à franchir le cap du million", a déclaré Zhu Xichan, Huawei Hongmeng Zhixing et Li Auto pourraient atteindre le million d'ici l'année prochaine.

Il convient de mentionner que lors de la récente 4e Conférence annuelle de l'automobile de Yanzhi, Zhu Xichan a déclaré que les performances du grand modèle sont très étonnantes, mais on estime qu'il est peu probable qu'il soit installé sur la voiture au cours des deux prochaines années, car le les grands modèles nécessitent une puissance de calcul élevée. La puissance de calcul est encore difficile à déployer du côté du véhicule, et les grands modèles ne peuvent pas résoudre le problème de sécurité à longue traîne.

Zhu Xichan estime que, sur la base des capacités de données actuelles et de la puissance de calcul de formation de l'IA des constructeurs automobiles nationaux dans le développement de la conduite intelligente, ils peuvent mettre en œuvre des solutions de détection de bout en bout qui intègrent le lidar et conservent des modèles de critères de sécurité dans les algorithmes de régulation et de contrôle. segmentation Le modèle de solution de bout en bout est une voie technique plus raisonnable.

La fin

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