Chu Wenbo : intégrer davantage de grands modèles d'IA pour optimiser les technologies de base de conduite autonome
2024-08-19
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China Youth Daily Client News (China Youth Daily · Jia Jiye, journaliste stagiaire du China Youth Daily, Zhang Miao) « Une intégration plus poussée des grands modèles d'IA est devenue la clé pour résoudre les principaux obstacles à la conduite autonome de bout en bout. Véhicules connectés dans la ville scientifique de l'ouest de la Chine Chu Wenbo, directeur général du Centre d'innovation et expert technique en chef du Centre national d'innovation pour les véhicules intelligents connectés, a déclaré lors du forum thématique sur le développement numérique du Forum mondial de développement de la jeunesse 2024 qui s'est tenu le 15 août.
« De bout en bout » est une technologie de conduite autonome. Son cœur est qu'après avoir saisi des informations sur la route, le véhicule, l'audiovisuel et d'autres informations sensorielles dans le système de conduite autonome, les commandes de prise de décision peuvent être directement émises. Le processus intermédiaire est automatiquement émis. complété par l'intelligence artificielle, réalisant le système de conduite autonome traditionnel Intégration de modules de perception, de prise de décision, de planification et autres.
Selon Chu Wenbo, l’émergence de grands modèles favorise l’évolution de la conduite autonome de la modularisation au « bout en bout ». Mais il a également déclaré que la conduite autonome « de bout en bout » reste confrontée à de gros problèmes. La conduite autonome « de bout en bout » dépend fortement des données de formation. Cependant, les données actuellement disponibles présentent des problèmes tels qu'un faible réalisme des scénarios de simulation, une mauvaise généralisation des scénarios de formation et un type unique de données annotées. De plus, le processus de raisonnement « de bout en bout » est une « boîte noire » cachée et il est difficile de superviser les variables dans le processus de prise de décision, ce qui peut facilement conduire à une série de risques pour la sécurité.
"Nous devons optimiser la technologie de base de bout en bout de la conduite autonome en intégrant davantage de grands modèles d'IA." Chu Wenbo a déclaré que nous devons d'abord utiliser le modèle mondial (l'une des voies clés vers l'intelligence artificielle générale) pour l'améliorer. Perception de conduite, en plus des lignes de voie environnantes, cette technologie peut même percevoir des conditions de conduite plus réalistes, notamment la météo, la lumière et l'ombre, les formes, etc. Deuxièmement, il est nécessaire d'utiliser des informations provenant de grands modèles multimodaux en plus de la perception de la conduite. informations fournies par les capteurs du véhicule, il est également nécessaire d'ajouter des informations provenant d'autres informations dans le cloud. Dans le même temps, l'interaction de conduite peut également être obtenue grâce à un grand modèle de langage visuel, permettant au véhicule de former une série d'informations textuelles basées sur la situation de conduite pour guider directement les décisions de mouvement du véhicule.
En outre, Chu Wenbo a également mentionné la nécessité de « consolider la sécurité », c'est-à-dire de s'efforcer d'atteindre une interprétabilité « de bout en bout » de la conduite autonome pour réduire les risques de conduite. le modèle, et d'autre part, il peut produire davantage de liens intermédiaires facilitant la surveillance de la sécurité.
Le 15 août, le Forum thématique sur le développement numérique du Forum mondial pour le développement de la jeunesse 2024 s'est tenu à Chongqing, Chu Wenbo, directeur général du Centre d'innovation des véhicules connectés intelligents de la Cité des sciences de la Chine occidentale et expert technique en chef du Centre national d'innovation des véhicules connectés intelligents, a été présenté. prononcer un discours d'ouverture. Photo fournie par l'organisateur
Source : client du China Youth Daily
