Chu Wenbo: Integrasikan lebih lanjut model AI besar untuk mengoptimalkan teknologi inti penggerak otonom
2024-08-19
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
China Youth Daily Client News (China Youth Daily·China Youth Daily Trainee Reporter Jia Jiye Reporter Zhang Miao) "Integrasi lebih lanjut dari model AI besar telah menjadi kunci untuk memecahkan hambatan inti dalam mengemudi otonom 'end-to-end'." Kendaraan Terhubung di Kota Sains Tiongkok Barat Chu Wenbo, manajer umum Pusat Inovasi dan kepala pakar teknis Pusat Inovasi Kendaraan Terhubung Cerdas Nasional, mengatakan pada Forum Tema Pengembangan Digital Forum Pengembangan Pemuda Dunia 2024 yang diadakan pada tanggal 15 Agustus.
"End-to-end" adalah teknologi mengemudi otonom. Intinya adalah setelah memasukkan informasi jalan, kendaraan, audio visual dan sensorik lainnya ke dalam sistem mengemudi otonom, perintah pengambilan keputusan dapat langsung dikeluarkan diselesaikan oleh kecerdasan buatan, mewujudkan sistem penggerak otonom tradisional. Integrasi persepsi, pengambilan keputusan, perencanaan dan modul lainnya.
Dalam pandangan Chu Wenbo, kemunculan model-model besar mendorong evolusi pengemudian otonom dari modularisasi menjadi “end-to-end”. Namun dia juga mengatakan bahwa mengemudi otonom secara end-to-end masih menghadapi masalah besar. Mengemudi otonom "end-to-end" sangat bergantung pada data pelatihan. Namun, data yang tersedia saat ini memiliki masalah seperti skenario simulasi yang rendah realisme, generalisasi skenario pelatihan yang buruk, dan jenis data beranotasi tunggal. Selain itu, proses penalaran "end-to-end" adalah "kotak hitam" yang tersembunyi, dan sulit untuk mengawasi variabel-variabel dalam proses pengambilan keputusan, yang dapat dengan mudah menimbulkan serangkaian risiko keamanan.
“Kita perlu mengoptimalkan teknologi inti 'end-to-end' dari mengemudi otonom dengan lebih mengintegrasikan model AI yang besar.” Chu Wenbo mengatakan bahwa kita harus terlebih dahulu menggunakan model dunia (salah satu jalur utama menuju kecerdasan buatan umum) untuk meningkatkannya Persepsi mengemudi, selain garis jalur di sekitarnya, teknologi ini bahkan dapat melihat kondisi berkendara yang lebih realistis termasuk cuaca, cahaya dan bayangan, bentuk, dll. Kedua, perlu menggunakan informasi dari model multi-modal besar informasi yang diberikan oleh sensor kendaraan, perlu juga menambahkan informasi dari Informasi lain di cloud. Pada saat yang sama, interaksi berkendara juga dapat dicapai melalui model bahasa visual yang besar, memungkinkan kendaraan membentuk serangkaian informasi teks berdasarkan situasi mengemudi untuk secara langsung memandu keputusan pergerakan kendaraan.
Selain itu, Chu Wenbo juga menyebutkan perlunya "memantapkan keselamatan", yaitu berupaya mencapai interpretasi "end-to-end" dalam mengemudi otonom untuk mengurangi risiko berkendara modelnya, dan di sisi lain, dapat menghasilkan lebih banyak tautan perantara yang memfasilitasi pemantauan keamanan.
Pada tanggal 15 Agustus, Forum Tema Pengembangan Digital Forum Pembangunan Pemuda Dunia 2024 diadakan di Chongqing. Chu Wenbo, manajer umum Pusat Inovasi Kendaraan Terhubung Cerdas di Kota Sains Tiongkok Barat dan kepala pakar teknis dari Pusat Inovasi Kendaraan Terhubung Cerdas Nasional, adalah menyampaikan pidato utama. Foto disediakan oleh penyelenggara
Sumber: klien China Youth Daily
