berita

ceo momenta cao xudong: mengemudi cerdas akan mengikuti hukum moore dan pengalaman perangkat lunak mengemudi cerdas akan meningkat 10 kali lipat dalam dua tahun

2024-10-01

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

reporter kami yin limei dan zhang shuo melaporkan dari hefei

"mengemudi cerdas akan mengikuti hukum moore: pengalaman perangkat lunak akan menunjukkan peningkatan eksponensial, mencapai tingkat peningkatan 10 kali lipat dalam dua tahun, 100 kali lipat dalam empat tahun, dan 1.000 kali dalam enam tahun; biaya perangkat keras mengemudi cerdas juga akan menurun setiap dua tahun. dengan setengah dari tren pembangunan, biaya untuk mewujudkan mengemudi cerdas noa (urban high-end intelligent driving) di kota tanpa peta akan mencapai sekitar 5.000 yuan pada akhir tahun 2025 atau awal tahun 2026.”

pada tanggal 29 september, ceo momenta cao xudong mengatakan pada konferensi industri kendaraan cerdas global (giv2024) bahwa berdasarkan hukum moore tentang mengemudi cerdas, momenta memperkirakan bahwa noa perkotaan akan mengalami pertumbuhan eksplosif dalam lima tahun ke depan, melampaui perkembangan elektrifikasi dan kendaraan baru. energi. lebih cepat.

saat ini, tingkat berkendara cerdas pada model arus utama di pasar sebagian besar terkonsentrasi pada tingkat l2. cao xudong mengatakan pada konferensi tersebut bahwa tujuan akhir yang ditetapkan oleh perusahaan ketika didirikan adalah untuk mencapai pengemudian otonom l4 skala besar, dan untuk mencapai pengemudian otonom l4 skala besar, poin yang paling penting adalah keselamatan. “kami merasa bahwa kami harus mencapai setidaknya 10 kali lipat keselamatan manusia sebelum kami dapat mencapai pengemudian otonom l4 skala besar. dan untuk mencapai 10 kali lipat keselamatan manusia, hal yang paling penting adalah menyelesaikan masalah dalam mewujudkan kendaraan otonom skala besar mengemudi otonom l4. jutaan masalah jangka panjang dihadapi.”

teknologi berbasis data dapat memecahkan sebagian besar masalah berkendara yang cerdas

menurut standar yang ditetapkan oleh society of automated engineers (sae), teknologi penggerak otonom mobil dapat dibagi menjadi enam tingkatan (l0 hingga l5). artinya kendaraan dapat mengemudi secara mandiri di sebagian besar situasi dan dalam kondisi terbatas (seperti perkotaan lingkungan atau jalan raya) tanpa campur tangan pengemudi.

sebagai perusahaan teknologi pengemudian otonom yang didirikan pada tahun 2016, jalur pengembangan momenta adalah menggunakan ai untuk mencapai pengemudian otonom yang terukur. apa itu penggerak otonom l4 skala besar? cao xudong percaya bahwa pengemudian otonom l4 skala besar tidak mengacu pada ratusan atau seribu robotaix (taksi tanpa pengemudi) yang melakukan operasi demonstrasi di satu kota atau beberapa wilayah perkotaan, tetapi puluhan juta atau bahkan ratusan juta kendaraan dapat dioperasikan. dalam skala besar di seluruh tiongkok dan bahkan dunia.

dalam pandangan cao xudong, untuk menyelesaikan jutaan masalah jangka panjang yang dihadapi dalam mewujudkan penggerak otonom l4 skala besar, diperlukan dua wawasan mendalam: pertama, perlu berbasis data, yang secara otomatis dapat menyelesaikan sebagian besar masalah, dan metode berbasis aturan tidak dapat menangani masalah jangka panjang. kedua, kendaraan yang diproduksi secara massal diperlukan untuk mengumpulkan data l4, dan armada l4 robotaxi saja tidak dapat memenuhi permintaan tersebut.

“untuk mewujudkan berkendara berbasis data, diperlukan setidaknya 100 miliar kilometer data besar. jarak tempuh tahunan mobil penumpang rumah tangga adalah sekitar 10.000 kilometer, dan 100 miliar kilometer memerlukan 10 juta kendaraan untuk beroperasi selama setahun. mengemudi otonom skala l4. kondisi yang diperlukan bukanlah kondisi yang cukup, dan kondisi yang memadai mungkin memerlukan lebih banyak data." cao xudong mengatakan bahwa berdasarkan dua aspek wawasan ini, perusahaan menyiapkan wawasan teknis "satu roda gila" yang digerakkan oleh data. dan pendekatan pada awal berdirinya strategi produk “berjalan dengan dua kaki”.

"berjalan dengan dua kaki" berarti bahwa pengemudian otonom yang diproduksi secara massal menyediakan data untuk mengemudi otonom sepenuhnya, dan mengemudi otonom sepenuhnya memberi umpan balik pada teknologi mengemudi otonom tingkat l4 ke mengemudi otonom yang diproduksi secara massal, menjadikan mengemudi otonom yang diproduksi secara massal berkelanjutan di bawah arsitektur l4 . meningkatkan dan mempertahankan persaingan yang memimpin pasar.

menurut cao xudong, "roda gila" berbasis data kini telah diiterasi ke generasi kelima. tingkat otomatisasi generasi pertama adalah 50%, dan tingkat otomatisasi generasi terbaru, generasi kelima, telah melampaui 99%. artinya, setiap 99 dari 100 masalah baru dapat diselesaikan melalui otomatisasi berbasis data tanpa keterlibatan manusia.

“lidar dan teknologi ujung ke ujung bukanlah sesuatu yang tidak konsisten”

sejak tahun ini, model besar ai yang menyeluruh telah menjadi topik hangat di bidang otomotif dan sangat mengubah pengalaman berkendara cerdas dan kokpit cerdas.

cao xudong mengungkapkan pada pertemuan tersebut bahwa model mengemudi cerdas momenta kini dapat secara efektif memecahkan masalah jangka panjang dari mengemudi otonom, mendukung prediksi akurat mengenai tujuan lalu lintas kendaraan atau pejalan kaki di berbagai lingkungan jalan yang kompleks, secara otomatis menyesuaikan kecepatan kendaraan, secara fleksibel berpindah jalur. , hindari rintangan dengan tenang.

model mengemudi cerdas momenta dilaporkan dapat dengan tenang menangani persimpangan kompleks atau skenario penyeberangan dinamis, yang secara signifikan dapat meningkatkan keselamatan berkendara dan efisiensi lalu lintas. hal ini dapat menghasilkan parkir yang presisi bahkan dalam skenario ekstrem seperti tempat parkir yang sangat sempit dan tempat parkir jalan buntu di malam hari. saat ini, solusi teknis ini telah diproduksi massal pada beberapa merek mobil.

kecerdasan otomotif adalah tren umum. dihadapkan pada persaingan pasar yang ketat, perusahaan-perusahaan besar menganggap berkendara cerdas kelas atas sebagai salah satu produk daya saing inti mereka.

saat ini, mengemudi cerdas perkotaan kelas atas sebagian besar dipasang pada model kelas atas. cao xudong yakin bahwa pada akhir tahun 2025 hingga sekitar tahun 2026, fungsi berkendara cerdas perkotaan kelas atas akan menjadi perlengkapan standar untuk model dengan harga di atas rmb 200.000 atau bahkan rmb 150.000. faktor pendorong di balik menjadi perlengkapan standar adalah mengemudi cerdas hukum moore.

"ada batasan untuk penurunan biaya perangkat keras mengemudi cerdas. diperkirakan biaya perangkat keras dapat mencapai batas empat hingga lima ribu yuan. namun, tidak ada batasan atas untuk perangkat lunak hukum moore yang tumbuh 10 kali lipat dalam dua tahun. mengemudi tanpa kecelakaan pasti akan tercapai di masa depan. "mengemudi." cao xudong mengatakan bahwa dibutuhkan waktu lima tahun bagi kendaraan energi baru untuk meningkatkan tingkat penetrasi hingga lebih dari 50%. mengemudi cerdas kelas atas akan lebih cepat, dan tingkat penetrasi mengemudi cerdas kelas atas akan meningkat hingga 70% dalam lima tahun ke depan.

di bidang berkendara cerdas, lidar dan end-to-end adalah dua jalur teknis yang berbeda. saat ini, industri menghadapi beberapa kendala dalam hal teknologi lidar: misalnya, biaya perangkat keras lidar yang relatif tinggi; jumlah data yang dihasilkan besar, dan sistem memerlukan daya komputasi yang kuat untuk fasilitas perangkat keras yang diproses secara real-time; mengandalkan sensor presisi tinggi meningkatkan dampak terhadap lingkungan.

rute teknologi end-to-end didasarkan pada pembelajaran mendalam dan jaringan saraf, yang memungkinkan sistem untuk membuat keputusan mengemudi otonom dengan proses penuh langsung dari input sensor (seperti data gambar kamera) ke output (seperti sinyal kontrol kendaraan) tanpa bergantung pada pada modul perantara.

teknologi end-to-end mengandalkan sensor berbiaya rendah (seperti kamera). dibandingkan dengan sistem lidar, biaya perangkat kerasnya lebih rendah, sehingga lebih mudah untuk dikomersialkan dalam skala besar. pada saat yang sama, sistem ini lebih fleksibel. melalui pembelajaran berkelanjutan, sistem end-to-end dapat beradaptasi dengan beragam skenario berkendara dan terus mengoptimalkan kinerja melalui akumulasi data. namun, sistem teknis end-to-end bergantung pada sejumlah besar data mengemudi berkualitas tinggi untuk pelatihan.

dalam pandangan cao xudong, lidar tidak bertentangan dengan teknologi end-to-end. “pertama-tama, lidar ditingkatkan dengan sangat cepat dan biaya unitnya menurun dengan cepat, sehingga harganya menjadi sangat kompetitif. kedua, konsensus industri saat ini adalah bahwa lidar berguna dalam beberapa skenario keamanan jangka panjang, seperti ketika a pejalan kaki melintasi jalan secara tiba-tiba di lingkungan gelap, efek pemrosesan lidar akan lebih baik selain itu, saat masuk dan keluar terowongan, kamera mudah mengalami pencahayaan berlebih lidar.lebih aman.”

cao xudong menilai bahwa dari perspektif tren industri, lidar kemungkinan besar akan menjadi perlengkapan standar pada model dengan harga lebih dari 300,000 yuan atau lebih dari 250,000 yuan. di antara model dengan harga 200,000 yuan atau dalam kisaran 100,000 hingga 200,000 yuan, perusahaan di industri dapat membandingkan tesla dan memilih jalur teknologi ujung ke ujung daripada lidar.

(editor: ulasan zhang shuo: korektor tong haihua: zhai jun)

laporan/umpan balik