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novità tencent "luci abbaglianti"

autore |. ao dun

redattore｜liu peng

motori xpengl'okr di li liyun, il responsabile della guida autonoma, è quasi un segreto di pulcinella nel settore.

"ogni parola che xiaopeng dirà sarà il mio okr." nel 1024 technology day dello scorso anno, li liyun, che aveva assunto la direzione del team di guida autonoma di xiaopeng motors per soli due mesi, ha fatto il suo debutto in una nuova veste ordine militare: nel 2023, xngp sarà lanciato in 50 città, entro il 2024, sarà utilizzabile e facile da usare a livello nazionale;

nove mesi dopo, un anno dopo aver assunto la guida del team di guida autonoma, li liyun ha guidato il team a completare l'okr prima del previsto e oltre l'obiettivo. il 30 luglio, he xiaopeng ha annunciato alla ai smart driving conference che xngp sarà ufficialmente aggiornato da "disponibile a livello nazionale" a "facile da usare a livello nazionale", ottenendo "nessuna restrizione sulle città, nessuna restrizione sui percorsi, nessuna restrizione sulla strada". condizioni." completamente aperto a livello nazionale.

il 2014, quando è stata fondata xpeng motors, è stato anche l'anno in cui li liyun è entrato ufficialmente nel settore della guida autonoma. è stato uno dei primi a dedicarsi alla guida autonoma nel centro di ricerca e sviluppo di baidu negli stati uniti ed è stato responsabile dell'architettura complessiva e degli algoritmi del sistema di previsione del comportamento dei veicoli senza pilota e del sistema di pianificazione del processo decisionale intelligente. nel 2018 ha lavorato per un breve periodo il laboratorio x del centro di ricerca e sviluppo della silicon valley di jd.com per un anno. nel giugno 2019, è entrato ufficialmente a far parte di xpeng motors e inizialmente è stato responsabile degli algoritmi e dei simulatori di pianificazione delle decisioni di guida intelligente. era principalmente responsabile della ricerca e dello sviluppo del sistema di guida assistita ad alta velocità e navigazione autonoma urbana ngp di xpeng motors; nell'agosto dello scorso anno, l'ex vicepresidente della guida autonoma di xpeng motors wu xinzhou si è trasferito a nvidia come leader del progetto xngp, li liyun ha assunto ufficialmente sopra.

diversamente da qualsiasi fase precedente, l'anno in cui li liyun guidò l'xpeng intelligent driving team fu un anno in cui i modelli di grandi dimensioni stimolarono violentemente il percorso della guida intelligente. tutti e tutte le aziende coinvolte sembravano subire una trasformazione. proprio il mese scorso, il centro di guida autonoma dei veicoli autonomi di xpeng ha completato il suo ultimo adeguamento organizzativo per l’intelligenza artificiale e l’end-to-end, ha stabilito tre nuove funzioni: sviluppo di modelli di intelligenza artificiale, sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e sviluppo dell’efficienza dell’intelligenza artificiale.

prima della conferenza sulla guida intelligente dell'intelligenza artificiale del 30 luglio e dopo la conferenza del decimo anniversario, tencent news "high beam" ha avuto una conversazione esclusiva con li liyun. guardando indietro a quest'anno, crede che la cosa più importante siano le persone, che attivano la organizzazione e persone, tiaoshun, "con un'organizzazione così completa, ognuno può sfruttare i propri punti di forza. con gli sforzi concertati di tutti, abbiamo gradualmente raggiunto i nostri obiettivi."

parlando di come he xiaopeng comprende intuitivamente il progresso della guida autonoma interna, li liyun ha fornito un esempio per illustrarlo: "in effetti, è molto semplice, ovvero installare il software relativamente stabile e più recente sulle auto del fratello maggiore (he xiaopeng ) o altri colleghi interni attraverso il test drive, vedrà i progressi e l'evoluzione delle capacità di guida intelligente di xpeng motors."

durante l'intervista, li liyun ha detto "determinato" quasi 20 volte. crede che, dal punto di vista finale, dovrebbero esserci molte case automobilistiche che alla fine avranno la capacità di guidare in modo intelligente, ma la maggior parte di loro potrebbe avere 60 o 70 punti. chi riesce davvero a raggiungere 80 o 90 punti deve essere molto determinato , auto-ricercato e una società automobilistica con forti capacità di medio e back-end che è veramente orientata alla riforma dell'ia. "crediamo che potrebbero esserci solo poche aziende in tutto il mondo, e xpeng sarà una di queste."

quella che segue è la trascrizione della conversazione tra tencent news "high beam" e li liyun, modificata:

“guardando all’intero anno, la cosa più importante sono le persone.”

tencent news "high beam": lo stesso xiaopeng è sempre stato in uno stato di guida intelligente e completa. avete una stretta comunicazione quotidiana? come valuta il tuo lavoro?

li liyun:il nostro dipartimento di guida intelligente è un dipartimento molto felice e stimolante. la cosa interessante è che fondamentalmente non scriviamo report ppt.

come fa il fratello maggiore a comprendere intuitivamente il progresso della guida autonoma interna? in realtà è molto semplice: inviare il software relativamente stabile e più recente al fratello maggiore, o a me, tingting (yuan tingting, direttore senior dei prodotti di guida autonoma presso). xiaopeng motors) e interni proviamo prima le auto di altri colleghi. attraverso il test drive, vedranno i progressi e l'evoluzione delle nostre capacità di guida intelligente.

la comunicazione tra me e mio fratello maggiore è più agile di quanto pensi. il nostro software non ha solo una versione ogni settimana o due. a volte ci sarà un aggiornamento o si risolveranno alcuni problemi o si aggiungeranno alcune piccole funzionalità in pochi giorni. nel processo, tutte le versioni stabili del software verranno sperimentate dai fratelli senior.

man mano che implementiamo il software più recente, guiderà sempre di più, quindi discuteremo dell'esperienza dell'auto ogni giorno. a volte troveremo alcune nuove esigenze o miglioramenti e anche il fratello maggiore ci troverà problemi e feedback in questo modo , naturalmente nella nostra comunicazione, allineeremo spesso anche i nostri investimenti e la pianificazione a lungo termine per la guida intelligente e la tecnologia ai.

tencent news "high beam": questo tipo di comunicazione ad alta frequenza vi porterà molta pressione?

li liyun:xpeng e tutti coloro che si prendono cura di noi possono sperimentare per la prima volta i cambiamenti o l'evoluzione della guida intelligente di xpeng motors. mi sento molto fortunato e interessante. questo è legato alla mia esperienza personale.

inizialmente ho studiato per un dottorato in informatica negli stati uniti. a quel tempo, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento profondo stavano appena emergendo. quando stavo per laurearmi, l'apprendimento profondo delle reti neurali era stato completamente sovvertito deep learning tradizionale, ma l'intelligenza artificiale non era così popolare come lo è adesso.

ho iniziato la mia carriera su internet (baidu), ma sono stato anche molto fortunato a partecipare alla prima ondata di guida intelligente o guida autonoma in cina. sono entrato in contatto con robotaxi probabilmente nel 2015 o 2016. a quel tempo pensavo che robotaxi fosse una cosa molto interessante, ma dopo un periodo di accumulo e crescita, ciò che è ancora più entusiasmante è il tuo lavoro o gli sforzi quotidiani, l'apprendimento e la crescita. , possono essere presentati davanti a te, visibili e tangibili, e puoi anche acquistarli tu stesso, oppure i tuoi parenti, amici e colleghi possono acquistarli e usarli ogni giorno. ciò è particolarmente emozionante.

penso che robotaxi sia più un servizio operativo, ma è molto emozionante possedere un'auto. il software e le funzioni di questa macchina sono sviluppati e ripetuti poco a poco da noi stessi da zero. penso che questo sia qualcosa di molto interessante. quindi hai detto che c’è molta pressione? penso che la pressione possa essere trasformata in motivazione, e la cosa più interessante è che l’ulteriore esplosione dell’intelligenza artificiale ha gradualmente reso questa cosa più possibile.

tencent news "high beam": è passato più di un anno da quando hai assunto la guida dello smart driving team. puoi riassumere brevemente le tue sensazioni durante questo periodo?

li liyun:quest'anno vale la pena ripensarci. durante tutto l’anno, la cosa più importante sono le persone. perché per fare bene qualcosa, hai bisogno della squadra e delle persone migliori. naturalmente, siamo anche molto fortunati, grazie al deciso investimento di xiaopeng, abbiamo molti studenti eccezionali che si sono stabiliti. inoltre, poiché abbiamo già ottenuto alcuni risultati e riconoscimenti nel settore, possiamo anche attrarre persone come tingting e altre nel campo dell'intelligenza artificiale. di nuovi talenti eccezionali.

quello che faccio in realtà è molto semplice, ma per me è la cosa più importante, ovvero unire il vecchio e il nuovo, attivare e coordinare l'organizzazione e le persone. con un'organizzazione così completa ognuno può mettere in campo i propri punti di forza. , con gli sforzi concertati di tutti, abbiamo gradualmente raggiunto i nostri obiettivi. ad esempio, la bandiera che abbiamo creato l'anno scorso era di 50 città. in effetti, abbiamo superato il compito. il 1° gennaio di quest'anno abbiamo distribuito il prodotto in 243 città. ora abbiamo ottenuto che possa essere utilizzato a livello nazionale ed è facile da usare.

nella seconda metà di quest'anno, tutti possono prestare attenzione alla conferenza stampa successiva del 1024. stiamo iniziando più con la fine in mente e affrontando la fine, l'intelligenza artificiale deve essere indispensabile, o penso che sia l'unica percorso, che è quello di abbracciare l’intelligenza artificiale. l'end-to-end è in realtà una manifestazione dell'intelligenza artificiale, come ha detto xiaopeng, sebbene la nostra auto sia un'auto a guida assistita l2, entro la fine del prossimo anno avrà un'esperienza simile a quella l3.

ciò che voglio sottolineare è che faremo sentire agli utenti la velocità dell'iterazione. ci sarà una versione piccola ogni mese e una versione relativamente più grande ogni due mesi per garantire che le nostre capacità continuino ad aumentare nel processo dall'inizio alla fine. mente. .

tencent news "high beam": combinare vecchio e nuovo, come farlo nello specifico?

li liyun:da un lato stimolerà le capacità dei vecchi compagni di classe e consentirà loro di ricoprire nuovi ruoli. ad esempio, un vecchio compagno di classe potrebbe essere stato un eroe dietro le quinte, ma ora a volte gli viene chiesto di andare in prima linea per svolgere affari in prima linea. in questo processo, ha acquisito un nuovo ruolo e vitalità, ed è anche cresciuto. ancora più importante, nel processo, ha anche ispirato le persone intorno a lui e ha dato il buon esempio. chiamiamo questa formazione trasversale. ora che molti devoti dietro le quinte sono venuti alla reception per svolgere affari in prima linea, sento che l'intero centro è più energico.

ancora più importante, mentre continuiamo a investire e persistere in questa materia, la nostra attività sta ancora facendo rapidi progressi, quindi possiamo attrarre molti nuovi talenti dell’ia. penso che la competizione per i talenti sia molto feroce ora, ma sono molto fortunato nel vedere che xpeng può continuare ad attrarre brave persone in tutto il mondo.

tencent news "high beam": xiaopeng l'ultima volta ha scherzato dicendo che tutti gli amici e gli uomini d'affari dovrebbero essere rispettosi, toccare leggermente e scavare di meno.

li liyun:speriamo solo che i nostri amici e uomini d'affari "ci accarezzino con leggerezza e prendano meno persone", ma, cosa più importante, noi stessi abbiamo una forte attrazione, che si tratti di nuovi talenti, inclusi molti vecchi compagni di classe eccezionali che sono tornati, questa organizzazione è molto vitale. generazione dopo generazione.

anche se ci sarà sicuramente un turnover del personale, penso che sia molto gratificante vedere che le persone dietro le quinte si sposteranno con entusiasmo verso il palco per assumersi maggiori responsabilità e affrontare sfide maggiori. l’intera organizzazione avrà più visione e motivazione per raggiungere questo obiettivo la guida intelligente è una realtà. qualcosa è davvero fatto e fatto.

tencent news "high beam": recentemente ho visto che il team di guida intelligente di xpeng ha apportato alcune modifiche strutturali. qual è il pensiero dietro questo?

li liyun:si tratta di una struttura organizzativa più agile di fronte all’era dell’ia. recentemente, il nostro centro di guida autonoma ha recentemente istituito tre funzioni principali: sviluppo di modelli di intelligenza artificiale, sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e sviluppo di efficienza dell'intelligenza artificiale per accelerare l'evoluzione delle capacità di intelligenza artificiale e la trasformazione dell'organizzazione in intelligenza artificiale.

tencent news "high beam": quali sono le considerazioni sull'introduzione dei talenti in futuro?

li liyun:sento che ci sono alcuni cambiamenti nella qualità e nei requisiti dei talenti che il dominio non è più così importante come prima.

conoscenza (conoscenza del dominio) o regole matematiche, cosa ancora più importante, speriamo che si uniscano a noi persone giovani e intelligenti con un background nell'intelligenza artificiale e persone in grado di risolvere problemi aziendali con l'intelligenza artificiale. successivamente, ciò per cui tutti combattono sono i dati e l'efficienza dell'intelligenza artificiale, quindi anche l'efficienza e le capacità dell'intera infrastruttura sono molto importanti, quindi pensiamo che potrebbero esserci alcuni cambiamenti nei punti di forza e nelle preferenze delle persone.

una volta che l'organizzazione, il modo di fare le cose, il business e l'intera penetrazione dell'intelligenza artificiale a bordo macchina saranno completamente aperti, l'evoluzione successiva diventerà sempre più veloce. il nucleo della velocità risiede nel cambiamento di efficienza nell'ottenimento di dati efficaci e quindi nell'utilizzo dati efficaci da iterare.

la capacità e l'esperienza di guida intelligente devono essere sempre migliorate e non si dovrebbe praticare alcuna "terapia d'urto".

tencent news "high beam": nell'ultimo anno, tutti hanno seguito un percorso end-to-end. guardando la sequenza temporale, avevi previsto questa tendenza internamente prima di questo? quali preparativi sono stati fatti?

li liyun:xpeng motors è sempre stata molto determinata a investire nella guida intelligente fin dalla sua fondazione, ha investito molto nell'intelligenza. all'epoca disponeva di un centro di guida autonoma, che è cresciuto fino ad oggi. anche il nostro attuale investimento è molto determinato. il nostro investimento annuale nell'intelligenza artificiale raggiunge i 3,5 miliardi di yuan e i nostri talenti sono sparsi in tutto il mondo.

in termini end-to-end, in realtà non intendiamo farlo perché altri lo hanno fatto o perché abbiamo visto qualcosa. per xpeng, lo facciamo di più perché ci crediamo, quindi lo vediamo, e quindi penso che xpeng motors sia alla guida di questa questione.

già all’inizio del 2022 abbiamo iniziato a realizzare layout rilevanti. a quel tempo, avevamo appena completato la verifica della funzione di guida urbana assistita basata su mappe ad alta precisione in diverse città. credevamo che per poter guidare davvero ed essere fruibile a livello nazionale, dovessimo abbracciare le capacità dell’intelligenza artificiale.

quindi, da allora, abbiamo utilizzato la cognizione end-to-end dell'intelligenza artificiale per identificare la rete stradale e sbarazzarci della dipendenza da mappe ad alta precisione, e poi abbiamo gradualmente formato la nostra esclusiva xpeng motors end-to-end, xpeng motors tre network ( rete neurale xnet + modello di controllo di grandi dimensioni xplanner + modello linguistico di grandi dimensioni xbrain), fino ad oggi ha la capacità di essere utilizzato a livello nazionale ed è facile da usare, e ha realizzato la prima produzione di massa di grandi modelli end-to-end del paese.

tencent news "high beam": dal punto di vista della percezione esterna, end-to-end è stato il primoteslaquando è stato proposto, musk ha dimostrato la prima trasmissione live end-to-end, dopodiché tutti hanno iniziato a seguire in un periodo di tempo molto breve.

li liyun:non nego questa percezione, ma questa è solo una linea temporale. per xpeng motors, abbracciare l’intelligenza artificiale è una cosa molto certa.

xpeng motors è un oem con l'intelligenza come etichetta e nucleo. dobbiamo garantire che i nostri prodotti siano sempre progressivi in ​​termini di capacità ed esperienza e non ci impegneremo in una "terapia d'urto" nemmeno durante il processo di avanzamento end-to-end.

xpeng motors ha due caratteristiche: da un lato, siamo molto fiduciosi nella guida intelligente dell'intelligenza artificiale, dall'altro dobbiamo garantire un miglioramento continuo dell'esperienza dell'utente durante il processo di lancio del prodotto;

nel 2021 e nel 2022 abbiamo lanciato ngp ad alta velocità e ngp urbano, i predecessori di xngp, che in realtà si basavano su mappe ad alta precisione. a quel tempo, sottolineiamo anche quante scene avevamo elaborato e quante righe di codice in più avevamo scritto. ma a quel punto in realtà avevamo già riconosciuto sappiamo che, alla fine, se vogliamo poterlo usare in tutto il paese ed essere facile da usare in tutto il paese, dobbiamo credere fermamente nell'ia. quindi a quel tempo avevamo già iniziato a effettuare ricerche preliminari, a giudicare e a farlo. ma a quel tempo, per garantire che l'esperienza di guida intelligente dei prodotti che lanciavamo migliorasse gradualmente, era ancora basata su standard elevati. mappe precise e molto pesanti fallo secondo le regole.

quindi non lo nego, ma almeno tra le case automobilistiche cinesi siamo molto determinati e siamo la prima azienda automobilistica a investire e implementare l’intelligenza artificiale end-to-end.

tencent news "high beam": qualche tempo fa hai detto che "fsd è difficile da gestire i 300 milioni di e-donkey in cina". questa frase è diventata rapidamente virale da un punto di vista tecnico, qual è il tuo giudizio sullo sbarco di tesla fsd in cina? ?

li liyun:rispettiamo particolarmente tesla, che è uno dei leader mondiali delle auto intelligenti. si comporta molto bene negli stati uniti perché le condizioni stradali locali e il ritmo stradale non sono così complicati, e lì guida più velocemente.

ma sento che le condizioni stradali negli stati uniti sono molto diverse dalle condizioni stradali in cina. ho vissuto all'estero per molti anni, e l'intensità e il livello del gioco sono molto diversi dalle condizioni stradali nazionali. all’estero, a volte ci sono delle piste ciclabili strette, e accanto potrebbero esserci dei ciclisti sporadici, ma è improbabile che possiamo usare piccoli veicoli elettrici come i nostri a guangzhou, la costruzione delle infrastrutture di molte città in cina è molto diversa; , e alcune città hanno corsie elettriche specializzate e le corsie non motorizzate non sono disponibili in alcune città i veicoli non motorizzati spesso competono con i veicoli a motore per le corsie. non solo saranno alla tua destra, ma a volte lo faranno all'improvviso attraversi o vai nella direzione opposta. sono venuto qui, quindi penso che la situazione del traffico sia molto diversa.

quindi penso che tesla fsd dovrà affrontare sfide diverse se si tratta di cina. credo che, indipendentemente da dove provenga, debba essere ottimizzato a livello locale in cina. questo è un processo inevitabile.

tencent news "high beam": dopo che xiaopeng è andato negli stati uniti per sperimentare la tesla fsd a giugno, qual è stata la prima cosa di cui ti ha parlato?

li liyun:xiaopeng mi ha chiamato subito. sentiva che tesla stava facendo rapidi progressi grazie ai suoi investimenti nell'intelligenza artificiale e nelle capacità end-to-end.

abbiamo chiacchierato a lungo e parlato molto di come le condizioni stradali lì siano diverse da quelle cinesi. ad esempio, le autostrade negli stati uniti guideranno più velocemente, ma il gioco del traffico non è così feroce come in cina. ad esempio, non ci sono 300 milioni di asini elettrici e i semafori sono più semplici. ci sono vari semafori in cina e ci sono pochissime aree di attesa e rotatorie negli stati uniti. tuttavia, le condizioni stradali nazionali sono più complicate e talvolta le auto devono svoltare a destra all'estrema sinistra o a sinistra all'estrema destra , ecc.

ma penso che la cosa più importante sia che dopo aver parlato con xiaopeng, da un lato, sappiamo dove possiamo fare meglio e, dall’altro, abbiamo rafforzato la nostra fiducia nella scelta di questa strada. perseverare nella trasformazione del paradigma di ricerca e sviluppo da un approccio basato maggiormente su dipendenti e regole a un approccio basato su dati e scenari migliorerà notevolmente la nostra efficienza, quindi siamo più certi su questo argomento.

xiaopeng ha sperimentato la nostra ultima versione dopo essere tornato in cina e ritiene che abbiamo fatto molto bene con l'ultima versione. ad esempio, dopo aver adottato modelli di grandi dimensioni e end-to-end, otteniamo ottimi risultati in scene come piccole strade, deviazioni e inversioni a u, in particolare se si utilizzano le regole per risolverle, è difficile da vedere la bocca dell'inversione di marcia e le cose sul lato opposto sono completamente diverse no, perché è un processo di guardare e guidare allo stesso tempo, quindi è difficile affrontare questa questione secondo le regole.

in generale, siamo un po 'eccitati, un po' eccitati e più un senso di missione e motivazione.

tencent news "high beam": dal 520 ai day alla conferenza sulla tecnologia di guida intelligente 730 ai, xpeng motors è passato dall'essere in grado di essere guidato a livello nazionale all'essere facile da usare a livello nazionale, e 827 ha rilasciato il "end-to-end" quattro passaggi". si prega di presentare brevemente il percorso di pensiero e di implementazione alla base di tutto ciò. inoltre, questo significa che l’end-to-end è già un percorso tecnico riconosciuto e sostenibile? è possibile che in futuro emergano nuove soluzioni e percorsi?

li liyun:ora abbiamo raggiunto una fase in cui è facile da usare in tutto il paese. abbiamo aperto scenari come rotatorie, inversioni a u e piccole strade che prima erano difficili da coprire con le regole. perché è possibile farlo? non solo perché ci stiamo gradualmente rivolgendo all’utilizzo dei dati dell’intelligenza artificiale per guidare la risoluzione dei problemi, ma anche perché abbiamo considerazioni ingegneristiche di verifica molto rigorose.

ci sono un totale di 2.595 città nel paese, comprese le città a livello di prefettura e contea. tuttavia, in termini di chilometraggio, la nostra flotta di prova ha effettivamente percorso 7,56 milioni di chilometri. questa dovrebbe essere la migliore flotta di prova in cina mondo. teniamo molto alla sicurezza effettiva degli utenti quando utilizzano le loro auto. non solo raggiungiamo questa capacità di guida intelligente, ma speriamo anche di verificarla attraverso la flotta di verifica.

l’obiettivo dell’end-to-end non è quello di essere end-to-end, ma di fare un uso efficiente dei dati. l’essenza dell’end-to-end è una sorta di apprendimento per imitazione estremo, che richiede l’utilizzo finale dei dati senza perdite. per raggiungere questo obiettivo, la nostra strategia di base è: semplificare il modello, aprire il percorso dei dati e costruire un’architettura ai più potente. riteniamo che fare affidamento sulle capacità end-to-end possa aiutarci a risolvere la stragrande maggioranza dei casi difficili sulla strada, ottenendo così un’esperienza di guida autonoma l3+.

tencent news "high beam": come garantite questo effetto reale durante il processo di iterazione ad alta frequenza? esiste una regola rigida secondo la quale gli ingegneri in prima linea e i relativi team devono provare l’auto di persona?

li liyun:possiamo iniziare con l’ngp ad alta velocità a quel tempo ero ancora il responsabile del progetto ngp ad alta velocità, non il responsabile del centro. a quel tempo ero appena tornato da wuhan. a quel tempo, ognuno di noi, sia che scrivessimo algoritmi, che creassimo modelli, lavorassimo nei middle e back office, per non parlare degli studenti che lavoravano sui prodotti, anche quelli che lavoravano. eravamo più concentrati sulla gestione dei fornitori e sullo sviluppo delle parti dei fornitori, tutti devono prendere questa macchina e, dopo averla provata, sapremo che tipo di prodotti vogliamo fornire agli utenti.

quando stavo facendo ngp ad alta velocità nel 2020 e nel 2021, poiché ero appena tornato in cina, la prima cosa che ho fatto quando sono tornato è stata prendere la patente di guida nazionale, e poi la prima cosa che ho fatto è stata correre all'impazzata l'autostrada. non è che la velocità sia pazzesca. non posso dire di conoscere tutte le autostrade del guangdong. almeno conosco tutte le autostrade di guangzhou e le autostrade circostanti, ho percorso più volte quasi ogni centimetro dell'autostrada , e capisco davvero tutti i tipi di scene ad alta velocità e ho sperimentato tutte le condizioni di lavoro e conosco il valore dell'ngp ad alta velocità per gli utenti. ora compri un'auto che costa da 200.000 a 300.000 yuan. se non dispone di funzioni avanzate di assistenza alla guida, soprattutto sui circuiti ad alta velocità, l'auto potrebbe essere un po' obsoleta o potrebbero mancare alcune funzioni.

successivamente, quando abbiamo raggiunto la fase ngp urbana, era decisamente impossibile percorrere ogni centimetro della strada, ma ho anche viaggiato in molte città. a quel tempo, ho viaggiato in tutto il paese con i team di test dei prodotti e di ricerca e sviluppo, praticamente in italia il delta del fiume yangtze, il delta del fiume pearl e le città intorno a pechino, ho guidato in ogni città, comprese le aree urbane, i sobborghi e le strade di collegamento tra le città e le città satellite circostanti, ho davvero visto il vasto territorio della cina, le sue abbondanti risorse e la sua complessità delle condizioni stradali. è stato anche in quel momento che abbiamo capito davvero che una grafica ad alta precisione basata su una grande esperienza sarebbe stata del tutto insostenibile, quindi siamo diventati più determinati e abbiamo creduto che risolvere questo problema end-to-end con l'intelligenza artificiale fosse la giusta direzione.

ora che abbiamo raggiunto la fase in cui può essere utilizzato a livello nazionale ed è facile da usare in tutto il paese, ci piace esplorare più spesso alcune piccole strade o andare in luoghi dove la copertura è solitamente bassa, penso che sia piuttosto interessante. durante tutto il processo, incoraggiamo e addirittura richiediamo agli studenti che hanno un legame diretto con le auto, siano essi algoritmi o modelli, di guidare la propria auto e di sperimentarla.

tencent news "high beam": durante il precedente processo di apertura della città, quale città pensi abbia le condizioni stradali più complicate? sarà più facile aprire una città dopo l'end-to-end? la capacità di generalizzazione è più forte.

li liyun:in effetti, sono stato in molte città, molte delle quali non avrei mai pensato di visitare, come lianzhou, alcune città nel nord del guangdong o molte piccole città nel delta del fiume yangtze. penso che abbia diverse dimensioni. la prima è la parte dinamica. anche le abitudini di guida delle persone in luoghi diversi sono diverse. la guida può essere più intensa in alcuni luoghi e meno intensa in altri, a seconda delle abitudini di guida locali.

inoltre, le norme sulla circolazione stradale riguardanti la precedenza ai pedoni sono diverse in luoghi diversi, in alcuni luoghi è chiaramente indicato che è necessario dare la precedenza ai pedoni, in alcuni luoghi non sembra essere obbligatorio sicurezza. ma ci sono alcuni posti in cui devi cedere e fermarti completamente. ci sono alcuni posti in cui non è scritto che puoi cedere in modo appropriato.

inoltre c’è il problema del semaforo. al semaforo rosso a pechino, puoi fare un'inversione a u direttamente. ad esempio, a un incrocio a pechino, se esci sulla strada più a sinistra e non c'è alcun segnale che dice che non è consentita l'inversione a u, c'è una rotonda. luce rossa davanti ad essa a volte è possibile effettuare un'inversione a u direttamente, ma se non c'è alcun segnale, è possibile effettuare un'inversione a u. ma non a guangzhou, quindi è molto interessante. anche l'area di attesa è molto speciale. in alcune aree puoi entrare nell'area di attesa quando la luce verde è accesa, ma in alcune aree di attesa non è il caso quando giri a sinistra, ti fermerai improvvisamente davanti te, che è anche molto diverso.

indipendentemente dal metodo, dalle regole o dal metodo end-to-end utilizzato, devi affrontare varie regole. questo è anche il vantaggio degli oem, perché disponiamo di dati utente nativi, deduciamo la comprensione delle norme del traffico attraverso il comportamento degli utenti e li incorporiamo nel nostro modello particolarmente agile e generalizzato. proprio come la scena dell'inversione a u, il gameplay è molto diverso. stesso. penso che in generale, la comprensione del traffico in alcune città intelligenti sarà più difficile e saranno necessari più modelli. ecco perché abbiamo bisogno di xbrain per la comprensione della scena.

per i conducenti, le norme sul traffico sono molto importanti e, cosa ancora più importante, la sicurezza è sempre la più importante. in termini di sicurezza, la cosa più importante è sicuramente la sicurezza dei partecipanti vulnerabili al traffico, quindi penso che affrontare i pedoni sui veicoli elettrici sia la sfida più grande. in alcune città senza veicoli non motorizzati dedicati, la sfida sarà ancora maggiore.

xpeng motors ha dati a livello nazionale e xngp è radicato a guangzhou. ci sono piccole strade nei villaggi della città, dove ci sono molte piccole auto a batteria, corrieri e addetti alle consegne. questo è uno dei motivi per cui abbiamo sfidato l'elevata difficoltà modalità dall'inizio. se vogliamo essere in grado di aprirlo a livello nazionale e utilizzarlo a livello nazionale, questa è una sfida che dobbiamo affrontare.

l’end-to-end è solo la punta dell’iceberg, ciò che è più importante è il 95% sotto la superficie

tencent news "high beam": tutti parlano di end-to-end l'utente può sperimentare la differenza tra i modelli? qual è la competitività differenziata di xpeng motors?

li liyun:non ci confronterò direttamente con i nostri concorrenti.

dal punto di vista della stessa xiaopeng motors, qual è la cosa più importante che ci offre l'end-to-end? il primo è che l’efficienza della ricerca e sviluppo è diventata più rapida. ad esempio, le inversioni a u, le rotatorie e le inversioni a u erano disponibili solo in un numero limitato di città su mappe ad alta precisione, ma ora è possibile gestire le inversioni a u praticamente in tutte le città. poiché abbiamo abbracciato le capacità end-to-end, per i luoghi invisibili, sappiamo solo vagamente che qui c'è un'inversione a u, perché non puoi vedere affatto chiaramente. per te, un'inversione a u significa che vedi una verticale davanti e non si vede arrivare nulla.

da un punto di vista superficiale, o dalla differenza che gli utenti possono sentire quando ci seguono, abbiamo una forte immaginazione di luoghi invisibili o la capacità di vedere mentre camminiamo. come le persone, siamo naturalmente integrati e abbiamo la capacità di camminare e camminare vedere allo stesso tempo. raramente abbiamo la possibilità di spostarci in qualsiasi parte del paese e gli utenti ne hanno esperienza.

non è che non si possano fare inversioni a u e rotatorie in base alle regole. puoi farle in base alle regole, ma devi spendere molte energie e tempo. scherzando diciamo che bisogna prima identificare la scena, poi costruire la strada, poi fare il percorso, poi fare la previsione, e poi fare la velocità. questa catena originariamente avrebbe potuto richiedere sei mesi, ma ora potrebbe richiedere un mese o due. a nostro avviso, il miglioramento dell’efficienza è enorme.

naturalmente, qui c'è un punto molto importante. il miglioramento dell'efficienza deve basarsi anche sulla forza interna e sull'abbinamento dei sistemi middle e back-end. questo è anche il vantaggio e la certezza dell'investimento a lungo termine di xpeng. poiché siamo stati fermamente impegnati in quest'area tutto l'anno, il ciclo chiuso e il sistema dei dati, compreso l'intero processo e sistema di ricerca e sviluppo, sono molto diversi.

per fare un esempio interessante, penso che anche questo sia un punto in cui possiamo attrarre talenti. quando i nostri ingegneri scrivono codice, il primo livello di valutazione del codice non sono gli insegnanti. si tratta di usare l'intelligenza artificiale per superare il tuo primo livello. l'intelligenza artificiale ti indicherà che lo stile non è buono qui, ci sono duplicazioni qui, lo è non efficiente qui, e la scrittura qui è sbagliata ad esempio, il ritorno è dimenticato, il tipo è sbagliato, il runtime (runtime) è sbagliato, oppure c'è il rischio di calpestare la memoria.

nel nostro intero sistema, l'intelligenza artificiale non si riflette solo nelle capacità dell'auto e del cloud. l'intelligenza artificiale si riflette anche nel potenziamento degli ingegneri del codice. se lo fanno, tutti i codici devono essere ispezionati dall'insegnante di intelligenza artificiale non supereranno l'ispezione da parte dell'insegnante ai, non lo faranno entrerai nel tech leader (responsabile tecnico) o salirai sull'autobus per integrare il processo. l’intelligenza artificiale è penetrata in ogni angolo della ricerca e dello sviluppo.

tencent news "high beam": quando hai iniziato a utilizzare l'intelligenza artificiale per valutare i codici?

li liyun:abbiamo iniziato a pianificare molto presto, a partire dalla metà del 2022. il nostro abbraccio all'intelligenza artificiale non riguarda solo il collegamento di diversi modelli sul lato dell'auto o end-to-end. quella che puoi vedere è la parte sopra l'acqua, ma, cosa più importante, il 95%. parte sotto l'acqua l'intero sistema deve cambiare e devi costruire il tuo sistema in base all'iterazione del modello e al data mining.

ancora più importante, devi cambiare le tue abitudini e abbracciare l’intelligenza artificiale sul lavoro per migliorare la tua efficienza, quindi siamo completi.

tencent news "high beam": cosa comprende il 95% sotto la superficie dell'acqua? xiaopeng ha affermato in precedenza che le aziende con più di 10.000 carte in cina sono molto rare e che ci sono solo una manciata di aziende con 5.000-10.000 carte.

li liyun:non può essere paragonato a quelli che lavorano sull'intelligenza artificiale generale. tra le case automobilistiche, la nostra carta dovrebbe essere ai massimi livelli. anche questo è un segno del nostro impegno costante. perché se vuoi attirare un eccezionale ingegnere ia, non è solo questione di avere un gran numero di persone. ti chiederà anche quante risorse e carte hai da fargli utilizzare. ancora più importante, attorno a queste carte, i servizi di formazione che forniamo agli ingegneri includono se il flusso di dati è efficiente e se l'infrastruttura di formazione è completa. questi sono i risultati del nostro investimento continuo e determinato a lungo termine.

in effetti, la rete o le cose sull'auto richiedono più pazienza, risorse e investimenti. perché la rete lato auto alla fine presenta alcune somiglianze o la logica generale è simile. dopotutto, i compiti che risolve sono gli stessi, ma non si può dire che siano completamente convergenti. inoltre, l'estremità dell'auto è solo una parte mobile. come si esegue l'iterazione e l'aggiornamento dell'estremità dell'auto a lungo termine? questa è una parte più importante, ma include non solo il volano dei dati e il circuito chiuso anche i metodi di lavoro di tutti i dipendenti.

tencent news "high beam": la mia comprensione è che per verificare se un sistema è facile da usare o se ha raggiunto uno specifico valore target, il primo è confrontarlo orizzontalmente con i concorrenti, in modo che il livello utente possa avere una percezione, e il secondo è che ci sarà una logica e un metodo di verifica sistematici internamente. come si fa a farlo internamente?

li liyun:il confronto con la concorrenza è solo l'esperienza finale, ma dal processo di rilascio di un software o da eventuali modifiche al software, avremo un processo completo dell'intera catena. inizia con l'ai che inizia a guardare il tuo codice. il primo passo non è passare attraverso le persone. successivamente, le persone inizieranno a rivedere il piano. successivamente, avremo un sil completo, un hil processo a catena di verifica effettiva del veicolo.

la più importante è la simulazione. a volte la chiamiamo software-in-the-loop (test software in-the-loop). in effetti, questo è anche un termine utilizzato dalle aziende automobilistiche per chiamarla simulazione o emulazione. questo è ciò che abbiamo fatto in modo molto pesante. abbiamo raccolto decine di migliaia di cut-in. puoi immaginare di giocare nel cloud o di riprodurre questo mondo parallelo nel cloud per vedere come è la fine di ogni storia.

se queste scene di gioco speciali e complete vengono migliorate rispetto a quelle modificate in precedenza, avrai superato questo livello. naturalmente, questo è solo l'esempio di cut-in. inoltre, abbiamo una grande quantità di dati da simulare nel cloud, che probabilmente va da decine di milioni a centinaia di milioni di chilometri al giorno, a seconda di quanto deve essere grande il cloud. inoltre, avremo anche un approccio hardware-in-the-loop (test hardware-in-the-loop), che è una simulazione al banco. questo è più vicino all'auto reale, ma il suo mondo si basa su alcune deduzioni dal precedente mondo reale. i mondi virtuali hanno metodologie simili. da una prospettiva a circuito chiuso, possiamo vedere se l'evoluzione di questi mondi è in linea con le nostre aspettative.

dopo aver superato questo test, lo testeremo su piccola scala con i nostri veicoli reali in modo che il team di ricerca e sviluppo possa vederlo di persona e vedere come si sentono. questa è una catena iterativa completa. quando questa catena iterativa raggiungerà un certo stadio, verrà impacchettata in un software e consegnata ai nostri test su veicoli reali su larga scala in tutto il paese. infine, verrà rilasciata alle auto degli utenti attraverso test interni e test pubblici.

tencent news "high beam": quanto tempo occorrerà per verificare l'iterazione della versione principale?

li liyun:in passato rilasciavamo una versione ogni mese. gli utenti ricevevano ogni mese gli aggiornamenti della nostra versione ufficiale. ma internamente, praticamente ogni settimana, possiamo costantemente consentire agli studenti interni che acquistano auto di provare direttamente l'ultima versione e possono anche porre domande e fornire feedback.

tencent news "high beam": penso che le caratteristiche del prodotto di ciascuna azienda siano in realtà diverse. xpeng è un'azienda relativamente radicale in termini di investimenti tecnologici. qual è il suo posizionamento in termini di strategia di prodotto di guida intelligente? come radicale o conservatore?

li liyun:innanzitutto tecnicamente partiamo pensando alla fine. perché crediamo in questa direzione, la vediamo.

in termini di prodotti, la nostra determinazione e perseveranza è che l'esperienza dell'utente del software che promuoviamo debba essere costantemente migliorata. penso che sia ancora difficile definire direttamente lo stile, ma posso garantire che ognuno dei nostri software, se davvero lo facciamo volere definito come graduale, la nostra esperienza deve essere progressiva e ascendente. questa è una curva in aumento monotono. possiamo assolutamente garantire che non diminuirà. questo è il nostro impegno e la nostra tenacia nei confronti dei nostri utenti.

"se realizzi semplicemente un grande modello senza nulla, non hai limiti inferiori."

tencent news "high beam": cosa ne pensi dell'idea di utilizzare modelli di grandi dimensioni nelle auto?

li liyun:penso che per le case automobilistiche potrebbe non esserci un grande modello di macchina che sia onnisciente e onnipotente. ad esempio, potrebbe essere un modello di grandi dimensioni che risponde "chi sei e da dove vieni?". penso che dipenda dalla direzione della domanda. vuoi guidare, vuoi fare domande e risposte linguistiche o vuoi essere tutto compreso? i parametri del modello linguistico sono tutti centinaia di b (miliardi), e il nostro modello di guida automatica lato auto è dell'ordine di decine di b, che è già una situazione molto buona.

tencent news "high beam": nella tendenza end-to-end, le aziende che non dispongono di un layout mid-end e back-end nella fase iniziale, possono superare le altre? come costruisci il tuo fossato?

li liyun:come accennato poco fa, non si può dire che l'estremità dell'auto sia completamente convergente, ma presenta alcune somiglianze perché i compiti che risolve sono gli stessi.

il nostro pensiero con xpeng è che dovrebbero esserci molte aziende automobilistiche che alla fine potranno raggiungere capacità di guida intelligente, ma la maggior parte di loro potrebbe essere negli anni '60 o '70. crediamo che coloro che possono veramente raggiungere gli anni '80 o '90 devono essere molto sicuri di sé -sviluppato, con forti capacità di middle e back-end, un'azienda automobilistica veramente orientata alla riforma dell'ia.

crediamo che ce ne siano solo pochi al mondo, e xpeng sarà uno di questi.

tencent news "high beam": intendi a livello globale?

li liyun:sì, le case automobilistiche globali. in primo luogo, crediamo che, sia che si evolva dalle regole ai modelli, sia che si inizi semplicemente a lavorare sui modelli senza nient'altro, la fine dell'auto è solo una parte di essa e il 90% più importante è la parte di dati a circuito chiuso che la serve. l'estremità dell'auto, compresi i dati l'acquisizione, la raccolta, la pulizia, l'annotazione, l'archiviazione e l'efficacia del quadro formativo. ad esempio, il tasso di utilizzo di un cluster di formazione è del 10% e del 90%. ad esempio, ognuno ha mille carte, il tasso di utilizzo della tua carta è del 10% e il tasso di utilizzo della miniera è del 60%. è anche importante disporre di dati di qualità sufficiente per alimentare il modello per l'addestramento. attualmente, la quantità di dati di addestramento del nostro modello ha raggiunto i 20 milioni di clip (videoclip).

il secondo punto è il metodo di pensiero dei nostri ingegneri. anche il modo in cui risolvono i problemi deve essere basato sui dati. pertanto, dal punto di vista del fossato, gli investimenti e il talento dell'azienda sono i più importanti e anche il sistema dati deve trasformarsi verso l’ai.

il terzo punto è che ciò non significa che se abbraccio l’intelligenza artificiale e butto via tutti i miei fardelli, diventerò un’intelligenza artificiale. in effetti, l'intelligenza artificiale è un processo molto lungo. è un insieme di metodi di lavoro e meccanismi di lavoro, un insieme di concetti e comportamenti e persino un processo che cambia e penetra nella tua struttura organizzativa. crediamo che questo processo possa essere misurato anche in anni. quindi, quando l’intelligenza artificiale non riesce a fare un buon lavoro e non riesce a risolvere i tuoi problemi, le tue fondamenta originali sono ancora lì? il tuo set originale di abilità può aiutarti a ottenere un punteggio di 70 punti o anche un punteggio di 80 punti? penso che anche questo sia molto importante. pertanto, ritengo che siano necessari sia l’accumulo che il cambiamento.

tencent news "high beam": è un processo graduale e reciprocamente integrato?

li liyun:esatto, quindi se realizzi un modello grande senza nulla, non hai alcun limite inferiore. in una certa misura, l’intelligenza artificiale può portare a un rapido miglioramento delle tue capacità medie e a un aumento sostanziale dei tuoi limiti, ma per quanto riguarda i profitti? e le aree che non copre? ha ancora bisogno di un accumulo precedente per completarlo.

tencent news "high beam": quanto tempo impiegherà questo processo di investimento a lungo termine per raggiungere la media del settore? ad esempio, xpeng motors mantiene gli investimenti ormai da 10 anni. credo che gli investimenti nei primi cinque anni non saranno tanto quanto nei prossimi cinque anni. quando si stabilizzerà questo investimento?

li liyun:investiremo con decisione, ma certamente l’investimento non aumenterà all’infinito. la guida intelligente ha attraversato così tanti colpi di scena, dalle regole all'intelligenza artificiale, dalle immagini all'assenza di immagini, compresi vari dibattiti su se robotaxi o la guida assistita prodotta in serie, ecc., secondo me, la guida assistita fino ad oggi. è ora per arrivare allo sprint finale, quindi penso che i punti importanti siano fondamentalmente due:

1. secondo il mio giudizio, per quanto riguarda le auto, raggiungerà una fascia più ampia di utenti entro la fine di quest'anno o all'inizio del prossimo anno e il tasso di penetrazione dell'intelligenza artificiale sarà più elevato di quello attuale. questo è il primo momento del cambiamento che speriamo di vedere.

2. ancora più importante, dopo la metà del prossimo anno, vedremo che tutto, dalla qualità del prodotto all’iterazione e all’evoluzione, mostrerà velocità e accelerazioni diverse guidate dall’intelligenza artificiale, e diventerà sempre più veloce. oggi ci troviamo gradualmente in una fase simile di passare.

tencent news "high beam": qualcuno ha proposto il modello one cosa ne pensate?

li liyun:l’essenza dell’end-to-end è una sorta di apprendimento per imitazione estremo, che richiede l’utilizzo finale dei dati senza perdite. per raggiungere questo obiettivo, la nostra strategia di base è: semplificare il modello, aprire il percorso dei dati e costruire un’architettura ai più potente. l’obiettivo dell’end-to-end non è quello di essere end-to-end, ma di fare un uso efficiente dei dati. dietro di esso ci sono capacità ingegneristiche estreme e rigorose, che devono basarsi su una solida infrastruttura per consentire il flusso dei dati. quindi l'end-to-end è solo l'inizio, non la fine.

modifichiamo la relazione tra i tre principali moduli di percezione, pianificazione e controllo dalla connessione in serie a monte e a valle all'integrazione profonda, consentendo ai dati di fluire liberamente ed efficientemente nel modello integrato, consentendo così l'apprendimento dall'input (immagini della scena) all'output ( azioni del veicolo) e generazione per ottenere una guida simile all'esperienza e all'intuizione umana.

tencent news "high beam": nell'era end-to-end, cosa ne pensi della disputa tra visione pura e percorsi lidar?

li liyun:penso che l'end-to-end minimizzi l'area hardware. il nucleo è la rete. il fatto che si utilizzi una fotocamera, un lidar o un radar a onde millimetriche potrebbe non essere così cruciale e diluirà la differenza.

tencent news "high beam": alcuni sostengono che il giorno in cui l'implementazione end-to-end diventerà matura sarà anche il giorno in cui il settore diventerà polarizzato. i fornitori di soluzioni possono fornire solo guida assistita di basso livello e a basso costo, mentre i principali oem guideranno la produzione di massa di guida autonoma di livello superiore. cosa ne pensi?

li liyun:riteniamo che l'end-to-end ci porterà a realizzare la guida autonoma l4, ma la descrizione dei costi dovrebbe essere che con lo sviluppo dell'end-to-end, il costo dell'hardware del singolo veicolo diminuirà, ma per l'intero modello di grandi dimensioni distribuzione, requisiti di potenza di calcolo e volume di dati. la domanda è enorme.

xiaopeng investe fermamente nell'intelligenza artificiale da molti anni ed è ai vertici del settore in termini di avanzamento dei modelli, flusso di dati e investimenti in potenza di calcolo. la capacità del sistema ai è la chiave per far funzionare in modo efficiente il volano dei dati. attualmente, il nostro end-to-end può raggiungere in media un'iterazione ogni due giorni e in futuro diventerà sempre più veloce. il nostro obiettivo è raggiungere le capacità di guida autonoma l4 attraverso aggiornamenti software e hardware nel 2026.