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一部の企業はスマートカーの「頭脳」を構築し始めている

著者 | 曹思奇
編集| ジンユ

「成功するスマート電気自動車会社は、成功する AI 会社でなければなりません。」

これは過去 2 年間で自動車分野で最もファッショナブルな表現であり、最新のものは NIO CEO の Li Bin によるものです。李斌は現在、起業家や投資家などの一連の肩書を隠し、自分自身をセルフメディア担当者と呼んでいるが、その主な目的はより多くの人に本当の維来を知ってもらうことであり、そのために「優れたサービス」というレッテルを貼ることはできない。 NIOの技術は良くないと思います。

同氏は「イノベーションはNIOの基盤だ」と述べた。

同様の表現をしているのはNIOだけではない。以前は、どの自動車会社もコントロール、高級感、パワー、経済性などの独自のラベルを持っていました...しかし今では、誰もが自分たちに AI というラベルを付けるという新しいコンセンサスを持っています。

Li Bin と Qin Lihong が技術革新分野における NIO の最新の考え方を共有しました。 画像提供: Geek Park |

自動車のスマート化は最初の重要な課題であり、自動車会社が現段階でできるだけ早くユーザーに実証する必要がある重要な機能でもあります。

しかし、「賢くなる」という言葉自体は数値化するのが難しい表現です。何がスマートマシンを作るのでしょうか？ OpenAI の最高技術責任者であるミラ ムラティ氏は、かつてポッドキャストで AI モデルの能力と人間の知能レベルを比較しようとしました。GPT-4 は賢い高校生に相当しますが、GPT-5 は高校生のレベルに達すると予想されています。博士号

この言葉は理解するのは簡単ですが、実際には車に直接適用するのは困難です。なぜなら、大型モデル自体と比較して、スマートカーは巨大なインテリジェントハードウェアキャリアとして、問題を理解するための「知性」を備えているだけでなく、特定の「能力」を通じて問題を解決する必要があるからです。

スマートカーをロボットに例えると、この「人」をスマートにする過程で、「スマートな頭脳」が必要になります。モデル自体の知性を備えているだけでなく、合理的なモデルを策定する責任も必要です。 「身体」の一連のタスク管理と、異なる「器官」が異なる時間に一連の異なるタスクを処理する必要がある優先順位を決定するための分配システム。

例: アクティブ サスペンションは、過去 2 年間で非常に人気のある新機能であり、その核心は、車両が走行中に記憶と計算に基づいてサスペンション パラメータを調整し、さまざまな路面の凹凸に対処できるようにし、より良い運転体験をもたらすことです。 。これには、シャシーやインテリジェント運転などの異なる分野間の連携が含まれます。統合された脳の調整が行われていない場合、帯域幅や遅延などの技術的な問題により、連携が容易に調整できなくなり、望ましいエクスペリエンスが達成されなくなります。

7 月 27 日、2024 NIO IN NIO イノベーションおよびテクノロジー デイで、NIO は車両のグローバル オペレーティング システムである「車両の頭脳」である SkyOS をリリースしました。これは、AI 時代に関する NIO の考え方を表しています。レポートによると、このシステムに基づいて、クロスドメインのタスク実行、コンピューティング能力の割り当てなどにおいて、より優れたエクスペリエンスを提供できるとのことです。

そして、これらの取り組みはすべて、スマートカーをよりスマートにするという同じ目標を目指しています。

01

世界モデル、

スマートカーに「理由」を与えましょう

自動車におけるAIの活用で最も注目されるシーンはインテリジェントドライビングであり、近年技術路線が最も早く変化している分野でもある。

ここ数年、スマート ドライビングは、高精度地図ソリューションからマップレス モードへの切り替えなど、技術的な路線を何度か繰り返してきました。また、テスラに代表される一部の企業は、純粋に視覚的な (ライダーを使用しない) 路線を試みています。

ただし、これらのルート切り替えは本質的にコスト削減を目的としたものであり、スマート運転の「ルール主導」の性質を変えるものではありません。このシステムでは依然として、多数のプログラマーがコードの作成とバグの修正に時間を費やす必要があります。言い換えれば、これは人間がプログラミング言語を通じて運転に関する知識を機械に翻訳するプロセスにすぎず、インテリジェント運転システム自体が知能を生み出すわけではありません。

エンドツーエンドテクノロジーの出現により、この一連のルールが変わりました。ルール駆動型はデータ駆動型に進化しており、人間は大規模な言語モデルの分野で成功していることが証明されているスコーリングの法則を模倣しようとしています。大量のビデオ データを供給することで、インテリジェントな運転システムが大規模な言語モデルに訓練されます。インテリジェンスを生み出すニューラル ネットワーク モデル。

このモデルの最も理想的な結果は、マスクがかつて述べた人間の運転思考モデル、つまり入力ビデオ (目に見える道路情報)、出力制御 (ペダルと方向制御) です。

エンドツーエンドのインテリジェント運転アーキテクチャ図 画像出典: NIO

「AI の 3 つの基礎」の理論を適用すると、この目標を達成するには、コンピューティング能力、アルゴリズム、データという 3 つの重要な問題を解決する必要があります。

NIO は、データに対して「群知能」アプローチを採用しています。つまり、高いコンピューティング能力とハイエンドのセンシング ハードウェアが事前にインストールされた多数の量産車両に基づいて、大量の実データを取得します。報道によると、

コンピューティング能力は外部の問題であり、自動車会社自体が決定するものではありません。

したがって、次の段階の焦点は、アルゴリズム自体から始めて、モデル自体のトレーニング効率と推論能力を向上させることです。 NIO が出した次の答えは、Nio World Model (以下、NWM) です。

NWM は Sora の亜種であり、ある程度ビデオ生成製品であると考えることができます。わずかな違いは、Sora はまだ主に「Vincent Video」に基づいているのに対し、NIO のワールド モデルは一種の「Video Born Video」であることです。公式の紹介によると、NWM は 3 秒間の実際の運転ビデオをプロンプト ワードとして使用できます。最大 120 秒の長さのビデオを生成します。

NIO は NWM の責任を「何千もの並行世界を推定すること」と説明しています 画像出典: NIO |

しかし、ビデオ生成が NIO の目的ではないことは明らかであり、NIO は NWM によって生成されたビデオをトレーニング データとして使用することを望んでいません。

ここでも人間の思考モデルをアナロジーとして使用します。人間のドライバーは追い越しを選択する前に、さまざまな車線変更を判断し、リアルタイムの道路状況に基づいてさまざまな追い越しの機会を選択します。この意思決定と推論のプロセスは、NWM によって生成されたビデオを通じて具体的に表現されます。

公式の紹介によると、NWM は 216 の可能なシナリオを推定し、100 ミリ秒以内に最適な解決策を見つけることができます。

したがって、NWM の出現は、実際には、生成 AI の技術的ルートを通じて、新しい作業方法 (エンドツーエンド) の下でインテリジェント運転システムがよりスマートになるための新しい道を見つけます。

02

コックピットでの「人間味」を発見してください

自動車における AI のもう 1 つの詳細な応用シナリオは、スマート コックピットです。

「伝統的なクルマ」と「優れたスマートカー」をそれぞれ体験したことがある方なら、スマートコックピットのさまざまな機能が単なる派手だとは思わないだろう。著者は、運転中に人間と車両が対話する最も安全な方法は音声であるべきだと常々信じてきました。音声により、目と手が運転に集中し続けることが保証されます。

コックピットのインテリジェンスに関しては、インターネットの遺伝子を備えた新しい自動車製造勢力が、多くの伝統的な自動車会社よりも明らかに先を行っていると言えます。

アリババの元取締役会長張勇氏が語ったように、AIの波が到来した今、彼らはすでに次の選択に直面し始めている。

AI 手法を使用してすべての製品をやり直します。

NIO は、AI を使用して人間と車両のインタラクションのパラダイムを再定義したいと考えています。 画像出典: NIO |

今のところ、NIO は基本的に、現在市場にある主流の AI ソフトウェアとハ​​ードウェアのゲームプレイをすべて自動車に移行しました。

たとえば、AI+ ミュージックは、AI を活用した音質アルゴリズムを使用して、パノラマ サウンドが不足している音源を最適化し、車独自のハードウェアを使用して再生します。

AIのサポートにより、駐車監視機能はビデオ会議議事録のような製品になります。 AI が注目に値する重要な瞬間をフィルタリングして生成します。駐車中に不幸にして傷に遭遇した場合、この製品は効率改善ツールになる可能性があります。

トリップメモリ​​ー機能も近日提供予定です。記者会見では、自動運転旅行後に車載カメラで撮影された途中の風景に基づいて自動的に編集・生成されたvlogが披露され、いくつかの象徴的な山頂にも位置がマークされていた。同様のAI編集機能は過去にもアクションカメラなどで利用されており、今回NIOは自動車にも搭載した。

さらに、NIO は、マルチモーダル機能のサポートによる NOMI の進化も実証しました。「シー」というジェスチャーを認識し、自動的に音量を下げることができ、さまざまな環境に基づいて適切な感情的ケアを表現することもできます。

NIO は、「心の知能指数」を使用して、コックピット分野における AI の進化を説明します。しかし、著者の意見では、これらの単一の機能は AI 自体の機能に大きな進歩をもたらすものではなく、これらの実用的なアプリケーションのシナリオを考えており、それらを実装する決定は注目に値します。コックピットの分野では、モデル機能の進化に先立って、現在のアプリケーション シナリオのマイニングが行われる可能性があります。

7月27日の夜、李斌はメディアインタビューを終え、ほぼノンストップで別のオンライン生放送に参加した。過去に何度もオンラインで意見を述べたときと同じように、恥ずかしい質問や鋭い質問に遭遇したため、彼はそれらを直接読み上げることにしました。

「毎日Douyinをいじるのはやめて、自分の心で会社を経営してください。」

リー・ビンさんは微笑んで、これはまだ5回目の生放送だと説明した。しかし、スマート コックピットの中に隠れていて、今はあまり使われていないかもしれない小さなアイデアと同じように、イノベーションにおける NIO の考え方や取り組みをすべての人に紹介する必要があると彼は感じています。どうやら私たちのスキルが低いようです。」

確かに、この表現は多くの肯定的なフィードバックを受けました。李斌はメディアコミュニケーション会議で自分自身を笑いました。以前は、人は一人のために車を買わないと言いました（李斌自身を指します）今では、多くの人が一人のために車を買いたいと言いました。彼はこれができることにとても満足しています。

側の秦立紅氏は、「以前は誰もが最も楽しみにしていたのは年末のNIO DAY（NIOデー、NIO車オーナーにとって最大のイベント）でした。NIO NIO INが人気のイベントになることを願っています」と付け加えた。将来のメディアと自動車所有者にとって。

この日ができるだけ早く来ることを願っています。

※ヘッダー画像出典：NIO

この記事は Geek Park によるオリジナル記事です。転載については WeChat geekparkGO の Geek Jun までご連絡ください。

オタクが尋ねた

スマートな運転についてどう思いますか?何が期待されていますか?

マスク氏：ソーシャルメディアは偽物であり、徐々に自信を打ち砕いています。

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