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Zhu Xichan氏は、大型モデルの性能は非常に素晴らしいが、大型モデルに必要な高い計算能力を車に搭載するのは難しいため、今後2年間は自動車に搭載される可能性は低いと推定していると述べた。大型モデルでは安全性の問題を解決できない。

レポーター |周新

出典 |昆虫の創造性を絵に描く

テスラは今年3月にFSD（完全自動運転）のV12バージョンを発売し、このバージョンでは数十万行の手動ルールコードが削除され、「エンドツーエンド」の自動運転ソリューションが採用された。

エンドツーエンド技術は現在最もホットな話題となっており、国内の自動車会社も「エンドツーエンド」に注力し始めています。 Xpeng Motorsは「520 AI DAY」カンファレンスで、Xpeng初の国内エンドツーエンド大型モデルが量産化されたと発表した。 Li Autoは昨年末にエンドツーエンドモデルのための別チームを設立し、Li AutoのCEOであるLi Xiang氏も6月初めに、Li Autoはエンドツーエンド+VLM（ビジュアル言語モデル）を推進すると述べた。 ）今年の第3四半期にユーザーをテストするスマートドライビング計画。

SAICは最近、純粋なビジョンとエンドツーエンドの技術が量産に向けた開発段階に入ったと述べた。これまで、中国のほぼすべての大手自動運転企業は、独自の「エンドツーエンド」ソリューションと車載プランをリリースしてきました。

8月16日、第4回瀋陽インテリジェント・コネクテッド・ビークル・チャレンジで、同済大学自動車学部教授のZhu Xichan氏はエコノミック・オブザーバーに次のように語った。はテスラによって普及しており、国内の自動車会社はエンドツーエンドについて話しているが、今、もし誰かがエンドツーエンド（量産）を発表したら、その人の車を買うべきではない。」

1週間前のXiangjie S9発表カンファレンスで、ファーウェイターミナル会長兼スマートカーソリューションBU会長のYu Chengdong氏はテスラFSDについてコメントし、商用版は大きな進歩を遂げていると述べた。制限も非常に低いです。「テストしてみましょう。道路に停止している白いトラックがあり、彼は速度を落とさずに突っ込みました。また、速度を落とさずに突っ込んだ緑色のトラックもありました。」それ。"

いわゆるエンドツーエンドの自動運転とは、一般に、制御システムが元のセンサー データを読み取った後、人工的に設計されたルール モジュールを含まないニューラル ネットワークを通じて制御命令を直接計算するだけであることを意味します。

主流の自動運転システムは、認識、計画、制御に応じて AD システムを分割するサブモジュール ソリューションを採用し、まず周囲の動的および静的な交通参加者と道路網の構造を正確に認識し、次に車両の走行軌跡を計画します。アクチュエータは車両の閉ループ制御を実行します。

テスラ FSD のエンドツーエンドの大規模モデルは、知覚と測位、意思決定と計画、自動運転システムの制御と実行の間の断面を排除し、3 つの主要なモジュールを組み合わせて、大規模なニューラルネットワーク。

「エンドツーエンドのモデルでは、すべての基準モデルが削除されます。基準モデルが削除された後、AI の汎化能力はより強力になります。」と Zhu Xichan 氏は述べました。その後、各 AI モジュールはトランスフォーマーとリンクされ、情報は暗黙的に送信されます。これにより、情報伝送中の損失が軽減され、ネットワーク全体の最適化も可能になり、テスラのFSD上限を引き上げることができるとYu Chengdong氏は述べた。

「しかし、Yu Chengdong氏が言った『下限』も非常に低い。これは、標準モデルが捨てられた後のAIによる訓練の安全な下限を指す。Zhuがそれを学習したかどうかを知るのは難しい。」さらに、Xichan 氏は、Tesla FSD V12 バージョン、特にバージョン 12.4 は確かに上限が高く、汎化能力が非常に強力で、より多くのことを処理できるため、より経験豊富なドライバーのように運転できるようになりますが、まだ多くの点があると述べました。問題。

4月には米国でテスラ所有者がバイク運転者を死亡させたが、56歳の運転手はオートパイロットをオンにしたものの、運転中に注意力が散漫だったと認めた。

Zhu Xichan氏によると、テスラFSDのV12バージョンは3月に全米で発売されたが、NTSB（国家運輸安全委員会、国家運輸安全委員会）はまだ調査中であり、それがV11なのかV12なのかはまだ確定していないとのこと。事故を起こしたユーザーがアップデートした場合、V12バージョンを使用していることになり、セキュリティ上大きな問題となります。

同氏は、中国ではエンドツーエンドの認識や細分化されたエンドツーエンドが達成されていると考えているが、現在テスラと比較すると、データ量やAIトレーニングのコンピューティング能力の点で国内企業は依然としてテスラに遠く及ばない。 「Xpeng MotorsのAIコンピューティング能力は中国では比較的大きいが、テスラの数十倍悪い。」

データ収集に関しては、現在、自動車会社はユーザーの車両に依存してデータを収集しています。車両の販売が増えるほど、データが豊富になります。テスラは米国で 170 万台以上の車両を販売し、データ クローズド ループからユーザー クローズド ループへの移行を完了しました。 「スマート運転と人工知能によるデータ収集機能を備えた車を最初に所有する企業が、最初に100万台を突破することになるだろう」と朱錫チャン氏は、来年までに100万台に到達する可能性があると述べた。

注目に値するのは、最近の第4回延直汽車年次会議で、朱錫チャン氏が、この大型モデルの性能は非常に素晴らしいが、今後2年間で自動車に搭載される可能性は低いと推定されている、と述べたことである。大型モデルは高いコンピューティング能力を必要とする 車両側に導入するのは依然として難しく、大型モデルではセキュリティのロングテール問題を解決できません。

Zhu Xichan 氏は、インテリジェント運転開発における国内自動車会社の現在のデータ能力と AI トレーニング コンピューティング能力に基づいて、ライダーを統合し、規制および制御アルゴリズムに安全基準モデルを保持するエンドツーエンドのセンシング ソリューションを実装できると考えています。セグメンテーション エンドツーエンドのソリューション モデルは、より合理的な技術的ルートです。

終わり

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