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テンセントニュース「ハイビーム」

著者 | アオ・ダン

編集者｜劉鵬

小鵬モータース自動運転担当者である李立雲氏のokrは業界ではほぼ公然の秘密だ。

「小鵬の言うすべての言葉が私のokrになります。」 昨年の1024技術デーに、わずか2か月間だけ小鵬汽車の自動運転チームを引き継いだ李立雲は、その夜、軍に発令した。注文: xngp は 2023 年に 2024 年までに 50 都市で開始され、全国で使用可能になり、使いやすくなります。

自動運転チームを引き継いでから 9 か月後、1 年後、li liyun はチームを率いて予定より早く、目標を上回って okr を完了させました。 7月30日、何暁鵬氏はaiスマートドライビングカンファレンスで、xngpが「全国で利用可能」から「全国で使いやすい」に正式にアップグレードされ、「都市の制限なし、ルートの制限なし、道路の制限なし」を実現すると発表した。条件」を全国で全面公開。

xpeng motors が設立された 2014 年は、li liyun が自動運転業界に正式に参入した年でもありました。彼は、baidu の米国研究開発センターで自動運転に最初に取り組んだ人物の 1 人であり、無人車両挙動予測システムとインテリジェントな意思決定計画システムの全体的なアーキテクチャとアルゴリズムを担当していました。2018 年には、x に短期間勤務しました。 2019年6月にjd.comのシリコンバレー研究開発センターの研究室に1年間勤務し、xpeng motorsに正式に入社し、当初はインテリジェント運転意思決定アルゴリズムとシミュレータの責任者として主にxpengの研究開発を担当しました。 motors の高速都市自動ナビゲーション支援運転システム ngp。昨年 8 月に、元 xpeng motors の自動運転担当副社長である li liyun が nvidia に異動し、xngp プロジェクトのリーダーに正式に就任しました。

これまでのどの段階とも異なり、li liyun 氏が xpeng インテリジェント ドライビング チームを率いた年は、大型モデルがインテリジェント ドライビング トラックを激しく巻き起こした年で、関係者全員とすべての企業が変革を遂げているように見えました。小鵬汽車の自動運転センターはつい先月、aiとエンドツーエンドに関する最新の組織調整を完了し、aiモデル開発、aiアプリケーション開発、ai効率化開発という3つの新しい機能を確立した。

7月30日のaiスマートドライビングカンファレンスの前と10周年カンファレンスの後に、テンセントニュース「ハイビーム」は李立雲と独占対談した。今年を振り返って、彼は最も重要なのは人であり、社会を活性化することだと信じている。組織と人材、tiaoshun 氏、「このように完全な組織のおかげで、誰もが自分の長所を発揮できます。全員の協力的な努力により、私たちは徐々に目標を達成してきました。」

李立雲氏は、何暁鵬氏が社内の自動運転の進歩をどのように直観的に理解しているのかについて、例を挙げて説明した。「実際、それは非常に簡単で、比較的安定した最新のソフトウェアを兄（何暁鵬氏）の車にプッシュすることです。 ）または他の社内同僚は、試乗を通じて、xpeng motors のインテリジェント運転機能の進歩と進化を確認するでしょう。」

インタビュー中、李麗雲さんは20回近く「決意した」と発言した。最終的な観点からすれば、最終的にはインテリジェントな運転能力を身につけることができる自動車会社はたくさんあるはずだと彼は考えていますが、そのほとんどは 60 点か 70 点かもしれません。本当に 80 点または 90 点を達成できる企業は、よほどの決意を持っているに違いありません。 、自己調査、ai 改革を真に志向する強力なミドルエンドおよびバックエンド機能を備えた自動車会社。 「世界には数社しか存在しないと考えており、xpeng もそのうちの 1 社となるでしょう。」

以下はテンセントニュース「ハイビーム」と李立雲との会話の記録を編集したものです。

「一年を通して見ると、一番大切なのは人です。」

テンセントニュース「ハイビーム」：何暁鵬さん自身は常にオールインスマート運転の状態にありますが、日常的に緊密なコミュニケーションを取っていますか？彼はあなたの仕事をどう評価していますか？

リー・リユン：私たちのスマートドライビング部門はとても楽しくやりがいのある部門です。興味深いのは、基本的にpptレポートを作成しないことです。

兄は社内の自動運転の進歩をどのように直感的に理解しているのでしょうか? それは実際には非常に簡単です。比較的安定した最新のソフトウェアを兄、または私、tingting (yuan tingting、自動運転製品担当シニア ディレクター) にプッシュすることです。 xiaopeng motors) と社内 まず他の同僚の車を試乗します。試乗を通じて、彼らは当社のインテリジェント運転機能の進歩と進化を確認します。

私と兄とのコミュニケーションは思った以上に機敏です。当社のソフトウェアは 1 ～ 2 週間ごとにバージョンが更新されるだけではなく、数日以内にアップデートが行われたり、いくつかの問題が解決されたり、小さな機能が追加されたりすることがあります。その過程で、すべての安定したソフトウェア バージョンが上級者に提供されます。

私たちが最新のソフトウェアをプッシュするにつれて、彼はますます運転するようになります。そのため、私たちは車の経験について毎日話し合い、時には新しいニーズや改善点を見つけたり、兄弟も問題を見つけて私たちにフィードバックしたりします。 , 当然のことながら、コミュニケーションの中で、スマート運転と ai テクノロジーに対する長期的な投資と計画を調整することもよくあります。

tencent news「ハイビーム」: この種の高頻度通信はあなたに多くのプレッシャーをもたらしますか?

リー・リユン：xpeng と私たちに関心を持つすべての人が、xpeng motors のインテリジェントな運転の変化や進化を初めて体験できることは、私の個人的な経験に関連しており、非常に幸運で興味深いことだと感じています。

私はもともとアメリカでコンピューターサイエンスの博士号取得のために勉強していましたが、ちょうど私が博士号を卒業しようとしていたころ、ニューラルネットワークのディープラーニングは完全に覆されていました。従来の深層学習ですが、人工知能は今ほど普及していませんでした。

私はインターネット (baidu) でキャリアをスタートしましたが、中国におけるインテリジェント運転や自動運転の初期の波に参加できたのも非常に幸運でした。私がrobotaxiに出会ったのは2015年か2016年だったと思います。当時はrobotaxiはとても面白いものだと思っていましたが、積み重ねと成長を経て、さらに面白いのは仕事や日々の努力、学びと成長です。 、目に見える形で目の前に提示することができ、自分で購入することもできますし、親戚、友人、同僚が購入して毎日使用することもできます。これは特にエキサイティングな問題です。

ロボタクシーはどちらかというと運行サービスだと思いますが、この車のソフトウェアや機能を自分たちでゼロから開発し、少しずつ改良していくのはとても面白いことだと思います。それでプレッシャーが大きいって言ってた？プレッシャーはモチベーションに変えることができると思いますが、さらに興味深いのは、人工知能のさらなる爆発により、この問題が徐々に可能になっているということです。

テンセントニュース「ハイビーム」：スマートドライビングチームを引き継いでから1年以上が経ちましたが、この間の感想を簡単にまとめていただけますか。

リー・リユン：今年は振り返る価値があります。一年を通して、一番大切なのは人です。何かをうまくやるには、最高のチームと人材が必要だからです。もちろん、私たちは非常に幸運でもあります。xiaopeng の決意の強い投資のおかげで、多くの優秀な学生が定着し、また、これまでにある程度の業界での実績と業界での知名度を獲得したため、tingting などの人材をこの分野に引き付けることができました。新しい優れた才能のai。

私がやっていることは実はとてもシンプルですが、私にとって最も重要なことは、古いものと新しいものを組み合わせ、組織と人を活性化させ、調整することです。このように完全な組織では、誰もが自分の強みを発揮できます。 、全員の協力的な努力により、徐々に目標を達成することができました。例えば、昨年設置したフラッグは50都市でしたが、今年1月1日には243都市に配布することができ、簡単に利用できるようになりました。使用します。

今年の下半期は、引き続き1024年の記者会見に注目してください。私たちは終わりを念頭に置いて始めており、最終的にはaiが不可欠でなければならない、あるいはそれしかないと思います。 ai ベースを採用するという道です。 xiaopeng 氏が言ったように、エンドツーエンドは実際には ai の現れであり、私たちの車は l2 運転支援車ですが、来年末までに l3 のような体験ができるようになるでしょう。

私が強調したいのは、ユーザーに反復のスピードを感じてもらえるようにするということです。小規模なバージョンは毎月、比較的大きなバージョンは 2 か月ごとに提供され、最終目的を念頭に置いて開始するプロセスで常に機能が向上するようにします。 。

テンセントニュース「ハイビーム」：古いものと新しいものを組み合わせる、具体的にはどうすればいいですか？

リー・リユン：一方で、古いクラスメートの能力を刺激し、新しい役割を果たせるようになります。たとえば、昔の同級生は陰の英雄だったかもしれませんが、今では最前線に行って最前線の仕事をするように求められることがあります。その過程で新たな役割と活力を獲得し、自身も成長した。さらに重要なことは、その過程で彼は周囲の人々にインスピレーションを与え、これを幹部間の研修と呼んでいます。今では、裏方の多くの信者がフロントデスクに来て、前線で業務を行うようになり、センター全体がより活気のあるものになったと感じています。

さらに重要なことは、私たちがこの問題に投資し粘り強く取り組み続けることで、私たちのビジネスは依然として急速に進歩しており、多くの新しい ai 人材を引き付けることができるということです。現在、人材獲得の競争は非常に熾烈になっていると思いますが、xpeng が世界中の優秀な人材を引きつけ続けることができるのは非常に幸運なことです。

テンセントニュース「ハイビーム」：シャオペンは前回、友人やビジネスマンは敬意を払い、軽くたたき、あまり掘らないようにすべきだと冗談を言った。

リー・リユン：私たちは、私たちの友人やビジネスマンが「私たちを軽く叩いて、引き抜きを減らす」ことを願っていますが、より重要なことは、戻ってきた多くの優れた昔のクラスメートを含む新しい才能であるかどうかにかかわらず、この組織は非常に重要です。世代を超えた成長。

人事異動は確実にありますが、裏方の人々がより大きな責任を引き受け、より大きな課題に取り組むために熱心に表舞台に移動するのを見るのは、非常に喜ばしいことだと思います。組織全体がこれを実現するためのビジョンとモチベーションを高めるでしょう。現実をスマートに運転する。何かが実際に行われ、完了しました。

テンセントニュース「ハイビーム」：最近、xpeng インテリジェント運転チームが構造的な調整を行っているのを目にしましたが、これにはどのような考えがあるのでしょうか。

リー・リユン：ai時代に向けてより俊敏な組織体制です。この度、自動運転センターにaiモデル開発、aiアプリケーション開発、ai効率化開発の3大機能を新設し、ai能力の進化と組織のai化を加速させました。

テンセントニュース「ハイビーム」：今後の人材導入の検討事項は何ですか？

リー・リユン：人材の質や要件に変化があり、ドメインは以前ほど重要ではなくなったと感じています。

知識（ドメイン知識）や数学的ルール、それよりも重要なのは、aiのバックグラウンドを持った若くて賢い人材、そしてaiでビジネス上の問題を解決できる人材に入社してほしいと考えています。あとは、みんなが争っているのはデータやaiの効率化なので、インフラ全体の効率や能力も非常に重要なので、人の強みや好みも変わってくるのではないかと思います。

組織、やり方、ビジネス、そしてクルマ側全体のai普及が完全にオープンになった後、その進化の核心となるのは、有効なデータを取得し、それを活用する効率の変化です。反復する効果的なデータ。

インテリジェントな運転能力と経験は常に向上する必要があり、「ショック療法」を実践すべきではありません

テンセントニュース「ハイビーム」：過去 1 年間、誰もがエンドツーエンドで動いてきましたが、この傾向を事前に内部で予測していましたか。どのような準備が行われてきましたか?

リー・リユン：小鵬汽車は設立以来、常にインテリジェント運転への投資に熱心に取り組み、当時は自動運転センターを設立し、現在に至っています。当社の現在の投資額も非常に強力で、ai への年間投資額は 35 億元に達し、当社の人材は世界中に広がっています。

エンドツーエンドという点では、他の人がやったから、または何かを見たからといって、実際にそれを行うつもりはありません。 xpeng の場合、私たちはそれを信じているのでそれを実行しています。したがって、xpeng motors がこの問題を主導していると思います。

2022 年の初めには、実際に関連するレイアウトの作成を開始しました。当時、私たちはいくつかの都市で高精度地図に基づく都市支援運転機能の検証を終えたばかりで、本当に全国で運転できるようになるためには、ai の機能を活用する必要があると考えていました。

それ以来、私たちは ai のエンドツーエンド認識を使用して道路ネットワークを特定し、高精度地図への依存を排除​​し、独自の xpeng motors エンドツーエンドの xpeng motors 3 ネットワーク (ニューラルネットワーク xnet + 大規模制御モデル xplanner + 大規模言語モデル xbrain）は、現在に至るまで全国で使用できる機能と使いやすさを備え、国内初のエンドツーエンドの大規模モデルの量産を実現しています。

テンセントニュース「ハイビーム」：外部の認識の観点から、エンドツーエンドは最も早いテスラこれが提案されたとき、マスク氏は最初のエンドツーエンドのライブブロードキャストをデモンストレーションし、その後、非常に短期間で全員がフォローアップを開始しました。

リー・リユン：私はこの認識を否定しませんが、これは xpeng motors にとって ai の導入は非常に確実なことです。

xpeng motors は、インテリジェンスをブランドおよびコアとする oem です。当社の製品は、機能と経験の点で常に進歩的であることを保証する必要があり、エンドツーエンドの進歩のプロセスにおいても「ショック療法」を行うことはありません。

xpeng motors には 2 つの特徴があります。1 つは ai スマート運転に非常に自信を持っているということ、もう 1 つは製品の発売プロセス中にユーザー エクスペリエンスを継続的に向上させる必要があるということです。

2021 年と 2022 年に、xngp の前身である高速 ngp とアーバン ngp を開始しました。これらは実際に高精度マップに依存していましたが、その際には、処理したシーンの数とコードの行数も重視しました。と書いていましたが、その時点で私たちはすでに、ai を全国どこでも使いやすくしたいのであれば、最終的には ai を強く信じなければならないことを認識していました。そのとき、私たちはすでに事前調査、判断、実行を開始していましたが、当時は、私たちが発売した製品のインテリジェントな運転体験を確実に向上させるために、まだ高度な技術に基づいていました。精密な地図と非常に重いルールに従ってください。

したがって、これを否定するわけではありませんが、少なくとも中国の自動車会社の中で、当社は非常に強い決意を持っており、エンドツーエンドで ai に投資し導入する最初の自動車会社です。

テンセントニュース「ハイビーム」：あなたは少し前に、「fsd は中国の 3 億台の電子ロバに対処するのは難しい」と述べましたが、技術的な観点から、テスラ fsd の中国上陸についてのあなたの判断はどうですか。 ? ?

リー・リユン：私たちは、世界のスマートカーのリーダーの 1 つであるテスラを特に尊敬しています。テスラは、現地の道路状況や道路のリズムがそれほど複雑ではなく、より速く走行できるため、米国で非常に好調です。

しかし、私が長年海外に住んでいるアメリカの道路事情と中国の道路事情は大きく異なり、試合の激しさやレベルも国内の道路事情とは大きく異なると感じています。外国では狭い自転車専用レーンがあったり、その隣に自転車が散見されたりすることもありますが、広州では私たちのような小型電​​気自動車を使用できる可能性は低く、中国の多くの都市のインフラ建設は大きく異なっています。 、一部の都市では専用の電気レーンがあり、非電動車は車線をめぐって競合することがよくあります。右側だけでなく、左側にもある場合があります。急に横断したり逆方向に来たりするので、交通状況が大きく違うと思います。

したがって、tesla fsd が中国に進出した場合には、異なる課題が生じると思います。それがどこから来たとしても、中国国内で最適化する必要があるのは避けられないプロセスだと思います。

テンセントニュース「ハイビーム」：シャオペンさんが6月にテスラfsdを体験するために米国に行った後、彼が最初にあなたに話した事は何でしたか？

リー・リユン：xiaopeng さんはすぐに私に電話をかけてきました。彼は、テスラが ai とエンドツーエンドの機能への投資によって急速に進歩していると感じました。

私たちは長々とおしゃべりをし、現地の道路事情が中国とはどう違うのかについてたくさん話し合いました。たとえば、米国の高速道路はより高速になりますが、交通競争は中国ほど激しくはなく、たとえば 3 億台の電動ロバはなく、信号機も簡素です。中国にはさまざまな信号があり、米国には待合室やロータリーがほとんどありません。しかし、国内の道路状況はさらに複雑で、車は左端で右折したり、右端で左折しなければならない場合があります。 、など。

しかし、より重要なことは、xiaopeng と話し合った後、私たちがどこを改善できるかが分かり、他方でこの道を選択する自信が強まったことだと思います。研究開発のパラダイムを、従業員とルールによって推進されるものから、データとシナリオによって推進されるものへと変革することに粘り強く取り組むことで、効率が大幅に向上するため、この点についてはより確信を持っています。

xiaopeng は中国に帰国後、当社の最新バージョンを体験しており、最新バージョンでは非常によくできていると感じています。たとえば、大きなモデルとエンドツーエンドを採用した後、小さな道路、迂回、u ターンなどのシーンで非常に優れたパフォーマンスを発揮します。特に u ターンをルールで解決すると、それがわかりにくくなります。 ｕターン口とその反対側では全く違います。いや、これは監視と運転を同時に行うものですから、ルールに則って対処するのは難しいのです。

一般的に言えば、私たちは少し興奮したり、少し興奮したり、使命感やモチベーションを感じたりします。

tencent news「ハイビーム」: 520 ai day から 730 ai スマート運転技術カンファレンスまで、xpeng motors は全国的に運転できる状態から全国的に使いやすい状態になり、827 は「エンドツーエンド」をリリースしました。 4 つのステップ」 この背後にある考え方と実装の道筋を簡単に紹介してください。さらに、これは、エンドツーエンドがすでに認識され、持続可能な技術的ルートであることを意味しますか? 将来、新たな解決策や道が生まれる可能性はあるのでしょうか？

リー・リユン：全国で使いやすいステージへ これまでルールではカバーできなかったラウンドアバウトやuターン、細道などのシーンを開拓しました。なぜこんなことができるのでしょうか？それは、問題解決を推進するために ai データの使用に徐々に移行しているからだけでなく、非常に厳密な検証エンジニアリングを考慮しているからでもあります。

全国には県レベルの都市を含めて2,595の都市があるが、走行距離で言えば、これは中国、さらには世界でもトップのはずだ。規模の大きさ。私たちは、ユーザーが車を使用する際の実際の安全性を非常に重視しており、このインテリジェントな運転機能を実現するだけでなく、実証車両を通じてこれを検証したいと考えています。

エンドツーエンドの目的は、エンドツーエンドであることではなく、データを効率的に活用することです。エンドツーエンドの本質は、データを無駄なく究極的に活用することを要求する、一種の極端な模倣学習です。この目標を達成するための私たちの基本戦略は、モデルを簡素化し、データ パスをオープンし、より強力な ai アーキテクチャを構築することです。私たちは、エンドツーエンドの機能に依存することで、路上での例外的なケースの大部分を解決し、それによって l3+ 自動運転体験を実現できると信じています。

tencent news「ハイビーム」: 高頻度の反復プロセス中にこの実際の効果をどのようにして確保しますか?第一線のエンジニアや関連チームがクルマを直接体験しなければならないという厳格なルールはありますか?

リー・リユン：高速ngpから始められる 当時、私はまだ高速ngpプロジェクトの責任者であり、センターの責任者ではありませんでした。当時、私は武漢から戻ったばかりで、アルゴリズムを書いていたり、モデルを作成していたり​​、中間オフィスやバックオフィスで働いていたり、製品に取り組んでいた学生は言うまでもなく、全員がそうでした。当社はサプライヤー管理とサプライヤー部品開発に重点を置いており、誰もがこの車に乗る必要があり、それを体験した後、ユーザーにどのような製品を提供したいのかがわかります。

2020年と2021年に高速ngpをやっていたときは、中国に帰ったばかりだったので、帰ってきてまず国内の運転免許を取得して、まず最初に走りまくったんです。高速道路。私は広東省のすべての高速道路に精通しているとは言えませんが、少なくとも広州の高速道路とその周辺の高速道路を何度か走りました。私はあらゆる種類の高速シーンを本当に理解しており、あらゆる作業条件を経験しており、ユーザーにとって高速 ngp の価値を知っています。現在、20 万元から 30 万元の車を購入する場合、特に高速ループでは高度な運転支援機能が搭載されていない場合、その車は少し時代遅れであるか、一部の機能が欠けている可能性があります。

その後、都市部の ngp 段階に到達すると、道路を隅々まで運転することは絶対に不可能でしたが、当時、私は製品テストおよび研究開発チームとともに、基本的には国内各地を旅しました。長江デルタ、珠江デルタ、北京周辺の都市など、都市部、郊外、都市と周辺衛星都市間の接続道路を含むあらゆる都市をドライブして、中国の広大な土地と豊かな資源、そして複雑さを実感しました。道路状況のこと。また、そのとき私たちは、豊富な経験に基づいた高精度のグラフィックスは非常に持続不可能であると痛感し、この問題を ai でエンドツーエンドで解決することが正しい方向であると確信し、決意を強めました。

今は全国で使える、全国で使いやすい段階になってきているので、ちょっとした道を探索したり、普段カバー率が低いところに行ったりすることが多いので、なかなか面白いと思います。プロセス全体を通じて、アルゴリズムであれモデルであれ、車に直接関係する学生には、自分の車に乗って自分の車を体験することを奨励し、さらには要求することもあります。

テンセントニュース「ハイビーム」：前回の都市開放プロセスにおいて、道路状況が最も複雑な都市はどこだと思いますか？エンドツーエンドで都市を開くのは簡単になりますか？汎化能力がより強力です。

リー・リユン：実際、私は多くの都市を訪れましたが、その多くは、林州、広東省北部のいくつかの都市、長江デルタの多くの小さな都市など、自分が訪れるとは思っていなかったものです。それにはいくつかの次元があると思います。 1 つ目は、地域の人々の運転習慣も異なるため、地域の運転習慣に応じて、場所によっては運転が激しくなる場合もあれば、それほど激しくならない場合もあります。

また、歩行者に道を譲らなければならないと明記されている場所もあれば、必ずしも義務付けられているわけではないようです。安全性。ただし、道を譲って完全に停止しなければならない場所もあります。 適切に道を譲ってもよいと書かれていない場所もあります。

また、信号機の問題もあります。北京の赤信号では直接uターンできます。たとえば、北京の交差点で一番左側の道路に出て、uターン禁止の標識があれば、ラウンドがあります。その前に赤信号がある場合は直接uターンできる場合もありますが、標識がない場合はuターンできます。でも広州には無いので、とても興味深いです。待機場所も特殊で、青信号が点灯していると待機場所に入ることができる場合もありますが、左折時に突然停止する場合もあります。あなたは、それも大きく異なります。

どのような方法、ルール、エンドツーエンドの方法を使用する場合でも、さまざまなルールに直面しなければなりません。これは oem の利点でもあります。当社にはネイティブのユーザー データがあり、ユーザーの行動から交通規制の理解を推測し、それを特に機敏で一般化されたモデルに具体化しているためです。u ターン シーンと同様に、ゲームプレイは大きく異なります。同じ。一般に、一部のスマートシティでは交通状況の理解がより困難になるため、シーンの理解に xbrain が必要になるのです。

ドライバーにとって交通規制は非常に重要ですが、何よりも安全が常に最も重要です。安全性の観点から言えば、最も重要なことは交通弱者への安全であることは間違いなく、電気自動車の歩行者への対応が最大の課題だと思います。動力を持たない専用車両のない一部の都市では、課題はさらに大きくなるでしょう。

xpeng motors は全国的なデータを持っており、xngp は広州に根付いています。市内の村には小さな道路があり、小型バッテリーカー、宅配業者、配達員がたくさんいます。これが高難易度に挑戦した理由の 1 つです。最初からモード。全国にオープンして全国で利用できるようにしたいのであれば、これは私たちが直面しなければならない課題です。

エンドツーエンドは氷山の一角にすぎず、より重要なのは表面下の 95% です

テンセントニュース「ハイビーム」: エンドツーエンドについて話題になっていますが、ユーザーはモデル間の違いを体験できますか? xpeng motors の差別化された競争力とは何ですか?

リー・リユン：私たちを競合他社と直接比較するつもりはありません。

xiaopeng motors 自体の観点から見ると、エンドツーエンドが私たちにもたらす最も重要なものは何でしょうか? 1つ目は、研究開発の効率が速くなったということです。例えば、高精度地図ではuターン、ラウンドアバウト、uターンは限られた都市でしか対応できませんでしたが、現在は基本的に全ての都市でのuターンが対応できるようになりました。私たちはエンドツーエンドの機能を採用しているため、目に見えない場所では、ここに u ターンがあることは漠然としかわかりません。なぜなら、あなたにとって u ターンとは、垂直方向が見えることを意味します。正面には何も見えません。

表面的な視点や、ユーザーがフォローするときに感じる違いから、私たちは目に見えない場所への強い想像力や、歩きながら見る能力を持っています。も同時にご覧ください。全国どこでも引き返すことはほとんどありませんし、ユーザーもそれを経験しています。

uターンや回り道はルール上できないわけではありませんが、ルール上はできますが、多くのエネルギーと時間を費やさなければなりません。私たちは冗談で「まず現場を特定し、次に道路を作り、次に道を作り、次に予測をし、そして速度を決めなければならない」と言います。この連鎖は当初は半年かかったかもしれませんが、今では1か月かかるかもしれません。または2つ。私たちの意見では、効率の向上は大幅です。

もちろん、ここには非常に重要な点があり、効率の向上は、内部の強みと、ミドルエンドとバックエンドのシステムのマッチングに基づいていなければなりません。これは、xpeng の長期投資の利点と確実性でもあります。私たちは年間を通じてこの領域にしっかりと取り組んできたので、研究開発のプロセスとシステム全体を含むデータのクローズドループとシステムは大きく異なります。

面白い例で言えば、これも人材を惹きつけるポイントだと思います。私たちのエンジニアがコードを書くとき、コードを評価する最初のレベルは教師ではなく、ai を使用して最初のレベルに合格することです。ai はここのスタイルが良くない、ここに重複がある、と指摘します。ここでは効率的ではなく、タイプミスがあります。たとえば、戻り値が忘れられている、型が間違っている、ランタイムが間違っている、またはメモリを踏みにじる危険性があります。

私たちのシステム全体において、ai は車の機能に反映されるだけでなく、コード エンジニアの能力にも反映されます。そうする場合、最初のステップですべてのコードを検査する必要があります。 ai教師による検査に合格しない場合は、テックリーダー（技術責任者）に入るか、バスに乗ってプロセスを統合することになります。 aiは研究開発の隅々まで浸透しています。

tencent news「ハイビーム」: ai を使用してコードを評価し始めたのはいつですか?

リー・リユン：私たちは非常に早い段階で計画を開始し、2022 年半ばから開始しました。私たちの ai の導入は、単に車側で複数のモデルを接続すること、またはエンドツーエンドで接続することだけを意味するものではありません。これらは氷山の一角であり、より重要なのは 95% です。システム全体を変更する必要があり、モデルの反復とデータ マイニングに基づいてシステムを構築する必要があります。

さらに重要なのは、効率を向上させるために習慣を変え、職場で ai を採用する必要があるため、私たちは包括的です。

tencent news「ハイビーム」: 水面下 95% には何が含まれますか? xiaopeng氏は以前、中国で1万枚を超えるカードを保有する企業は非常に稀で、5000～1万枚のカードを保有する企業はほんの一握りだと述べた。

リー・リユン：一般的な人工知能に取り組んでいる企業と比べても、当社のカードはトップレベルにあるはずです。これは当社の堅実な投資の表れでもあります。なぜなら、優秀な ai エンジニアを引き付けたいのであれば、単に人数を増やすだけではなく、その人が使えるリソースやカードをどれだけ持っているかも問われるからです。さらに重要なのは、これらのカードに関して、当社がエンジニアに提供するトレーニング サービスには、データ フローが効率的であるかどうか、トレーニング インフラストラクチャが完全であるかどうかが含まれており、これらは当社の長期にわたる継続的で断固とした投資の結果です。

実際、ネットワークや車載機器には、より多くの忍耐、リソース、投資が必要です。なぜなら、車側のネットワークは最終的には類似点がある、あるいは全体的なロジックが似ているからです。結局のところ、それが解決するタスクは同じですが、完全に収束しているとは言えません。さらに、カーエンドは単なるフローティングパーツに過ぎませんが、これには、ミドルエンドとバックエンドのデータフライホイールやクローズドループだけでなく、より重要な部分が含まれます。従業員全員の働き方も。

tencent news "high beam": 私の理解では、システムが使いやすいかどうか、または特定の目標値に達しているかどうかを検証するには、まず競合他社と水平比較して、ユーザーレベルで認識できるようにする必要があります。 2 つ目は、体系的な検証ロジックと方法を内部でどのように行うかです。

リー・リユン：競合他社との比較は最終的な経験にすぎませんが、ソフトウェアのリリースまたはソフトウェアの変更のプロセスから、完全なチェーン全体のプロセスが行われます。最初のステップは、ai がコードを確認することから始まります。その後、完全な sil、hil、および完全な計画が作成されます。チェーン工程の実車確認も行っております。

最も重要なものはシミュレーションです。これは、ソフトウェアインザループ (ソフトウェアインザループテスト) と呼ばれることもあります。実際、これは自動運転会社が好んで使用する用語でもあります。またはエミュレーションです。私たちは何万ものカットインを収集しました。クラウドでゲームをプレイしたり、クラウドでこの並行世界をリプレイしたりして、各ストーリーの結末がどうなるかを想像してみてください。

これらの包括的な特殊ゲーム シーンが、以前に修正したものと比較して改善されていれば、このレベルは合格です。もちろん、これはカットインを例として使用しているだけです。さらに、クラウド内にはシミュレーションする必要のある大量のデータがあり、クラウドの規模に応じて、おそらく 1 日あたり数千万から数億キロメートルに達します。さらに、ベンチ シミュレーションであるハードウェア イン ザ ループ (ハードウェア イン ザ ループ テスト) アプローチも使用します。これは実際の車に近いものですが、その世界は以前のものからのいくつかの推論に基づいています。仮想世界にも同様の方法論があり、クローズドループの観点から、これらの世界の進化が私たちの期待と一致しているかどうかを確認できます。

このテストに合格した後は、最終的には実際の車両製品を使用して小規模なテストを行い、研究開発チームが実際に見て感触を確認する予定です。これは完全な反復チェーンであり、この反復チェーンが一定の段階まで蓄積されると、ソフトウェアとしてパッケージ化され、全国の大規模な実車テストに提供され、最終的にユーザーの車にリリースされます。内部テストと公開テストを通じて。

テンセントニュース「ハイビーム」: メジャーバージョンのイテレーションが検証されるまでにどのくらい時間がかかりますか?

リー・リユン：以前は、バージョンを毎月リリースしていましたが、ユーザーは毎月、正式なバージョンのアップデートを受け取っていました。しかし社内では、基本的に毎週着実に、社内の自動車購入学生に最新バージョンを直接体験してもらい、質問したりフィードバックを提供したりすることができます。

テンセントニュース「ハイビーム」：実際、各社の製品特性は異なると思いますが、xpeng はテクノロジー投資の観点から見て、スマートドライビング製品戦略の観点からはどのような位置づけにありますか。急進派か保守派か？

リー・リユン：まず第一に、私たちはこの方向性を信じているので、終わりを念頭に置いて始めます。

製品に関して言えば、私たちが推進するソフトウェアのユーザー エクスペリエンスは常に改善されなければならないという私たちの決意とこだわりは、スタイルを直接定義することはまだ難しいと思いますが、本当にそうであれば、すべてのソフトウェアを確実に改善することができます。緩やかであると定義されていますが、これは単調増加曲線である必要があり、これがユーザーに対する私たちの取り組みと粘り強さです。

「何も持たずに大きなモデルを作るなら、下限はありません。」

tencent news「ハイビーム」: 大型モデルを自動車に使用するというアイデアについてどう思いますか?

リー・リユン：自動車会社にとって、自動車には全知全能の大きなモデルは存在しないかもしれません。たとえば、「あなたは誰ですか、どこから来たのですか？」に答える大きなモデルがあるかもしれません。運転をしたいのか、言語のq&aをしたいのか、それとも包括的なものをしたいのかはアプリケーションの方向性によって異なると思います。言語モデルのパラメータはすべて数百b（十億）ですが、自動車側の自動運転モデル​​は数十bのオーダーであり、すでに非常に良い状況です。

テンセントニュース「ハイビーム」：エンドツーエンドのトレンドにおいて、初期段階でミッドエンドとバックエンドのレイアウトを持たない企業は他社を追い越すことができるでしょうか？どうやって自分の堀を築くのですか？

リー・リユン：先ほども述べたように、カーエンドは完全に収束しているとは言えませんが、解決するタスクが同じであるため、いくつかの類似点があります。

xpeng との私たちの考えは、最終的にはインテリジェントな運転能力を実現できる自動車会社はたくさんあるはずですが、そのほとんどは 60 年代または 70 年代になる可能性があり、本当に 80 年代または 90 年代を達成できる企業は非常に自信を持っているはずだと考えています。 -強力なミドルエンドおよびバックエンド機能を備え、ai改革を真に指向する自動車会社を開発しました。

おそらく世界に数社しか存在しないと考えられており、xpeng もその 1 つとなるでしょう。

テンセントニュース「ハイビーム」：全世界という意味ですか？

リー・リユン：はい、世界的な自動車会社です。まず、ルールからモデルに進化する場合でも、他に何もせずにモデルの作業を開始する場合でも、自動車の最終部分はその一部にすぎず、より重要な 90% は、それを提供するデータ閉ループ部分であると考えています。データを含む車の端、トレーニングフレームワークの取得、収集、クリーニング、注釈、保管、および有効性。たとえば、トレーニング クラスターの使用率は 10% と 90% です。たとえば、全員が 1000 枚のカードを持っていて、あなたのカードの使用率は 10%、私のカードの使用率は 60% です。トレーニング用のモデルにフィードするのに十分な高品質のデータを用意することも重要です。現在、モデルのトレーニング データの量は 2,000 万クリップ (ビデオ クリップ) に達しています。

2つ目は、エンジニアの課題解決の考え方もデータドリブンになることが重要であり、そのためにはミドル・バックエンドシステム全体のしっかりとした投資と人材が重要です。そして、データ システムも ai に向けて変革する必要があります。

3つ目は、aiを受け入れてすべての重荷を捨てればaiになるわけではないということです。実際、ai は非常に長いプロセスであり、一連の作業方法と作業メカニズム、一連の概念と行動、さらには組織構造を変化させ浸透させるプロセスです。私たちは、このプロセスは数年単位で測られるかもしれないと考えています。では、ai がうまく機能せず、問題を解決できなかったとしても、元の基盤はまだ残っているのでしょうか?あなたの本来の能力は、70 点、あるいは 80 点のスコアを獲得するのに役立ちますか?これもとても大事なことだと思います。だからこそ、蓄積と変化の両方が必要だと感じています。

テンセントニュース「ハイビーム」：それは段階的かつ相互に統合されたプロセスですか？

リー・リユン：そうですね、何もない状態で大きな模型を作ってしまえば、下限はありません。 ai はある程度まで、あなたの平均能力を急速に向上させ、上限を大幅に引き上げることができますが、最終的にはどうなるのでしょうか?カバーされていない領域についてはどうですか?それを補うには、まだ以前の蓄積が必要です。

テンセントニュース「ハイビーム」: この長期投資プロセスが業界平均に達するまでにどれくらい時間がかかりますか?たとえば、xpeng motors は 10 年間投資を維持していますが、最初の 5 年間の投資は今後 5 年間ほど大きくならないと思います。この投資はいつ安定しますか?

リー・リユン：果敢に投資していきますが、決して際限なく投資が増えるわけではありません。インテリジェント運転は、ルールから ai へ、写真から写真なしへ、ロボタクシーか量産型運転支援かといったさまざまな議論を含め、多くの紆余曲折を経てきましたが、私の意見では、今日に至るまで運転支援は必要な時期に来ています。最後のスプリントに到達するには、基本的に 2 つの重要なポイントがあると思います。

1. 私の判断では、自動車側では、今年末か来年初めまでに、より幅広いユーザーに普及し、aiの普及率は今よりも高くなる、というのが最初の瞬間です。私たちが望んでいる変化。

2. さらに重要なことは、来年半ば以降、製品の品質から反復、進化に至るまで、あらゆるものが ai によってさまざまな速度と加速度を示し、ますます高速化することです。今日、私たちはそのような段階に徐々に入っています。乗り越えることの。

テンセントニュース「ハイビーム」: 誰かが one モデルを提案しましたが、どう思いますか?

リー・リユン：エンドツーエンドの本質は、データを無駄なく究極的に活用することを要求する、一種の極端な模倣学習です。この目標を達成するための私たちの基本戦略は、モデルを簡素化し、データ パスをオープンし、より強力な ai アーキテクチャを構築することです。エンドツーエンドの目的は、エンドツーエンドであることではなく、データを効率的に活用することです。その背後には極めて厳格なエンジニアリング能力があり、データの流れを可能にする強力なインフラストラクチャに基づいている必要があります。したがって、エンドツーエンドは単なる始まりであり、終わりではありません。

知覚、計画、制御の 3 つの主要モジュール間の関係を、上流と下流の直列接続から深い統合に変更し、統合モデル内でデータが自由かつ効率的に流れるようにすることで、入力 (シーン画像) から出力までの学習を可能にします (車両の動作）と生成により、人間の経験や直感に近い運転を実現します。

tencent news「ハイビーム」: エンドツーエンドの時代において、純粋なビジョンとライダーのルートの間の論争についてどう思いますか?

リー・リユン：エンドツーエンドではハードウェア領域が重要視されず、カメラ、ライダー、ミリ波レーダーのいずれを使用するかはそれほど重要ではないと思います。

tencent news "high beam": エンドツーエンドの実装が成熟する日は、業界が二極化する日でもあると言う人もいます。ソリューションプロバイダーは低レベル、低コストの運転支援しか提供できませんが、大手oemはより高レベルの自動運転の量産を主導することになります。どう思いますか？

リー・リユン：エンドツーエンドでl4自動運転が実現すると考えていますが、エンドツーエンドの開発により車両単体のハードウェアのコストは下がるが、大型モデル全体ではコストが下がるとコストを説明する必要があります。導入、コンピューティング能力要件、データ量など、需要は膨大です。

xiaopeng は長年にわたり ai にしっかりと投資しており、モデルの進歩、データ フロー、コンピューティング能力への投資の面で業界をリードするレベルにあります。 ai システムの能力は、データ フライホイールを効率的に動作させるための鍵となります。現在、エンドツーエンドの反復は平均 2 日ごとに達成されており、将来的にはさらに高速化されるでしょう。私たちの目標は、2026 年にソフトウェアとハ​​ードウェアのアップグレードを通じて l4 自動運転機能を実現することです。