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自動車は前半が電動化、後半がインテリジェント化というのが業界のコンセンサスとなっている。新エネルギー車の台頭により、インテリジェンスに関する議論はますます白熱しています。たとえば、 # 従来の燃料自動車会社は、業界内で激しい議論を巻き起こしているスマート カーを製造できるでしょうか? #このトピックはすぐに売れ筋リストのトップに躍り出ました。これはまさに新エネルギーのインテリジェントな開発に関する議論に基づいています。

この話題が世間の議論を呼んだ理由は、現在の開発状況では、燃料車と新エネルギー車の全体的な知能比較に実際にギャップがあることに加え、従来の燃料車会社が消費者にあまり驚きを与えていないためである。スマート車両の分野は数多くありますが、業界が重視するインテリジェント エクスペリエンスの側面は新興勢力ほど優れていません。

一方で、インテリジェンスの分野におけるテスラ、紅夢志興、威暁利などの影響力は日に日に増しており、彼らはスマートカーの普及の推進者であると考えられます。従来の燃料自動車会社のものです。

マーケティングプロパガンダの宣伝と誇張だけでなく、宣伝効果も不均衡であり、従来の燃料自動車会社が知性の点で新興勢力や新エネルギー車会社に大きく遅れをとっているというメッセージが外部に伝わりやすい。

従来の燃料自動車会社がスマートカーを開発できなかったのは、本当に国内自動車市場のインテリジェントな発展の基礎だったのだろうか、それともインターネットマーケティングが織りなす情報の繭の中で一般大衆の理解が長い間妨げられてきたのだろうか?このテーマの議論を受けて、多くの自動車会社幹部も意見を表明した。

その中で、蘭図汽車のceo、陸芳氏は次のように考えている。スマートカーは従来の燃料自動車をベースにして作ることはできません。インテリジェンスの点では、燃料にはシステムの応答時間が長いことや冗長性が不十分であるなどの固有の欠点があり、そのことが燃料車両のインテリジェンスの進歩の遅れにつながっています。言い換えれば、燃料車両はインテリジェンスを運ぶのに最適な輸送手段ではありません。

上汽フォルクスワーゲン幹部の傅強氏はかつてパサート発売会見で「パサート・プロのインテリジェンスは高級ブランドの燃料車を超え、主流の新エネルギー車に匹敵する」と語った。同氏は、「車がスマートかどうかはパワーモードとは関係がない。車がスマートかどうかはエネルギーモードから切り離される必要がある」と信じている。自動車業界の幹部もインテリジェンスについて異なる理解を持っていることがわかります。

インテリジェンスの核心は何ですか？

スマートカーのレベルに戻ると、車のインテリジェンスについて議論するとき、一般にスマート運転とスマートコックピットを指します。スマートな運転に関して言えば、従来の燃料自動車アーキテクチャに基づいてスマートカーを適切に構築することは確かに困難です。燃料自動車の電子および電気アーキテクチャは基本的に公開されているため、車両の電源、シャーシ、電気、コックピット、およびスマート運転は基本的に分離されています。燃料自動車が非常に優れたレベルのスマート運転やスマートコックピットを実現しようとすると、新エネルギー自動車と比較してより高いコスト投資が必要となり、これは明らかにビジネスロジックと合致しません。

しかし、燃料車のインテリジェント運転に関して言えば、従来の燃料車陣営で優れたインテリジェント運転機能を備えたモデルには、passat pro や xingtu lanyue などがあります。2台の車にはそれぞれiqインテリジェント運転機能とnoc自動パイロット支援機能が搭載されている。彼らのスマート運転は従来の燃料自動車の中で最高だと考えられているが、新エネルギー陣営のファーウェイや小鵬などのスマート運転と比べるとまだ差がある。

従来の燃料自動車がスマートな運転を実現したい場合、最終的には電子的および電気的なアーキテクチャのギャップが原因です。知覚システム、情報伝達システム、計算システム、制御システムの再構築と革新が必要です。

自動車の変革とアップグレードを主導する「新しい 4 つの近代化」の指導の下、自動車の電子および電気アーキテクチャは分散型からドメイン制御、集中型へと徐々に進化し、車両全体のインテリジェントな制御がより集中化されました。重みはハードウェア レベルからソフトウェア レベルに徐々に移行しています。

saic、volkswagen、ideal、volvo、byd、great wall、nio など、ますます多くの自動車会社がドメイン制御アーキテクチャの段階に参入しています。xpeng は xpeng g9 でも使用しています中央スーパーコンピューティング + 地域制御、インテリジェントなデータの集中処理により、より正確で高速な制御が可能になります。

したがって、スマートカーの構造を理解すると、従来の燃料自動車は実際には最適な輸送手段ではないことがわかります。従来の燃料自動車は出力に遅れがありました。スマート運転は安全性がすべてであり、ミリ秒レベルの遅れは重要な瞬間に危険因子を指数関数的に増幅させる可能性があります。

新エネルギー車のモーター駆動は、極めて低い遅延を実現し、高速走行時の素早い応答と調整を実現します。インテリジェントな運転に必要な極めて速い応答能力は、知能の強さを直接左右します。言い換えれば、電子および電気アーキテクチャを再構築する必要がある限り、燃料自動車は優れたインテリジェンスを実現できるということです。

なぜエンドツーエンドのスマート運転が人気なのでしょうか?

スマート運転の発展に伴い、xpeng、ideal、huawei などは、新エネルギー自動車会社であろうと、従来の燃料自動車会社であろうと、スマートのハイエンドスマート運転競争に賭けています。自動車は、エンドツーエンドのアーキテクチャの競争により、同じスタートラインに引き戻される可能性があります。インテリジェント運転のエンドツーエンド技術には、大規模な ai モデル トレーニングの使用が必要です。システムの一端はセンシングデータ（カメラ、ライダー、ナビゲーション情報など）を入力する必要があり、出力端は決定（走行軌跡）を直接与えることが、統合されたエンドツーエンドシステムの最大の利点です。より効率的かつスマートに。

現在、ほとんどの自動車会社のスマートドライビングシステムは、基本的にプログラム面上であらかじめ運転動作仕様を設定しており、道路に遭遇した際には、あらかじめプログラムされたルールに従って車両の走行を総合的に計算して制御する。欠点は、交差点の手前で停止車両に遭遇するなど、前例のない交通シナリオに遭遇した場合、システムがクラッシュしたり、無期限に待機したりする可能性があることです。(認識できない場合、またはシーンがシステム レベルで収集されない場合)、最終的には同じ道路を走行するのではなく、手動で引き継ぐ必要があります。

膨大なデータを通じてエンドツーエンドの学習が行われ、これは車両にインテリジェントな運転のための「頭脳」を装備することに相当し、日常の運転におけるさまざまな道路状況を学習し、合理的な運転操作を提供するために計算および分析されます。対向車線を走行する必要がある場合でも、ためらうことなく自動的にハンドルを切ってくれるので、生身の人間が運転している感覚に限りなく近づきます。

もちろん、理論的には、エンドツーエンドの運転をより人間らしくしたい場合は、大規模な ai モデルのトレーニングと反復に十分なデータを提供することが前提となり、スマートな運転操作がさらにスマートになり、l4 やl5レベルの無人運転が可能です。

tesla fsd のエンドツーエンド アーキテクチャに直面したとき、yu chengdong 氏はかつて、fsd の上限は非常に高く、下限も非常に低いと述べました。エンドツーエンドシステムの訓練量が不十分な場合、前方の障害物を認識できない場合、速度を落とさずに直接衝突する可能性があります。

したがって、記事で説明した話題に戻りますが、従来の燃料自動車会社が燃料自動車のフレームに基づいてスマート自動車を製造した場合、スマート運転において新興勢力を上回るのは明らかに困難です。

現在、エンドツーエンドのアーキテクチャによってインテリジェント運転の新時代が開かれており、大量の運転データを収集し、それを ai の大型モデルのトレーニングと組み合わせることで、従来の燃料自動車会社にとってもチャンスとなると私は考えています。駆動システムは自己進化を完了することができます。運転データの増加に伴い、従来の燃料自動車会社がスマート運転の新勢力に追いつくことは不可能ではありません。

したがって、どの自動車会社にとっても、燃料自動車が優れた自動車を製造できるかどうかは誤った命題であるが、燃料自動車会社がスマート自動車をうまく製造できないというのは誤った命題である。ビッグ ai と組み合わせた -to-end アーキテクチャ インテリジェント運転における同等の権利を達成するためにモデルをトレーニングすることは難しくありません。