소식

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편집자 주:Tencent 자동차 논설부는 지난 10년간의 전동화 물결을 중국 자동차 산업의 '격동의 시대'라고 불렀습니다. 이제 2024년은 '스마트 운전의 해'로 알려진 역사적 정점에 서서 다음과 같은 질문을 하지 않을 수 없습니다. 산업 주요 업체들은 어떤 기술 경로를 고수하게 될까요? 각각의 경쟁 장벽을 구축하는 방법은 무엇입니까? Tencent Auto는 인터뷰, 실제 테스트, 수평적 검토, 검토 및 기타 방법을 통해 일련의 지능형 운전 계획을 특별히 출시했으며, 역사의 근원에 서서 자동차 산업에서 발생할 수 있는 거대한 변화에 대한 더 많은 통찰력을 얻기 위해 노력하고 있습니다. 이를 통해 독자와 업계에 더 많은 정보를 제공할 것입니다. 포괄적인 콘텐츠 지침은 업계에 몇 가지 역사적인 각주를 남깁니다.

저자 | 장샤오쥔

편집자 | 시 딩

제작 | 텐센트뉴스 '하이빔'

로보택시가 사람들의 기억에서 거의 지워졌을 때, 갑자기 대중의 시선으로 돌아왔습니다.

올해 7월 바이두는 캐럿 런(Carrot Run)을 출시해 우한에서 큰 관심을 끌었고 논란도 불러일으켰다. 많은 사람들이 Robotaxi가 변곡점에 도달했는지 논의하기 시작했습니다. 이와 관련해 Pony.ai의 공동 창립자이자 CTO인 Lou Tiancheng과 Robotaxi에 대해 이야기를 나눴습니다.

Lou Tiancheng은 Tsinghua University의 첫 번째 Yao 클래스를 졸업했습니다. 그는 프로그래밍 대회에서 뛰어난 성적을 거두기 때문에 "Master Lou"라고도 알려져 있습니다. 졸업 후 그는 Google에서 근무하면서 자율주행을 처음 접했고, 이후 Baidu에 합류하여 자율주행차 연구 및 개발에 참여했습니다. 2016년에는 Lou Tiancheng과 Baidu의 전 수석 건축가 Peng Jun이 자율주행 회사인 Pony.AI를 설립하고 공동 창립자 및 CTO를 역임했습니다. 이 회사의 가치는 85억 달러에 이르며 나스닥이나 뉴욕 증권 거래소에 상장을 모색하고 있습니다.

Lou Tiancheng은 L4 자율주행 분야에서 약 10년 동안 근무해 왔습니다. 인터뷰에서는 로보택시 관련 소식, 자율주행의 간략한 역사, 자율주행을 위한 공통노선 분쟁 등에 대해 이야기를 나눴습니다.

Lou Tiancheng은 예를 들어 "L2가 강력할수록 L4에서 멀어지고 그 반대도 마찬가지입니다."라고 했습니다. 또 다른 예는 "자율 주행이 인간을 능가하면 데이터가 간섭이 되는 것이지 개선. "더 즐겁습니다."

다음은 Lou Tiancheng의 핵심 견해를 요약한 것입니다.

① 당근은 주위에 아무도 없었기 때문에 재빨리 원 밖으로 뛰쳐나갔습니다.

② 자율주행은 5단계로 구분할 수 있습니다.

③ Pure Vision은 좋은 학생이고 Lidar는 부정행위를 하는 학생입니다.

④ 보조운전이 강력할수록 L4에서 멀어집니다.

⑤ 자율주행이 인간을 능가하게 되면 더 많은 데이터가 더 좋아지는 것이 아니라 간섭이 될 것입니다.

⑥ 지금은 자율주행을 위한 ChatGPT 시점이 아닙니다. 무인 기술이 출시되려면 3~5년이 걸릴 것입니다.

7 나의 AI 세계관 : "인간의 본질은 AI에 지나지 않는다."

다음은 인터뷰에서 발췌한 내용입니다. (읽기의 편의를 위해 저자는 일부 텍스트를 최적화했습니다)

자율주행에는 5단계가 있습니다

'하이빔': 최근 소식부터 살펴보겠습니다. 얼마전 우한에서 인기를 끌었던 캐럿런이 이때 왜 주목을 받았을까요?

루우텐 시:비인간화되었기 때문이다. 우리는 2022년 말까지 무인화를 할 예정인데, 바이두도 이때인데 기술은 1년 넘게 성숙해졌습니다. 기술성숙부터 대중인식까지 준비하는 데 시간이 걸린다.

(캐럿런)은 일정한 규모를 갖고 있고, 한 도시에 집중되어 있어 이전보다 대중적 인지도가 높다. 99%는 사람이 없기 때문이다. 10만 대의 차량이 있고, 각 차량에 안전요원이 장착되어 있다고 해도 오늘날의 인기에는 결코 미치지 못할 것이다.

"하이빔": 다른 사람들은 인기가 더 많은 차량 및 더 넓은 시험 영역과 같은 다른 요인에 기인한다고도 합니다.

루우텐 시:이것이 바로 1%입니다. 이 1%는 최근에야 존재했지만 가장 근본적인 것은 비인간화입니다.

'하이빔': 우한이 인기 있는 이유는 우연인가, 불가피인가? 다음 우한은 누가 될까?

루우텐 시:관련이 있을 수도 있지만 일정 기간 내에 반드시 유일한 것은 아닐 것입니다. 1급 도시에서는 가능합니다.

'하이빔': 자율주행의 발전 역사를 어떻게 탄생하고 단계별로 발전시켜 오늘날에 이르렀는지?

루우텐 시:자율주행 기술이 나온 지 30년이 되었습니다. 2009년이 임계점이었습니다. 그 전에는 모두가 보조 기능에 대해 이야기했습니다. 직접 참여하지는 않았지만 나중에 팀(Waymo)에 합류했습니다.

L2와 L4의 정의는 그때부터 시작됐다. (L2는 운전자가 항상 운전 환경을 모니터링하고 언제든지 제어권을 넘겨받을 준비가 되어 있어야 하는 부분 자율주행, L4는 운전자 개입 없이 대부분의 환경과 조건에서 차량이 완전 자율 주행이 가능한 고도 자율주행입니다. .)

나는 당신의 감각을 더 강하게 만들기 위해 시간을 사용합니다. 걱정할 필요 없이 1시간, 10시간, 100시간, 1,000시간 또는 10,000시간 동안 자동으로 실행될 수 있습니다. 각 단계는 천천히 진행되는 데 최소 1년, 심지어 2~3년이 걸릴 것입니다. L4 순수 무인운전 입니다. 운전 보조를 위한 또 다른 줄이 있습니다.

Google은 2012년에 1시간을 달성했고, 2017년 말에 1시간을 달성했으며, 각 단계마다 사고방식이 진화하면서 1시간에서 10,000시간으로 천천히 나아갔습니다. 인식이 중요합니다.

"하이빔": 모든 기술 혁신의 열쇠는 무엇입니까?

루우텐 시:차량이 몇 가지 기본 기능과 몇 가지 기본 시간 기능을 갖게 하고 기본적으로 한 시간에 한 번씩 인계받습니다. 오늘날 이 일을 한 사람은 많지 않습니다. 1시간 동안 운전 보조를 할 수 있다고는 쉽게 말할 수 없습니다. 여기에는 센서의 전체 통합을 포함하여 차량 수정이 포함됩니다.

1부터 10까지는 우리가 이야기하고 있는 모델 중 일부인데, 반드시 큰 언어 모델일 필요는 없지만 다양한 모델이 있는 기계 학습입니다. 이것이 1부터 10까지의 주요 추진 포인트입니다.

10 to 100은 실제로 대규모 데이터, 매우 복잡한 모델 수집 및 엔드 투 엔드를 포함하기 시작합니다. 그리고 특정 차량이 있어야 하고 충분한 데이터를 수집해야 합니다. 10부터 100까지는 원본 데이터가 필요하며 다른 업계 데이터에 의존할 수 없습니다. 이 단계에서는 완전한 데이터 수집과 시뮬레이션 훈련 시스템이 핵심이며, 2년은 결코 긴 시간이 아닙니다.

100에서 1000으로 가는 열쇠는 지표 시스템입니다. 예를 들어 지난달에는 200에 도달했는데 이번 달에는 새 버전이 180인지 220인지 알고 싶습니다. 나는 추측에 의존할 수 없습니다. 한 시간은 너무 짧기 때문에 한 시간 동안 앉아서 결정을 내릴 수는 없습니다. 10,000시간 동안 테스트할 수 있나요? 첫째, 10,000시간 동안 측정하는 데 시간이 오래 걸립니다. 둘째, 10,000시간 동안 측정한다는 보장이 없습니다. 예를 들어 지난달에는 비가 많이 왔지만 이번 달에는 비가 덜 왔는지 어떻게 알 수 있습니까? 강한가 약한가? 예를 들어, 최근 도로공사가 많이 되어서인지, 아니면 단지 불운일지도 모르겠습니다. 특히 금요일 밤에 교통사고가 많이 발생했습니다. 지난 달에는 사고로 인해 금요일 밤이 추가로 발생했습니다. 온갖 소음이 영향을 미쳤다는 것입니다.

이 소음을 어떻게 걸러내고 자신이 일을 잘하고 있는지 진정으로 판단할 수 있습니까? 100에서 1000까지의 가장 중요한 숫자입니다. 많은 가족들이 여기에 갇혀있습니다.

1부터 10까지 또는 10부터 100까지, 한 단어를 종종 "자원"이라고 부릅니다. 저는 많은 돈, 데이터, 기계를 가지고 있고 모델을 훈련할 수 있으며 그것은 문제가 되지 않습니다. 하지만 "통치자"가 없으면 좋아지는지 나빠지는지는 알 수 없습니다. 이것이 바로 "자원을 초월하는" 능력입니다. 잘 되지 않으면 아무리 자원이 많아도 불가능합니다. 반대 방향으로 가는 것이 아니라 원을 그리며 갈 것입니다.

알파고(AlphaGO)에 대한 이야기를 해보겠습니다. 누구도 알파고(AlphaGO)를 이길 수 없습니다. 그들은 체스를 두어 누가 승률이 더 높은지 알려줄 수 있습니다. 운전의 질은 사람마다 다르며, 좋은 운전자 두 명이 운전하는 것도 다릅니다. 어느 것이 더 좋거나 더 나쁩니까? 평가하기가 매우 어렵습니다.

이를 위해 대규모 모델을 훈련하기도 했습니다. 모델의 품질을 평가하는 것은 모델 자체보다 훨씬 어렵습니다.

"하이빔": 이 모델에 대한 기술 용어는 무엇입니까?

루우텐 시:우리는 내부적으로 이를 컨텍스트 기반 측정 시스템(다양한 시나리오를 기반으로 시스템 기능을 평가하는 것을 목표로 함)이라고 부르며, 대부분의 에너지를 여기에 소비합니다.

이는 기업이 한계를 뛰어넘는 데 중요합니다. 많은 사람들이 우리가 보유한 데이터의 양과 데이터의 크기에 대해 이야기하지만 좋은 것과 나쁜 것의 차이를 잊어버립니다. 좋은 것과 나쁜 것을 판단할 수 없으면 앞으로 나아갈 수 없습니다.

"하이빔": 당근이 최근 빠르게 달리고 있습니다. 우한에 있는 제 친구가 운전이 너무 느려서 인간 운전자가 안전하지 않다고 말했습니다. 마치 트럭이 앞에 있는 것과 같아서 매우 천천히 운전해야 합니다. , 맞으면 어떻게 해야 하나요?

루우텐 시:이 평가는 정량화하기 어렵고 모델을 사용하여 시뮬레이션해야 합니다. 안전에 대한 문제가 있습니다. 운전 중에 사람들을 놀라게 하면 그것도 안전하지 않습니다. 너무 느려서 안전하지 않습니다. 이것은 고급 기술이며 이러한 이해는 놀랍습니다. 때로는 천천히 운전하는 것이 더 안전할 것이라는 환상을 가지기도 하는데, 그렇지 않습니다. 천천히 운전하면 사람들이 어지러움을 느낄 수 있고, 다른 운전자들에게 자신이 무엇을 할지 혼란스럽게 만들 수 있으며, 다른 운전자들을 혼란스럽게 하는 것은 매우 위험합니다.

1,000에서 10,000까지, 실제로는 그게 전부입니다. 지금 돌이켜보면 꽤 분명한 것 같습니다. 나는 1,000시간이 되었을 때 이것을 이해하지 못했습니다. 1,000~10,000시간 동안 귀하가 겪을 수 있는 안전 위험은 전적으로 귀하의 것이 아니라 다른 운전자의 것일 수도 있습니다. 당신이 다른 사람과 부딪히지 않으면, 다른 사람들도 당신과 부딪칠 것이다. 전반적인 보안은 실제 보안의 중요한 부분이며 이는 1,000 이후입니다.

일반적으로 사람은 1,000명에 도달할 수 있는데, 이는 이미 그 당시의 인간 수준을 넘어선 것입니다.

왜 어려운가요? 우리 차를 타고 가는데 어느 날 갑자기 발견했는데, 이 차가 왜 이렇게 운전하는 걸까? 이때 나는 감히 그것이 잘못되었다고 의심하지 않는다. 왜냐하면 나는 그것만큼 좋지 않다고 의심하고, 내가 생각하지 못한 것을 생각했을지도 모르기 때문이다. 그것은 나보다 더 잘 운전할 수 없다. 나는 그것만큼 훌륭하지 않기 때문에 나 자신에게만 의존하여 판단하십시오.

1,000에서 10,000까지 진화를 도울 수 있는 진화 시스템이 있습니다. 가르칠 수는 없습니다. 이제 나는 내 아기를 돌보는 것이 괜찮다고 생각하고 여전히 그를 가르칠 수 있습니다. 그러나 앞으로 몇 년이 지나면 그 사람이 나보다 더 나은 사람이 될 수는 없을 것입니다. 스스로 배우고, 환경을 조성하고, 더 좋은 선생님을 찾아보고, 무엇이 좋은지, 어떻게 배우는지 알려주는 것이 그의 능력이다.

데이터가 이 수준에 불과하므로 모든 운전 데이터를 입력해서는 안 됩니다. 열악한 데이터를 입력하면 학습할 수 없습니다. 첫째, 정말 좋은 데이터를 찾아야 합니다.

그리고, 1,000에서 10,000까지 다른 자동차의 위험을 줄이는 방법이 가장 중요합니다. 방금 말씀하신 것과 좀 비슷하네요. 남의 차에 문제가 생기면 내가 운전해서 그 사람에게 폐를 끼치고, 다른 사람에게 사고를 일으키기 때문입니다. 그럼 다른 사람에게 어려움을 주고, 다른 사람이 운전하기 쉽게 만들 수는 없는 걸까요?

"하이빔": 지금 수천에서 만으로 가는 과정에 있나요?

루우텐 시:이제 10,000시간에 이르렀습니다. 10,000시간은 인간 운전자의 10배에 해당합니다.

"하이빔" : 1시간, 100시간, 1,000시간에서 10,000시간을 이야기할 때 전문용어는 무엇인가요?

루우텐 시:우리는 보통 몇 마일을 운전하더라도 인수나 사고와 같이 원하지 않는 일이 일어나게 됩니다. 미국에서 유래되었는데, 이는 Miles per Intervention, Miles per Perfectly Evasion 등을 의미합니다. 우리는 이를 MP-X라고 부릅니다.

'하이빔': 2016년 사업을 시작한 이후 지금까지 당신에게 질적인 도약은 어떤 단계였나요?

루우텐 시:모든 단계가 어렵습니다. 10시간이 넘도록 시간을 많이 썼는데, 계속 못 할 수도 있겠다는 걱정이 들었어요. 10시간은 확실히 부족해요. 오랫동안 진전이 없으면 팀도 혼란스러울 수 있고, 그때는 압박감도 클 거예요.

이러한 돌파구는 자신감을 축적하는 데 있어 매우 중요한 포인트였으며,도요타투자하다.

L2가 강력할수록 L4에서 멀어집니다.

'하이빔': 자율주행에 대해 배우면서 이 업계에 노선 분쟁이 많다는 사실을 알게 됐다. 첫 번째는 순수 비전을 사용하는 걸까요, 아니면 LiDAR를 사용하는 걸까요?

루우텐 시:서로 다른 목표가 가장 큰 차이입니다. 다른 목표에는 다른 경로가 필요합니다.

완전히 무인이었다면 특정 경로를 택하지 않았을 것입니다. 예를 들어, 나는 완전한 시각적 경로를 따르지 않을 것입니다.

나는 He Sai가 말한 것을 정말 좋아합니다. 좋은 학생으로서 당신은 매우 열심히 일하고 훌륭해질 수 있지만 부정행위를 하는 학생들과 비교하기는 어렵습니다. Lidar는 속임수입니다. 예를 들어, LiDAR 측정을 통해 우리와 화면 사이의 거리를 알 수 있습니다. 데이터도 없고, 매개변수도 없고, 아무것도 배울 필요도 없습니다. 답만 보면 됩니다. 아무도 없이 그것을 하려면 "부정행위를 하는 학생"이 필요합니다.

"하이빔": 왜테슬라순수한 시각적 경로를 원하십니까?

루우텐 시:이제는 완전히 버려질 필요가 없기 때문입니다.

순수한 시각적 비용은 더 낮습니다. 더 중요한 것은 차량의 외관이 크게 영향을 받는다는 것입니다. 4~5년 전에는 비용이 중요한 요소였지만 오늘날에는 비용 차이가 덜 뚜렷하고 차량 외관에 영향을 미칩니다.

"하이빔": 두 번째 경로 논쟁은 차량-도로 협업인가 아니면 자전거 지능인가?

루우텐 시:이 둘은 서로를 보완하며 첫날부터 갈등이 최소화되었습니다. 이 두 가지는 각각 중요한 사항을 갖고 있으며 둘 다 달성할 수 있습니다. A가 B를 대체할 필요는 없습니다.

하지만 차량-도로 조정이 없으면 일정이 충분하지 않지만 도로에서 완전히 사용할 수는 없습니다. 이것이 우리가 자전거 지능을 먼저 수행하는 이유입니다. 우선순위가 있습니다.

현재 차량-도로 협업으로 제공되는 데이터는 현재 자전거 지능화에 도움을 주기 어렵습니다. 결과적으로 자전거 지능은 차량-도로 협업을 돕고 있습니다. 이제 이 스마트 장치는 모든 측면에서 차량-도로 협업보다 더 나은 성능을 제공합니다.

"하이빔": 세 번째 경로 논쟁은 진보적인 자율주행인가, 아니면 도약하는 자율주행인가? 당신은 도약과 경계입니다.

루우텐 시:L2, L4라고 하셨는데, 수치적으로는 상대적으로 큰 숫자를 취했기 때문에 제가 유리한 것 같습니다. 이것을 이용해서는 안됩니다. 우리는 서로 다른 두 가지 목표를 갖고 있습니다. 그게 전부입니다.

하나는 축구이고, 다른 하나는 농구이다. 최고의 축구 선수가 최고의 농구 선수가 되기는 더 어렵습니다. 많은 일이 극단적으로 이루어지기 때문입니다. 축구 선수는 매우 뛰어나고 벤딩 능력이 강합니다. 사람들은 약간 구부정한 경향이 있습니다. 그가 최선을 다할 때는 다른 일을 하기가 어렵습니다.

"하이빔": 호샤오펑최근 Tesla FSD와 Waymo를 테스트하기 위해 미국에 갔는데, 내년에는 Tesla FSD가 확실히 Waymo를 따라잡을 것이라는 결론에 도달했습니다. 비록 현 단계에서는 Waymo가 더 부드러운 경험을 갖고 있지만 Tesla는 더 많은 데이터와 더 넓은 범위를 가지고 있습니다. . 더 넓은 면적과 더 낮은 비용. 당신은 이 견해에 동의합니까?

루우텐 시:한 사람은 인문학을 전공하고 다른 한 사람은 과학을 전공하면 시험에서 더 높은 점수를 받은 사람이 어떤 문제를 출지 결정해야 합니다.

그들의 목표는 매우 다양합니다. FSD와 L4는 완벽한 비교가 아니기 때문에 운전 보조와 L4를 비교합니다. 운전보조는 비용과 보장범위가 중요하며, 인간과의 상호작용도 중요합니다. 보조자입니다. 도움이 될 때는 모든 일을 올바르게 하고, 도움이 되지 않을 때는 스스로 해야 한다고 말합니다. 그리고 방금 말한 내용은 L4에서는 사용할 수 없습니다.

L4 우선 비용이 중요하지만 그다지 중요하지는 않습니다. 이를 바탕으로 모든 일은 스스로 처리해야 하며 남에게 맡길 수 없습니다. 다른 사람들이 자고 있을 수도 있고 깨울 수 없기 때문에 모든 것을 스스로 처리해야 합니다. 조금 느리더라도(현재 속도는 다른 차보다 빠르다) 안전은 100% 보장되어야 한다. 모델 훈련을 이해한다면 이는 매우 극단적인 두 가지 계획입니다.

가정의와 전문의의 차이라고 생각하시면 됩니다. 의사는 다양한 질병에 대해 알아야 하지만 치료에는 전문가가 필요합니다. 전문의로서 많은 질병을 알지는 못하지만, 내가 알고 있는 질병은 틀림없이 정확할 것입니다.

"하이빔": 따라서 FSD가 아무리 강력하더라도 L4로 직접 전환할 수 없습니다.

루우텐 시:L2가 강력할수록 L4에서 멀어집니다.

그 반대도 마찬가지입니다. L4 회사가 좋을수록 L2에서 멀어집니다.

"하이빔": L2와 L4의 본질적인 기술적 차이점은 무엇입니까?

루우텐 시:L4는 무사고로 최소 10,000시간이 필요합니다. 직설적으로 말하면, 10시간마다 사고가 난다면 누가 감히 당신의 차를 이용하겠습니까?

L2 기술도 꾸준히 발전하고 있지만 이 수치는 점점 낮아지고 있습니다. 3개월 전에는 10시간만 했는데 이번 달에는 8시간만 했어요. 사용자가 나에게 요청한 적이 없기 때문에 이는 문제가 되지 않습니다. 단지 이 값이 1보다 크면 됩니다. 하지만 10에서 8까지는 비용이 줄어들고, 사용자는 더 적은 금액만 지불하면 된다는 점을 사용자가 선호합니다. 원래는 10시간에서 10,000시간으로 갈 예정이었는데, 8시간으로 줄이는 데 3개월이 걸렸습니다.

당신은 더 나은 L2 제품이지만 L4에서는 더 멀리 떨어져 있습니다.

머스크는 40분에 한 번씩 영상을 찍어서 넘겨받았다. 그도 문제라고 생각하지 않았고, 나도 문제라고 생각하지 않았다.

자율주행이 인간을 능가하면 데이터가 방해가 될 것입니다.

"하이빔": 지금 가장 걱정되는 북극성 지표는 무엇인가요?

루우텐 시:중요한 순서는 안전, 편안함, 효율성입니다.

"하이빔": 인간 운전자나 통행인을 덜 두려워하게 만드는 방법에 대해 방금 논의한 것과 관련하여 Robotaxi는 무엇을 해야 합니까?

루우텐 시:그가 당신을 평범한 자동차라고 생각하게 만들려면 누구든지 해야 할 일을 하십시오. 이 기술은 매우 복잡하지만 일반인의 관점에서 보면 모든 사람이 사람이 운전하고 있다는 느낌을 갖게 하며 당신에게는 특별한 것이 없습니다.

다른 사람을 놀라게 하지 마십시오. 진로를 바꿔야 할 때 결단력을 갖고, 진로를 바꿔야 할 때 진로를 바꾸지 말고, 주저하지 마십시오. 사람들은 일반적으로 주저하지 않지만 조금 혼잡하다고 느끼면 나는 비집고 들어갔습니다. 모든 행동은 숙련된 운전자의 정상적인 행동이었습니다.

많은 사람들이 다양한 방법을 처방합니다. 우리는 이를 "수천 명의 사람, 수천 개의 얼굴"이라고 부릅니다. 누구나 데이터가 많을수록 좋다고 생각하지만, 여기서는 그렇지 않습니다. 수천 개의 얼굴을 가진 수천 명의 사람들이 존재하게 되면 데이터가 많아질수록 상황은 더욱 악화되고 복잡해지기 때문입니다.

"하이빔": 이는 데이터가 많을수록 좋다고 믿는 FSD의 견해와 반대됩니다.

루우텐 시:1000시간을 달성했다면 이렇게 이해하겠지만 지금은 1시간도 되지 않는다.

인간을 능가하기 시작하면 더 많은 데이터가 항상 더 좋은 것은 아닙니다. 인간에게 주어진 시간은 1,000시간뿐입니다. 인간을 능가하기 시작하면 데이터가 방해가 될 것입니다.

1000시간이 지나면 데이터의 단점을 고려해야 합니다. 사람들은 상황에 따라 다르게 운전하므로 머신러닝이 혼란스러워지고 누구에게서 배워야 할지 알 수 없게 됩니다. 평균적인 행동이 없기 때문에 평균을 낼 방법도 없습니다. 모든 데이터가 있고 이 평균을 초과하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 데이터가 많을수록 이를 초과하는 것이 더 어려워집니다.

"하이빔": 데이터가 많아도 좋지 않다면 데이터는 어느 정도가 적당할까?

루우텐 시:여기에는 몇 가지 내부 사항이 포함됩니다. 1,000시간 후에는 차량 100대면 충분합니다.

'하이빔': 데이터 양을 늘리기는 어렵지만 줄이는 것은 쉽다.

루우텐 시:작아진다는 것은 일부 데이터를 그냥 버린다는 의미가 아니라, 데이터에 대해 더 많은 처리를 하고 원하는 것을 남겨두어야 한다는 의미입니다. 어렵다.

"하이빔": 얼마나 많은 데이터가 합리적인지 어떻게 알 수 있나요?

루우텐 시:목표를 달성하기 위해 훈련된 모델의 크기를 추론하는 데 필요한 데이터의 양입니다. 데이터가 많을수록 수렴하기가 더 어려워집니다.

머스크는 앞서 평탄한 도로와 빈 도로에 대한 데이터는 쓸모가 없다고 언급한 바 있다. 대규모 언어 모델의 반복으로 인해 기울기가 빠르게 0으로 떨어지고 수렴할 수 없습니다. 이는 기술적인 이유입니다. 그러나 본질은 그 이상으로 나아가면 이러한 데이터가 반대 효과를 갖는다는 것을 알게 될 것이라는 것입니다. 1,000에서 10,000으로 이동하고 데이터가 특정 숫자에 도달하면 무언가를 하도록 도와도 괜찮습니다. 그 이상이면 마이너스가 되어 뒤로 물러날 것입니다.

오늘 6,000시간에 도달했는데 아직 10,000에 도달하지 못했습니다. 1,000개의 데이터를 추가하면 6,000시간에서 4,000시간으로 되돌려집니다.

"하이빔": L2에는 데이터가 너무 많은데 왜 지금은 1밖에 도달하지 않았으며 왜 그렇게 느린가요?

루우텐 시:저는 종종 이러한 예를 들었습니다. 우리 회사는 직원들에게 컴퓨터를 제공하지만, 모든 사람의 성과는 매우 다릅니다. 회사에서 어떤 사람은 잘하고 어떤 사람은 잘 못한다. 좋은 사람에게는 컴퓨터 10대를 주고, 나쁜 사람에게는 컴퓨터 1대를 준다는 것은 큰 차이가 있다. 하드웨어를 넘어서는 것들이 많이 있습니다.

"하이빔": 허샤오펑(He Xiaopeng)은 대형 AI 애플리케이션에서는 소프트웨어와 하드웨어가 통합되어야 한다고 생각합니다.

루우텐 시:궁극적으로 최고의 성능을 추구한다면 소프트웨어와 하드웨어를 통합하는 것이 도움이 되며 이에 동의합니다. 하지만 세상의 모든 것이 궁극적인 성과를 추구해야 하는 것은 아닙니다.

지금은 자율주행을 위한 ChatGPT 시대가 아닙니다

"하이빔": 졸업 후 바로 구글에 입사하셨는데요. 구글에서 가장 큰 성과는 무엇이었나요?

루우텐 시:가장 큰 이득은 자율주행에 대한 노출이다. 당시 자율주행은 구글만이 할 수 있었기 때문이다.

'하이빔': 구글의 조직 문화가 당신에게 영감을 주었나요?

루우텐 시:Google은 팀워크를 강조하며 함께 더 잘 일할 수 있는 다양한 방법을 가르쳐줍니다. 모두가 함께 일할 때 코드는 어떻게 관리해야 하고, 데이터는 어떻게 관리해야 하며, 함께 코드를 작성하려면 어떤 방법을 사용해야 할까요?

일은 한두 명의 슈퍼스타가 아니라 함께 해야 합니다.

'하이빔': 2016년 펑쥔과 사업을 시작한 이유는 무엇인가요?

루우텐 시:나는 당시 Baidu에 있었습니다. 이를 수행하려는 개념, 이해 및 결단력 측면에서 모든 사람이 큰 인식을 가지고 있습니다.

이제 Carrot Run은 No One에서 더 많은 관심을 끌고 있습니다. 2016년부터 2019년, 2020년까지 모두가 완전히 무인화될 수 있다고 믿었습니다. 그러나 다음 3년 동안, 전염병이 유행하는 동안, 모두가 그것이 가능한지에 대해 조금 의심했습니다. 기본적으로 이 문제는 모두가 알고 있다. 인류에게 영향을 미치는 일을 하면서 몇 년을 보내고 싶기 때문에 누구나 기꺼이 커밍아웃을 하려고 합니다.

'하이빔' : 사업을 하신 지 8년이 됐는데, 자율주행이 예상보다 빨리 구현된 건가요, 아니면 늦게 구현된 건가요?

루우텐 시:아침과 저녁이 있습니다. 첫 번째는 정책입니다. 특히 중국에서는 정책 입안자들에게 감사드립니다. 또 다른 요인은 비용입니다. 초기에는 Lidar의 가격이 80,000달러였습니다. 당시 환율은 지금과 거의 같으며 500,000위안 이상이었지만 현재는 몇 천 위안에 불과합니다. 가격이 예상보다 훨씬 빠르게 하락하고 있어 상용화에 큰 도움이 되고 있습니다.

비인간화는 생각보다 좀 느리네요. 물론 이것이 모든 것이 전염병으로 인한 것은 아니지만 관련이 있습니다.

'하이빔': Tesla FSD는 매우 강력하며 Huawei, Xpeng 등 국내 자동차 회사의 지능형 주행 수준도 향상되고 있습니다. 최종 시장 구조를 나에게 설명해 주실 수 있나요?

루우텐 시:L4의 파트너에는 기술 회사, 자동차 제조업체 및 운영 플랫폼이 포함됩니다. 회사가 둘 이상을 수행할 수 있지만 패턴 관점에서 보면 패턴이 같지 않다는 의미는 아닙니다. 이것. L4의 상태입니다. 또한 저장소 중 하나가 될 수도 있습니다. 어느 날 갑자기 어떤 회사가 나타나서 자동차와 기술을 모두 만들 수 있다면 이런 일이 일어날 수도 있습니다.

'하이빔': L4가 실현되면 거리에 테슬라가 이렇게 많이 다닐 필요가 없을까?

루우텐 시:그렇지 않습니다. 아직도 많은 사람들이 운전을 하고 있습니다. 오늘날 우리가 하는 일은 여행 서비스와 도시에 기본적인 교통 수단을 제공하는 것에 관한 것입니다. 이것이 우리가 사람들의 운전을 박탈한다는 의미는 아닙니다.

"하이빔": 지금이 ChatGPT 자율주행의 순간이라고 말하는 사람들도 있습니다. 동의하시나요?

루우텐 시:L4는 확실히 아직 도착하지 않았습니다. 우리는 이를 실현해야 합니다.

"하이빔": Robotaxi가 여러 도시에서 대규모로 운영되는 모습을 언제 볼 수 있다고 생각하시나요?

루우텐 시:3~5년. L2와 L4의 차이점은 비용 문제입니다. 규모가 아주 크다고 하셨는데, 비용이 10만 정도는 될 것 같아요. 지금은 아마도 수십만 명에 달할 것입니다.

그러나 쇠퇴는 값싼 물건을 사는 것을 의미하는 것이 아니라 표준화된 생산 및 생산 라인이 필요합니다. 작년에 우리는 대량 생산을 전문으로 하기 위해 Toyota와 합작 회사를 설립했습니다. 표준화, 대량 생산 및 우리 솔루션을 생산 라인에 적용하는 데 시간이 더 걸릴 것입니다.

'하이빔': L4를 목표로 전 세계적으로 살아남을 수 있는 자율주행 기업은 몇 개나 될까요?

루우텐 시:내 요점은 한 손입니다.

10,000시간에 도달하는 기술적 기준은 매우 높아서 아무렇게나 달성할 수 없지만 1을 달성하는 것은 확실히 불가능합니다. 인터넷의 확장은 자동차를 만드는 데 드는 비용이 전혀 들지 않고 확장됩니다. 자동차 공장에서도 하나만 있다고는 안 하더군요. 결국에는 다양한 경험과 다양한 요구 사항이 있습니다.

"하이빔": 그렇게 많은 돈을 모아서 수년 동안 사용해 본 결과, 오늘의 결과에 만족하시나요?

루우텐 시:풀다. 재작년 말 이후 저는 만족했습니다. 무인은 여러 세대의 기술인의 궁극적인 꿈입니다.

"하이빔": Pony.AI의 성공을 기대하는 것은 무엇이며, 최악의 기대는 무엇입니까?

루우텐 시:3년 5년(총 1명도 달성하지 못함). 최고는 3년, 최악은 5년으로 추정됩니다.

'하이빔': 무인생명으로 가는 길에서 Pony.AI가 실패할 가능성은 없을까?

루우텐 시:내가 생각할 수 있는 어떤 이유로든 추락하지 않습니다.

"하이빔": 오랫동안 무인 운전을 고집하게 된 이유는 무엇입니까?

루우텐 시:나뿐만 아니라 회사 창립팀 전체가 그랬다. 이것은 또한 저의 지도교수인 Yao Qizhi 선생님이 저에게 가져온 것입니다. 저는 Yao 1학년 학생입니다.

사람이 초심을 포기하면 대부분의 사람들은 자신이 많은 어려움을 겪었고 지속할 수 없다고 생각할 것입니다. 그러나 사람이 초심을 포기하는 근본적인 이유는 고난 때문이 아니라 비현실적인 유혹 때문입니다. 많은 사람들은 매우 어려운 상황에서도 계속 전진할 수 있지만, 유혹에 직면하면 좋은 태도를 유지할 수 없습니다.

우리는 괜찮은 삶을 살기 위해 커밍아웃한 것이 아니었고 그럴 필요도 없었습니다. 우리 모두는 이 일을 완수하는 데 전념하고 있으므로 유혹에 많이 빠지지 않습니다. 우리와 같은 시기에 나와서 인내하지 못한 사람들은 고난이나 돈이 부족해서가 아니라 그 유혹을 견디지 못해서였습니다.

'하이빔': 야오 씨는 어떤 사람인가요?

루우텐 시:나는 그를 판단할 자격이 없습니다.

그는 교육을 매우 진지하게 받아들이는 사람입니다. 그는 수업 중에 우리가 받은 많은 피드백에 대해 매우 진지했습니다. 우리가 그에게 대답할 수 없는 질문을 해도 그는 "내가 대답할 방법을 찾아볼게"라고 말할 것입니다. 그는 실제로 당신의 질문에 대답하기 위해 당신에게 올 것입니다.

이런 종류의 "모든 사람"은 잊어버릴 수도 있지만 그는 가르침과 학생들의 학습을 매우 중요하게 생각합니다.

인간은 본질적으로 AI일 뿐이다.

"하이빔": Li Feifei가 제안한 공간 지능에 대해 어떻게 생각하시나요?

루우텐 시:이것은 세계관과 관련이 있으므로 논평하지 않겠습니다.

'하이빔': AI 세계관에 대해 알려주세요.

루우텐 시:사람들은 때때로 자신의 지능을 과대평가합니다. 우리가 비현실적인 환경에 살고 있는 것 같아요. 나는 우리 세상이 비현실적이라고 믿지 않기 때문에 우리 세상이 현실이라는 증거를 찾기 위해 약간의 에너지를 쏟았습니다. 오늘 우리가 만나도록 준비된 시뮬레이터입니다.

이는 기본적으로 시뮬레이터의 일부 매개변수를 탐색할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어 빛의 속도는 시뮬레이터의 매우 중요한 매개변수입니다. 현재 수행되는 많은 AI 작업은 일부 매개변수를 어느 정도 탐색하기 시작했습니다. 그런 것들과 근본적으로 다를 필요는 없습니다.

"하이빔": 이것이 AI에 대해 어떤 통찰력을 가져다 줄까요?

루우텐 시:인간을 능가하는 AI는 AI의 정점이 아니다.

좀 더 과장해서 말하면 우리는 AI가 인간을 능가할 수 있느냐고 자주 묻는다. 하지만 이 질문을 할 때 당신은 자신을 너무 높이 평가하고 있습니까? AI가 인간을 능가할 수 있는지 누가 판단할 수 있나요?

"하이빔": 모두가 AI가 인간에 의해 만들어졌다고 생각합니다.

루우텐 시:우리가 만든 자동차는 우리가 달리는 것보다 훨씬 더 빠르게 달릴 수 있습니다. 우리가 만드는 AI는 인간을 능가할 수 있다. 그러나 더 가능성 있는 견해는 AI가 인간을 능가할 수 있는지 여부를 판단하는 데 인간 지능이 충분하지 않을 수 있다는 것입니다.

저는 AI의 능력을 과장하지 않습니다. AI 자체는 적합한 회귀 과정이며 AI는 새로운 논리를 생성하지 않습니다. 오늘날의 소위 AI는 일반적인 인공 지능 수준에 도달하기에는 거리가 멀습니다. 오늘날의 ChatGPT와 오늘날의 대규모 언어 모델은 모두 사람을 모방하고 있으며 그 이상은 아닙니다. 단지 매우 큰 매개변수를 맞추는 과정일 뿐입니다.

하지만 저는 이 접근 방식이 매우 훌륭하고, 매우 좋은 결과를 얻을 수 있으며, 인간을 능가할 수 있다는 점을 부정하지 않습니다. 왜냐하면 인간은 본질적으로 AI에 지나지 않기 때문입니다.

'하이빔': 인간과 로봇은 같은 뇌를 공유하게 될까?

루우텐 시:뇌란 무엇인가에 대한 질문에 답하기 위한 것이다. 어쩌면 뇌는 단지 고차원적인 지능의 프로그램일 수도 있습니다. 기억이란 무엇입니까? 기억은 특정 이전 인상의 인코더입니다. 이것은 할 수 있지만 사람이 하기는 쉽지 않습니다.

오늘날의 AI 기술은 ChatGPT 등 일부 측면에서 많은 발전을 이루었지만 에너지 소비 등 여러 측면에서 특별히 높은 수준에는 도달하지 못했습니다. 점심을 먹어도 배가 고프지 않고, 이것저것 많이 해봤지만, 로봇에게 같은 짓을 했다면 이미 밥을 안 먹었을 겁니다. 인간의 에너지 소비 비율은 매우 무섭습니다.

이 시스템의 안정성도 매우 무섭습니다. 오늘 심장을 만들어 달라고 하면 만들 수 없습니다. 평생에 걸쳐 깨지지 않고는 만들 수 없습니다. 그러므로 인간이 창조할 수 있는 것과 뇌를 포함한 인간 자신 사이에는 여전히 큰 격차가 존재한다. 하지만 특정 문제를 처리할 때만 AI가 인간 수준에 도달할 수 있습니다.

"하이빔": 그렇다면 그들은 같은 두뇌를 공유하게 될까요?

루우텐 시:물론 뇌-컴퓨터 기술이 이를 가능하게 하며 이론상으로는 문제가 없습니다.

할 수 있냐고 물으시는데, 그게 쉽다고 말하는 것이 아니라, 실제로는 매우 어렵지만 그는 할 수 있습니다.

경쟁에는 비결이 있습니다: 콜드 카드를 쥐세요

"하이빔": 양즈린(Yang Zhilin)에 대해 어떻게 생각하시나요? 여러분 모두 칭화대학교의 학문의 신, 기술의 천재로 평가받게 되실 텐데요, 한 천재가 다른 천재를 어떻게 보는지 매우 궁금합니다.

루우텐 시:모두가 AI 방향에 속해 있지만 당장 협력할 지점은 없다. 협력에 관해서라면 저는 여전히 이 기회를 소중히 여길 것입니다. 이것을 경험해 본 사람만이 협력의 어려움, 상대방의 지지, 진정한 빛나는 점을 이해할 수 있을 것이다.

우승을 해본 사람만이 우승과 준우승의 차이를 안다.

"하이빔": 차이점을 설명해보세요.

루우텐 시:올림픽 메달을 보면 1위와 2위의 차이는 한 군데 이상이다. 세계에서 두 번째로 높은 봉우리, 많은 사람들이 그것이 무엇인지 모르지만, 세계의 최고봉은 전 세계적으로 알려져 있습니다.

하지만 그 사람이 쏟은 노력도 엄청났어요. 가까이 있지 않으면 얼마나 많은 노력을 했는지 모를 수도 있어요. 하지만 실제로 겪어보신 분들은 이해하실 것이라 믿습니다.

하이빔: 기술천재라고 불리는 게 부담이 되나요?

루우텐 시:이것이 일종의 부담이 될 수 있다면 이 수준에 이르지 못할 수도 있다. 예전에는 부담이라고 할 수도 있었으니까. 시야를 더 높게 설정해야 합니다. 분명히 위에는 더 넓은 공간이 있습니다.

"하이빔": 경쟁 ID가 ACRush인 이유는 무엇입니까?

루우텐 시:속도가 왕이고, 가장 빠른 달리기 동작이 러쉬(Rush)였던 시대였습니다.

'하이빔': 11년 연속 탑코더 우승을 차지했는데, 11회에 참가하려는 원동력은 무엇인가요?

루우텐 시:12번째 우승을 하지 못했기 때문이다. 나중에 Du Yuhao가 나를 따라잡았지만 3년 후에 내가 그를 따라잡았지만 나중에는 그것이 중요하지 않았습니다. 본질적으로 저는 12학년에 진학하지 못했습니다.

'하이빔': 마지막으로 참가한 해는 언제였나요?

루우텐 시:불과 몇 주 전입니다. 작년에는 준우승을 했으나 우승을 하지 못해서 보통 준우승자를 '가장 큰 패자'라고 부른다. 가장 큰 패자.

경쟁은 제가 20년 동안 버틸 수 있는 일이고, 자율주행 역시 마찬가지입니다.

"하이빔": 올해는 안 갈 것 같고, 앞으로도 안 갈 것 같은 느낌이 들었던 해가 있나요?

루우텐 시:경쟁계의 전문 용어를 사용하자면, 할 수 있는지 여부와 하고 싶은지 여부는 서로 다릅니다. 할 수 없고 하기 싫다고 하면 변명일 뿐입니다.

등록이 아니라 선택입니다. 상위 몇 위 안에 들어가야 합니다. 지난 몇 년 동안 상위 몇 위 안에 들지 못했다면 그럴 수 없습니다. 하지만 할 수 없는 것과 원하지 않는 것은 서로 다른 문제입니다. 또한 L4를 할 수 있는지, 하고 싶은지 여부에 따라 다릅니다.

"하이빔": 경쟁에 기술이 있습니까?

루우텐 시:기술은 어디에나 있습니다. 대회에서 자주 일어나는 일 중 하나는 자신의 성과 상태를 다른 사람들이 알게 된다는 것입니다. 모두가 경주 과정에 있기 때문에 마지막에 결과를 아는 것이 아니라 과정 중에 대략적으로 알 수 있습니다.

이 과정에는 '홀드 카드'가 있습니다. 제가 할 줄 아는 것이 있지만, 나도 모른다는 느낌을 주기 위해 몇 가지 방법을 사용하는 것뿐입니다. 당신은 진정한 투쟁에 대한 생각을 포기하고 그것에 빠져들고 있습니다.

이제 그 사람도 80점에 도달했고, 나도 이미 90점에 도달했다는 사실을 그 사람에게 알려준다면 그 사람은 최선을 다해 높은 수준에 도달해 이 지점에서 완전히 뛰어오를 것이다. 뭔가 생각해 보세요. 그의 기분을 좋게 만들기 위해 점수를 80 정도로 조절하고 몇 가지 세부 사항에 주의를 기울이십시오. 마지막으로 검을 보여주고 90을 얻으면 그것에 대해 생각할 시간이 없을 것입니다.

종종 게임의 마지막 순간에는 전혀 다른 결과가 나오곤 합니다. 다들 그 지점을 붙잡고 있지만, 버티지 못하는 사람이 늘 있기 마련이죠. 최소한만이라도 붙잡아라. 내가 거의 다 왔다고 생각하게 만드는 것.

"하이빔": 오늘 L2 테크니컬 라인과 경쟁할 때 그것을 붙잡으시겠습니까?

루우텐 시:이것은 다릅니다. 회사의 발전에는 어느 정도의 홍보가 필요합니다. 경쟁은 중간에 앞서더라도 결국에는 뒤처지는 것이 경쟁의 특징입니다. 회사는 그렇지 않습니다. 친구들에게도 내가 필요하고, 그들의 가족에게도 내가 필요합니다. 나는 친구를 사귀고 파트너를 사귀는 것이 매우 중요합니다.

"하이빔": 이 트릭을 너무 자주 사용하면 다른 사람들도 알 수 있을까요?

루우텐 시:나는 항상 이것을 하고 다른 사람들도 그것을 알고 있습니다. 하지만 그 사람은 운이 좋을 수도 있어요.

"하이빔": 당신이 경기 카운트다운을 하고 있던 것을 기억합니다.

루우텐 시:나는 결승전 횟수에서 세계 1위일지도 모른다. 결승전에 4번 진출하는 것은 누구라도 힘든 일이다. 왜냐하면 많은 사람들이 4번의 결승에 진출할 수 없기 때문이다. 보통 결승전에는 8~10명 정도가 출전하는데, 4번이나 결승에 오르는 게 쉽지 않다. 운이 좋게도 마지막 4번을 마쳤습니다.

'하이빔' : 카운트다운을 하면 집에 갈 때 우울해지나요?

루우텐 시:나는 이 문제를 매우 중요하게 생각하기 때문에 분명히 슬프겠지만, 그 사실이 끝난 후에는 끝났고 다음으로 넘어가야 합니다.

"하이빔": 실종된 지 얼마나 됐나요?

루우텐 시:비행기.

'하이빔': 대회에 많이 참가하셨는데, 경쟁이 당신에게 어떤 재미를 가져다 주나요?

루우텐 시:챔피언과 준우승자의 차이를 이해하는 것이 중요합니까? 같은 사람들을 많이 알아가고, 지속적으로 배우는 자세를 가지세요.

가장 근본적인 것은 진짜 탑의 꼭대기에 도달하는 순간, 그런 궁극의 느낌이 제가 늘 그리워했던 느낌이라는 겁니다.

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