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얼마 전 청두 모터쇼 미디어 데이에서 지능형 운전 연구 개발을 하고 있는 li auto의 거물 두 명이 인터뷰를 했습니다. 그들은 부사장 dr. lang xianpeng과 수석 알고리즘 전문가 zhan kun입니다. 그들은 지능형 주행을 구현하는 이상적인 방법과 전체 대형 모델 최적화 논리를 간단하고 심도 있게 설명했습니다.

그 과정 전반에 걸쳐 끊임없는 '빅 멜론'이 있었고, 이상적인 스마트 드라이빙을 위한 도시 noa 사용 비율이 고속도로를 능가한 것으로 나타났습니다. 그 중 엔드투엔드 + vlm 솔루션이 tesla를 능가했으며 현재 목표로 하고 있습니다. 업계 최초.

솔직히 말해서 지난 몇 달간 이상형은 은밀하고 은밀하게 하다가 갑자기 '말이 심하다'고 해서 많은 분들이 조금 불편함을 느끼셨는데요. 이상적인 스마트 드라이빙은 어느 수준에 도달하나요? kung fu motors를 통해 모두가 함께 볼 수 있도록 하세요.

(1) 사용하기 쉬운 것부터 사용하기 쉬운 것까지 이상적으로 빠른 차선에 진입하십시오.

9월 6일, li auto는 몇 가지 중요한 데이터를 언급한 8월 스마트 운전 여행 보고서를 발표했습니다. 이상적인 스마트 드라이빙 사용자의 총 수는 908,000명에 달했으며, 이 중 8월에 44,000명의 새로운 스마트 드라이빙 사용자가 추가되었습니다. 이 데이터에 따르면, 이상적인 사용자의 대다수는 이미 스마트 드라이빙 서클에 진입했습니다.

그 중 도시의 noa 사용 비율이 처음으로 고속도로의 비율을 넘어섰습니다. 이는 확실히 매우 놀라운 일이며 심지어 전통 지식에도 어긋납니다.

그 이유는 복잡하지 않다. 고속도로나 고가도로 등 폐쇄된 도로에 비해 도시 도로의 가장 큰 특징은 혼잡하고 개방적이라는 점이다. 주변에는 자동차뿐만 아니라 보행자, 자전거, 테이크아웃 트럭, 임시로 배치된 다양한 물건도 있습니다.

따라서 아이디얼을 포함한 대부분의 자동차 회사들은 noa(내비게이션 보조 주행) 개발 시 폐쇄된 도로에서 시작한다. 적응형 크루즈 기능으로 진입로 진입 및 진출, 차선 변경, 추월 등을 자동으로 수행합니다.

'손과 발이 자유로운' 기술에 대한 소비자의 인식 역시 폐쇄된 도로에서 시작됐다. 예를 들어, noa는 지난 2년 동안 인기를 끌었습니다. 많은 사람들의 첫인상은 고속도로에서만 사용할 수 있고, 도로가 넓고 자동차가 적은 환경도 필요하다는 것입니다. 평일에 두 도시를 자주 이동한다면 이것이 완벽한 시나리오입니다.

시티카에 관해서는 많은 자동차 회사에서 정체 보조 기능도 탑재하고 있지만 대체적으로 평가가 좋지 않습니다. 그 이유는 시스템이 너무 "조심"하고, 차를 따라가기 위해 예약된 공간이 너무 크고, 모든 회전에서 차단되고 점령되기 쉽기 때문입니다. 실제로는 "사용할 수 없습니다".

이상적인 도시형 noa의 강점은 운전이 '3년 차 초보운전'에 매우 가깝다는 점이다. 신호등 교차로에서 무방비 좌회전과 우회전이 가능하고, 보행자에게 양보하고, 공공차량을 피할 수 있다는 점이다. 차선이 제자리에 있는 한 차선을 변경하고 모든 도로 조건에서 독립적으로 추월할 수 있습니다. 차량은 지능형 속도 제어를 실현하고 차를 따라갈 수 있으며 심지어 우회를 주도할 수도 있습니다.

아침 저녁 출퇴근 시간에 노련한 운전자처럼 빠르고 원활하게 운전하는 것은 현실적이지 않지만, 피곤하지 않게 쇼핑하고 출근할 수 있게 된 것은 이미 큰 발전이다.

urban noa는 점점 사용하기 쉬워지기 시작했고, 고속도로보다 더 많이 사용하는 것이 일반적입니다. 결국 시내 주행에는 좀 더 지능적인 운전이 필요하기 때문에 운전이 피곤해진다.

(2) 테슬라를 능가하려면 '원모델'에 의지하라?

청두 모터쇼에서 lang xianpeng은 이상적인 엔드투엔드 + vlm 솔루션이 tesla를 능가했으며 그 핵심 부분은 "onemodel"이라는 대규모 네트워크라고 말했습니다.

이상적인 것은 onemodel을 엔드 투 엔드로 통합하는 것입니다. 즉, 시스템이 센서로부터 입력 신호를 수신한 다음 모델 추론이 완료되고 궤적 계획이 주어지며 차량이 그에 따라 주행하도록 제어됩니다. 사이에 다른 단계가 없이 계획된 경로입니다.

신호가 모델을 연결하고, 인식 모델과 제어 모델이 분리되어 두 가지 모델로 나뉘는 다른 솔루션에 비해 이상적인 스마트 드라이빙은 중간 정보의 손실이 없고, 인공적인 정보 소화 과정이 없으며, 훨씬 더 효율적입니다. ., 상한선도 더 높습니다.

물론 여기에는 단점도 있습니다. 즉, 훈련이 매우 어렵습니다. 이는 기술적인 경로에 대한 설명을 보면 알 수 있는데, 들어오는 것은 원시 데이터이고, 나오는 것은 궤적이며, 중간 단계는 전체 ai 분석 과정이 얼마나 어려울지 짐작할 수 있습니다.

따라서 아이디얼은 다른 자동차 회사처럼 '샷건 방식'을 사용하지 않고 훈련 시 의미 없는 데이터를 대량으로 투입하는 대신 데이터를 정확하게 선별한다. 기존 22억 킬로미터의 훈련 데이터 중에서 ideal은 운전 습관이 좋고 급가속이나 감속이 거의 없으며 aeb가 거의 발생하지 않지만 통근 효율성은 여전히 ​​매우 높은 일부 숙련된 운전자의 데이터만 선택했습니다.

idealjing은 운전자 중 약 3%를 선택하여 교육에 데이터를 사용했습니다. 많은 사용자들이 숙련된 운전자처럼 운전한다고 평가하는 이상적인 스마트 자동차일 것입니다.

간단히 말해서, 사용자가 제공하는 모의 시험용 문제 은행을 갖는 것이 이상적입니다. ideal은 각 버전의 시스템 기능을 검증한 다음 계속해서 축적하여 사용자가 더 나은 시스템을 사용할 수 있도록 보장합니다.

tesla보다 나은지 여부는 의견의 문제입니다. tesla는 중국에서 스마트 드라이빙 기본 버전만 보유하고 있지만 fsd는 64,000대에 판매되지만 아직 도입된 적이 없습니다.

(3) 최고의 자리를 위해 노력할 때, 당신의 이상을 달성하기 위해 무엇에 의존합니까?

최근 jiyue auto ceo xia yiping의 인터뷰가 스크린에 등장했습니다. 그는 baidu의 스마트 운전 투자가 1000억 달러이고 huawei의 스마트 운전 투자가 100억 달러이므로 baidu의 스마트 운전이 더 설득력이 있다고 말했습니다.

물론, 둘 다 투자액이 수백억에 달하기 때문에 실제 격차는 그리 크지 않을 것이다.

실제로 이는 시장에 보이지 않는 압력을 가하고 있습니다. baidu, huawei, tesla 등 모두 거대 기업입니다. 스마트 드라이빙에 대한 아이디얼의 투자만으로는 이들 3사를 따라잡을 수 없습니다.

그렇다면 이상형은 왜 감히 업계 1위를 향한 노력이라는 슬로건을 외칠까요? 그 대답은 더욱 집중된 전략과 사용자에게 더 가까이 다가가는 것입니다. 이는 포커 테이블에서 이상을 유지하는 "마법의 무기"이기도 합니다.

지금처럼 규모에 관계없이 많은 자동차 회사들이 로보택시를 하고 있습니다. 로보택시를 하지 않으면 지능적으로 운전하는 방법을 모르는 것 같습니다. 하지만 아이디얼은 로보택시가 기술이 아니라 단지 제품이나 비즈니스 형태일 뿐이라고 믿습니다. 기술이 일정 수준까지 발전하면 자동으로 나타나는 사업 형태여야 한다.

영어를 배우기 위해서는 단어를 외우지 않고 미국 tv 드라마를 많이 보는 것은 말 앞에 수레를 놓는 것과 같습니다. 전자는 학습에 있어서 일정한 이점이 있지만 최종 분석에서 robotaxi의 백만 레벨 장비로 수집된 데이터는 일반적인 스마트 운전을 거의 지원하지 않습니다.

할 수 없다는 것이 아니라 단지 그것에 전적으로 집중할 필요가 없다는 것입니다.

지난 2년 동안 이상적인 스마트 자동차가 그토록 높은 평가를 받은 이유는 무엇입니까? 실제로 두 가지 측면이 있는데, 하나는 전반적인 전략 방향이 올바르게 선택되었다는 것이고, 다른 하나는 일반 가족 사용자의 자동차 사용 시나리오를 겨냥한 초점입니다.

이상적인 스마트 드라이빙은 기술을 과시하기 위한 것이 아니라 사용하기 위한 것입니다.

이상적인 ota 업그레이드 빈도는 사용자 경험을 지속적으로 최적화하고 개선하기 위해 거의 매달 매우 높습니다. 예를 들어 주차 공간 그리기, 저속 자동 비상 제동 등의 기능은 모두 아이디얼을 통해 단계별로 개발됐다.

다른 선도적인 자동차 회사나 컨설팅 회사의 컨셉은 참으로 거창하지만 최종 결과는 이상적이지 않을 수도 있습니다.

항상 실제 경험에 집중하고 항상 사용자의 요구를 최우선으로 생각하는 것이 새로운 세력으로서의 이상이 오랫동안 지속될 수 있는 이유입니다.

(4) 쿵푸 사격

9월 3일 li auto ota 6.2가 공식 출시되었습니다. 가장 큰 변화는 amap의 차선별 동적정보 통합과 건설도로 시나리오에서의 운전지원 기능 강화다. 사용자들은 일반적으로 업데이트 후 그다지 공격적이지 않고 시내에서 운전하기가 매우 쉽다고 보고합니다.

'다툼'에 관해서는 확실히 이상은 강하지 않고, 심지어 '모두가 남을 괴롭히는' 지경까지 이르게 되는 경우가 많다. 그러나 소비자를 "속이기" 위해 그렇게 헌신적인 자동차 회사는 거의 없습니다. 너무 높은 수준의 일을 많이 하지 않고 현실적인 방식으로 기술에 집중하고 실제로 소비자에게 좋은 서비스를 제공하는 것이 이상적이고 무적의 방식입니다.