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자동차의 전반부는 전동화, 후반부는 지능화라는 것이 업계의 공감대가 되었습니다. 새로운 에너지 차량의 등장으로 지능에 대한 논의가 점점 뜨거워지고 있습니다. 예를 들어 #전통적인 연료 자동차 회사가 스마트 자동차를 만들 수 있을까? 업계에서 뜨거운 논의를 불러 일으켰습니다. #신에너지의 지능적 발전에 대한 논의를 바탕으로 한 주제가 빠르게 인기 목록 상위권에 올랐습니다.

이 주제가 대중적 논의를 불러일으킨 이유는 현재 개발 상황에서 실제로 연료 자동차와 신에너지 자동차 간의 전반적인 지능 비교에 격차가 있기 때문입니다. 또한 기존 연료 자동차 회사는 소비자에게 큰 놀라움을 주지 못했습니다. 스마트 자동차 분야는 많지만, 업계가 주목하는 지능형 경험 차원은 신세력만큼 좋지 않습니다.

반면 지능 분야에서는 테슬라, 홍멍지싱, 웨이샤오리 등의 영향력이 날로 커지고 있다. 이들은 스마트카 대중화의 주역이라 할 수 있다. 지능의 영향력은 당연히 더 높다. 전통적인 연료 자동차 회사의 것입니다.

마케팅 선전의 홍보 및 과장은 물론, 홍보 효과도 불균형하며, 정보 측면에서 전통적인 연료 자동차 회사가 신세력이나 신 에너지 자동차 회사에 훨씬 뒤처져 있다는 메시지가 외부 세계에 쉽게 전달됩니다.

전통적인 연료 자동차 회사의 스마트 자동차 구축 실패가 실제로 국내 자동차 시장의 지능형 발전의 기본입니까, 아니면 인터넷 마케팅이 엮은 정보 고치에 오랫동안 일반 대중의 이해가 차단되어 있습니까? 이 주제에 대한 논의에 대해 많은 자동차 회사 임원들도 자신의 견해를 표명했습니다.

그 중 lantu automobile의 ceo인 lu fang은 다음과 같이 믿습니다.스마트 자동차는 전통적인 연료 자동차를 기반으로 만들 수 없습니다.지능 측면에서 연료는 시스템 응답 시간이 길고 중복성이 부족하다는 본질적인 단점이 있어 연료 차량의 지능 발전이 느려졌습니다. 즉, 연료 차량은 지능을 운반하는 데 가장 적합한 운반체가 아닙니다.

saic volkswagen 임원 fu qiang은 passat 출시 컨퍼런스에서 다음과 같이 말한 적이 있습니다. "passat pro의 지능은 고급 브랜드 연료 차량을 능가하며 주류 신에너지 차량과 비슷합니다."그는 "자동차의 스마트 여부는 전력 모드와는 관계가 없다. 자동차의 스마트 여부는 에너지 모드와 분리되어야 한다"고 믿는다.자동차 경영자 역시 지능에 대해 서로 다른 이해를 가지고 있음을 알 수 있다.

지능의 핵심은 무엇인가?

다시 스마트카 수준으로 돌아가서, 자동차의 지능을 논할 때 우리는 일반적으로 스마트 드라이빙(smart driving)과 스마트 조종석(smart cockpit)을 언급합니다. 스마트 드라이빙에 있어서 전통적인 연료 자동차 아키텍처를 기반으로 스마트 자동차를 잘 구축하는 것은 참으로 어렵습니다.연료자동차의 전자·전기 아키텍처는 기본적으로 공개되기 때문에 자동차의 동력, 섀시, 전기, 조종석, 스마트 드라이빙은 기본적으로 분리되어 있다.연료 차량이 신에너지 차량에 비해 매우 우수한 수준의 스마트 주행 또는 스마트 조종석을 달성하려면 더 높은 비용 투자가 필요하며 이는 분명히 비즈니스 논리에 부합하지 않습니다.

그러나 연료자동차의 지능형 주행에 있어서는 전통적인 연료자동차 진영에서 뛰어난 지능형 주행 능력을 갖춘 모델로는 passat pro와 xingtu lanyue가 있습니다.두 차량에는 각각 iq 파일럿 지능형 주행과 noc 자동 조종 지원 기능이 탑재되어 있습니다.이들의 스마트 드라이빙은 기존 연료전지 자동차 중 최고라고 평가받고 있지만, 신에너지 진영의 화웨이, 샤오펑 등 스마트 드라이빙과 비교하면 여전히 격차가 있다.

기존 연료차량은 스마트 주행이 다소 뒤떨어지는 것으로 최종 분석하면 기존 연료차량이 스마트 주행을 잘하고자 한다면 전자·전기 아키텍처의 격차다.인식체계, 정보전달체계, 전산체계, 제어체계 등을 재구축하고 혁신하는 것이 필요하다.

자동차의 변혁과 업그레이드를 주도하는 '신 4대 현대화'의 지도 아래, 자동차의 전자 및 전기 아키텍처는 점차 분산형에서 도메인 제어, 중앙집중화로 진화했으며, 전체 차량에 대한 지능형 제어가 더욱 중앙 집중화되었습니다. 무게가 점차 하드웨어에서 소프트웨어 수준으로 전환되었습니다.

saic, volkswagen, ideal, volvo, byd, great wall, nio 등 점점 더 많은 자동차 회사가 도메인 제어 아키텍처 단계에 진입했습니다.xpeng은 xpeng g9에서도 사용합니다.중앙 슈퍼컴퓨팅 + 지역 제어,지능형 데이터를 중앙 집중식으로 처리하면 보다 정확하고 빠른 제어가 가능합니다.

따라서 스마트 자동차의 구조를 이해하면 기존 연료 자동차는 실제로 최고의 운송 수단이 아니라는 것을 알 수 있습니다. 전통적인 연료 차량은 출력이 지연됩니다. 스마트 운전은 안전에 관한 것이며, 밀리초 수준의 지연은 중요한 순간에 위험 요소를 기하급수적으로 증폭시킬 수 있습니다.

신에너지 차량의 모터 구동은 극도로 낮은 대기 시간을 달성할 수 있으며, 고속 주행 시 신속한 반응과 조정을 달성할 수 있습니다. 지능형 주행에 필요한 극도로 빠른 반응 능력은 지능의 강도를 직접적으로 결정합니다. 즉, 연료 차량은 전자 및 전기 아키텍처를 재구성해야 한다면 우수한 지능을 달성할 수 있습니다.

엔드투엔드 스마트 드라이빙이 인기를 끄는 이유는 무엇일까?

스마트 드라이빙의 발전과 함께 xpeng, ideal, huawei 등은 신에너지 자동차 회사이든 전통적인 연료 자동차 회사이든 스마트의 고급 스마트 운전 경쟁에 총력을 기울이고 있습니다. 자동차는 엔드투엔드 아키텍처의 경쟁으로 인해 동일한 출발선으로 되돌아갈 가능성이 높습니다. 지능형 운전의 엔드투엔드 기술을 위해서는 대규모 ai 모델 훈련이 필요합니다.시스템의 한쪽 끝에서는 감지 데이터(카메라, 라이더, 내비게이션 정보 등)를 입력해야 하고, 출력 쪽에서는 직접 결정(주행 궤적)을 제공한다는 점입니다. 더 효율적이고 똑똑해졌습니다.

현재 대부분의 자동차 회사의 스마트 운전 시스템은 기본적으로 프로그램 표면에 사전에 운전 작동 사양을 설정합니다. 어떤 도로를 만나든 프로그래밍된 사전 설정 규칙에 따라 차량 운전을 종합적으로 계산하고 제어합니다.단점은 교차로 앞에서 정지된 차량을 만나는 등 전례 없는 교통 상황에 직면할 때 시스템이 충돌하거나 무기한 기다릴 수 있다는 것입니다.(인식할 수 없거나 장면이 시스템 수준에서 수집되지 않는 경우) 결국에는 동일한 도로를 운전하는 대신 수동으로 인수해야 합니다.

엔드투엔드(end-to-end)는 방대한 데이터를 통해 학습되며, 이는 차량에 지능형 운전을 위한 '두뇌'를 장착하는 것과 같습니다. 일상 주행의 다양한 도로 상황을 학습한 후 계산하고 분석하여 합리적인 운전 작업을 제공합니다.꼭 반대 차선에서 주행해야 하는 경우에도 주저 없이 자동으로 스티어링 휠을 돌려주는 것은 실제 사람이 운전하는 것과 한없이 가깝다.

물론 이론상으로는 엔드투엔드 운전이 좀 더 인간에 가까워지길 원한다면 ai 대형 모델 훈련과 반복을 위한 충분한 데이터를 제공해 스마트 운전 운영이 더욱 스마트해질 수 있도록 하는 것이 전제다. l5급 무인운전이 가능합니다.

tesla fsd의 엔드투엔드 아키텍처에 직면했을 때 yu chengdong은 fsd의 상한선이 매우 높고 하한선도 매우 낮다고 말한 적이 있습니다. 엔드-투-엔드 시스템의 훈련량이 부족할 경우, 전방의 장애물을 식별할 수 없는 경우에는 속도를 늦추지 않고 직격할 수도 있다.

따라서 기사에서 논의된 주제로 돌아가서, 전통적인 연료 자동차 회사가 연료 자동차 프레임을 기반으로 스마트 자동차를 제작한다면 스마트 운전에서 새로운 세력을 능가하는 것은 분명히 어려울 것입니다.

요즘은 엔드투엔드 아키텍처가 지능형 주행의 새로운 시대를 열어가는 만큼, 대량의 주행 데이터를 수집하고 이를 ai 대형 모델 훈련과 결합해도 지능형 자동차 기업에게는 기회라고 생각한다. 구동 시스템은 자체 진화를 완료할 수 있습니다. 운전 데이터가 증가함에 따라 기존 연료 자동차 회사가 스마트 운전의 새로운 세력을 따라잡는 것이 불가능하지 않습니다.

따라서 어느 자동차 회사에서나 스마트카를 잘 만들 수 있느냐는 것은 잘못된 명제이다. 비록 연료자동차가 좋은 운송수단은 아니지만, 결국에는 연료자동차 회사가 스마트카를 잘 만들 수 없다는 것은 잘못된 명제이다. ai 빅과 결합된 엔드투엔드 아키텍처 지능형 운전에서 평등한 권리를 달성하기 위해 모델을 훈련시키는 것은 어렵지 않습니다.