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Edição de condução inteligente da marca Wei Blue Mountain

Nos últimos anos, o rótulo "condução inteligente" tem estado mais intimamente ligado às novas empresas de automóveis potentes. Muitas marcas novas, como Xpeng, Huawei e Ideal, têm feito esforços no campo da condução inteligente, com o objetivo de levar. a liderança na nova era energética.

Em comparação, a voz das montadoras tradicionais parece muito menor, mas na verdade elas não estão de todo estagnadas nesta época. As montadoras representadas pela Grande Muralha também estão secretamente acumulando esforços para tentar vencer na competição de direção inteligente. Yicheng.

Desde o início deste ano, Wei Jianjun, presidente da Great Wall Motors, conduziu testes ao vivo sobre direção inteligente em Baoding e Chongqing, respectivamente. Como líder da empresa, ele não apenas participou do teste pessoalmente, mas também participou de muitos testes. colegas do departamento técnico para endossar sua mais recente tecnologia de direção inteligente.

Falando objetivamente, se voltarmos há um ano, a direção inteligente da Great Wall Motor geralmente não tinha muita presença na indústria, e a maioria dos produtos de direção assistida L2+ usados ​​em carros produzidos em massa vieram de fornecedores de soluções maduras.

Até abril deste ano, a Great Wall lançou a arquitetura técnica da direção inteligente integrada SEE. O objetivo principal é lidar com a direção assistida L2+ em cenários urbanos e de alta velocidade. Sob tal arquitetura, ele é otimizado com base em módulos de algoritmos segmentados tradicionais e usa um grande modelo integrado para resolver problemas de tomada de decisão em mais cenários, mas também contém regras artificiais.

Do ponto de vista técnico, o atual modelo SEE da Great Wall Motors não é mais uma tomada de decisão e planejamento tradicional baseado em regras, mas um modelo integrado em grande escala com tomada de decisão por inteligência artificial. motoristas em termos de capacidade de evitar obstáculos Em comparação com o método estúpido anterior de contar com uma equipe de milhares de pessoas para corrigir cada cenário, a eficiência foi bastante melhorada.

Então agora, depois do pesado investimento de todo o grupo em P&D, até que ponto o nível de direção inteligente da Grande Muralha evoluiu?

A seguir está uma transcrição de uma conversa recente entre o vice-presidente de inteligência da Great Wall Motor, Wu Huixiao, o diretor sênior do Centro de Desenvolvimento de Plataforma Inteligente, Jiang Haipeng, e o especialista do Centro de Desenvolvimento de Plataforma Inteligente, Wu Guosuzhou e outros, que foram brevemente editados por Titanium Aplicativo de mídia.

P: Em que nível as atuais capacidades de direção inteligente da Great Wall se comparam às de outras marcas?

Jiang Haipeng: Primeiro, vamos falar sobre nossas próprias vantagens A partir do Urban NOA no segundo semestre do ano passado, a Huawei e a Xpeng estão muito gratas a essas duas empresas líderes. Acontece que prevemos que a NOA urbana será implementada em 2025, precisamente porque os nossos líderes nacionais a estão promovendo profundamente. No início, foi com imagens, e depois evoluiu gradualmente para um grande modelo sem imagens. sua promoção e educação relativamente radical de nossos usuários, e também empurrou o Urban NOA para o cenário mais popular da direção inteligente.

Este ano tivemos um test drive aprofundado da Tesla durante a CES. Depois de retornar à China, fizemos algumas avaliações aprofundadas e test drives de todos os modelos com funções de direção inteligente. Se tivermos que classificar Em termos de reputação, acho que estamos entre os três primeiros, então não há elemento de orgulho.

P: O que você acha da atual rota de tecnologia de modelos grandes de ponta a ponta na indústria?

Jiang Haipeng: Agora, quase todas as empresas de algoritmos ou OEMs estão falando sobre o grande modelo ponta a ponta. Posso dizer com responsabilidade que não há mais do que três empresas no mundo que estão realmente fazendo ponta a ponta com base no ponta a ponta. arquitetura ponta a ponta, e mesmo na arquitetura ponta a ponta, muitas regras e questões de segurança são incorporadas internamente. Porque o fim a fim em si não significa que Tesla só propôs este conceito no ano passado ou este ano. Quando começamos a fazer condução autônoma, todos sabíamos que deveria haver modelagem. o volume de dados não era suficiente.

Portanto, a percepção é modelada primeiro, e o modelo é posteriormente modelado e, em seguida, lentamente empurrado para o lado da tomada de decisão. Quando não havia modelos, dependíamos de regras. Mais tarde, descobrimos que, uma vez que entrássemos na cidade, se ainda seguíssemos as regras, não havia como atender às necessidades dos cenários urbanos. Se você empilhar o código sem limites, talvez não consiga escrever bem as regras da cidade se não houver 3.000 ou 5.000 pessoas trabalhando em um sistema de direção autônomo. Mesmo que haja uma mudança após a escrita, será difícil para você. resolva isso. Portanto, hoje todos sabem muito claramente que devemos utilizar os dados para conduzir a operação, a fim de reduzir o número de códigos de pessoal e reduzir custos, caso contrário não será estabelecido.

P: As montadoras estão relativamente otimistas em relação a tudo, mas ainda existem algumas incertezas. Como a Grande Muralha vê a prevenção de riscos?

Jiang Haipeng:De ponta a ponta deve ser o futuro, mas não é o fim. Há algo mais avançado agora. O fim da direção verdadeiramente inteligente deve ser como um ser humano que pode pensar e compreender a cena e realizar ações de direção inteligentes. na compreensão da cena.

Para dar um exemplo simples, quando estamos dirigindo, há um saco plástico preto na nossa frente. Se houver carros dos dois lados e não houver como contorná-lo, com certeza iremos atropelá-lo, porque eu sei que é. um corpo macio e posso esmagá-lo. O primeiro é que não haverá acidentes e, em segundo lugar, não haverá danos ao meu veículo. Agora é diferente. Não há como saber que existe um software à nossa frente. Só sabemos que é um obstáculo e devemos freá-lo ou evitá-lo.

No futuro, a condução autónoma deve ser uma condução autónoma com compreensão do cenário, e também estamos a fazer planeamento e desenvolvimento nesta área. Agora, existem algumas bases. Em primeiro lugar, do ponto de vista do chip, como o Thor da NVIDIA, inclusive, entendemos que algumas grandes empresas nacionais de chips também definiram seus próprios chips a esse respeito, você deve suportar modelos de linguagem grandes semelhantes para executar os chips. Do ponto de vista do modelo, existe o que chamamos de modelo de linguagem, semelhante à IA aberta, que nos ajuda a fazer alguma compreensão e, em seguida, fazer uma percepção e fazer um julgamento abrangente. Este aspecto é o resultado final no futuro.

De ponta a ponta é o conjunto atual de lógica técnica baseada na própria condução autônoma, que é segmentada desde a modelagem de percepção até a modelagem de fusão e, finalmente, até a modelagem em escala. Como as pessoas estão ficando preguiçosas, desenvolver, especialmente códigos de software e algoritmos, é um trabalho que consome muito o cérebro. O que eles deveriam fazer se quisessem tornar seu trabalho mais fácil? Os alunos que se envolvem em IA ficam particularmente irritados com a codificação porque sentem que estão escrevendo. código é demais. É uma perda de tempo, então eles são extremamente motivados. Quero converter o código em um modelo, a nuvem se adaptará de ponta a ponta. O fim é uma fase de desenvolvimento tecnológico, mas não é o fim da condução inteligente.

P: Arquitetura Great Wall SEE 2.0, por que ela mantém as respectivas características de modular ponta a ponta e completa ponta a ponta?

Estado de Wu Suzhou:Ambos são conceitos. O verdadeiro completo de ponta a ponta não significa que não existam regras para cobrir toda a situação, mas a vantagem do completo de ponta a ponta é que seus dados podem aprender as trajetórias e características dos seres humanos. dirigindo do começo ao fim Com o status técnico atual ninguém consegue. O método é treinar uma coisa totalmente ponta a ponta, que pode ser aberta em todos os cenários, e uma coisa modular ponta a ponta, que pode ser aberta em todos os cenários. também tem uma interface perceptiva no meio.

Por exemplo, se houver linhas de faixa e obstáculos semelhantes, a maior vantagem do modular ponta a ponta é que o modelo é fácil de treinar, mas não tem as vantagens de ser completo ponta a ponta, então essas duas partes são combinados. Para ser franco, se você executar dois modelos, os dois modelos serão independentes e os requisitos de poder de computação serão duplicados. Finalmente, esse é um ponto difícil na construção do modelo. será um mecanismo de arbitragem correspondente Determinar quais cenários acredito que um determinado modelo de exportação exige, para que esses cenários possam ser combinados perfeitamente.

P: Com base em que é decidida a estratégia específica de abertura de cidades da Great Wall Intelligent Driving?

Jiang Haipeng: Na verdade, a lógica de Kaicheng é muito simples. Classificamos as 20 principais cidades de vendas em nossas Montanhas Azuis. Os mais vendidos são Chongqing, Chengdu, etc. categorias. Chongqing é uma cidade montanhosa e as condições das estradas são realmente complexas. Chengdu é um típico representante de cenas de congestionamento. As vias urbanas são muito estreitas e o fluxo de tráfego é enorme. Shenzhen é uma típica representante de cidades de alta tecnologia, muito semelhante a Xangai. Baoding é um representante de cidades de segundo e terceiro níveis, portanto cada cidade representa um tipo de cidade. Se generalizarmos de algumas cidades para outras cidades, obteremos o dobro do resultado com metade do esforço.

Temos muita inveja do método de promoção de Wei Xiaoli, porque já existem carros no mundo que oferecem funções de usuário através do OTA Em vez de começar do zero, já existem 0,5, e adicionar 0,5 fará com que seja 1. Atualmente não temos carros no mercado, portanto só podemos ter esta função desde o início das vendas. São duas formas diferentes.

P: Que ajustes a Great Wall Motors enfrentou durante a promoção do NOA urbano?

Wu Huixiao: A popularização em grande escala ocorrerá em 2025. No ano passado, julgamos que o nó era o primeiro semestre de 2024. Posteriormente, colaboramos com todo o veículo, inclusive fazendo alguns ajustes na arquitetura do modelo durante o processo de abertura. Depois, durante o processo de implementação, também descobrimos que toda a indústria enfrentará uma fase em que os usuários aceitarão a co-condução homem-máquina. Esta função estará disponível quando o Blue Mountain Smart Driving Edition for lançado, e haverá algumas otimizações e ajustes na interação após entrar no carro OTA.

P: Qual é o tamanho atual da equipe de P&D de direção inteligente da Great Wall?

Wu Huixiao:Meu chefe me disse antes que, com mais de mil pessoas no comando, incluindo motoristas e TSTs, dirigir pessoal não é a direção certa para o futuro. Os métodos de desenvolvimento baseados em uma compreensão maior da cena do modelo se tornarão cada vez menos populares no futuro. Baseando-se na transferência de projetos e nas táticas de ondas humanas, o futuro deverá utilizar um escalão de maior qualidade, maior densidade e maior talento, juntamente com a nossa infraestrutura.

P: O que você acha do papel do lidar na direção inteligente?

Jiang Haipeng: Lidar resolve apenas 1%. As montadoras deveriam gastar milhares de dólares por 1%? Achamos que deveriam gastar. Nossa empresa não está dizendo que não há necessidade de reduzir custos. custos Ainda insistimos em não reduzir alguns custos, e esse 1% está precisamente relacionado com a segurança. Portanto, não planejamos eliminar o lidar nos próximos um ou dois anos, mas ainda precisamos garantir os resultados financeiros da segurança.

P: Qual é a ordem em que os modelos de direção inteligente da Great Wall Motors serão lançados?

Wu Huixiao:Atualmente, o Blue Mountain Smart Driving Edition está equipado com Coffee Pilot Ultra, além de max e pro. Também precisamos observar as necessidades dos usuários. Alguns usuários sentem que têm preocupações em usá-lo nesta situação, e então decidir. se deve promover a NOA de alta velocidade como um todo ou a NOA da cidade.

P: Quando é que os consumidores poderão pagar pela condução inteligente com dinheiro real?

Wu Huixiao: Meu ponto de vista é que os negócios são a maior instituição de caridade. Seu carro deve ser capaz de operar positivamente para manter o desenvolvimento positivo e sustentável de sua empresa e cadeia industrial. Você não pode comprar ou vender à força. O primeiro ponto é primeiro tornar o produto bom. Depois de torná-lo bom, você resolve muitos problemas para os usuários, e eles acham que vale a pena o dinheiro investido. Também precisamos de fazer muito trabalho internamente, incluindo o estabelecimento de processos, sistemas de TI e canais de pagamento. Na verdade, toda a indústria passou por este processo.

Quer se trate de uma condução inteligente ou de um cockpit, a experiência deve ser melhorada. Com base no ciclo fechado saudável do futuro modelo de negócios, o caminho deve ser pavimentado primeiro a partir da cadeia organizacional e técnica. Quando você realmente melhorar a experiência, os usuários também serão. dispostos a pagar e realmente permitir que os usuários aproveitem a conveniência da tecnologia e sintam que vale a pena gastar o dinheiro, então eles estão naturalmente dispostos a pagar.

Este ano, as montadoras estão muito ocupadas e a indústria de software está perdendo dinheiro. Acho que todo o nosso país, inclusive eu pessoalmente, devemos aprender quanto pagamos por comida, roupas e casas. para música?, pagamento de direitos de propriedade intelectual, toda a sociedade deve trabalhar duro.

P: Por que o próximo ano será o primeiro ano da indústria de direção inteligente?

Estado de Wu Suzhou:Pode ser visto sob quatro aspectos.

A primeira é a evolução dos algoritmos Quando fazíamos uma direção inteligente, há muitos anos, sentíamos que a primeira coisa a fazer bem na direção inteligente era fazer um bom trabalho de percepção. . Mais tarde, o nível de percepção melhorou e foi dito que embora houvesse percepção, não havia cognição. Hoje falamos de cognição como a compreensão da cena pelo sistema de direção inteligente. Isso foi muito difícil no passado e fizemos inúmeras explorações, mas os modelos de linguagem e as tecnologias de linguagem visual de hoje nos dão um ponto de partida para a tecnologia cognitiva em macrocenas. Se você quiser colocar este modelo em um carro, não pretende copiá-lo e usá-lo diretamente. Pelo menos do ponto de vista técnico, este é o método. O grande modelo de condução inteligente também pode resolver o problema de amostras zero ou amostras raras.

A segunda é em termos de poder de computação. Hoje, todos aqueles que trabalham em direção autônoma de ponta, exceto a Huawei doméstica, que tem seus próprios chips e está realmente muito à frente, o resto são chips NVIDIA, na verdade, projetados por seus principais designers. eles em 2019 Concluídos, houve um salto no meio. Então, estou me adaptando à arquitetura de chips NVIDIA há quatro anos. Na verdade, o chip terá uma iteração muito importante no próximo ano, seja NVIDIA ou chips de computação domésticos de alta potência, o algoritmo irá intervir.

O terceiro aspecto são os dados. Ao longo dos anos, todos, sejam eles OEMs tradicionais ou novas forças, acumularam mais ou menos uma certa quantidade de dados de condução inteligentes. Quando a quantidade de dados se acumular até um certo nível, por sua vez será. usado para treinar grandes modelos. Surge a possibilidade de mudança quantitativa para mudança qualitativa.

Finalmente, há o aspecto cognitivo. No passado, havia dois grupos: aqueles que acreditavam na condução autónoma e aqueles que não acreditavam. Todos acreditavam que a tecnologia orientada por dados era o futuro. que é otimizado 10 vezes por ano, todos têm confiança neste assunto. E a cognição, esta cognição, por sua vez, promoverá o investimento de todos em tecnologia e, em segundo lugar, terá um impacto indireto em coisas leves, como leis, regulamentos e ética. Este ponto chegará em breve.

P: O que você acha da entrada do Tesla FSD na China? Quais são as vantagens das tecnologias domésticas de direção inteligente, como a Grande Muralha, em comparação com a Tesla?

Wu Huixiao: A Tesla tem liderado o caminho na direção assistida e também vimos seu desempenho nos Estados Unidos. Só podemos dizer que existem desafios. Mesmo que seja muito bom, será difícil alcançá-lo no curto prazo. Há uma grande diferença entre as estradas dos Estados Unidos e da China. Há muito pouco tráfego misto nos Estados Unidos. Quando vivenciamos isso nas ruas de São Francisco, se houvesse gente, ainda causaria muita interferência. para o driver. Uma vez que muitos dados chegam, com base no big data de ponta a ponta, o modelo de desenvolvimento do modelo certamente tornará a melhoria mais rápida.(Este artigo foi publicado pela primeira vez no Titanium Media App, autor｜Li Yupeng, editor｜Zhang Min)