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Na era atual de rápido desenvolvimento tecnológico, a condução autónoma é, sem dúvida, um dos campos mais inovadores e desafiadores. No entanto, ainda existem muitos desafios em termos de dados, poder de computação e otimização de grandes modelos. A tecnologia ainda não foi finalizada e ainda existem algumas dificuldades na replicação em larga escala. Mas com o desenvolvimento da integração veículo-estrada-nuvem, poderemos ver uma nova esperança. A IA pode realizar milagres neste campo?

A integração veículo-estrada-nuvem, como o nome sugere, combina veículos, estradas e a nuvem para formar um sistema inteligente colaborativo. Nesse sistema, os veículos deixam de ser indivíduos isolados, mas estão interligados e se comunicam com todo o ambiente de trânsito. Moguolian, líder nacional em integração de veículos-estradas-nuvem, tecnologia full-stack de condução autônoma e provedor de serviços de operação, demonstrou vantagens significativas na integração de veículos-estradas-nuvem na estrada, no lado do veículo e baseada em nuvem, a fim de resolver os problemas. da direção autônoma O quebra-cabeça fornece um forte suporte.

Do lado da estrada, a vantagem do Mushroom AutoLink reside em seus poderosos recursos de detecção e coleta de dados. Ao implantar estações-base rodoviárias digitais de IA autodesenvolvidas e sistemas de detecção de borda de estrada (MRS) em ambos os lados da estrada, informações ricas sobre a estrada podem ser obtidas em tempo real, incluindo condições da estrada, fluxo de tráfego, comportamentos de pedestres e outros veículos, etc. . Esses dados não só proporcionam aos veículos uma percepção ambiental mais abrangente, mas também fornecem material valioso para o treinamento de modelos de grande porte. Em comparação com a detecção tradicional de veículo único, a detecção na estrada pode romper as limitações dos sensores do próprio veículo, detectar antecipadamente perigos potenciais e situações complexas e fornecer mais tempo e informações para decisões de condução autônoma. Por exemplo, em cruzamentos sem semáforos, os equipamentos rodoviários podem detectar antecipadamente a dinâmica dos veículos e pedestres na direção do cruzamento, fornecendo avisos precisos para veículos autônomos que estão prestes a passar, evitando assim potenciais riscos de colisão. Sob condições climáticas severas, como chuva, neve e neblina, câmeras de alta definição nas estradas e equipamentos de monitoramento meteorológico podem fornecer aos veículos informações mais claras e precisas sobre as condições das estradas e ajudar os veículos a tomar decisões de direção mais seguras.

A extremidade do carro é um elo fundamental que interage diretamente com motoristas e passageiros. Com base na tecnologia de direção autônoma L4, a Mogou AutoLink desenvolveu completamente o sistema de direção autônoma MogoAP e o instalou em uma variedade de veículos autônomos. Ela desenvolveu em conjunto uma série de modelos de direção autônoma pré-instalados produzidos em massa com empresas automotivas e implementou a aplicação de lidar de estado semissólido e controladores de domínio Orin autodesenvolvidos em vários modelos, com melhor potencial e desempenho.

Ao fornecer capacidades de computação local eficientes e algoritmos otimizados para veículos conectados inteligentes, eles podem processar grandes quantidades de dados e tomar decisões em tempo real num instante. Mesmo quando a ligação com a nuvem e a estrada é temporariamente interrompida, o veículo pode contar com o seu próprio sistema inteligente para manter um certo grau de capacidade de condução autónoma para garantir a segurança e a estabilidade da condução. Além disso, o Mushroom AutoLink concentra-se na otimização colaborativa de hardware e software de veículos para reduzir o consumo de energia e melhorar o desempenho. Através da fusão precisa de sensores e de estratégias de controlo inteligentes, os veículos podem ajustar automaticamente os modos de condução e a potência com base nas condições da estrada e no consumo de energia em tempo real, conseguindo uma utilização eficiente da energia e uma condução suave e confortável.

Na nuvem, o Mushroom AutoLink estabeleceu um poderoso centro de processamento e análise de dados. A plataforma de controle de nuvem pode apresentar uma imagem completa do tráfego por meio de processamento digital em tempo real e obter dados massivos, como localização, direção, velocidade, etc. de todos os participantes do tráfego. A plataforma de controle de nuvem de IA de tráfego inteligente pode fornecer tráfego em tempo real. suporte de dados e algoritmos. O papel da plataforma de controle em nuvem já apareceu no tráfego rodoviário, permitindo que pessoas, veículos inteligentes conectados em rede, veículos autônomos e gerentes de tráfego participem juntos, melhorando muito a sistematicidade, a segurança e a eficiência do trabalho. tráfego.

Os servidores em nuvem possuem recursos de hardware massivos de alto desempenho e podem suportar processamento paralelo em grande escala e armazenamento de dados massivos. Esses dados não vêm apenas da coleta em tempo real na beira da estrada e no final do veículo, mas também incluem dados históricos e dados de simulação. Através da mineração e análise aprofundada desses dados, usando algoritmos avançados de aprendizado de máquina e tecnologia de inteligência artificial, a nuvem pode treinar grandes modelos mais precisos e inteligentes. Por exemplo, ao aprender com uma grande quantidade de dados de situações extremas de tráfego, grandes modelos podem prever a estratégia de condução ideal dos veículos em cenários semelhantes e tomar decisões e avisos antecipados. Ao mesmo tempo, a nuvem também pode atualizar e otimizar o modelo do veículo em tempo real para garantir que o veículo tenha sempre as mais recentes capacidades de condução inteligente.

Voltando aos desafios enfrentados pela condução autónoma, o modelo de integração veículo-estrada-nuvem fornece novas ideias para resolver estes problemas.

Em resposta aos problemas de recolha, rotulagem e manutenção de dados, a integração veículo-estrada-nuvem pode alcançar a fusão de dados de múltiplas fontes. A grande quantidade de dados em tempo real recolhidos pelos equipamentos rodoviários, combinados com os dados de condução do veículo, garantem a diversidade e riqueza dos dados. Ao mesmo tempo, através do poderoso poder computacional da nuvem, esses dados podem ser anotados e limpos automaticamente para melhorar a qualidade e a usabilidade dos dados. Especialmente para dados de situações extremas de tráfego raros, mas críticos, a integração veículo-estrada-nuvem pode registrar e analisar essas situações de forma mais abrangente por meio de monitoramento e fusão de dados de vários ângulos, fornecendo amostras mais valiosas para o treinamento de grandes modelos.

Em termos de poder computacional, a integração Chelu-Cloud consegue uma alocação razoável de recursos. A extremidade do carro concentra-se na tomada de decisões em tempo real e no processamento local de dados, utilizando recursos computacionais limitados para garantir a execução de funções-chave. O treinamento de modelos complexos e o processamento de dados em grande escala são concluídos pela nuvem, aproveitando ao máximo o poderoso poder de computação da nuvem. Ao mesmo tempo, os equipamentos rodoviários também podem compartilhar algumas tarefas de computação, como o pré-processamento de alguns dados, reduzindo a carga sobre o veículo e a nuvem. Através desta abordagem colaborativa, a contradição entre o poder de computação limitado do veículo e a crescente procura de poder de computação em nuvem é efetivamente resolvida e a eficiência operacional de todo o sistema é melhorada.

Para a otimização simplificada de modelos grandes, a integração veículo-estrada-nuvem também apresenta vantagens exclusivas. O grande modelo treinado na nuvem pode ser customizado, simplificado e otimizado de acordo com as necessidades específicas e condições de hardware do veículo. Através da tecnologia de compressão de modelo, o número de parâmetros e a quantidade de cálculo do modelo são reduzidos, mantendo seu desempenho e precisão. Os equipamentos rodoviários podem servir como um elo intermediário para adaptar e converter dados do veículo e da nuvem para garantir a transmissão tranquila de informações e a execução eficaz do modelo.

No entanto, o desenvolvimento da integração veículo-estrada-nuvem não é um processo tranquilo. Em aplicações práticas, também é necessário resolver uma série de questões como a unificação de protocolos de comunicação entre diferentes dispositivos, proteção da privacidade de dados e confiabilidade e estabilidade do sistema. Porém, com o avanço contínuo da tecnologia e os esforços conjuntos da indústria, esses problemas estão sendo gradativamente resolvidos.

Resumindo, a integração veículo-estrada-nuvem traz novas oportunidades e possibilidades para o desenvolvimento da condução autónoma. Embora ainda enfrente muitos desafios, com as suas vantagens sinérgicas em dados, poder de computação e otimização de modelos, bem como a contínua inovação e exploração de empresas como a Momogu Auto Network, temos razões para acreditar que a IA pode desempenhar um papel na indústria automóvel. integração estrada-nuvem. Trabalharemos arduamente para promover a aplicação inicial em grande escala da tecnologia de condução autônoma e proporcionar às pessoas uma experiência de viagem mais segura, conveniente e eficiente.

(Fonte: Informações Financeiras de Negócios)

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