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Zhu Xichan disse que o desempenho do modelo grande é incrível, mas estima-se que é improvável que seja colocado no carro nos próximos dois anos, porque o alto poder de computação exigido pelo modelo grande é difícil de arranjar no lado do carro, e o modelo grande não pode resolver o problema da segurança.

Repórter |Zhou Xin

Fonte da imagem |Imagine a criatividade dos insetos

Tesla lançou a versão V12 do FSD (Full-Self Driving) em março deste ano. Esta versão excluiu centenas de milhares de linhas de código de regras manuais e adotou uma solução de direção autônoma "ponta a ponta".

A tecnologia ponta a ponta tornou-se imediatamente o tema mais quente no momento, e as montadoras nacionais também começaram a se concentrar em "ponta a ponta". A Xpeng Motors anunciou na conferência "520 AI DAY" que o primeiro modelo doméstico de grande escala da Xpeng foi colocado em produção em massa. A Li Auto estabeleceu uma equipe separada para o modelo ponta a ponta no final do ano passado. Li Xiang, CEO da Li Auto, também disse no início de junho que a Li Auto promoverá o VLM (modelo de linguagem visual) de ponta a ponta. ) condução inteligente para testar os usuários no plano do terceiro trimestre deste ano.

A SAIC também declarou recentemente que a visão pura e a tecnologia ponta a ponta entraram na fase de desenvolvimento para produção em massa. Até agora, quase todas as principais empresas de condução autónoma na China lançaram as suas próprias soluções “ponta a ponta” e planos de bordo.

Em 16 de agosto, no 4º Desafio de Veículos Inteligentes Conectados de Shenyang, Zhu Xichan, professor da Escola Automotiva da Universidade de Tongji, disse ao Economic Observer: “A inteligência artificial de ponta a ponta da Tesla torna a direção autônoma mais possível. foi popularizado pela Tesla. As montadoras nacionais estão falando de ponta a ponta, mas agora, se alguém anunciar ponta a ponta (produção em massa), você não deve comprar o carro dele.

Há uma semana, na conferência de lançamento do Xiangjie S9, Yu Chengdong, presidente do Terminal Huawei e presidente da BU Smart Car Solutions, comentou sobre o Tesla FSD, dizendo que a versão comercial fez um grande progresso. O limite superior é bastante alto, mas o inferior. o limite também é muito baixo “Vamos testar, tinha um caminhão branco parado na estrada e ele bateu sem diminuir a velocidade, e também tinha um caminhão verde que não diminuiu a velocidade e ele também bateu. isto."

A chamada condução autônoma ponta a ponta geralmente significa que depois que o sistema de controle lê os dados originais do sensor, ele apenas calcula diretamente as instruções de controle através da rede neural, que não contém nenhum módulo de regras projetado artificialmente.

Os principais sistemas de direção autônoma adotarão uma solução de submódulo, dividindo o sistema AD de acordo com a percepção, planejamento e controle. Eles primeiro percebem com precisão os participantes do tráfego dinâmico e estático circundante e a estrutura da rede rodoviária e, em seguida, planejam a trajetória de condução do veículo. e finalmente passar O atuador executa o controle de circuito fechado do veículo.

Entende-se que o grande modelo ponta a ponta do Tesla FSD elimina a seção transversal entre a percepção e posicionamento, tomada de decisão e planejamento, controle e execução do sistema de direção autônoma e combina os três módulos principais para formar um grande rede neural.

"O modelo ponta a ponta remove todos os modelos de critério. Depois que o modelo de critério é removido, a capacidade de generalização da IA ​​é mais forte", disse Zhu Xichan. Então, cada módulo de IA é vinculado a um transformador e a informação é transmitida implicitamente. .Isso reduzirá a perda durante a transmissão de informações e também permitirá que toda a rede seja otimizada. Yu Chengdong disse que o limite superior do FSD da Tesla pode ser aumentado.

"Mas o 'limite inferior' que Yu Chengdong disse também é muito baixo, que se refere ao limite inferior seguro de treinamento com IA depois que o modelo padrão é jogado fora. É difícil saber se ele aprendeu ou não." Xichan disse ainda que a versão Tesla FSD V12, especialmente a versão 12.4, o limite superior é realmente alto, a capacidade de generalização é muito forte e pode lidar com mais coisas, tornando a direção mais parecida com um motorista experiente, mas ainda há muitos. problemas.

Em abril, um proprietário de Tesla nos Estados Unidos matou um motociclista. O motorista de 56 anos admitiu que ligou o piloto automático, mas se distraiu enquanto dirigia.

Zhu Xichan disse que a versão Tesla FSD V12 foi lançada nos Estados Unidos em março, mas o NTSB (National Transportation Safety Board) ainda está investigando e ainda não foi determinado se é V11 ou V12. Se o usuário causador do acidente atualizou, ele está usando a versão V12, o que representa um grande problema em termos de segurança.

Ele acredita que a detecção ponta a ponta ou ponta a ponta segmentada foi alcançada na China, mas agora em comparação com a Tesla, as empresas nacionais ainda estão muito atrás da Tesla em termos de volume de dados e poder de computação de treinamento de IA. "O poder de computação de IA da Xpeng Motors é relativamente grande na China, mas é dezenas de vezes pior que o da Tesla."

Em termos de coleta de dados, atualmente, as montadoras dependem dos veículos dos usuários para coletar dados. Quanto maiores as vendas de veículos, mais ricos são os dados. A Tesla vendeu mais de 1,7 milhão de veículos nos Estados Unidos, completando a transição do ciclo fechado de dados para o ciclo fechado do usuário. "Quem tiver carros com direção inteligente e coleta de dados de inteligência artificial será o primeiro a ultrapassar 1 milhão", disse Zhu Xichan. Huawei Hongmeng Zhixing e Li Auto podem chegar a 1 milhão no próximo ano.

Vale ressaltar que na recente 4ª Conferência Anual do Automóvel Yanzhi, Zhu Xichan disse que o desempenho do modelo grande é incrível, mas estima-se que é improvável que seja colocado no carro nos próximos dois anos, porque o modelo grande requer alto poder de computação ainda é difícil de implantar no lado do veículo, e modelos grandes não podem resolver o problema de segurança de cauda longa.

Zhu Xichan acredita que, com base nas atuais capacidades de dados e no poder de computação de treinamento de IA das empresas automotivas nacionais no desenvolvimento de direção inteligente, elas podem implementar soluções de detecção ponta a ponta que integram lidar e retêm modelos de critérios de segurança nos algoritmos de regulação e controle. segmentação O modelo de solução ponta a ponta é uma rota técnica mais razoável.

O fim

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