Chu Wenbo: Integrar ainda mais grandes modelos de IA para otimizar as principais tecnologias de direção autônoma
2024-08-19
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Notícias do cliente do China Youth Daily (China Youth Daily·Repórter estagiário do China Youth Daily Jia Jiye Repórter Zhang Miao) "Uma maior integração de grandes modelos de IA tornou-se a chave para resolver as principais barreiras à direção autônoma 'ponta a ponta'." Veículos Conectados na Cidade Científica do Oeste da China, Chu Wenbo, gerente geral do Centro de Inovação e especialista técnico-chefe do Centro Nacional de Inovação de Veículos Conectados Inteligentes, disse no Fórum Temático de Desenvolvimento Digital do Fórum Mundial de Desenvolvimento Juvenil de 2024, realizado em 15 de agosto.
"De ponta a ponta" é uma tecnologia de direção autônoma. Seu núcleo é que, após inserir informações sobre a estrada, o veículo, o audiovisual e outras informações sensoriais no sistema de direção autônoma, os comandos de tomada de decisão podem ser emitidos diretamente. completado por inteligência artificial, realizando o tradicional sistema de condução autônoma. Integração de percepção, tomada de decisão, planejamento e outros módulos.
Na opinião de Chu Wenbo, o surgimento de grandes modelos promove a evolução da condução autónoma da modularização para “ponta a ponta”. Mas ele também disse que a direção autônoma “de ponta a ponta” ainda enfrenta grandes problemas. A condução autônoma "ponta a ponta" é altamente dependente de dados de treinamento. No entanto, os dados atualmente disponíveis apresentam problemas como baixo realismo dos cenários de simulação, má generalização dos cenários de treinamento e um único tipo de dados anotados. Além disso, o processo de raciocínio “ponta a ponta” é uma “caixa preta” oculta e é difícil supervisionar as variáveis no processo de tomada de decisão, o que pode facilmente levar a uma série de riscos de segurança.
"Precisamos otimizar a tecnologia central 'ponta a ponta' da direção autônoma, integrando ainda mais grandes modelos de IA." Chu Wenbo disse que devemos primeiro usar o modelo mundial (um dos principais caminhos para a inteligência artificial geral) para melhorar. Percepção de condução, além das linhas da pista circundante, esta tecnologia pode até perceber condições de condução mais realistas, incluindo clima, luz e sombra, formas, etc.; em segundo lugar, é necessário utilizar informações de grandes modelos multimodais; informações fornecidas pelos sensores do veículo, também é necessário adicionar informações de outras informações na nuvem. Ao mesmo tempo, a interação de direção também pode ser alcançada por meio de um grande modelo de linguagem visual, permitindo ao veículo formar uma série de informações textuais com base na situação de direção para orientar diretamente as decisões de movimento do veículo.
Além disso, Chu Wenbo também mencionou a necessidade de "solidificar a segurança", ou seja, esforçar-se para alcançar a interpretabilidade "ponta a ponta" da condução autónoma para reduzir os riscos de condução. Por um lado, é necessário melhorar a controlabilidade da condução. o modelo e, por outro lado, pode gerar mais links intermediários que facilitam o monitoramento da segurança.
Em 15 de agosto, o Fórum Temático de Desenvolvimento Digital do Fórum Mundial de Desenvolvimento Juvenil de 2024 foi realizado em Chongqing, gerente geral do Centro de Inovação de Veículos Conectados Inteligentes da Cidade Científica do Oeste da China e especialista técnico chefe do Centro Nacional de Inovação de Veículos Inteligentes Conectados. fazendo um discurso principal. Foto fornecida pelo organizador
Fonte: cliente do China Youth Daily
