Новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Текст | Столичный научно-исследовательский институт титана

В последнее время горячей темой стал онлайн-сервис по вызову автомобилей Baidu «Carrot Run». Ожидается, что Tesla выпустит «Роботакси» в августе 2024 года. В то же время активно внедряется внутренняя политика, стимулирующая развитие самостоятельности. -вождение автомобилей. В начале 2024 года пять департаментов, включая Министерство промышленности и информационных технологий, совместно выпустили пилотное уведомление о приложении «интеграция транспортных средств, дорог и облаков», охватывающее основные города первого и второго уровня. Технология автономного вождения станет важным драйвером роста индустрии транспортных средств на новых источниках энергии. Комплексная архитектура постепенно стала главной темой конкурса этого года в области интеллектуального вождения. Чтобы побороться за лидирующие позиции, автомобильные компании начали наращивать свои усилия в области исследований и разработок.

Какова логика инвестирования в умные дорожки? Каковы тенденции развития комплексных технологий автономного вождения? Недавно компания Titanium Capital пригласила доктора Лю Юйдуна, исполнительного генерального директора Chentao Capital, обсудить соответствующие темы. Он уже давно занимается инвестициями в интеллектуальные треки для вождения. Он работал в Geely Automobile Research Institute и Didi Chuxing и возглавлял Smart. вождение нескольких интеллектуальных электромобилей. Разработка систем массового производства и перспективные исследования алгоритмов восприятия. Он имеет богатый практический опыт в техническом планировании, определении продукта, управлении командой, экологическом сотрудничестве и других областях. Ведущим этого обмена является Ван Цзэцин из Titanium Capital, специализирующийся на новой энергетике, новых материалах, искусственном интеллекте, цепочках робототехники и транспортных областях.

Интеллектуальная гоночная трасса Chentao Capital Инвестиционная логика

1. Сосредоточьтесь на разумном вождении

Chentao Capital — это частная инвестиционная организация, специализирующаяся на развивающихся отраслях, а интеллектуальное вождение — одна из ее ключевых инвестиционных вертикалей. Есть три основные причины сосредоточиться на умном вождении: во-первых, умное вождение, как область, сочетающая в себе транспорт и искусственный интеллект, занимает огромное рыночное пространство, которое, как ожидается, превысит уровень одного триллиона секунд, умное вождение является долгосрочной перспективой; трек, а технология и промышленная структура еще не стабилизировались, обеспечивая постоянные возможности входа для начинающих компаний, наконец, таланты и технологии в индустрии интеллектуального вождения очень податливы, а поток основных технических талантов открывает инвестиционные возможности; смежные отрасли, такие как искусственный интеллект и робототехника.

За последние семь или восемь лет Chentao Capital инвестировала почти в 20 компаний, связанных с интеллектуальным вождением. Большая часть инвестиций была осуществлена ​​на посевном и ангельском этапах, и она участвовала в качестве важного акционера. Инвестиционное поле в основном разделено на три сектора: первый — это компании, занимающиеся автономным вождением, специализирующиеся на различных сегментированных сценариях, таких как горнодобывающая промышленность, порты, городское распределение, санитарная очистка и т. д., второй — это основная цепочка поставок, связанная с интеллектуальным вождением, в том числе; Компании, занимающиеся шасси проводного управления, а также датчиками и компонентами, занимающимися добычей нефти, третьи — это компании, занимающиеся программным обеспечением и услугами для автономного вождения, которые привлекли большое внимание в последние два года, особенно в области генеративного искусственного интеллекта и услуг по передаче данных.

2. В отрасли началась вторая волна цикла роста.

Интеллектуальное вождение рассматривается как долгосрочное направление. С 2015 года рынок автономного вождения в Китае пережил первую волну роста. Хотя за последние два года внимание снизилось, эта тенденция соответствует кривой развития технологий Gartner, указывая на то, что в будущем все еще существует огромный потенциал роста и инвестиционные возможности.

В настоящее время индустрия интеллектуального вождения переживает период адаптации после первой волны инвестиционного пика, столкнувшись с коммерциализацией и другими проблемами, но долгосрочные перспективы остаются оптимистичными. Мы имеем четкое прогнозирование тенденций развития технологий и считаем, что в отрасли началась вторая волна цикла роста. Сигналами этого цикла являются поворотный момент коммерциализации компаний, занимающихся беспилотным вождением, и волна листинга связанных с ними компаний, что указывает на то, что индустрия интеллектуального вождения вступила в новую инвестиционную стадию. Поэтому наш фонд начал инвестировать еще в прошлом году и продолжает искать новые возможности.

Chentao Capital в настоящее время фокусируется на двух направлениях инвестиций: во-первых, коммерциализация автономного вождения в различных сценариях, полагая, что технология автономного вождения изменит транспорт и принесет практическую ценность, во-вторых, передовые технологические прорывы и приложения в области автономного вождения, особенно; Комплексная технология автономного вождения станет основным фактором трансформации индустрии автономного вождения в ближайшие два-пять лет. Поддерживайте высокую степень чувствительности и внимания к крупным моделям, 4D-радарам миллиметрового диапазона, лидарным технологиям и различным чиповым технологиям в области автономного вождения. Следующий раздел предоставит конкретные объяснения различных сценариев и комплексных технологий автономного вождения.

3. Инвестиционная логика для различных сценариев автономного вождения

Мы используем метод четырехквадрантной классификации, чтобы дифференцировать сценарии применения автономного вождения на основе скорости (низкая скорость, высокая скорость) и нагрузки (перевозка грузов, людей). С точки зрения технической сложности высокоскоростное автономное вождение сложнее, чем низкоскоростное, перевозка людей сложнее, чем перевозка предметов, а открытые сценарии сложнее, чем конкретные сценарии. Поэтому Chentao Capital изначально сосредоточила свои инвестиции на области беспилотного вождения для низкоскоростной погрузки грузов, задействуя такие сегменты рынка, как шахтные перевозки, терминальная логистика, беспилотная очистка и портовые сценарии.

4. Прогресс коммерциализации автономного вождения в различных сценариях

Мы делим его на To G, TO B (корпоративный рынок) и TO C (потребительский рынок). В области TO G основными сценариями применения являются санитария и безопасность. Санитария окружающей среды достигла первоначального крупномасштабного внедрения, а в некоторых городах используются роботы для проверки безопасности.

Со стороны TO B быстрее всего продвигается коммерциализация беспилотного вождения в шахтах и ​​портах. Сформирована четкая бизнес-модель и началось масштабное тиражирование.

Кроме того, в этом году произошел взрывной рост в сфере городской доставки: ведущие компании объявили, что расширят свой автопарк до десятков тысяч единиц, добившись более чем десятикратного увеличения масштабов. Быстрый рост городской дистрибуции обусловлен поиском подходящих сценариев применения в распределительном звене, таких как сотрудничество с компаниями экспресс-логистики, дистрибуция свежих продуктов в супермаркетах и ​​т. д. Что касается магистральной логистики на стороне B, поскольку это открытый сценарий и технически сложный, он все еще находится на стадии мелкомасштабной тестовой эксплуатации.

На стороне C беспилотные приложения — это в основном Robotaxi (беспилотные такси) и Robobus (беспилотные автобусы).

5. Беспилотное такси: краткий обзор прогресса Carrot Run

Проект Baidu Carrot Run является положительным сигналом, поскольку он оказывает разрушительное влияние на всю индустрию автономного вождения.

Существует три стадии разработки сценариев автономного вождения: автономный, крупномасштабный и коммерциализированный. На этапе беспилотного управления Baidu уже продемонстрировала свои возможности беспилотного вождения. Baidu реализовала беспилотное RoboTaxi (беспилотное такси) в 2022 году, провела беспилотные испытания в Ухане и других местах, а также поддержала работу беспилотных такси через центр дистанционного управления. Что касается масштабов, Baidu объявила о плане запуска RoboTaxi. Ожидается, что к концу года будет запущено около 1000 автомобилей. Некоторые автомобили уже запущены в Ухане, что демонстрирует предварительные признаки масштаба. На этапе коммерциализации основное внимание уделяется прибыльности. Лю Юйдун считает, что время рентабельности Robo Taxi все еще неясно и в основном зависит от уровня безопасности дистанционного управления и будущих ценовых возможностей компании. В настоящее время Robo Taxi предоставляет услуги по сверхнизким ценам в форме субсидий. Сможет ли компания поддерживать масштаб заказов при одновременном повышении платы за поездки в будущем — это вопрос, на который отрасль должна обратить внимание.

Индустрия беспилотного вождения предпринимает активные попытки коммерциализации. Хотя она сталкивается с проблемами, технологический прогресс и инновации бизнес-моделей открывают широкое пространство для будущего развития отрасли. Практика таких компаний, как Baidu, не только способствует развитию технологий, но и предоставляет ценный опыт для коммерциализации всей отрасли.

Проект Carrot Run оказал значительное влияние на трех уровнях: технологии, промышленность и промышленность. Технический уровень: Луобо Куайпао демонстрирует системное решение, которое сочетает в себе алгоритмы на стороне автомобиля и дистанционное управление вождением, обеспечивая масштабируемое решение. Этот режим предоставляет потребителям возможность по-настоящему управлять автомобилем без водителя благодаря дистанционному управлению, когда технологии на стороне автомобиля еще не совершенны. В будущем все больше производителей легковых автомобилей и других компаний, занимающихся самоуправляемыми автомобилями, могут воспользоваться этим планом для содействия широкому применению беспилотных такси.

Промышленный уровень: относительно крупномасштабное применение Луобо Куайпао демонстрирует промышленное разделение труда в отрасли. В нем участвуют операторы сбыта и компании, занимающиеся добычей запчастей, что приносит дополнительные выгоды этим заинтересованным сторонам. По мере развития своей деятельности Baidu сможет и дальше совершенствовать свои планы деятельности и владения активами, а также способствовать промышленному разделению труда, что пойдет на пользу развитию всей отрасли.

Отраслевой уровень: революционный эффект Carrot Run возродил интерес общественности к индустрии автономного вождения. Это событие является «моментом ChatGPT» в индустрии автономного вождения, а это означает, что это не только технологический прорыв, но, что еще более важно. , это привлекает внимание общественности. Чем больше людей будут уделять этому внимание, тем больше ресурсов, включая таланты и средства, будет привлекать индустрия автономного вождения.

Тенденции развития комплексных технологий автономного вождения

Развитие комплексных технологий не только способствует углубленным исследованиям в научных кругах и промышленности, но также открывает новые инвестиционные возможности и направления исследований в индустрии автономного вождения. Хотя сквозная технология все еще находится на стадии исследования, перспективы ее применения в области будущего автономного вождения широки и заслуживают пристального внимания со стороны отрасли и инвесторов.

1. Комплексное автономное вождение открывает новый виток промышленной революции

В прошлом году сквозные технологии привлекли широкое внимание научных кругов и промышленности, особенно после того, как результаты исследований Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта получили награду CVPR2023 за лучшую статью, эта технология снова оказалась в центре внимания академического сообщества. Процесс исследования сквозной концепции с 2016 по 2018 год, активная позиция Tesla в этой области и прямая трансляция Илона Маска в августе 2023 года продемонстрировали FSD v12, основанную на сквозной архитектуре, официально начавшую продвигать сквозную архитектуру. конечный рынок. За последние шесть месяцев ведущие китайские компании, занимающиеся интеллектуальным вождением, последовательно запустили комплексные планы автономного вождения. В мае 2024 года стартап-компания Wayve, занимающаяся разработкой комплексных систем автономного вождения, получила финансирование в размере 1 миллиарда долларов США. Это была первая сделка с суммой финансирования более 1 миллиарда долларов США после появления автономных систем. В 2022 году автомобильная отрасль пережила спад, что свидетельствует о том, что рынок капитала с оптимизмом смотрит на это развитие.

2. Эволюция архитектуры автономного вождения

Сквозная технология — это технология, охватывающая весь процесс от ввода данных с датчиков до планирования траектории или вывода управляющего сигнала, полностью реализованная с помощью искусственного интеллекта или нейронных сетей.

Развитие сквозной технологии разделено на несколько этапов: первый — сквозное восприятие, в котором модуль восприятия реализован методом глубокого обучения, но планирование решений по-прежнему основано на определении правил; модульность планирования решений, попытка заменить определение правил планированием принятия решений в сети искусственного интеллекта, затем сквозное модульное решение, при котором характеристики выражения изображения передаются между модулями и могут совместно обучаться и оптимизироваться, и, наконец, окончательный вариант; комплексное решение единой нейронной сети, основанное на генеративном искусственном интеллекте и технологии больших моделей, хотя зрелость низкая, потенциал огромен.

Сквозное решение — это не то же самое, что большая модель и мировая модель. Хотя сквозное решение может опираться на возможности больших моделей или мультимодальных больших моделей, недавно выпущенная сквозная система. Li Auto использует мультимодальные большие модели. Модель мира в настоящее время в основном используется как техническое средство для обучения данных и может стать ключевой технологией для автономного вождения в будущем.

Комплексная технология совместима со всеми типами датчиков, а не только с системами технического зрения. Хотя Tesla является лидером в области систем чистого видения, комплексное решение также может интегрировать различные входные данные, такие как лидар и радар миллиметрового диапазона. Данные камеры — это самый простой тип данных для получения и накопления в области автономного вождения, поэтому они часто используются в системах чистого зрения.

3. История развития сквозной технологии

В период с 2016 по 2018 год некоторые компании, такие как Nvidia и Waymo, провели ранние исследования, но эти результаты не привели к массовому производству. Основная причина заключалась в том, что сетевая архитектура в то время была относительно простой и основывалась на CNN, а методы обучения, такие как имитационное обучение и обучение с подкреплением, также были относительно простыми и не имели расширенной поддержки сетевой структуры.

Второй этап разработки включает в себя применение базовых технических архитектур, таких как большие языковые модели в этой области. Основными изменениями на этом этапе являются широкое применение сетевых технологий, таких как трансформаторы, а также увеличение сложности и надежности моделей автономного вождения. В то же время генеративный ИИ и большие языковые модели доказали, что общая парадигма API может привести к AGI в физическом мире, привлекая больше исследователей и практиков для инвестиций в это направление.

4. Три движущие силы сквозных технологий, привлекшие внимание в прошлом году

Во-первых, показатели производительности системы Tesla V12 увеличены вдвое. Во-вторых, это ценность продукта самой сквозной технологии, включая антропоморфный аспект решения более длинных сценариев и улучшения пользовательского опыта. — это основанная на технологиях большая языковая модель воздействия, а также управляемые данными характеристики и законы масштабирования сквозных систем.

Влияние сквозных технологий на организационную структуру автомобильных компаний и компаний, занимающихся беспилотным вождением, заключается в том, что они упрощают организационную структуру и повышают эффективность итераций разработки. В настоящее время многие ведущие OEM-производители отрасли официально объявили о планах массового производства комплексных решений, хотя настоящая комплексная система, возможно, не будет запущена в массовое производство до следующего года.

Компании, занимающиеся системами автономного вождения и алгоритмами, такие как SenseTime, Pony.ai, Horizon и т. д., начали комплексные инвестиции в исследования и разработки и ожидают, что OEM-проекты начнут реализовываться в ближайшие шесть месяцев-год. В то же время компании, занимающиеся генеративным искусственным интеллектом и цепочками инструментов, такие как Light Wheel Intelligence и Jiji Technology, также сделали предварительные инвестиции и исследования в сквозной области.

5. Сквозные технологии будут стимулировать дальнейшее развитие восходящих технологий в отраслевой цепочке.

Сквозные технологии будут способствовать дальнейшему развитию восходящих технологий в отраслевой цепочке и приведут к изменениям в экологии отрасли.Прежде всего, по мере увеличения сложности моделей ИИ экосистема с открытым исходным кодом будет играть все более важную роль. Сообщество открытого исходного кода имеет преимущества в привлечении талантов, широкомасштабном сотрудничестве и разработке сложных моделей, что было подтверждено в ходе разработки BEV за последние три года. Сравнивая результаты проектов с открытым исходным кодом и периферийных проектов с 2021 по 2024 год, показано, что экосистема с открытым исходным кодом и периферийные проекты идут рука об руку, способствуя развитию этой области.

Во-вторых, сквозная технология создает проблемы для традиционных методологий моделирования и тестовой проверки. Из-за необходимости сквозного управления автомобилем тестирование с разомкнутым контуром традиционных методов моделирования больше не применимо, и возникают проблемы с точностью существующих симуляторов. Поэтому необходимо будет разработать новый набор цепочек инструментов моделирования с замкнутым контуром, что может потребовать объединения возможностей в области генеративного искусственного интеллекта и синтетических данных — области, которая предоставит возможности новым компаниям.

В-третьих, сквозные технологии будут способствовать инновациям в архитектуре микросхем.Сквозные модели ИИ с более крупными параметрами и новыми операторами нейронных сетей ставят новые задачи перед компаниями-производителями чипов, требуя более гибкой архитектуры чипов для адаптации к быстрому развитию алгоритмов ИИ автономного вождения.

С точки зрения тенденций развития отрасли, сквозные технологии ускорят общий уровень проникновения автономного вождения. Ожидается, что появление сквозной технологии сделает такие функции, как высокоскоростная NOA и городская NOA, более популярными в ближайшие два-три года для предоставления услуг обычным потребителям.

Благодаря сильной способности комплексной технологии к обобщению, в будущем может появиться больше приложений для автономного вождения в разных географических регионах или странах. В настоящее время компаниям, занимающимся беспилотным вождением, выходящим в новые страны, необходимо пройти множество адаптивных отладок, но ожидается, что сквозная технология сократит этот процесс, улучшит возможность применения в различных сценариях и может даже привести к развитию различных сценариев. для коммерческого транспорта и легковых автомобилей.

6. Связь между сквозным автономным вождением и обычными роботами

Эти две области исторически учились друг у друга и росли вместе. Многие технологии в области автономного вождения зародились в индустрии робототехники, включая датчики, алгоритмы восприятия и позиционирования, SLAM (одновременная локализация и построение карты), алгоритмы планирования, операционные системы и промежуточное программное обеспечение и т. д.

За последние пять лет, хотя развитие индустрии робототехники было медленнее, чем индустрия беспилотного вождения, индустрия беспилотного вождения пережила ускоренную индустриализацию, а снижение стоимости аппаратных компонентов и датчиков фактически отразилось на экономическом росте. робототехническая промышленность. В прошлом году метод искусственного интеллекта, управляемый данными, представленный сквозным автономным вождением, постепенно перешел в массовое производство и, как ожидается, в будущем вернется в область обычных роботов, которые также требуют общего интеллекта.

В будущем автономное вождение и робототехника станут двумя наиболее важными областями реализации ИИ в физическом мире. Многие исследователи делят общий интеллект на две части: автономное вождение и робототехнику. С точки зрения реализации AGI в физическом мире, индустрия автономного вождения в настоящее время имеет более очевидные преимущества, поскольку сложность ее задач относительно невелика и установлена ​​полная связь для сбора данных и итеративных алгоритмов, что обеспечивает индустрию робототехники моделями для обучения. от.

Развитие комплексного автономного вождения не только способствует прогрессу технологий автономного вождения, но также приносит новые возможности и технические ссылки в индустрию робототехники. Они будут продолжать продвигать друг друга в рамках развития технологий искусственного интеллекта и совместно продвигать их. реализация ИИ в физическом мире.

Вопросы и ответы

Вопрос 1: Какова будущая тенденция развития лидаров и радаров миллиметрового диапазона в качестве входных датчиков?

Ответ: Стоимость лидаров и радаров миллиметрового диапазона постоянно снижается в соответствии с законом Мура. Стоимость поставляемых в настоящее время лидаров и 4D-радаров миллиметрового диапазона составляет от 2000 до 3000 и 600 юаней соответственно, со значительным разрывом. Ожидается, что через два года стоимость лидара может быть снижена примерно до 1000 юаней, а стоимость радара миллиметрового диапазона может быть снижена до более чем 300 юаней. Радар миллиметрового диапазона прекрасно дополняет оптические системы, такие как лидары и камеры. Оптические системы могут выйти из строя в суровых погодных условиях, таких как дождь, туман, снег и пыль, тогда как радар миллиметрового диапазона более надежен в таких условиях. В долгосрочной перспективе ключевым моментом станет использование различных датчиков, особенно на уровнях автономного вождения L3 и L4. Для уровня L2 недорогие решения могут предпочесть комбинацию машинного зрения и радара миллиметрового диапазона.

Вопрос 2: Каков текущий уровень валовой прибыли компаний, занимающихся автономным вождением, при различных сценариях подразделения в сфере TOB и какого уровня он потенциально может достичь?

Ответ: В соответствии с бизнес-моделью компании TO B ее можно разделить на две разные модели: продажа продукции и выполнение операций. На раннем этапе развития отрасли операции могут лучше проверить возможности компании и доказать ее силу, поскольку операции должны нести ответственность за весь процесс. Условно говоря, валовая прибыль от продажи продукции не имеет большого дискуссионного значения, поскольку цены не отражают стоимость всей отраслевой цепочки. Операционные компании в настоящее время находятся на этапе перехода от отрицательной валовой прибыли к положительной с целевой рентабельностью валовой прибыли в 30% или даже 40%, а некоторые сценарии все еще работают в режиме отрицательной валовой прибыли.

Вопрос 3: С точки зрения инвестиционных институтов, многие люди считают, что время автономного вождения прошло. С точки зрения отрасли, есть ли какие-либо подразделения, на которые стоит обратить внимание?

Ответ: Оглядываясь назад на развитие интернет-индустрии, можно сказать, что на стадии зрелости любой отрасли появятся новые возможности и более детальное разделение труда. Нынешняя индустрия беспилотного вождения переживает поворотный момент, аналогичный тому, который произошел в интернет-индустрии в 2010 или 2012 годах, что указывает на то, что в будущем могут возникнуть неожиданные новые бизнес-модели. С точки зрения инвестиционного этапа, сейчас хорошее время для некоторых инвестиционных институтов, находящихся на этапе роста, инвестировать в переломный момент коммерциализации, особенно в области горнодобывающей промышленности и городского распределения. Размер автопарка в этих областях увеличился с нескольких сотен. единиц до Значительный рост на несколько тысяч единиц указывает на явный переломный момент в коммерциализации. Поэтому сейчас лучшее время для инвестиций на средней и поздней стадии.

На ранних этапах инвестиций следует уделять больше внимания технологическим изменениям, особенно развитию сквозных технологий, которые открывают новые возможности на уровне алгоритмов и цепочек инструментов, таких как моделирование с обратной связью и комплексные решения для генерации данных. В дополнение к комплексным технологиям, увеличение объема высококачественных интеллектуальных датчиков вождения также открыло возможности для добывающей промышленности. Например, значительный рост поставок лидаров создал потенциальный рынок для таких компонентов, как чипы и лазеры. с низкой степенью локализации. Благодаря постоянным инновациям в технологиях и расширению рынка в индустрии автономного вождения появятся новые инвестиционные возможности. Точно так же, как Pinduoduo и Douyin появились в зрелый период интернет-индустрии, будущее развитие полно неограниченных возможностей.

Вопрос 4: Каковы сквозные требования к бортовой вычислительной мощности? С точки зрения вычислительного центра, какой объем инвестиций потребуется?

Ответ: Комплексная технология автономного вождения не приведет напрямую к увеличению требований к вычислительной мощности. Однако, поскольку это решение основано на данных и соответствует закону масштабирования, для достижения более высокой производительности отрасль обычно расширяет масштаб модели, что увеличивает спрос на чипы с высокой вычислительной мощностью. Некоторые компании, такие как Li Auto, применяют стратегию двойной системы, в которой более мощная мультимодальная большая модель выполняет сквозную работу, а другая легкая сквозная модель. Обе модели развернуты на существующих чипах автономного вождения. с другой стороны, скорость вывода больших моделей медленнее, что показывает, что для этого требуется более высокая вычислительная мощность. По мере увеличения размера модели стоимость обучения и требования к вычислительной мощности также увеличиваются. Для комплексного обучения начального уровня может потребоваться 1000 карточек, эквивалентных A100, а ведущие компании, возможно, уже достигли макета уровня в 10 000 карточек. Если взять в качестве примера компанию Tesla, то ее масштабные инвестиции в обучение вычислительной мощности могут оказаться трудными для других компаний. Есть также отечественные компании, такие как Xpeng и SenseTime, которые вложили огромные средства в обучение вычислительной мощности. В целом, развитие сквозных технологий привело к увеличению спроса на чипы с более высокой вычислительной мощностью и большую вычислительную мощность для обучения и развертывания крупномасштабных моделей. Это не только отражает технологический прогресс, но и отражает приверженность отрасли. к поиску высокопроизводительных решений для автономного вождения.

Вопрос 5: Есть ли у этих компаний, которые в настоящее время занимаются автономным вождением, какие-либо возможности или возможности перейти на путь гуманоидных или обычных роботов?

Ответ: Разработка отечественных человекоподобных роботов тесно связана с запуском компанией Tesla гуманоидного робота Optimus. Команда Fig также объединяет таланты Apple Cars и крупнейших североамериканских автомобильных компаний. Этот межотраслевой поток талантов естественен, поскольку автономное вождение и робототехника во многом связаны.

В настоящее время проблема тела гуманоидного робота не решена полностью, поэтому крупномасштабная миграция технологий автономного вождения в область роботов еще не достигнута. Ссылаясь на мнение представителей отрасли, половина компаний, производящих гуманоидных роботов, в будущем могут стать автомобильными компаниями. Я лично согласен с этой точкой зрения. Это показывает, что с развитием технологий интеграция автономного вождения и робототехники будет становиться все глубже и глубже.

Наблюдение Института капитальных исследований титана

Ожидается, что комплексная архитектура станет идеальным решением для автономного вождения. Интеллектуальные системы вождения в настоящее время обычно делятся на три модуля: восприятие, прогнозирование и планирование. Сквозная модель объединяет три модуля в один, вводя информацию со стороны восприятия и непосредственно выдавая результаты на стороне исполнения. При модульной технической архитектуре передача информации будет нарушена, обслуживание системы будет затруднено, и она не сможет спокойно справляться со сложными дорожными условиями. Сквозная модель не требует от программистов написания кода для формулирования правил, а использует огромные данные для обучения системы, давая машине возможность учиться, думать и анализировать автономно. Titanium Capital продолжит уделять внимание технологической итерации и использовать возможности для технологического прогресса вместе с партнерами по промышленности и капиталу.