новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Чжу Сичань сказал, что производительность большой модели очень впечатляет, но, по оценкам, она вряд ли будет установлена ​​на автомобиль в ближайшие два года, поскольку высокую вычислительную мощность, необходимую для большой модели, сложно разместить на машине. сторона автомобиля, и большая модель не может решить проблему безопасности. Загадка длинного хвоста.

Репортер |Чжоу Синь

Источник |Картинка насекомое творчество

В марте этого года Tesla выпустила версию FSD (Full-Self-Driving) V12. В этой версии были удалены сотни тысяч строк кода ручных правил и реализовано «сквозное» решение для автономного вождения.

Сквозные технологии сразу же стали самой горячей темой на данный момент, и отечественные автомобильные компании также начали уделять внимание «сквозным технологиям». Компания Xpeng Motors объявила на конференции «520 AI DAY», что первая отечественная комплексная крупносерийная модель Xpeng запущена в серийное производство. В конце прошлого года компания Li Auto создала отдельную команду для разработки сквозной модели. Ли Сян, генеральный директор Li Auto, также заявил в начале июня, что Li Auto будет продвигать сквозную модель + VLM (модель визуального языка). ) умное вождение для тестирования пользователей в третьем квартале этого года.

SAIC также недавно заявила, что чистое видение и комплексные технологии вступили в стадию разработки для массового производства. На сегодняшний день почти все ведущие компании по автономному вождению в Китае выпустили собственные «комплексные» решения и бортовые планы.

16 августа на 4-м конкурсе интеллектуальных подключенных транспортных средств в Шэньяне Чжу Сичань, профессор Автомобильной школы Университета Тунцзи, сказал Economic Observer: «Комплексный искусственный интеллект Tesla делает сквозное автономное вождение более возможным. был популяризирован Теслой, и отечественные автомобильные компании говорят о сквозном (массовом производстве), не стоит покупать его машину».

Неделю назад на конференции по запуску Xiangjie S9 Ю Чэндун, председатель подразделения Huawei Terminal и председатель подразделения Smart Car Solutions, прокомментировал Tesla FSD, заявив, что коммерческая версия добилась большого прогресса. Верхний предел довольно высок, но нижний. лимит тоже очень низкий. «Давайте проверим, на дороге стоял неподвижный белый грузовик, и он протаранил его, не снижая скорости, а также был зеленый грузовик, который не замедлял ход, и он тоже врезался в него. это."

Так называемое сквозное автономное вождение обычно означает, что после того, как система управления считывает исходные данные датчиков, она только напрямую вычисляет команды управления через нейронную сеть, которая не содержит каких-либо искусственно созданных модулей правил.

Основные системы автономного вождения будут использовать субмодульное решение, разделяющее систему AD в соответствии с восприятием, планированием и контролем. Они сначала точно воспринимают окружающих динамических и статических участников дорожного движения и структуру дорожной сети, а затем планируют траекторию движения транспортного средства. и, наконец, пройти. Привод выполняет управление транспортным средством с обратной связью.

Понятно, что комплексная большая модель Tesla FSD устраняет сечение между восприятием и позиционированием, принятием решений и планированием, контролем и исполнением системы автономного вождения и объединяет три основных модуля, образуя единую систему управления. большая нейронная сеть.

«Сквозная модель удаляет все критериальные модели. После удаления критериальной модели способность ИИ к обобщению усиливается», — сказал Чжу Сичань. Затем каждый модуль ИИ связывается с преобразователем, и информация передается неявно. Это уменьшит потери при передаче информации, а также позволит оптимизировать всю сеть. Юй Чэндун сказал, что верхний предел FSD Tesla может быть увеличен.

«Но «нижний предел», о котором сказал Юй Чэндун, также очень низок и относится к безопасному нижнему пределу обучения с ИИ после того, как стандартная модель выброшена. Трудно понять, изучил ли он это или нет». Сичань далее сказал, что версия Tesla FSD V12, особенно версия 12.4. Верхний предел действительно высок, способность к обобщению очень сильна, и она может обрабатывать больше вещей, что делает вождение более похожим на опытного водителя, но их еще много. проблемы.

В апреле владелец Tesla в США сбил мотоциклиста. 56-летний водитель признался, что включил автопилот, но отвлекся во время вождения.

Чжу Сичань сообщил, что версия Tesla FSD V12 была запущена в США в марте, но NTSB (Национальный совет по безопасности на транспорте, Национальный совет по безопасности на транспорте) все еще проводит расследование, и еще не определено, V11 это или V12. Если пользователь, вызвавший аварию, обновился, он или она использует версию V12, что создает большую проблему с точки зрения безопасности.

Он считает, что в Китае достигнуто сквозное восприятие или сегментированное сквозное, но сейчас по сравнению с Tesla отечественные компании все еще сильно отстают от Tesla по объему данных и вычислительной мощности для обучения ИИ. «Вычислительная мощность искусственного интеллекта Xpeng Motors относительно велика в Китае, но она в десятки раз хуже, чем у Tesla».

Что касается сбора данных, в настоящее время автомобильные компании полагаются на автомобили пользователей для сбора данных. Чем больше продаж автомобилей, тем богаче данные. Tesla продала более 1,7 миллиона автомобилей в США, завершив переход от замкнутого цикла данных к замкнутому циклу пользователя. «Тот, кто первым получит автомобили с умным вождением и сбором данных искусственного интеллекта, первым преодолеет отметку в 1 миллион», — сказал Чжу Сичан, и компании Huawei Hongmeng Zhixing и Li Auto могут достичь 1 миллиона к следующему году.

Стоит отметить, что на недавней 4-й ежегодной автомобильной конференции в Яньчжи Чжу Сичань сказал, что характеристики большой модели просто потрясающие, но, по оценкам, она вряд ли будет установлена ​​на автомобиль в ближайшие два года, потому что для большой модели требуется высокая вычислительная мощность, которую по-прежнему трудно развернуть на стороне транспортного средства, а большие модели не могут решить проблему безопасности с длинным хвостом.

Чжу Сичань считает, что на основе текущих возможностей обработки данных и вычислительных мощностей ИИ, обучающих отечественные автомобильные компании в разработке интеллектуального вождения, они могут реализовать комплексные решения по зондированию, которые интегрируют лидар и сохраняют модели критериев безопасности в алгоритмах регулирования и управления. сегментация. Модель комплексного решения является более разумным техническим путем.

Конец

Идентификатор WeChat |eeojjgcw

Сина Вейбо |@ Экономический обозреватель