Чу Вэньбо: Дальнейшая интеграция крупных моделей искусственного интеллекта для оптимизации основных технологий автономного вождения
2024-08-19
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Новости для клиентов China Youth Daily (Репортер-стажер China Youth Daily · Репортер China Youth Daily Чжан Мяо) «Дальнейшая интеграция крупных моделей искусственного интеллекта стала ключом к устранению основных препятствий на пути к «сквозному» автономному вождению». Об этом заявил генеральный директор Инновационного центра и главный технический эксперт Национального инновационного центра интеллектуальных подключенных транспортных средств Чу Вэньбо на Всемирном форуме развития молодежи 2024 года, посвященном теме цифрового развития, который состоялся 15 августа.
«Комплексная» — это технология автономного вождения. Ее суть заключается в том, что после ввода дорожной, транспортной, аудиовизуальной и другой сенсорной информации в систему автономного вождения команды принятия решений могут выводиться автоматически. дополнен искусственным интеллектом, реализующим традиционную систему автономного вождения. Интеграция восприятия, принятия решений, планирования и других модулей.
По мнению Чу Вэньбо, появление крупных моделей способствует эволюции автономного вождения от модульности к «сквозному». Но он также сказал, что «сквозное» автономное вождение по-прежнему сталкивается с большими проблемами. «Сквозное» автономное вождение сильно зависит от данных обучения. Однако имеющиеся в настоящее время данные имеют такие проблемы, как низкая реалистичность сценариев моделирования, плохая генерализация сценариев обучения и один тип аннотированных данных. Кроме того, «сквозной» процесс рассуждения представляет собой скрытый «черный ящик», и трудно контролировать переменные в процессе принятия решений, что может легко привести к ряду угроз безопасности.
«Нам необходимо оптимизировать «сквозную» базовую технологию автономного вождения путем дальнейшей интеграции крупных моделей искусственного интеллекта», — сказал Чу Вэньбо, чтобы сначала использовать модель мира (один из ключевых путей к общему искусственному интеллекту). Восприятие вождения, помимо линий окружающих полос движения, эта технология может даже воспринимать более реалистичные условия вождения, включая погоду, свет и тень, формы и т. д. Во-вторых, необходимо использовать информацию из мультимодальных больших моделей; информацию, предоставляемую датчиками автомобиля, также необходимо добавить информацию из другой информации в облаке. В то же время взаимодействие при вождении также может быть достигнуто с помощью большой визуальной языковой модели, позволяющей транспортному средству формировать серию текстовой информации на основе дорожной ситуации, чтобы напрямую направлять транспортное средство при принятии решений о движении.
Кроме того, Чу Вэньбо также упомянул о необходимости «укрепить безопасность», то есть стремиться к достижению «сквозной» интерпретируемости автономного вождения для снижения рисков вождения. С одной стороны, необходимо улучшить управляемость. модель, а с другой стороны, она может выводить больше. Промежуточные ссылки облегчают мониторинг безопасности.
15 августа в Чунцине состоялся Тематический форум цифрового развития Всемирного молодежного форума 2024 года. выступление с программной речью. Фото предоставлено организатором
Источник: клиент China Youth Daily.
