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En la era actual de rápido desarrollo tecnológico, la conducción autónoma es sin duda uno de los campos más innovadores y desafiantes. Sin embargo, todavía quedan muchos desafíos en términos de datos, potencia informática y optimización de modelos grandes. La tecnología aún no se ha finalizado y todavía existen ciertas dificultades en la replicación a gran escala. Pero con el desarrollo de la integración entre vehículos, carreteras y la nube, es posible que podamos ver nuevas esperanzas. ¿Puede la IA hacer milagros en este campo?

La integración vehículo-carretera-nube, como su nombre indica, combina estrechamente vehículos, carreteras y la nube para formar un sistema inteligente colaborativo. En este sistema, los vehículos ya no son individuos aislados, sino que están interconectados y se comunican con todo el entorno del tráfico. Momogu AutoLink, el principal proveedor nacional de integración de vehículo-carretera-nube, tecnología de pila completa de conducción autónoma y servicios de operación, ha demostrado ventajas significativas en la integración de vehículo-carretera-nube basada en la nube, en el extremo del vehículo y en la carretera. Problemas de la conducción autónoma El rompecabezas proporciona un fuerte apoyo.

En la carretera, la ventaja de Mushroom AutoLink radica en sus potentes capacidades de detección y recopilación de datos. Al implementar estaciones base de carreteras digitales de IA de desarrollo propio y sistemas de detección de bordes de carreteras (MRS) en ambos lados de la carretera, se puede obtener información valiosa sobre la carretera en tiempo real, incluidas las condiciones de la carretera, el flujo de tráfico, el comportamiento de los peatones y otros vehículos, etc. . Estos datos no sólo proporcionan a los vehículos una percepción medioambiental más completa, sino que también proporcionan material valioso para el entrenamiento de modelos de gran tamaño. En comparación con la detección tradicional de un solo vehículo, la detección en la carretera puede superar las limitaciones de los propios sensores del vehículo, detectar peligros potenciales y situaciones complejas con anticipación y proporcionar más tiempo e información para tomar decisiones de conducción autónoma. Por ejemplo, en las intersecciones sin semáforos, los equipos de carretera pueden detectar con antelación la dinámica de los vehículos y peatones en la dirección del cruce, proporcionando advertencias precisas para los vehículos autónomos que están a punto de pasar, evitando así posibles riesgos de colisión. En condiciones climáticas severas, como lluvia, nieve y neblina, las cámaras de alta definición y los equipos de monitoreo meteorológico al costado de la carretera pueden proporcionar a los vehículos información más clara y precisa sobre el estado de la carretera y ayudarlos a tomar decisiones de conducción más seguras.

La terminal de automóviles es un enlace clave que interactúa directamente con conductores y pasajeros. Basado en la tecnología de conducción autónoma L4, Mogou AutoLink ha desarrollado completamente el sistema de conducción autónoma MogoAP y lo ha instalado en una variedad de vehículos autónomos. Ha desarrollado conjuntamente con empresas automovilísticas una serie de modelos de conducción autónoma preinstalados producidos en masa e implementado la aplicación de radar láser semisólido y controladores de dominio Orin de desarrollo propio en varios modelos, que tienen mejor potencial y rendimiento.

Al proporcionar capacidades informáticas locales eficientes y algoritmos optimizados para vehículos conectados inteligentes, pueden procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones en tiempo real en un instante. Incluso cuando la conexión con la nube y la carretera se interrumpe temporalmente, el vehículo puede confiar en su propio sistema inteligente para mantener un cierto grado de capacidades de conducción autónoma para garantizar la seguridad y la estabilidad en la conducción. Además, Mushroom AutoLink se centra en la optimización colaborativa del hardware y software del vehículo para reducir el consumo de energía y mejorar el rendimiento. A través de una fusión precisa de sensores y estrategias de control inteligentes, los vehículos pueden ajustar automáticamente los modos de conducción y la potencia de salida en función de las condiciones de la carretera y el consumo de energía en tiempo real, logrando un uso eficiente de la energía y una conducción suave y cómoda.

En la nube, Mushroom AutoLink ha establecido un potente centro de análisis y procesamiento de datos. La plataforma de control en la nube puede presentar una imagen completa del tráfico a través del procesamiento digital en tiempo real y obtener datos masivos como la ubicación, dirección, velocidad, etc. de todos los participantes del tráfico. La plataforma de control en la nube con IA de tráfico inteligente puede proporcionar tráfico en tiempo real. soporte de datos y algoritmos El papel de la plataforma de control en la nube ya ha aparecido en el tráfico rodado, permitiendo que las personas, los vehículos inteligentes conectados a la red, los vehículos autónomos y los administradores de tráfico participen juntos, mejorando en gran medida la sistematicidad, la seguridad y la eficiencia. transporte.

Los servidores en la nube tienen enormes recursos de hardware de alto rendimiento y pueden admitir el procesamiento y almacenamiento paralelo a gran escala de datos masivos. Estos datos no solo provienen de la recopilación en tiempo real al costado de la carretera y del vehículo, sino que también incluyen datos históricos y datos de simulación. Mediante la extracción y el análisis en profundidad de estos datos, utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático y tecnología de inteligencia artificial, la nube puede entrenar modelos grandes más precisos e inteligentes. Por ejemplo, al aprender de una gran cantidad de datos sobre situaciones de tráfico extremas, los modelos grandes pueden predecir la estrategia de conducción óptima de los vehículos en escenarios similares y emitir alertas y decisiones tempranas. Al mismo tiempo, la nube también puede actualizar y optimizar el modelo del vehículo en tiempo real para garantizar que el vehículo siempre tenga las últimas capacidades de conducción inteligente.

Volviendo a los desafíos que enfrenta la conducción autónoma, el modelo de integración vehículo-carretera-nube proporciona nuevas ideas para resolver estos problemas.

En respuesta a los problemas de recopilación, etiquetado y mantenimiento de datos, la integración vehículo-carretera-nube puede lograr la fusión de datos de múltiples fuentes. La gran cantidad de datos en tiempo real recopilados por los equipos de carretera, combinados con los datos de conducción del vehículo, garantiza la diversidad y riqueza de los datos. Al mismo tiempo, a través de la poderosa potencia informática de la nube, estos datos se pueden anotar y limpiar automáticamente para mejorar la calidad y la usabilidad de los datos. Especialmente para esos datos de situaciones extremas de tráfico poco comunes pero críticos, la integración vehículo-carretera-nube puede registrar y analizar estas situaciones de manera más integral a través del monitoreo y la fusión de datos desde múltiples ángulos, proporcionando muestras más valiosas para el entrenamiento de modelos grandes.

En términos de potencia informática, la integración de vehículos, carreteras y nubes logra una asignación razonable de recursos. La parte del automóvil se centra en la toma de decisiones en tiempo real y el procesamiento de datos locales, utilizando recursos informáticos limitados para garantizar la ejecución de funciones clave. La nube completa el entrenamiento de modelos complejos y el procesamiento de datos a gran escala, aprovechando al máximo la poderosa potencia informática de la nube. Al mismo tiempo, los equipos en carretera también pueden compartir algunas tareas informáticas, como el preprocesamiento de algunos datos, lo que reduce la carga sobre el vehículo y la nube. A través de este enfoque colaborativo, se resuelve eficazmente la contradicción entre la potencia informática limitada del vehículo y la creciente demanda de potencia informática en la nube, y se mejora la eficiencia operativa de todo el sistema.

Para la optimización optimizada de modelos grandes, la integración vehículo-carretera-nube también tiene ventajas únicas. El modelo de gran tamaño entrenado en la nube se puede personalizar, agilizar y optimizar según las necesidades específicas y las condiciones del hardware del vehículo. A través de la tecnología de compresión de modelos, la cantidad de parámetros y la cantidad de cálculo del modelo se reducen manteniendo su rendimiento y precisión. El equipo en carretera puede servir como enlace intermedio para adaptar y convertir datos del vehículo y la nube para garantizar la transmisión fluida de información y la ejecución efectiva del modelo.

Sin embargo, el desarrollo de la integración vehículo-carretera-nube no es fácil. En aplicaciones prácticas, también es necesario resolver una serie de problemas como la unificación de protocolos de comunicación entre diferentes dispositivos, la protección de la privacidad de los datos y la confiabilidad y estabilidad del sistema. Sin embargo, con el continuo avance de la tecnología y los esfuerzos conjuntos de la industria, estos problemas se están resolviendo gradualmente.

En resumen, la integración vehículo-carretera-nube aporta nuevas oportunidades y posibilidades al desarrollo de la conducción autónoma. Aunque todavía enfrenta muchos desafíos, con sus ventajas sinérgicas en datos, potencia informática y optimización de modelos, así como la continua innovación y exploración de empresas como Momogu Auto Network, tenemos razones para creer que la IA puede desempeñar un papel en el desarrollo de vehículos. Integración de la carretera y la nube. Trabajaremos intensamente para promover la aplicación temprana a gran escala de la tecnología de conducción autónoma y brindar a las personas una experiencia de viaje más segura, conveniente y eficiente.

(Fuente: Información Empresarial Financiera)

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