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Zhu Xichan dijo que el rendimiento del modelo grande es muy sorprendente, pero se estima que es poco probable que se instale en el automóvil en los próximos dos años, porque la alta potencia informática requerida por el modelo grande es difícil de implementar en el lado del automóvil, y el modelo grande no puede resolver el problema de la seguridad.

Reportero |Zhou Xin

Fuente |Imagen de creatividad de insectos.

Tesla lanzó la versión V12 de FSD (conducción totalmente autónoma) en marzo de este año. Esta versión eliminó cientos de miles de líneas de código de reglas manuales y adoptó una solución de conducción autónoma "de extremo a extremo".

La tecnología de extremo a extremo se ha convertido inmediatamente en el tema más candente en este momento, y las empresas automotrices nacionales también han comenzado a centrarse en "de extremo a extremo". Xpeng Motors anunció en la conferencia "520 AI DAY" que el primer modelo nacional de extremo a extremo a gran escala de Xpeng se ha puesto en producción en masa. Li Auto estableció un equipo separado para el modelo de extremo a extremo a fines del año pasado. Li Xiang, director ejecutivo de Li Auto, también dijo a principios de junio que Li Auto impulsará el VLM (modelo de lenguaje visual) de extremo a extremo. ) conducción inteligente para probar a los usuarios en el tercer trimestre de este año.

SAIC también declaró recientemente que la visión pura y la tecnología de extremo a extremo han entrado en la etapa de desarrollo para la producción en masa. Hasta ahora, casi todas las empresas líderes en conducción autónoma en China han lanzado sus propias soluciones y planes a bordo "de extremo a extremo".

El 16 de agosto, en el 4º Desafío de Vehículos Inteligentes Conectados de Shenyang, Zhu Xichan, profesor de la Escuela de Automoción de la Universidad de Tongji, dijo a Economic Observer: “La inteligencia artificial de extremo a extremo de Tesla hace que la conducción autónoma de un extremo a otro sea más posible. "Ha sido popularizado por Tesla, y las compañías automotrices nacionales están hablando de extremo a extremo. Pero ahora, si alguien anuncia (producción en masa) de extremo a extremo, no debería comprar su automóvil ".

Hace una semana, en la conferencia de lanzamiento de Xiangjie S9, Yu Chengdong, presidente de Huawei Terminal y presidente de Smart Car Solutions BU, comentó sobre Tesla FSD y dijo que la versión comercial ha logrado un gran progreso. El límite superior es bastante alto pero el inferior. El límite también es muy bajo. “Probémoslo. Había un camión blanco parado estacionado en la carretera y lo embistió sin reducir la velocidad, y también había un camión verde que no disminuyó la velocidad y también lo embistió. él."

La llamada conducción autónoma de extremo a extremo generalmente significa que después de que el sistema de control lee los datos originales del sensor, solo calcula directamente las instrucciones de control a través de la red neuronal, que no contiene ningún módulo de reglas diseñado artificialmente.

Los principales sistemas de conducción autónoma adoptarán una solución de submódulo, dividiendo el sistema AD según la percepción, la planificación y el control. Primero perciben con precisión los participantes del tráfico dinámico y estático circundante y la estructura de la red de carreteras, y luego planifican la trayectoria de conducción del vehículo. y finalmente pasar El actuador realiza el control de circuito cerrado del vehículo.

Se entiende que el gran modelo integral de Tesla FSD elimina la sección transversal entre la percepción y el posicionamiento, la toma de decisiones y la planificación, el control y la ejecución del sistema de conducción autónoma, y ​​combina los tres módulos principales para formar un gran red neuronal.

"El modelo de extremo a extremo elimina todos los modelos de criterio. Una vez eliminado el modelo de criterio, la capacidad de generalización de la IA es más fuerte", dijo Zhu Xichan. Luego, cada módulo de IA se vincula con un transformador y la información se transmite implícitamente. Esto reducirá la pérdida durante la transmisión de información y también permitirá optimizar toda la red. Yu Chengdong dijo que el límite superior de FSD de Tesla se puede aumentar.

"Pero el 'límite inferior' que dijo Yu Chengdong también es muy bajo, lo que se refiere al límite inferior seguro de entrenamiento con IA después de desechar el modelo estándar. Es difícil saber si lo ha aprendido o no". Xichan dijo además que la versión Tesla FSD V12, especialmente la versión 12.4. El límite superior es realmente alto, la capacidad de generalización es muy fuerte y puede manejar más cosas, lo que hace que conducir sea más como un conductor experimentado, pero todavía hay muchas. problemas.

En abril, el propietario de un Tesla en Estados Unidos mató a un motociclista. El conductor de 56 años admitió que encendió el piloto automático pero se distrajo mientras conducía.

Zhu Xichan dijo que la versión Tesla FSD V12 se lanzó en los Estados Unidos en marzo, pero la NTSB (Junta Nacional de Seguridad en el Transporte, Junta Nacional de Seguridad en el Transporte) todavía está investigando y aún no se ha determinado si es V11 o V12. Si el usuario que provocó el accidente ha actualizado, está utilizando la versión V12, lo que supone un gran problema en términos de seguridad.

Él cree que en China se ha logrado la percepción de un extremo a otro o la segmentación de un extremo a otro, pero ahora, en comparación con Tesla, las empresas nacionales todavía están muy por detrás de Tesla en términos de volumen de datos y potencia informática de entrenamiento de IA. "La potencia informática de IA de Xpeng Motors es relativamente grande en China, pero es decenas de veces peor que la de Tesla".

En términos de recopilación de datos, actualmente las empresas automotrices dependen de los vehículos de los usuarios para recopilar datos. Cuanto mayores son las ventas de vehículos, más ricos son los datos. Tesla ha vendido más de 1,7 millones de vehículos en Estados Unidos, completando la transición del circuito cerrado de datos al circuito cerrado de usuario. "Quien tenga primero automóviles con conducción inteligente y recopilación de datos de inteligencia artificial, será el primero en superar el millón", dijo Zhu Xichan, Huawei Hongmeng Zhixing y Li Auto pueden alcanzar el millón el próximo año.

Vale la pena mencionar que en la reciente Cuarta Conferencia Anual de Automóviles de Yanzhi, Zhu Xichan dijo que el rendimiento del modelo grande es muy sorprendente, pero se estima que es poco probable que se coloque en el automóvil en los próximos dos años, porque el Los modelos grandes requieren una gran potencia informática y aún son difíciles de implementar en el lado del vehículo, y los modelos grandes no pueden resolver el problema de la seguridad de cola larga.

Zhu Xichan cree que, basándose en las capacidades de datos actuales y la potencia informática de entrenamiento de IA de las empresas automotrices nacionales en el desarrollo de la conducción inteligente, pueden implementar soluciones de detección de extremo a extremo que integren lidar y conserven modelos de criterios de seguridad en los algoritmos de regulación y control. segmentación El modelo de solución de un extremo a otro es una ruta técnica más razonable.

El fin

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