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este artículo es el trabajo original número 835 de deep diving atom.

después de una larga y tortuosa autoinvestigación sobre la conducción inteligente, el camino ideal hacia la conducción inteligente parece estar finalmente en el camino correcto.

recientementeauto idealdeterminado internamente para establecer una entidad organizativa de “conducción autónoma de extremo a extremo”, el número del equipo supera las 200 personas y se requieren otros equipos inteligentes de la empresa para respaldar de manera flexible el proyecto. esto es suficiente para demostrar que esta reforma ideal fue despiadada.

en cuanto a la afirmación de que la solución de un extremo a otro es "conducir inteligentemente por el camino correcto", no se debe a los gigantes de la industria.teslaxian yong y otras empresas de vehículos de nueva energía lo están desarrollando, pero este es de hecho el enfoque más confiable entre todas las rutas técnicas en la actualidad.

y lo más importante,"de extremo a extremo" se ha convertido en la tecnología que más puede traspasar el techo entre todas las rutas tecnológicas actuales.。

el "control de reglas" de la antigua solución de conducción inteligente respaldada por código casi ha llegado a su fin. en el futuro, solo aumentará la cantidad de código pesado que se genera fácilmente entre códigos y también afectará la memoria y la eficiencia operativa del automóvil. . además, ahora todos están reduciendo costos. los costos de lidar, mapas de alta precisión, sensores y cámaras son muy altos, y la ventaja de costos de extremo a extremo también es enorme.

después de todo, la lógica subyacente es entrenar a la ia para conducir, simplemente alimentarla con datos.

ambas son soluciones integrales, pero los ideales también tienen sus propias diferencias.

en la reciente "conferencia de verano sobre conducción inteligente de li auto", li auto demostró públicamente su arquitectura de tecnología de conducción autónoma de extremo a extremo.consta de tres partes: modelo de un extremo a otro, modelo de lenguaje visual vlm y modelo mundial.. li xiang dijo que a más tardar a principios del próximo año, li auto lanzará oficialmente una solución de conducción autónoma vlm + de extremo a extremo.

de hecho, de un extremo a otro es solo un concepto de plantilla, que generalmente se denomina "envío de datos", pero los modelos para obtener datos son bastante diferentes. por ejemplo, tesla utiliza el modelo de transformador bev+.xiaopengxngp utiliza un modelo compuesto por la red neuronal xnet + un modelo de control grande xplanner + un modelo de lenguaje grande xbrain.

pero "cuantos menos modelos, más preciso será el resultado".

¿no es así? ¿no es cierto que cuantos más modelos y datos haya, más preciso será el resultado?

para explicar este problema con claridad, se necesita mucha terminología profesional. la "salida explícita" entre modelos provocará la pérdida de información. en pocas palabras, es como un juego de "solitario". la palabra, más información se perderá, al final es más probable que se salga del tema, y ​​lo más acertado es jugar con dos personas.

one-model es el camino que siguen todas las empresas de conducción inteligente. el objetivo ideal es lograrlo en los últimos dos años, pero pueden pasar otros tres a cinco años para lograrlo por completo y lanzarlo al mercado.

en los últimos tres a cinco años, todo el mundo ha estado comparando la cantidad de datos.

como dijimos antes, la lógica subyacente de un extremo a otro es entrenar la ia. ¿cómo hacer que la ia sea más inteligente? entonces solo podrás alimentar datos.

en otras palabras, en los últimos tres a cinco años, lo que todo el mundo compara son "recursos", recursos de datos.

musk dio una vez una descripción precisa del volumen de entrenamiento del modelo de un extremo a otro.

"entrenar con 1 millón de casos de video es apenas suficiente, 2 millones es un poco mejor, 3 millones te harán sentir wow, y cuando llegue a 10 millones, se volverá increíble".

una solución de conducción inteligente basada en 10 millones de videoclips es un objetivo ideal que se debe alcanzar a finales de este año.

si desea obtener datos, debe confiar en los datos de conducción de sus propios usuarios y, en segundo lugar, confiar en el chip de entrenamiento.

musk se volvió loco comprando chips nvidia h100ai en abril, aumentando el volumen de compra original de 35.000 a 85.000.

como ocurrencia tardía, recientemente comencé a comprar chips nvidia a precios elevados.

además de los datos, la potencia informática también es un factor importante que afecta las capacidades de conducción inteligente. en la actualidad, se considera que la potencia informática de los chips automotrices es el techo del orin.

en términos de potencia informática, huawei sigue siendo el primer escalón en china, con una potencia informática de 3,5 eflops, mientras que xiaopeng solo tiene 0,6 eflops.nío1,4eflops ligeramente mejor, idealmente logrado 2,4eflops.

en el frente de "li xiaowei", los ideales se han acercado al nivel de los líderes de la industria.

desde varias perspectivas, ideal está listo para reclutar tropas y preparar suficiente comida y pasto para esta "guerra de principio a fin".

hay aún más preparación para la conducción inteligente que antes, porque idealmente es demasiado urgente ponerse al día con el modelo de extremo a extremo.

tanto "noa con imágenes" como "noa sin imágenes" son participantes tardíos en el juego. noa sin imágenes se lanzó oficialmente para los usuarios de ad max en julio de este año. en este momento crítico en el que tesla fsd está a punto de aterrizar en china, si no desarrollamos un modelo de extremo a extremo, la industria volverá a dejarnos atrás.

al aumentar la inversión y formar un equipo, se puede decir que el énfasis de li auto en los modelos de extremo a extremo se ha colocado al más alto nivel en la empresa, y su objetivo es poner su ruta de conducción inteligente en el llamado " camino correcto."

la antigua solución de código tradicional que puede ser "controlada por reglas" alguna vez fue el "camino correcto", y de extremo a extremo es simplemente la solución "más prometedora" en la actualidad.

nadie sabe qué nuevas rutas tecnológicas surgirán a continuación.una inversión significativa en soluciones integrales puede ser una pérdida de dinero, pero ninguna empresa automovilística puede permitirse el lujo de perder esta oportunidad.。

ideal ha hecho todos los preparativos, pero es sólo uno de ellos, simplemente sigue la tendencia. es demasiado pronto para hablar del "camino correcto".