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tencent news "luz larga"

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editor｜liu peng

xpeng motorsel okr de li liyun, responsable de la conducción autónoma, es casi un secreto a voces en la industria.

"cada palabra que diga xiaopeng será mi okr". en el día de la tecnología 1024 del año pasado, li liyun, quien se había hecho cargo del equipo de conducción autónoma de xiaopeng motors durante solo dos meses, hizo su debut en una nueva capacidad. orden militar: en 2023, xngp se lanzará en 50 ciudades; para 2024, será utilizable y fácil de usar en todo el país.

nueve meses después, un año después de hacerse cargo del equipo de conducción autónoma, li liyun dirigió el equipo para completar el okr antes de lo previsto y más allá del objetivo. el 30 de julio, he xiaopeng anunció en la conferencia de conducción inteligente de ia que xngp se actualizará oficialmente de "disponible en todo el país" a "fácil de usar en todo el país", logrando "sin restricciones en las ciudades, sin restricciones en las rutas, sin restricciones en las carreteras". condiciones." totalmente abierto a nivel nacional.

el año 2014, cuando se fundó xpeng motors, fue también el año en que li liyun se unió oficialmente a la industria de la conducción autónoma. fue una de las primeras personas en dedicarse a la conducción autónoma en el centro de i+d de baidu en ee. uu. y fue responsable de la arquitectura general y los algoritmos del sistema de predicción del comportamiento de los vehículos no tripulados y el sistema de planificación inteligente de la toma de decisiones. en 2018, trabajó brevemente en. en el laboratorio x del centro de investigación y desarrollo de silicon valley de jd.com durante un año, se unió oficialmente a xpeng motors en junio de 2019 e inicialmente se desempeñó como responsable de los algoritmos y simuladores de planificación de decisiones de conducción inteligente. del sistema de conducción asistida por navegación autónoma urbana y de alta velocidad ngp de xpeng motors en agosto del año pasado, el ex vicepresidente de conducción autónoma de xpeng motors wu xinzhou se trasladó a nvidia como líder del proyecto xngp, y asumió oficialmente. encima.

a diferencia de cualquier etapa anterior, el año en que li liyun dirigió el equipo de conducción inteligente de xpeng fue un año en el que los modelos grandes agitaron violentamente la pista de conducción inteligente. todos y todas las empresas involucradas parecían estar experimentando una transformación. el mes pasado, el centro de conducción autónoma de vehículos autónomos xpeng completó su último ajuste organizativo para la ia y de extremo a extremo, estableció tres nuevas funciones: desarrollo de modelos de ia, desarrollo de aplicaciones de ia y desarrollo de eficiencia de ia.

antes de la conferencia de conducción inteligente de ia el 30 de julio y después de la conferencia del décimo aniversario, tencent news "high beam" tuvo una conversación exclusiva con li liyun. mirando hacia atrás este año, él cree que lo más importante son las personas y la activación. organización y personas, tiaoshun, "con una organización tan completa, todos pueden aprovechar sus propias fortalezas. con los esfuerzos concertados de todos, hemos logrado gradualmente nuestros objetivos".

hablando de cómo he xiaopeng entiende intuitivamente el progreso de la conducción autónoma interna, li liyun dio un ejemplo para ilustrar: "de hecho, es muy simple, que consiste en impulsar el software más reciente y relativamente estable a los autos de su hermano mayor (he xiaopeng). ) u otros colegas internos a través de la prueba de manejo, verá el progreso y la evolución de las capacidades de conducción inteligente de xpeng motors".

durante la entrevista, li liyun dijo "determinado" casi 20 veces. él cree que, desde el punto de vista final, debería haber muchas empresas de automóviles que eventualmente puedan tener la capacidad de conducir de manera inteligente, pero la mayoría de ellas pueden tener 60 o 70 puntos. aquellos que realmente puedan lograr 80 o 90 puntos deben estar muy decididos. , investigación propia y una empresa de automóviles con sólidas capacidades intermedias y de back-end que está verdaderamente orientada a la reforma de la ia. "creemos que puede haber sólo unas pocas empresas en todo el mundo, y xpeng será una de ellas".

la siguiente es la transcripción de la conversación entre tencent news "high beam" y li liyun, editada:

"si analizamos todo el año, lo más importante son las personas".

tencent news "high beam": el propio he xiaopeng siempre ha estado en un estado de conducción totalmente inteligente. ¿tiene una comunicación diaria cercana? ¿cómo evalúa tu trabajo?

li liyun:nuestro departamento de conducción inteligente es un departamento muy feliz y desafiante. lo interesante es que básicamente no escribimos informes ppt.

¿cómo entiende intuitivamente el hermano mayor el progreso de la conducción autónoma interna? en realidad, es muy simple: enviar el software más reciente y relativamente estable al hermano mayor, o a mí, tingting (yuan tingting, director senior de productos de conducción autónoma en). xiaopeng motors) e internos primero probamos los autos de otros colegas. a través de la prueba de manejo, verán el progreso y la evolución de nuestras capacidades de conducción inteligente.

la comunicación entre mi hermano mayor y yo es más ágil de lo que crees. nuestro software no solo tiene una versión cada semana o dos. a veces, habrá una actualización o se resolverán algunos problemas o se agregarán algunas pequeñas capacidades en unos pocos días. en el proceso, los hermanos mayores experimentarán todas las versiones estables del software.

a medida que implementemos el software más reciente, él conducirá cada vez más, por lo que discutiremos la experiencia del automóvil todos los días. a veces encontraremos algunas necesidades o mejoras nuevas, y el hermano mayor también encontrará problemas y nos enviará comentarios. naturalmente, en nuestra comunicación, también a menudo alinearemos nuestra inversión y planificación a largo plazo para la conducción inteligente y la tecnología de inteligencia artificial.

tencent news "high beam": ¿este tipo de comunicación de alta frecuencia le generará mucha presión?

li liyun:xpeng y todos los que se preocupan por nosotros pueden experimentar los cambios o la evolución de la conducción inteligente de xpeng motors por primera vez. esto está relacionado con mi experiencia personal.

originalmente estudié un doctorado en ciencias de la computación en los estados unidos. en ese momento, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo apenas estaban emergiendo. cuando estaba a punto de graduarme del doctorado, el aprendizaje profundo de las redes neuronales se había subvertido por completo. el aprendizaje profundo tradicional, pero la inteligencia artificial no era tan popular como lo es ahora.

comencé mi carrera en internet (baidu), pero también tuve mucha suerte de participar en la primera ola de conducción inteligente o conducción autónoma en china. entré en contacto con robotaxi probablemente en 2015 o 2016. en ese momento, pensé que robotaxi era algo muy interesante, pero después de un período de acumulación y crecimiento, lo que es aún más emocionante es su trabajo o esfuerzo diario, aprendizaje y crecimiento. , se pueden presentar frente a usted, visibles y tangibles, e incluso puede comprarlos usted mismo, o sus familiares, amigos y colegas pueden comprarlos y usarlos todos los días. esto es particularmente emocionante.

creo que robotaxi es más un servicio operativo, pero es muy emocionante tener un automóvil. el software y las funciones de este automóvil los desarrollamos y repetimos poco a poco desde cero. ¿entonces dijiste que hay mucha presión? creo que la presión se puede convertir en motivación, y lo que es más interesante es que la mayor explosión de la inteligencia artificial ha hecho que este asunto sea cada vez más posible.

tencent news "high beam": ha pasado más de un año desde que asumió el mando del equipo de conducción inteligente. ¿puede resumir brevemente sus sentimientos durante este período?

li liyun:vale la pena recordar este año. durante todo el año lo más importante son las personas. porque para hacer algo bien necesitas el mejor equipo y la mejor gente. por supuesto, también somos muy afortunados debido a la decidida inversión de xiaopeng, tenemos muchos estudiantes destacados que se han establecido. además, debido a que hemos logrado algunos resultados y reconocimiento de la industria antes, también podemos atraer a personas como tingting y más en ia. de nuevos talentos destacados.

en realidad lo que hago es muy simple, pero para mí es lo más importante, que es combinar lo viejo y lo nuevo, activar y coordinar la organización y las personas. con una organización tan completa, cada uno puede aprovechar sus propias fortalezas. , con los esfuerzos concertados de todos, gradualmente logramos nuestros objetivos. por ejemplo, la bandera que configuramos el año pasado fue de 50 ciudades. de hecho, superamos la tarea. el 1 de enero de este año, distribuimos el producto a 243 ciudades. ahora hemos logrado que se pueda usar en todo el país y es fácil. para usar.

en la segunda mitad de este año, todos pueden prestar atención a la conferencia de prensa de seguimiento de 1024. empezamos más con el fin en mente y, al final, la ia debe ser indispensable, o creo que es la única. camino, que es adoptar la ia. de extremo a extremo es en realidad una manifestación de ia. como dijo xiaopeng, aunque nuestro automóvil es un automóvil de conducción asistida l2, tendrá una experiencia similar a la l3 a fines del próximo año.

lo que quiero enfatizar es que dejaremos que los usuarios sientan la velocidad de la iteración. habrá una versión pequeña cada mes y una versión relativamente más grande cada dos meses para garantizar que nuestras capacidades continúen aumentando en el proceso de comenzar desde el final. mente. .

tencent news "high beam": combinando lo antiguo y lo nuevo, ¿cómo hacerlo específicamente?

li liyun:por un lado, estimulará las capacidades de antiguos compañeros y les permitirá desempeñar nuevos roles. por ejemplo, un antiguo compañero de clase puede haber sido un héroe detrás de escena, pero ahora a veces se le pide que vaya al frente para hacer negocios de primera línea. en este proceso ganó un nuevo rol y vitalidad, y también creció. más importante aún, en el proceso, también inspiró a las personas que lo rodeaban y dio un buen ejemplo. a esto lo llamamos capacitación entre cuadros. ahora muchos devotos detrás de escena han venido a la recepción para hacer negocios de primera línea. siento que todo el centro está más enérgico.

más importante aún, a medida que continuamos invirtiendo y persistiendo en este asunto, nuestro negocio sigue progresando rápidamente, por lo que podemos atraer muchos nuevos talentos de ia. creo que la competencia por el talento es muy feroz ahora, pero tengo mucha suerte de ver que xpeng puede seguir atrayendo gente buena en todo el mundo.

tencent news "high beam": xiaopeng bromeó la última vez diciendo que todos los amigos y empresarios deberían ser respetuosos, tocar ligeramente y cavar menos.

li liyun:solo esperamos que nuestros amigos y empresarios "nos acaricien ligeramente y roben menos gente", pero lo más importante es que nosotros mismos tenemos una gran atracción, ya sean nuevos talentos, incluidos muchos antiguos compañeros destacados que han regresado, esta organización es muy vital. crecimiento generación tras generación.

aunque definitivamente habrá rotación de personal, creo que es muy gratificante ver que la gente detrás del escenario pasará con entusiasmo al frente para asumir mayores responsabilidades y enfrentar mayores desafíos. toda la organización tendrá más visión y motivación para lograrlo. la conducción inteligente es una realidad. algo está realmente hecho y hecho.

tencent news "high beam": recientemente vi que el equipo de conducción inteligente de xpeng ha realizado algunos ajustes estructurales.

li liyun:se trata de una estructura organizativa más ágil de cara a la era de la ia. recientemente, nuestro centro de conducción autónoma ha establecido tres funciones principales: desarrollo de modelos de ia, desarrollo de aplicaciones de ia y desarrollo de eficiencia de ia para acelerar la evolución de las capacidades de ia y la transformación de la organización hacia la ia.

tencent news "high beam": ¿cuáles son las consideraciones para la introducción de talentos en el futuro?

li liyun:siento que hay algunos cambios en la calidad y los requisitos de los talentos. el dominio ya no es tan importante como antes.

conocimiento (conocimiento de dominio) o reglas matemáticas, lo que es más importante, esperamos que se unan a nosotros personas jóvenes e inteligentes con experiencia en ia y personas que puedan resolver problemas comerciales con ia. más adelante, todo el mundo lucha por la eficiencia de los datos y la ia, por lo que la eficiencia y las capacidades de toda la infraestructura también son muy importantes, por lo que creemos que puede haber ciertos cambios en las fortalezas y preferencias de las personas.

una vez que la organización, la forma de hacer las cosas, los negocios y toda la penetración de la ia en el lado del automóvil se abran por completo, la evolución posterior será cada vez más rápida. el núcleo de la velocidad radica en el cambio de eficiencia para obtener datos efectivos y luego utilizarlos. datos efectivos para iterar.

siempre se debe mejorar la capacidad y la experiencia de conducción inteligente y no se debe practicar ninguna "terapia de choque".

tencent news "high beam": el año pasado, todo el mundo estuvo rodando de un extremo a otro. mirando la línea de tiempo, ¿predijo esta tendencia internamente antes de esto? ¿qué preparativos se han hecho?

li liyun:xpeng motors siempre ha estado muy decidido a invertir en conducción inteligente. desde su creación, ha invertido mucho en inteligencia. en ese momento, contaba con un centro de conducción autónoma, que ha crecido hasta el día de hoy. nuestra inversión actual también es muy decidida. nuestra inversión anual en ia alcanza los 3.500 millones de yuanes y nuestros talentos están repartidos por todo el mundo.

en términos de principio a fin, en realidad no pretendemos hacerlo porque otros lo hayan hecho o porque hayamos visto algo. para xpeng, lo hacemos más porque lo creemos, así lo vemos, y por eso creo que xpeng motors está liderando este asunto.

ya a principios de 2022, comenzamos a realizar diseños relevantes. en ese momento, acabábamos de completar la verificación de la función de conducción asistida urbana basada en mapas de alta precisión en varias ciudades. creíamos que para poder conducir realmente y ser utilizable en todo el país, debíamos aprovechar las capacidades de la ia.

entonces, desde entonces, hemos utilizado la cognición de extremo a extremo de ia para identificar la red de carreteras y deshacernos de la dependencia de mapas de alta precisión, y luego gradualmente formamos nuestra propia red xpeng motors de extremo a extremo, xpeng motors tres ( red neuronal xnet + modelo de control grande xplanner + modelo de lenguaje grande xbrain), hasta el día de hoy tiene la capacidad de usarse en todo el país y es fácil de usar, y ha logrado la primera producción en masa de un modelo grande de extremo a extremo del país.

tencent news "high beam": desde la perspectiva de la percepción externa, de extremo a extremo fue el primeroteslacuando se propuso, musk demostró la primera transmisión en vivo de un extremo a otro y, después de eso, todos comenzaron a hacer un seguimiento en un período de tiempo muy corto.

li liyun:no niego esta percepción, pero esto es sólo una línea de tiempo. para xpeng motors, adoptar la ia es algo muy seguro.

xpeng motors es un oem con la inteligencia como etiqueta y núcleo. debemos asegurarnos de que nuestros productos sean siempre progresivos en términos de capacidades y experiencia, y no participaremos en una "terapia de choque" ni siquiera durante el proceso de avance de un extremo a otro.

xpeng motors tiene dos características: por un lado, tenemos mucha confianza en la conducción inteligente con ia y, por otro lado, debemos asegurarnos de mejorar continuamente la experiencia del usuario durante el proceso de lanzamiento del producto;

en 2021 y 2022, lanzamos ngp de alta velocidad y ngp urbano, los predecesores de xngp, que en realidad se basaban en mapas de alta precisión. en ese momento, también enfatizaríamos cuántas escenas habíamos procesado y cuántas líneas de código más. habíamos escrito, pero en ese momento ya habíamos reconocido. sabemos que, al final, si queremos poder usarlo en todo el país y que sea fácil de usar en todo el país, debemos creer firmemente en la ia. entonces, en ese momento, ya habíamos comenzado a investigar previamente, juzgar y hacer esto. pero en ese momento, para garantizar que la experiencia de conducción inteligente de los productos que lanzamos mejorara gradualmente, todavía se basaba en alta definición. mapas de precisión y un juego muy pesado. hazlo según las reglas.

así que no lo niego, pero al menos entre las empresas automovilísticas chinas, estamos muy decididos y somos la primera empresa automovilística en invertir e implementar ia de extremo a extremo.

tencent news "high beam": hace algún tiempo usted dijo que "fsd es difícil de manejar con 300 millones de burros electrónicos en china". esta frase rápidamente se volvió viral. desde una perspectiva técnica, ¿cuál es su opinión sobre el aterrizaje de tesla fsd en china? ?

li liyun:respetamos especialmente a tesla, que es uno de los líderes en automóviles inteligentes a nivel mundial. le va muy bien en estados unidos porque las condiciones y el ritmo de las carreteras locales no son tan complicados y allí se conduce más rápido.

pero siento que las condiciones de las carreteras en los estados unidos son muy diferentes de las condiciones de las carreteras en china. he vivido en el extranjero durante muchos años, y la intensidad y el nivel del juego son muy diferentes de las condiciones de las carreteras nacionales. en países extranjeros, a veces hay algunos carriles para bicicletas estrechos, y puede haber algunos ciclistas esporádicos al lado de ellos, pero es poco probable que podamos usar vehículos eléctricos pequeños como el nuestro en guangzhou, la construcción de infraestructura de muchas ciudades en china es muy diferente; , y algunas ciudades tienen carriles eléctricos especializados y los carriles no motorizados no están disponibles en algunas ciudades. los vehículos no motorizados a menudo compiten con los vehículos motorizados por los carriles. no solo estarán a su derecha, sino también a su izquierda. de repente cruce o vaya en la dirección opuesta. llegué aquí, así que creo que la situación del tráfico es muy diferente.

entonces creo que tesla fsd tendrá diferentes desafíos si se trata de china. creo que no importa de dónde venga, debe optimizarse localmente en china. este es un proceso inevitable.

tencent news "high beam": después de que xiaopeng fue a los estados unidos para experimentar tesla fsd en junio, ¿de qué fue lo primero que le habló?

li liyun:xiaopeng me llamó de inmediato. sintió que tesla estaba progresando rápidamente debido a su inversión en inteligencia artificial y capacidades de extremo a extremo.

charlamos largamente y hablamos mucho sobre cómo las condiciones de las carreteras allí son diferentes a las de china. por ejemplo, las carreteras de estados unidos conducirán más rápido, pero el juego del tráfico no es tan feroz como en china. por ejemplo, no hay 300 millones de burros eléctricos y los semáforos son más simples. hay varios semáforos en china y hay muy pocas áreas de espera y rotondas en los estados unidos. sin embargo, las condiciones de las carreteras nacionales son más complicadas y, a veces, los automóviles tienen que girar a la derecha en el extremo izquierdo o a la izquierda en el extremo derecho. , etc.

pero creo que lo más importante es que después de hablar con xiaopeng, por un lado, sabemos dónde podemos hacerlo mejor y, por otro, hemos fortalecido nuestra confianza para elegir este camino. persistir en transformar el paradigma de investigación y desarrollo de estar más impulsado por empleados y reglas a estar impulsado por datos y escenarios mejorará en gran medida nuestra eficiencia, por lo que estamos más seguros sobre este asunto.

xiaopeng experimentó nuestra última versión después de regresar a china y también siente que lo hemos hecho muy bien con la última versión. por ejemplo, después de adoptar modelos grandes y de un extremo a otro, nos desempeñamos muy bien en escenas como carreteras pequeñas, desvíos y cambios de sentido, especialmente los cambios de sentido que se resuelven con reglas, es difícil de ver. la boca del cambio de sentido y las cosas en el lado opuesto son completamente diferentes. no, porque es un proceso de observar y conducir al mismo tiempo, por lo que es difícil tratar este asunto de acuerdo con las reglas.

en términos generales, estamos un poco emocionados, un poco emocionados y más con un sentido de misión y motivación.

tencent news "high beam": desde el 520 ai day hasta la conferencia de tecnología de conducción inteligente 730 ai, xpeng motors ha pasado de poder conducirse en todo el país a ser fácil de usar en todo el país, y 827 ha lanzado el "extremo a extremo cuatro pasos". presente brevemente el camino de pensamiento e implementación detrás de esto. además, ¿significa esto que de extremo a extremo ya es una ruta técnica reconocida y sostenible? ¿es posible que en el futuro surjan nuevas soluciones y caminos?

li liyun:ahora hemos llegado a una etapa en la que es fácil de usar en todo el país. hemos abierto escenarios como rotondas, cambios de sentido y carreteras pequeñas que antes eran difíciles de cubrir con reglas. ¿por qué se puede hacer esto? no solo porque gradualmente estamos recurriendo al uso de datos de ia para impulsar la resolución de problemas, sino también porque tenemos consideraciones de ingeniería de verificación muy rigurosas.

hay un total de 2.595 ciudades en el país, incluidas ciudades a nivel de prefectura y ciudades a nivel de condado. sin embargo, en términos de kilometraje, nuestra flota de prueba ha recorrido 7,56 millones de kilómetros. esta debería ser la flota de prueba más importante de china e incluso la más grande. mundo. nos preocupamos mucho por la seguridad real de los usuarios cuando utilizan sus automóviles. no solo logramos esta capacidad de conducción inteligente, sino que también esperamos verificarla a través de la flota de verificación.

el objetivo de un extremo a otro no es ser de un extremo a otro, sino hacer un uso eficiente de los datos. la esencia del extremo a extremo es un tipo de aprendizaje de imitación extremo, que requiere la utilización final de datos sin pérdida. para lograr este objetivo, nuestra estrategia básica es: simplificar el modelo, abrir la ruta de los datos y construir una arquitectura de ia más poderosa. creemos que confiar en capacidades de extremo a extremo puede ayudarnos a resolver la gran mayoría de los casos de esquina en la carretera, logrando así una experiencia de conducción autónoma l3+.

tencent news "high beam": ¿cómo se garantiza este efecto real durante el proceso de iteración de alta frecuencia? ¿existe una regla estricta según la cual los ingenieros de primera línea y los equipos relacionados deben experimentar el automóvil en persona?

li liyun:podemos comenzar con ngp de alta velocidad. en ese momento, yo todavía era el responsable del proyecto ngp de alta velocidad, no el responsable del centro. acabo de regresar de wuhan en ese momento, todos nosotros, ya sea que escribiéramos algoritmos, hiciéramos modelos, trabajáramos en las oficinas intermedias y administrativas, sin mencionar a los estudiantes que trabajaban en productos, incluso aquellos que. estamos más centrados en la gestión de proveedores y el desarrollo de repuestos de proveedores, todos deben tener este automóvil y, después de experimentarlo, sabremos qué tipo de productos queremos ofrecer a los usuarios.

cuando estaba haciendo ngp de alta velocidad en 2020 y 2021, porque acababa de regresar a china, lo primero que hice cuando regresé fue obtener mi licencia de conducir nacional, y luego lo primero que hice fue correr como loco. la carretera. no es que la velocidad sea una locura, no puedo decir que esté familiarizado con todas las carreteras de guangdong. al menos estoy familiarizado con todas las carreteras de guangzhou y las carreteras circundantes. he conducido casi cada centímetro de la carretera varias veces. y realmente entiendo todo tipo de escenas de alta velocidad, he experimentado todas las condiciones de trabajo y conozco el valor de ngp de alta velocidad para los usuarios. ahora compras un coche que cuesta entre 200.000 y 300.000 yuanes. si no tiene funciones avanzadas de asistencia al conductor, especialmente en circuitos de alta velocidad, es posible que el coche esté un poco anticuado o que le falten algunas funciones.

más tarde, cuando llegamos a la etapa ngp urbana, definitivamente era imposible recorrer cada centímetro de la carretera, pero también viajé a muchas ciudades. en ese momento, viajé por todo el país con los equipos de i + d y pruebas de productos, básicamente en. el delta del río yangtze, el delta del río perla y las ciudades alrededor de beijing, he conducido en todas las ciudades, incluidas las áreas urbanas, los suburbios y las carreteras de conexión entre las ciudades y las ciudades satélite circundantes. realmente he visto la vasta tierra y los abundantes recursos de china. de las condiciones de la carretera. también fue en ese momento cuando realmente sentimos que los gráficos de alta precisión basados ​​en una gran experiencia serían muy insostenibles, por lo que nos volvimos más decididos y creímos que resolver este problema de principio a fin con ia era la dirección correcta.

ahora que hemos llegado a la etapa en la que se puede usar en todo el país y es fácil de usar en todo el país, a menudo nos gusta explorar algunas carreteras pequeñas o ir a lugares donde la cobertura suele ser baja, creo que es bastante interesante. a lo largo del proceso, alentamos e incluso exigimos a los estudiantes que están directamente relacionados con los automóviles, ya sean algoritmos o modelos, que viajen en sus propios automóviles y experimenten sus propios automóviles.

tencent news "high beam": durante el proceso de apertura de la ciudad anterior, ¿qué ciudad crees que tiene las condiciones viales más complicadas? ¿será más fácil abrir una ciudad de un extremo a otro? la capacidad de generalización es más fuerte.

li liyun:de hecho, he estado en muchas ciudades, muchas de las cuales nunca pensé que visitaría, como lianzhou, algunas ciudades en el norte de guangdong o muchas ciudades pequeñas en el delta del río yangtze. creo que tiene varias dimensiones. la primera es la parte dinámica. los hábitos de conducción de las personas en diferentes lugares también son diferentes. la conducción puede ser más intensa en algunos lugares y menos intensa en algunos lugares, dependiendo de algunos hábitos de conducción locales.

además, las normas de tráfico relativas a ceder el paso a los peatones son diferentes en diferentes lugares, en algunos lugares se establece claramente que se debe ceder el paso a los peatones, en algunos lugares no parece ser necesario. seguridad. pero hay algunos lugares donde debes ceder y detenerte por completo. hay algunos lugares donde no está escrito que puedas ceder según corresponda.

además, está el tema del semáforo. en un semáforo en rojo en beijing, puede hacer un giro en u directamente. por ejemplo, en una intersección en beijing, si sale a la calle más a la izquierda y no hay ninguna señal que diga no se permite girar en u, hay una rotonda. luz roja frente a él. a veces puede hacer un cambio de sentido directamente, pero si no hay ninguna señal, puede hacerlo. pero no en guangzhou, por lo que es muy interesante. el área de espera también es muy especial. en algunas áreas, puede ingresar al área de espera cuando la luz verde está encendida, pero en algunas áreas de espera no es el caso. cuando gira a la izquierda, se detendrá repentinamente frente a él. tú, que también es muy diferente.

no importa qué método, reglas o método de un extremo a otro se utilice, hay que enfrentarse a varias reglas. esta es también la ventaja de los oem, porque tenemos datos de usuario nativos, inferimos la comprensión de las normas de tráfico a través del comportamiento del usuario y los incorporamos en nuestro modelo particularmente ágil y generalizado. al igual que en la escena del cambio de sentido, la jugabilidad es muy diferente. mismo. creo que, en general, la comprensión del tráfico en algunas ciudades inteligentes será más difícil y se necesitan más modelos. por eso necesitamos xbrain para comprender la escena.

para los conductores, las normas de tráfico son muy importantes y, lo que es más importante, la seguridad es siempre lo más importante. en términos de seguridad, lo más importante es definitivamente la seguridad de los participantes vulnerables del tráfico, por lo que creo que lidiar con los peatones en vehículos eléctricos es el mayor desafío. en algunas ciudades sin vehículos no motorizados exclusivos, el desafío será aún mayor.

xpeng motors tiene datos a nivel nacional y xngp tiene sus raíces en guangzhou. hay carreteras pequeñas en las aldeas de la ciudad, donde hay muchos autos de batería pequeños, mensajeros y repartidores. esta es una de las razones por las que desafiamos la alta dificultad. modo desde el principio. si queremos poder abrirlo a nivel nacional y utilizarlo en todo el país, este es un desafío que debemos enfrentar.

de punta a punta es solo la punta del iceberg, lo más importante es el 95% debajo de la superficie.

tencent news "high beam": todo el mundo habla de extremo a extremo. ¿puede el usuario experimentar la diferencia entre los modelos? ¿cuál es la competitividad diferenciada de xpeng motors?

li liyun:no nos compararé directamente con nuestros competidores.

desde la perspectiva de xiaopeng motors, ¿qué es lo más importante que nos aporta el punto a punto? la primera es que la eficiencia de la i+d se ha vuelto más rápida. por ejemplo, los cambios de sentido, las rotondas y los cambios de sentido solían estar disponibles solo en un número limitado de ciudades en mapas de alta precisión, pero ahora se pueden manejar cambios de sentido en básicamente todas las ciudades. debido a que hemos adoptado capacidades de extremo a extremo, para lugares invisibles, solo sabemos vagamente que hay un giro en u aquí, porque no se puede ver con claridad en absoluto. para usted, un giro en u significa que ve una vertical. de frente y no se ve nada.

desde un punto de vista superficial, o desde la diferencia que los usuarios pueden sentir cuando nos siguen, tenemos una fuerte imaginación de lugares invisibles o la capacidad de ver mientras caminamos. como las personas, estamos naturalmente integrados y tenemos la capacidad de caminar y caminar. ver al mismo tiempo. rara vez tenemos la capacidad de dar la vuelta a cualquier parte del país y los usuarios tienen experiencia con ello.

no es que no puedas hacer giros en u y rotondas según las reglas. puedes hacerlo según las reglas, pero tienes que gastar mucha energía y tiempo. decimos en broma que primero hay que identificar la escena, luego construir el camino, luego hacer el camino, luego hacer la predicción y luego determinar la velocidad. esta cadena originalmente podría haber tomado medio año, pero ahora podría tomar un mes. o dos. en nuestra opinión, la mejora de la eficiencia es enorme.

por supuesto, hay un punto muy importante aquí: la mejora de la eficiencia también debe basarse en la fortaleza interna y la combinación de los sistemas intermedio y back-end. esta es también la ventaja y la certeza de la inversión a largo plazo de xpeng. debido a que hemos estado firmemente comprometidos con esta área durante todo el año, el circuito cerrado de datos y el sistema, incluido todo el proceso y el sistema de i + d, son muy diferentes.

por poner un ejemplo interesante, creo que este es también un punto en el que podemos atraer talentos. cuando nuestros ingenieros escriben código, el primer nivel para evaluar el código no son los profesores. es usar ia para pasar el primer nivel. la ia le indicará que el estilo aquí no es bueno y que hay duplicaciones aquí. no es eficiente aquí y la escritura es incorrecta aquí. por ejemplo, se olvida la devolución, el tipo es incorrecto, el tiempo de ejecución es incorrecto o existe el riesgo de pisoteo de la memoria.

en todo nuestro sistema, la ia no solo se refleja en las capacidades del automóvil y la nube, sino que también se refleja en el empoderamiento de los ingenieros de código. si lo hacen, todos los códigos deben ser inspeccionados. si no pasan la inspección por parte del maestro de ia, no ingresarán al tech leader (técnico a cargo) ni se subirán al autobús para integrar el proceso. la ia ha penetrado en todos los rincones de la investigación y el desarrollo.

tencent news "high beam": ¿cuándo empezó a utilizar la ia para evaluar códigos?

li liyun:comenzamos a planificar muy temprano, a partir de mediados de 2022. nuestra adopción de la ia no se trata sólo de conectar varios modelos en el lado del automóvil, o de un extremo a otro. estos son solo la punta del iceberg. lo que se puede ver es la parte que está sobre el agua, pero lo más importante, el 95%. parte debajo del agua. todo el sistema necesita cambiar, y usted debe construir su sistema basándose en la iteración del modelo y la extracción de datos.

más importante aún, debe cambiar sus hábitos y adoptar la ia en el trabajo para mejorar su eficiencia, por eso somos integrales.

tencent news "high beam": ¿qué incluye el 95% debajo de la superficie del agua? xiaopeng dijo antes que las empresas con más de 10.000 tarjetas en china son muy raras y que sólo hay un puñado de empresas con entre 5.000 y 10.000 tarjetas.

li liyun:no se puede comparar con los que trabajan en inteligencia artificial en general. entre las empresas de automóviles, nuestra tarjeta debería estar en el nivel más alto. esto también es una señal de nuestra firme inversión. porque si quieres atraer a un ingeniero de inteligencia artificial destacado, no se trata solo de tener una gran cantidad de personas. también te preguntará cuántos recursos y tarjetas tienes para que los use. más importante aún, en torno a estas tarjetas, los servicios de capacitación que brindamos a los ingenieros incluyen si el flujo de datos es eficiente y si la infraestructura de capacitación está completa. estos son los resultados de nuestra inversión decidida y continua a largo plazo.

de hecho, la red o las cosas del coche requieren más paciencia, recursos e inversión. porque la red del lado del automóvil tiene algunas similitudes al final, o la lógica general es similar. después de todo, las tareas que resuelve son las mismas, pero no se puede decir que sea completamente convergente. además, el extremo del automóvil es solo una parte flotante. ¿cómo se itera y actualiza el extremo del automóvil a largo plazo? esta es una parte más importante que incluye no solo el volante de datos y el circuito cerrado en el medio y el backend. también los métodos de trabajo de todos los empleados.

tencent news "high beam": tengo entendido que para verificar si un sistema es fácil de usar o si ha alcanzado un valor objetivo específico, lo primero es compararlo horizontalmente con la competencia, para que el nivel de usuario pueda tener una percepción. y el segundo es: habrá una lógica y un método de verificación sistemática internamente. ¿cómo se hace esto internamente?

li liyun:comparar con la competencia es solo la experiencia final, pero desde el proceso de lanzamiento de un software o cualquier cambio de software, tendremos un proceso completo de toda la cadena. comienza cuando la ia comienza a mirar su código. el primer paso es no pasar por las personas. la ia mira el código. luego, la gente comenzará a revisar el plan. más tarde, tendremos un sil completo, un hil y uno completo. proceso en cadena de verificación real del vehículo.

el más importante es la simulación. a veces lo llamamos software-in-the-loop (prueba de software en el bucle). de hecho, este también es un término utilizado por las empresas de conducción autónoma. o emulación. esto es lo que hicimos. hemos recopilado decenas de miles de cut-ins. puedes imaginarte jugando juegos en la nube o reproduciendo este mundo paralelo en la nube para ver cómo es el final de cada historia.

si estas completas escenas especiales del juego mejoran en comparación con las que modificaste antes, habrás superado este nivel. por supuesto, esto es sólo usando cut-in como ejemplo. además, tenemos una gran cantidad de datos que simular en la nube, que probablemente sean de decenas de millones a cientos de millones de kilómetros por día, dependiendo del tamaño de la nube. además, también tendremos un enfoque de hardware-in-the-loop (pruebas de hardware en el bucle), que es una simulación en banco que está más cerca del automóvil real, pero su mundo se basa en algunas deducciones del anterior. el mundo real. los mundos virtuales tienen metodologías similares. desde una perspectiva de circuito cerrado, podemos ver si la evolución de estos mundos está en línea con nuestras expectativas.

después de pasar esta prueba, eventualmente la probaremos a pequeña escala con nuestros productos de vehículos reales para que el equipo de i+d pueda verlo por sí mismo y ver cómo se sienten. esta es una cadena iterativa completa. cuando esta cadena iterativa se acumula hasta una determinada etapa, se empaquetará en una pieza de software y se entregará a nuestras pruebas de vehículos reales a gran escala en todo el país, y finalmente se lanzará a los automóviles de los usuarios. a través de pruebas internas y pruebas públicas.

tencent news "high beam": ¿cuánto tiempo llevará verificar una iteración de la versión principal?

li liyun:en el pasado, publicábamos una versión cada mes. los usuarios recibían nuestras actualizaciones de la versión oficial todos los meses. pero internamente, básicamente cada semana podemos permitir de manera constante que los estudiantes internos que compran automóviles experimenten directamente la última versión, y también pueden hacer preguntas y dar comentarios.

tencent news "high beam": creo que las características del producto de cada empresa son en realidad diferentes. xpeng es una empresa relativamente radical en términos de inversión en tecnología. ¿cuál es su posicionamiento en términos de estrategia de productos de conducción inteligente? ¿radicales o conservadores?

li liyun:en primer lugar, técnicamente empezamos con el fin en mente. porque creemos en esta dirección, lo vemos.

en términos de productos, nuestra determinación y perseverancia es que la experiencia del usuario del software que promocionamos debe mejorarse constantemente. creo que todavía es difícil definir directamente el estilo, pero puedo asegurar que cada uno de nuestros software, si realmente lo hacemos. quiero definida como gradual, nuestra experiencia debe ser progresiva y ascendente. esta es una curva que aumenta monótonamente. podemos garantizar absolutamente que no disminuirá. este es nuestro compromiso y perseverancia con nuestros usuarios.

"si simplemente haces un modelo grande sin nada, entonces no tienes límite inferior".

tencent news "high beam": ¿qué opinas de la idea de utilizar modelos grandes en los automóviles?

li liyun:creo que para las empresas de automóviles, puede que no haya un modelo grande en el automóvil que sea omnisciente y omnipotente. por ejemplo, puede ser un modelo grande que responda "¿quién eres y de dónde vienes?". creo que depende de la dirección de la aplicación. ¿quieres conducir, quieres hacer preguntas y respuestas sobre idiomas o quieres tener todo incluido? los parámetros del modelo de lenguaje son todos cientos de b (mil millones), y nuestro modelo de conducción automática en el lado del automóvil es del orden de decenas de b, lo que ya es una situación muy buena.

tencent news "high beam": en la tendencia de extremo a extremo, ¿pueden las empresas que no tienen un diseño de extremo medio y back-end en la etapa inicial superar a otras? ¿cómo construyes tu propio foso?

li liyun:como se acaba de mencionar, no se puede decir que el extremo del automóvil sea completamente convergente, pero tiene algunas similitudes porque las tareas que resuelve son las mismas.

nuestra opinión con xpeng es que debería haber muchas empresas de automóviles que eventualmente puedan lograr capacidades de conducción inteligente, pero la mayoría de ellas pueden tener entre 60 y 70 años. creemos que aquellos que realmente puedan alcanzar los 80 o 90 años deben tener mucha confianza en sí mismos. -desarrolló, con sólidas capacidades intermedias y de back-end, una empresa de automóviles que está verdaderamente orientada a la reforma de la ia.

creemos que puede que solo haya unos pocos en el mundo, y xpeng será uno de ellos.

tencent news "high beam": ¿te refieres a todo el mundo?

li liyun:sí, empresas automotrices globales. primero, creemos que ya sea que evoluciones de reglas a modelos, o simplemente comiences a trabajar en modelos sin nada más, el extremo del automóvil es solo una parte, y el 90% más importante es la parte de circuito cerrado de datos que lo sirve. el extremo del automóvil, incluidos los datos la adquisición, recopilación, limpieza, anotación, almacenamiento y efectividad del marco de capacitación. por ejemplo, la tasa de utilización de un grupo de capacitación es del 10% y del 90%. por ejemplo, todos tienen mil tarjetas, la tasa de utilización de su tarjeta es del 10% y la tasa de utilización de la mía es del 60%. también es importante tener suficientes datos de alta calidad para alimentar el modelo para el entrenamiento. actualmente, la cantidad de datos de entrenamiento de nuestro modelo ha alcanzado los 20 millones de clips (videoclips).

el segundo punto es el método de pensamiento de nuestros ingenieros. la forma en que resuelven los problemas también debe basarse en datos. por lo tanto, desde una perspectiva fosa, la inversión firme y el talento son los más importantes. y el sistema de datos también debe transformarse hacia la ia.

el tercer punto es que eso no significa que si adopto la ia y me deshago de todas mis cargas, me convertiré en ia. de hecho, la ia es un proceso muy largo. es un conjunto de métodos y mecanismos de trabajo, un conjunto de conceptos y su comportamiento, e incluso un proceso que cambia y penetra en su estructura organizacional. creemos que este proceso puede incluso medirse en años. entonces, cuando la ia no logra hacer un buen trabajo y no puede resolver sus problemas, ¿sigue ahí su base original? ¿puede tu conjunto original de habilidades ayudarte a obtener una puntuación de 70 puntos, o incluso de 80 puntos? creo que esto también es muy importante. por lo tanto, siento que se necesitan tanto la acumulación como el cambio.

tencent news "high beam": ¿es un proceso gradual y mutuamente integrado?

li liyun:bien, entonces si haces un modelo grande sin nada, entonces no tienes límite inferior. hasta cierto punto, la ia puede generar una rápida mejora en su capacidad promedio y un aumento sustancial en su límite máximo, pero ¿qué pasa con el resultado final? ¿qué pasa con las áreas que no cubre? aún necesita acumulación previa para rematar.

tencent news "high beam": ¿cuánto tiempo llevará este proceso de inversión a largo plazo para alcanzar el promedio de la industria? por ejemplo, xpeng motors lleva 10 años manteniendo la inversión. creo que la inversión en los primeros cinco años no será tanta como en los próximos cinco años.

li liyun:invertiremos con determinación, pero la inversión ciertamente no aumentará ilimitadamente. la conducción inteligente ha pasado por muchos giros y vueltas, desde reglas hasta ia, desde imágenes hasta sin imágenes, incluidos varios debates sobre si robotaxi o la conducción asistida producida en masa, etc., en mi opinión, la conducción asistida hasta el día de hoy es el momento. para llegar al sprint final, así que creo que básicamente hay dos puntos importantes:

1. en mi opinión, en el lado de los automóviles, llegará a una gama más amplia de usuarios a finales de este año o principios del próximo, y la tasa de penetración de la ia será mayor que ahora. este es el primer momento. de cambio que esperamos ver.

2. más importante aún, después de mediados del próximo año, veremos que todo, desde la calidad del producto hasta la iteración y la evolución, mostrará diferentes velocidades y aceleraciones impulsadas por la ia, y será cada vez más rápido. hoy nos encontramos gradualmente en esa etapa. de pasar.

tencent news "high beam": alguien ha propuesto el one model ¿qué opinas?

li liyun:la esencia del extremo a extremo es un tipo de aprendizaje de imitación extremo, que requiere la utilización final de datos sin pérdida. para lograr este objetivo, nuestra estrategia básica es: simplificar el modelo, abrir la ruta de los datos y construir una arquitectura de ia más potente. el objetivo de un extremo a otro no es ser de un extremo a otro, sino hacer un uso eficiente de los datos. detrás de esto hay capacidades de ingeniería extremas y rigurosas, que deben basarse en una infraestructura sólida para permitir el flujo de datos. por lo tanto, de principio a fin es sólo el comienzo, no el final.

cambiamos la relación entre los tres módulos principales de percepción, planificación y control desde la conexión en serie ascendente y descendente a una integración profunda, permitiendo que los datos fluyan libre y eficientemente en el modelo integrado, permitiendo así aprender desde la entrada (imágenes de la escena) hasta la salida ( acciones del vehículo) y generación para lograr una conducción similar a la experiencia e intuición humana.

tencent news "high beam": en la era de un extremo a otro, ¿qué opinas de la disputa entre la visión pura y las rutas lidar?

li liyun:creo que de un extremo a otro se resta importancia al área del hardware. el núcleo es la red. el uso de una cámara, un lidar o un radar de ondas milimétricas puede no ser tan crucial y diluirá la diferencia.

tencent news "high beam": algunas personas dicen que el día en que la implementación de un extremo a otro madure también será el día en que la industria se polarice. los proveedores de soluciones solo pueden ofrecer conducción asistida de bajo nivel y bajo costo, mientras que los principales fabricantes de equipos originales liderarán la producción en masa de conducción autónoma de mayor nivel. ¿qué opinas?

li liyun:creemos que de extremo a extremo nos llevará a lograr la conducción autónoma l4, pero la descripción del costo debería ser que con el desarrollo de extremo a extremo, el costo del hardware de un solo vehículo disminuirá, pero para todo el modelo grande. implementación, requisitos de potencia informática y volumen de datos, la demanda es enorme.

xiaopeng ha invertido firmemente en ia durante muchos años y se encuentra a un nivel líder en la industria en términos de avance de modelos, flujo de datos e inversión en potencia informática. la capacidad del sistema de inteligencia artificial es la clave para que el volante de datos funcione de manera eficiente. actualmente, nuestro sistema de extremo a extremo puede lograr una iteración cada dos días en promedio y será cada vez más rápido en el futuro. nuestro objetivo es lograr capacidades de conducción autónoma l4 mediante actualizaciones de software y hardware en 2026.