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autor｜hua wei

se espera que en menos de medio año,tesla fsd entrará oficialmente en china. el 5 de septiembre, tesla anunció que el fsd se lanzará en china y europa en el primer trimestre de 2025.

no hace mucho, la versión integral de tesla fsd v12 recibió muchos elogios de la industria y fuera de la industria después de su lanzamiento. incluso aquellos que se han “peleado” abiertamente con tesla muchas veces.xpeng motorsel presidente he xiaopeng también publicó un mensaje comentando que la conducción autónoma de tesla "funcionó extremadamente bien" y afirmó con entusiasmo que "¡2025 será el momento chatgpt para la conducción totalmente autónoma!".

los grandes modelos representados por gpt están afectando profundamente el modelo de investigación y desarrollo de programas en el campo de la conducción autónoma con su velocidad de innovación y arquitectura técnica sin precedentes, y la industria global está respondiendo rápidamente a esta moda. a juzgar por el enfoque actual de las empresas automotrices nacionales, de extremo a extremo también se ha convertido en su ruta tecnológica de conducción autónoma de próxima generación.

empresas de conducción autónoma de vehículos de pasajeros como huawei, xpeng, pony.ai, momenta, jiji technology y horizon están siguiendo activamente su ejemplo y han lanzado soluciones y modelos de conducción autónoma de extremo a extremo para producción en masa. en términos de vehículos comerciales, zero one automobile también anunció un plan de tiempo claro para el lanzamiento del modelo grande de extremo a extremo en el vehículo.auto idealel fundador y director ejecutivo, li xiang, también afirmó públicamente que li auto logrará la conducción autónoma l4 dentro de tres años basándose en modelos mundiales y de extremo a extremo.

incluso el mercado de la conducción autónoma l4, que anteriormente había sufrido una "ola de frío", se ha recuperado gracias a la llegada de la tecnología de extremo a extremo. wayve, que se basó en este concepto técnico para obtener mil millones de dólares en financiación, es un gran ejemplo. liu yudong, gerente de inversiones de chentao capital, dijo: "de extremo a extremo se abre la segunda curva de crecimiento para la comercialización de l4".

tesla, que ha dado un salto en capacidades fsd con capacidades de extremo a extremo, también anunció que lanzará el modelo robotaxi el 10 de octubre. he xiaopeng también reveló públicamente que xpeng motors lanzará robotaxi en 2026. sin embargo, las acciones recientes y las expectativas de las empresas de automóviles y los fabricantes de conducción autónoma de lograr la producción en masa de l4 a través de soluciones de extremo a extremo han hecho que muchos profesionales de la conducción autónoma se pregunten: ¿se ha "mitificado" demasiado el concepto de extremo a extremo?

¿por qué de extremo a extremo se convierte en la "clase superior" en el círculo de la conducción inteligente?

el concepto de extremo a extremo no surgió recién en los últimos dos años. ya en 2017, muchas empresas estaban explorando la posibilidad de esta ruta técnica. este año, "de extremo a extremo" se ha vuelto popular en el círculo de la conducción autónoma y se considera una tecnología revolucionaria en la industria. además de las innovaciones aportadas por grandes modelos de lenguaje como chatgpt, también es inseparable del suyo. encanto".

"el nacimiento del modelo de extremo a extremo es la única manera de que la tecnología de conducción autónoma conduzca a una comercialización a gran escala", dijo lou tiancheng, cofundador y director de tecnología de pony.ai, una de las mayores ventajas. del modelo de extremo a extremo es que puede la generalización puede aumentar la velocidad de comercialización de la conducción autónoma y acelerar la popularización de la conducción autónoma.

según wang panqu, jefe de conducción inteligente de zero one automobile, los sistemas tradicionales de conducción autónoma que no son de extremo a extremo no solo tienen una generalización peor que los de extremo a extremo, sino que también, cuando se expanden a nuevos escenarios, muchas reglas utilizadas anteriormente. las soluciones basadas en si falla, el código recién agregado empeorará la capacidad de mantenimiento del sistema, lo que conducirá a un aumento en los costos marginales.

además, los sistemas tradicionales de conducción autónoma también tienen dos desventajas. el primero es la complejidad de la arquitectura. un sistema de múltiples módulos no solo tiene mayores costos de desarrollo, sino que también tiene un límite de rendimiento más bajo porque a cada módulo se le asignan menos recursos informáticos. la comunicación entre módulos también traerá muchos problemas de optimización de ingeniería. el segundo es el problema del alto costo causado por la arquitectura compleja. cada módulo requiere desarrollo, mantenimiento, gestión de proyectos e integración. esta es también la razón por la que el tamaño del equipo de las empresas de conducción autónoma tradicionales es muy grande.

"en mi opinión, de extremo a extremo puede resolver estos problemas muy bien". wang panqu dijo que desde un punto de vista arquitectónico, de extremo a extremo tiene un solo módulo, que puede resolver bien problemas arquitectónicos complejos y también tiene la capacidad de reducir costes y aumentar la eficiencia. ventajas. la generalización de un extremo a otro impulsada por datos e incluso conocimiento es muy sólida y es probable que se implemente rápidamente en la producción en masa. no solo puede reducir el costo de adaptación de l2 a varios modelos, sino que también ayuda a que l4 reduzca el tiempo de adaptación. a diferentes escenarios.

además, lou tiancheng señaló que el mayor beneficio de un extremo a otro es evitar la pérdida de información entre diferentes módulos y funciones. mao jiming, vicepresidente de ingeniería de jiji technology, también habló sobre este aspecto y explicó que la transmisión efectiva de información entre módulos implica la cuestión de la transmisión efectiva de información. las interfaces de los módulos ascendentes y descendentes definen el límite superior de transmisión de información. pero no importa cuán sofisticado sea el diseño de la interfaz, habrá pérdida de información. la solución de módulo unificado de extremo a extremo no sufre esta pérdida de información, lo que ayuda a mejorar el efecto del algoritmo final.

al mismo tiempo, mao jiming también habló sobre otras ventajas de la arquitectura de extremo a extremo. primero, en términos de errores de módulo, dado que de un extremo a otro está bajo un módulo, no hay efecto de amplificación de errores de múltiples módulos y se puede maximizar el límite superior de las capacidades generales del algoritmo de conducción inteligente. en segundo lugar, en la arquitectura de múltiples módulos, cada módulo tiene su propio ritmo de i + d y objetivos de optimización, que no siempre pueden estar estrictamente alineados con los objetivos de optimización global de todo el sistema de conducción inteligente, lo que resulta en una optimización potencialmente ineficaz y un desperdicio de recursos de i + d; al final la arquitectura de un extremo a otro tiene un solo módulo y los objetivos de optimización son claros y unificados, lo que puede evitar eficazmente este proceso de optimización de fricción interna.

otro punto es que los componentes de la arquitectura modular forman naturalmente fácilmente múltiples "dominios" basados ​​en reglas, lo que trae una serie de desafíos de mantenimiento y dilemas de resolución de casos de esquina y de un extremo a otro, como una arquitectura típica totalmente basada en datos; impulsará a los desarrolladores a ser más proactivos y comenzar a considerar y resolver problemas desde un paradigma de pensamiento basado en datos y modelos, mejorando el nivel cognitivo de todo el equipo de algoritmos.

"en general, la eficiencia del desarrollo del sistema de extremo a extremo es mayor y el consumo de recursos es menor". liu yudong dijo que el paradigma de desarrollo de extremo a extremo puramente basado en datos reducirá gran parte de la inversión original en grandes cantidades. diseñar recursos y cambiar el enfoque de recursos de la empresa. cambiar a una alta densidad de talento en aspectos basados ​​en datos e invertir en acumulación de datos.

vale la pena mencionar que el valor para el usuario que aporta el extremo a extremo también ha atraído mucha atención. liu yudong señaló que, en primer lugar, en términos de procesamiento de escenarios de cola larga, el sistema de extremo a extremo puede cubrir escenarios más extremos que el sistema original, como las capacidades de procesamiento de sentido común. en segundo lugar, el comportamiento del sistema de conducción autónoma es más antropomórfico y también puede generar una mayor confianza entre los consumidores y el sistema de un extremo a otro; se parece más a un conductor humano en escenarios con un juego fuerte.

¿el límite superior es alto y el límite inferior es bajo?

aunque las ventajas técnicas de un extremo a otro son significativas y muchas empresas de automóviles y de conducción autónoma están siguiendo activamente las aplicaciones de un extremo a otro, todavía hay opiniones divergentes en la industria sobre el llamado "modelo de juego final". ".

incondicionales como wang panqu dijeron: "creo que de extremo a extremo debe ser la forma final de realizar la conducción autónoma, pero de extremo a extremo es solo un marco técnico, pero en realidad hay muchas opciones para métodos de implementación específicos, y "la industria aún no ha llegado a un consenso".

racionalistas como mao jiming señalaron que la solución de extremo a extremo tiene las características de "límite superior alto pero límite inferior bajo". en términos simples, si se hace bien, se pueden lograr buenos resultados, pero si se hace mal, será peor que las soluciones tradicionales. en opinión de mao jiming, la elección de una solución de un extremo a otro depende del escenario de aplicación específico. para la conducción autónoma l5, de extremo a extremo es la única solución, pero para l2 y l3, de extremo a extremo es solo una de las soluciones factibles; además, la aplicación de un extremo a otro debe combinarse con otras soluciones técnicas.

"de un extremo a otro proporciona un buen camino técnico para la popularización rápida y a gran escala de la conducción autónoma. queda por verificar con el tiempo si es el final del juego". lou tiancheng también tiene una opinión similar, y cree que tanto la l2 como la l4. la conducción autónoma ya se está implementando, pero la calidad de la implementación y el alcance de la implementación tienen diferentes requisitos y estándares para la tecnología.

para la conducción autónoma de nivel l2, la tecnología de extremo a extremo es actualmente el mejor camino; para la conducción autónoma de nivel l4, la tecnología de extremo a extremo puede ayudar a abrir rápidamente nuevas áreas. sin embargo, l4 tiene requisitos de seguridad más altos, que deben ser más de 10 veces mayores que los de los conductores humanos. por lo tanto, además de utilizar de extremo a extremo, también es necesario incorporar instrucciones de alto determinismo basadas en las intenciones de conducción y los escenarios de aplicación. como normas de tráfico, preferencias de conducción, etc.

liu yudong llegó a una conclusión más cautelosa: "en la actualidad, de extremo a extremo es el fin previsible de la conducción autónoma en el futuro, pero existen varias posibilidades para la evolución tecnológica a largo plazo. tal como lo hicimos hace tres años. inesperadamente, un surgirá tecnología como chatgpt, y puede surgir una nueva arquitectura técnica en dos o tres años para subvertir el chatgpt actual”.

aún no ha aparecido el 100% de un extremo a otro, ¿qué son las "mejores prácticas"?

aunque aún no está claro si de extremo a extremo es la solución final para la conducción autónoma, su aplicación práctica se ha convertido claramente en una solución de consenso en la industria de la conducción inteligente. sin embargo, todavía existen muchas controversias en la industria con respecto a la elección de la tecnología de conducción autónoma de extremo a extremo.

en la actualidad, zero one automotive está avanzando a lo largo de la ruta de extremo a extremo basada en grandes modelos de lenguaje multimodal. no solo ha logrado resultados en algunos conjuntos de datos públicos, sino también en la conducción autónoma del laboratorio de inteligencia artificial de shanghai. junto con cvpr y otros, este año en el desafío internacional, con su solución de conducción autónoma puramente visual, logró el segundo lugar entre 143 equipos internacionales en la pista de conducción autónoma de extremo a extremo.

wang panqu cree que la modularidad de extremo a extremo equivale a una etapa temprana de exploración y se puede implementar más rápidamente. actualmente, la academia y la industria también tienen soluciones relativamente maduras. la adopción de una ruta técnica de extremo a extremo basada en grandes modelos multimodales tiene el potencial de convertir la conducción autónoma en un negocio rentable, y sólo un modelo base con una fuerte generalización puede aportar la inyección de conocimiento y la integración necesarias en el campo de conducción autónoma.

en pocas palabras, la fuerte generalización de los modelos grandes aportará ventajas de rendimiento a todo el sistema de extremo a extremo y también permitirá lograr una conducción autónoma rentable de alta gama en la producción en masa a gran escala en el futuro. además, en el futuro, estas dos rutas técnicas de extremo a extremo basadas en modelos grandes multimodales y modelos mundiales se podrán reutilizar entre sí.

liu yudong dijo que, en principio, un modelo está más cerca de la forma de agi en otros campos, mientras que el modelo mundial es actualmente principalmente una herramienta para la generación de datos, y llevará más tiempo ver si se puede utilizar como un sistema de conducción autónomo. . en los próximos dos años, habrá dos tipos principales de soluciones de extremo a extremo: una es modular de extremo a extremo, el representante típico es uniad del laboratorio de inteligencia artificial de shanghai y la otra se basa en grandes modelos multimodales; .modelo de extremo a extremo, como lingo-2 de wayve y drivevlm recientemente lanzado por lili.

en cuanto al modelo mundial, mao jiming tenía una visión diferente. cree que el modelo mundial es una solución razonable de principio a fin. basado en el modelo mundial, el algoritmo de conducción inteligente tiene la capacidad de comprender la escena y hacer predicciones razonables sobre el futuro, y tomar decisiones basadas en esta información. esta es una solución que está más en línea con la lógica del pensamiento humano.

zhu zheng, cofundador y científico jefe de jiji technology, añadió además que entrenar un modelo requiere muchos recursos y mucho tiempo, y tiene requisitos muy altos en cuanto a escala y calidad de los datos. el método de extremo a extremo utiliza capacidades de predicción del modelo para tomar decisiones sobre la percepción de la escena y el comportamiento de conducción, lo que es más consistente con los comportamientos y hábitos de conducción humanos. según su introducción, jiji actualmente tiene un sistema prototipo básico de extremo a extremo basado en el modelo mundial y lo está verificando conjuntamente con un fabricante de automóviles, y pronto se harán públicos algunos avances.

en agosto del año pasado, pony.ai unificó los tres módulos tradicionales de percepción, predicción y control en un modelo de conducción autónoma de extremo a extremo. ahora se ha instalado simultáneamente en taxis autónomos l4 y turismos de conducción asistida l2. . en opinión de lou tiancheng, tanto el modelo modular de extremo a extremo como el modelo único se encuentran actualmente en las primeras etapas y aún no se han verificado para su producción y entrega en masa. se espera que en los próximos uno o dos años, la ruta técnica de extremo a extremo pase del desacuerdo al consenso.

"a largo plazo, el modelo de extremo a extremo eventualmente adoptará la forma de un solo modelo". mao jiming dijo que en la situación actual, el modelo de "dos etapas" de extremo a extremo utilizado por las empresas. como huawei y xiaopeng, todavía se encuentran en una implementación semi-de extremo a extremo, o en un estado de transición de un extremo a otro en lugar de un estado completo.

no hace mucho,extremoel director ejecutivo de automoción, xia yiping, también dijo públicamente: "nadie en el mercado es realmente de extremo a extremo, todos son trucos de marketing. se entiende que la actual solución de conducción inteligente de extremo a extremo de jiyue también utiliza una "dos etapas". "arquitectura técnica.

el atributo "cuadro negro" es un malentendido y puede parecerse a un cuadro gris o un cuadro blanco.

una serie de ventajas de la solución de extremo a extremo se derivan de su arquitectura que integra múltiples módulos, pero este diseño también hace que el sistema se acerque más a una "caja negra" que a la comprensible "caja blanca" original, por lo que tiene más "inexplicabilidad". ".

lou tiancheng cree que la inexplicabilidad es un defecto natural del sistema de un extremo a otro, pero si limitará el desarrollo de la tecnología de conducción autónoma de un extremo a otro depende de la situación. para l2, la no interpretabilidad no afecta las aplicaciones de un extremo a otro. por ejemplo, el extremo a extremo modular aún conserva cada módulo funcional principal y las características de salida intermedias se pueden extraer en datos interpretables.

para l4, sus requisitos de seguridad y certeza son mucho más altos que los de l2. por lo tanto, es necesario incorporar instrucciones periódicas en el modelo, como normas de tráfico, preferencias de conducción, etc., para ayudar al modelo de conducción autónoma de extremo a extremo a comprender mejor las intenciones de conducción. al mismo tiempo, las capacidades del modelo también deben actualizarse para transmitir las intenciones impulsoras al mundo exterior para mejorar aún más la interpretabilidad.

en opinión de zhu zheng, aunque el extremo a extremo es de hecho una caja negra desde el nivel del producto y la forma final de i+d, desde la perspectiva de los ingenieros y diseñadores de productos, incluidos los usuarios, el extremo a extremo puede parecerse a una caja gris. caja o caja blanca.

en primer lugar, la unión modular de extremo a extremo distingue en detalle los tres módulos de percepción, predicción y planificación. cualquier resultado de la planificación puede asociarse a un módulo intermedio previo. en segundo lugar, un modelo puede generar resultados intermedios modularizados. marcar los resultados para la supervisión intermedia puede hacer que un modelo converja mejor y los resultados intermedios modelados también se pueden mostrar a ingenieros o usuarios. en tercer lugar, lo más importante de un modelo mundial es su capacidad de predicción, y sus resultados de predicción también pueden asociarse con resultados intermedios modelados.

mao jiming dijo que la declaración actual de "caja negra" de un extremo a otro es un malentendido de los detalles de inferencia de entrenamiento de todo el modelo. mientras la cognición de i+d se presente en una forma que pueda explicarse externamente, ya no será una caja negra.

wang panqu también cree que la propuesta de inexplicabilidad refleja la confianza del público en la tecnología, es decir, si el rendimiento de la tecnología en sí alcanza un estándar que sea aceptable para todos. con el desarrollo del diseño de algoritmos basado en datos, la seguridad de modelos grandes y otras tecnologías relacionadas, habrá un gran salto en el rendimiento y la confiabilidad de un extremo a otro en los próximos uno o dos años. mediante pruebas de rendimiento a gran escala y una verificación completa, su interpretabilidad ya no será una cuestión crítica.

se acerca el "pico" de la incorporación de un extremo a otro y los vehículos comerciales se lanzarán más rápido

"el lanzamiento a gran escala del modular de extremo a extremo se produjo el año pasado, y el de extremo a extremo basado en modelos de lenguaje grandes tomará entre 1 y 2 años adicionales, señaló wang panqu, la conducción autónoma l4 de los comerciales". los vehículos deben ser más rápidos que los de los turismos. la razón es que los sistemas de conducción autónoma de alta gama que pueden producirse en masa en grandes cantidades son muy difíciles de implementar en escenarios de vehículos comerciales que son más simples que los de los turismos. es fácil cerrar el ciclo comercialmente y también es conveniente realizar asintóticas de escena.

liu yudong es más optimista y cree que el próximo año se comenzará a impulsar con más intensidad el modelo modular de extremo a extremo y un modelo de extremo a extremo. además, liu yudong dijo que desde la perspectiva del grado radical de desarrollo tecnológico y la recopilación de talentos, la velocidad de la iteración tecnológica y la dificultad de la aplicación tecnológica, el tiempo de implementación real de los vehículos comerciales y de pasajeros de un extremo a otro puede ser similar. , pero el alcance de implementación de los vehículos de pasajeros será mayor que el de los vehículos comerciales, y los vehículos comerciales se desarrollarán lentamente en las etapas posteriores.

“estos obstáculos deben superarse antes de la producción en masa de un extremo a otro. el primero es la preparación de la potencia informática del vehículo, el segundo es la iteración del algoritmo de un extremo a otro y el tercero es la escala de los datos en la nube. el cuarto es la escala de la potencia informática y el tercero es la iteración del algoritmo de extremo a extremo. el quinto es el plan de verificación”, dijo mao jiming.

en su opinión, tesla y los principales fabricantes de equipos originales y empresas nacionales, como wei xiaoli y huawei, ya están equipados con los tres aspectos de potencia informática de vehículos, escala de datos en la nube y escala de potencia de computación en la nube. desde finales de este año hasta la primera mitad del próximo año, los algoritmos de extremo a extremo de varias compañías automotrices líderes podrán lanzarse a gran escala a partir de la segunda mitad del próximo año, marcará el comienzo la industria; en una explosión de producción y lanzamiento en masa de principio a fin.

ir de principio a fin, ¿significa “empezar de nuevo”?

sin duda, el desarrollo y la adopción de sistemas de extremo a extremo traerán una revolución tecnológica a la solución general de conducción inteligente. entonces, ¿es necesario derrocar la tecnología anterior para ingresar al mercado de extremo a extremo?

liu yudong cree que la tecnología de conducción autónoma original no será completamente subvertida y compartirá con ella ciertos algoritmos y acumulación de software de extremo a extremo.

la primera es la parte de percepción. muchas partes de procesamiento de información de la cámara frontal de extremo a extremo ahora utilizan métodos bev, como la red troncal o el codificador. la segunda es la parte de regulación y control. parte del conocimiento original en regulación y control se puede migrar al sistema de extremo a extremo. el tercero es la infraestructura de datos. esta es una capacidad importante que las empresas necesitarán para las operaciones de extremo a extremo en el futuro. las empresas que pueden implementar soluciones bev también tienen una infraestructura de datos relativamente sólida.

en opinión de mao jiming, su revocación dependerá de cuál haya sido la solución técnica anterior. dijo que el núcleo de extremo a extremo es un modelo grande multimodal puramente basado en datos. si la solución técnica anterior de una determinada empresa de conducción inteligente tiene muchas reglas, entonces estas reglas básicamente se anularán si la solución técnica anterior ya lo ha hecho; la mayor parte se ha cambiado para que esté basada en modelos, por lo que existe una alta probabilidad de que esta parte del código pueda reutilizarse de alguna forma.

es necesario enfatizar que los cambios en el modelo de i + d provocados por el algoritmo de extremo a extremo son el foco de todos los oem y empresas de conducción autónoma, y ​​también es el lugar más doloroso.

wang panqu también dijo que, además del final del modelo, es necesario realizar más trabajo con datos de un extremo a otro: en primer lugar, es necesario reconstruir el sistema de circuito cerrado de datos y su eficiencia de iteración, y en segundo lugar, de un extremo a otro. pruebas y verificación, sensores de toda la plataforma de simulación. la entrada debe ser muy realista, lo cual es un problema técnico muy desafiante en la actualidad. pero en términos de costos laborales, el costo total de un sistema de conducción inteligente de extremo a extremo es menor que el de un sistema que no es de extremo a extremo, porque solo hay unos pocos módulos en el sistema de extremo a extremo. , y el equipo central de 20 a 30 ingenieros debería ser suficiente.

además, mao jiming señaló que de la arquitectura modular tradicional al modelo de extremo a extremo, la estructura de costos de las soluciones de conducción inteligente también cambiará: los costos laborales de una gran cantidad de expertos en i + d que escriben varias reglas migrarán a el aspecto de los datos. esto es bueno para los oem con capacidades de producción en masa. debido al menor costo de adquisición de datos, el costo total de las soluciones de conducción inteligente en realidad disminuirá aún más significativamente.

en términos de inversión en potencia informática, lou tiancheng dijo que, en el corto plazo, la compra de chips de gran potencia informática aumentará los costos actuales. pero a largo plazo, una vez que la tecnología de extremo a extremo esté madura y aplicada, el costo de la inversión inicial se diluirá gradualmente.

la inversión pura en potencia informática de extremo a extremo es menor que la de la arquitectura modular, que es de al menos entre 100 y 200 millones al año.

"si desea que el modelo de extremo a extremo alcance un nivel de capacitación relativamente bueno, necesitará al menos entre 100 y 200 millones de inversiones en potencia informática por año, y la cantidad de pistas para automóviles de pasajeros definitivamente será aún más impresionante. ".

según wang panqu, la potencia informática requerida de un extremo a otro se divide en dos aspectos: capacitación e implementación. la implementación equivale a la cantidad de controladores de dominio que se deben comprar. este costo es fijo y relativamente bajo, en relación con el costo de un solo vehículo. el mayor coste es el coste de la formación, que se puede dividir en dos tipos: tarjetas de fabricación propia y adquiridas o cooperación con proveedores de servicios en la nube. para las empresas automotrices con pedidos relativamente grandes, construir sus propios centros de datos es una opción rentable; pero para las empresas automotrices con pedidos menos grandes o que se encuentran en las primeras etapas de investigación y desarrollo, alquilar servidores de proveedores de servicios en la nube es una mejor opción.

anteriormente, lang xianpeng, vicepresidente de conducción inteligente de li auto, reveló públicamente que li auto actualmente gasta mil millones de yuanes en capacitación en potencia informática cada año, y se espera que gaste mil millones de dólares estadounidenses cada año en el futuro. "si no podemos gastar mil millones de dólares al año en formación, es posible que seamos eliminados de la futura competencia de conducción autónoma".

en términos de escala de potencia informática, lou tiancheng cree que si se trata simplemente de un simple entrenamiento de modelo de conducción autónoma de extremo a extremo, cientos de gpu con gran potencia informática pueden admitirlo. si se requiere una inversión a largo plazo y se garantiza la calidad de extremo a extremo, la escala de potencia informática de capacitación de cada empresa de conducción autónoma es básicamente del nivel de miles de calorías, y las empresas de automóviles invertirán más.

mao jiming dio requisitos de potencia informática de extremo a extremo más específicos: todo el sistema requiere al menos dos nvidia orin o un solo nvidia thor. dijo que los requisitos de potencia informática de un sistema puro de extremo a extremo son menores que los requisitos totales de potencia informática de una arquitectura modular. sin embargo, además del sistema principal, la producción en masa de extremo a extremo a menudo tiene un sistema de derivación. y sus requisitos de potencia informática son generalmente los mismos que los de la arquitectura modular anterior.

sin embargo, wang panqu cree que con el aumento de las capacidades de los chips informáticos del lado del vehículo, la potencia informática no se convertirá en un obstáculo para la incorporación de un extremo a otro en el futuro. lou tiancheng tiene la misma opinión y dice que desde la arquitectura clásica hasta la de extremo a extremo, la cantidad total de códigos se reducirá significativamente y el consumo de recursos informáticos generado por la red neuronal de extremo a extremo no será necesariamente significativo. mejorado en comparación con el modelo bev.

"el deseo de una mayor potencia informática proviene más de la mejora de los parámetros y el rendimiento del modelo que de la transformación de un extremo a otro". además, señaló que desde la perspectiva de las aplicaciones de aterrizaje de un extremo a otro, las empresas relevantes deberían pensar más. lo más importante es cómo aprovechar al máximo los recursos informáticos de chips existentes para mejorar la eficiencia de utilización.