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nuestro reportero yin limei y zhang shuo informaron desde hefei.

"la conducción inteligente seguirá la ley de moore: la experiencia del software mostrará una mejora exponencial, alcanzando un nivel de mejora de 10 veces en dos años, 100 veces en cuatro años y 1.000 veces en seis años; el coste del hardware de conducción inteligente también disminuirá cada dos años, con la mitad de la tendencia de desarrollo, el costo de realizar la conducción inteligente noa (conducción urbana inteligente de alta gama) en una ciudad sin mapas será de alrededor de 5.000 yuanes para finales de 2025 o principios de 2026”.

el 29 de septiembre, el director ejecutivo de momenta, cao xudong, dijo en la conferencia mundial de la industria de vehículos inteligentes (giv2024) que, basándose en la ley de conducción inteligente de moore, momenta predice que los noa urbanos experimentarán un crecimiento explosivo en los próximos cinco años, superando el desarrollo de la electrificación y las nuevas energía más rápido.

en la actualidad, el nivel de conducción inteligente de los modelos convencionales del mercado se concentra principalmente en el nivel l2. cao xudong dijo en la conferencia que el objetivo final fijado por la empresa cuando se fundó era lograr la conducción autónoma l4 a gran escala, y para lograr la conducción autónoma l4 a gran escala, el punto más crítico es la seguridad. “creemos que debemos lograr al menos 10 veces la seguridad de los humanos antes de que podamos lograr la conducción autónoma l4 a gran escala. y para lograr 10 veces la seguridad de los humanos, lo más crítico es resolver el problema de lograrlo a gran escala. conducción autónoma l4. se encontraron millones de problemas de cola larga”.

la tecnología basada en datos puede resolver la mayoría de los problemas de conducción inteligente

según los estándares establecidos por la sociedad de ingenieros automatizados (sae), la tecnología de conducción autónoma de automóviles se puede dividir en seis niveles (l0 a l5 significa que el vehículo puede conducir de forma autónoma en la mayoría de situaciones y en condiciones limitadas (como en zonas urbanas). entorno o carretera) sin intervención del conductor.

como empresa de tecnología de conducción autónoma fundada en 2016, el camino de desarrollo de momenta es utilizar la ia para lograr una conducción autónoma escalable. ¿qué es la conducción autónoma l4 a gran escala? cao xudong cree que la conducción autónoma l4 a gran escala no se refiere a cientos o miles de robotaix (taxis autónomos) que realizan operaciones de demostración en una ciudad o varias áreas urbanas, sino que se pueden operar decenas de millones o incluso cientos de millones de vehículos. a gran escala en toda china e incluso en el mundo.

en opinión de cao xudong, para resolver los millones de problemas de cola larga que surgen al realizar la conducción autónoma l4 a gran escala, se necesitan dos conocimientos profundos: en primer lugar, debe estar basado en datos, que pueden resolver automáticamente la mayoría de los problemas, y el segundo. el método basado en reglas no puede manejar el problema de la cola larga. en segundo lugar, se necesitan vehículos producidos en masa para recopilar datos para l4, y la flota l4 robotaxi por sí sola no puede satisfacer la demanda.

"lograr una conducción basada en datos requiere al menos 100 mil millones de kilómetros de big data. el kilometraje anual de un automóvil de pasajeros doméstico es de aproximadamente 10,000 kilómetros, y 100 mil millones de kilómetros requieren que 10 millones de vehículos funcionen durante un año. esto es solo para lograr grandes- conducción autónoma a escala l4. la condición necesaria no es una condición suficiente, y la condición suficiente puede requerir más datos". cao xudong dijo que, basándose en estos dos aspectos del conocimiento, la compañía creó un conocimiento técnico de "un volante" basado en datos. y enfoque al inicio de su establecimiento de la estrategia de producto "caminando sobre dos piernas".

"caminar sobre dos piernas" significa que la conducción autónoma producida en masa proporciona datos para la conducción totalmente autónoma, y ​​la conducción totalmente autónoma retroalimenta la tecnología de conducción autónoma de nivel l4 a la conducción autónoma producida en masa, lo que hace que la conducción autónoma producida en masa sea sostenible bajo la arquitectura l4. . actualizar y mantener la competencia líder en el mercado.

según cao xudong, el "volante" impulsado por datos ahora se ha iterado hasta la quinta generación. la tasa de automatización de la primera generación es del 50% y la tasa de automatización de la última generación, la quinta generación, ha superado el 99%. esto significa que cada nuevo 99 de los 100 problemas se puede resolver mediante la automatización basada en datos sin participación humana.

“lidar y la tecnología de extremo a extremo no son incompatibles”

desde este año, los grandes modelos de ia de extremo a extremo se han convertido en palabras de moda en el campo de la automoción y están transformando profundamente la conducción inteligente y las experiencias de cabina inteligente.

cao xudong reveló en la reunión que el modelo de conducción inteligente momenta ahora puede resolver eficazmente el problema de la conducción autónoma, respaldar la predicción precisa de las intenciones de tráfico de vehículos o peatones en diversos entornos viales complejos, ajustar automáticamente la velocidad del vehículo y cambiar de carril de manera flexible. , evita los obstáculos con calma.

se informa que el modelo de conducción inteligente momenta puede manejar con calma intersecciones complejas o escenarios de cruce dinámico, lo que puede mejorar significativamente la seguridad de conducción y la eficiencia del tráfico. puede lograr un estacionamiento preciso incluso en escenarios extremos, como espacios de estacionamiento extremadamente estrechos y espacios de estacionamiento en calles sin salida por la noche. actualmente, esta solución técnica se ha producido en masa en múltiples marcas de automóviles.

la inteligencia del automóvil es una tendencia general. ante la feroz competencia del mercado, las principales empresas han considerado la conducción inteligente de alta gama como uno de sus principales productos de competitividad.

en la actualidad, la conducción inteligente urbana de alta gama se instala principalmente en modelos de alta gama. cao xudong cree que entre finales de 2025 y aproximadamente 2026, las funciones de conducción inteligente urbana de alta gama se convertirán en equipo estándar para los modelos con un precio superior a 200.000 rmb o incluso 150.000 rmb. el factor determinante para convertirse en equipamiento estándar es la conducción inteligente, la ley de moore.

"existe un límite para la disminución del costo del hardware de conducción inteligente. se estima que el costo del hardware puede alcanzar el límite de cuatro a cinco mil yuanes. sin embargo, no existe un límite superior para la ley de moore del software de un crecimiento de 10 veces en dos años, definitivamente se logrará la conducción autónoma sin accidentes en el futuro. "conducir". cao xudong dijo que se necesitan cinco años para que los vehículos de nueva energía aumenten la tasa de penetración a más del 50%. la conducción inteligente de alta gama será más rápida y la tasa de penetración de la conducción inteligente de alta gama aumentará al 70% en los próximos cinco años.

en el campo de la conducción inteligente, lidar y de extremo a extremo son dos rutas técnicas diferentes. en la actualidad, la industria enfrenta algunos obstáculos en términos de tecnología lidar: por ejemplo, el costo del hardware lidar es relativamente alto; la cantidad de datos generados es grande y el sistema requiere una potente potencia informática para el procesamiento en tiempo real; depender de sensores de alta precisión aumenta el impacto en el medio ambiente.

la ruta tecnológica de extremo a extremo se basa en el aprendizaje profundo y las redes neuronales, lo que permite que el sistema tome decisiones de conducción autónoma de proceso completo directamente desde la entrada del sensor (como los datos de la imagen de la cámara) hasta la salida (como las señales de control del vehículo) sin depender. en módulos intermedios.

la tecnología de extremo a extremo se basa en sensores de bajo costo (como cámaras) en comparación con los sistemas lidar, el costo del hardware es menor, lo que facilita su comercialización a gran escala. al mismo tiempo, es más flexible a través del aprendizaje continuo, el sistema de extremo a extremo puede adaptarse a diversos escenarios de conducción y optimizar continuamente el rendimiento mediante la acumulación de datos. sin embargo, el sistema técnico integral se basa en grandes cantidades de datos de conducción de alta calidad para la formación.

en opinión de cao xudong, lidar no es incompatible con la tecnología de extremo a extremo. “en primer lugar, lidar se está ampliando muy rápidamente y su costo unitario está disminuyendo rápidamente, por lo que su precio se ha vuelto muy competitivo. en segundo lugar, el consenso actual de la industria es que lidar es útil en algunos escenarios de seguridad de cola larga, como cuando un. un peatón cruza repentinamente la calle en un ambiente oscuro, el efecto de procesamiento del lidar será mejor. además, al entrar y salir de un túnel, es fácil que la cámara quede sobreexpuesta. en este momento, tener lidar es mejor que no tenerlo. más seguro”.

cao xudong consideró que, desde la perspectiva de las tendencias de la industria, lo más probable es que el lidar se convierta en equipo estándar en modelos con más de 300.000 yuanes o más de 250.000 yuanes. entre los modelos con un precio de 200.000 yuanes o en el rango de 100.000 a 200.000 yuanes, las empresas de la industria pueden comparar a tesla y elegir la ruta tecnológica de extremo a extremo en lugar de lidar.

(editor: zhang shuo reseña: tong haihua corrector: zhai jun)