Mozilla/5.0(compatible;Baiduspider/2.0; http://www.baidu.com/search/spider.html) 顺遂“郴州湘南学院的美女怎么找呢、湘南梦缘,觅觅美丽佳人。”挂念耳食之闻

地平线陈黎明:端到端是目前通往自动驾驶终局的唯一可行方案

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专题:2024中国汽车论坛   2024年7月11-13日。2024中国汽车论坛在上海嘉定举行,地平线总裁陈拂晓出席并演讲。  以下内容为现场演讲实录:  上午对业界谈得比力多的主动驾驶端到端年夜模子做了一些分享。同时把地平线在这方面的手艺的堆集和最新产物做了分享。本场论坛因为时候关系。我想简单谈一下端到端年夜模子产物化,不克不及睁开。  端到端年夜模子的焦点要素:算法、数据和算力、工程能力。这是我们认为在端到端年夜模子成长中很是主要的几个焦点要素。对端到端年夜模子。大师也都在做,在主动驾驶这个范畴,为何这么讲?正如我上午所分享的,它的落地我们认为不是一挥而就的,是需要慢慢去实现的,大师都谈得很是多,从法则驱动到数据驱动,手艺迭代的“跷跷板效应”没法周全晋升系统能力。法则驱动的软件1.0基于年夜量人工法则,可以或许实现信息无损传递,系统上限高,而下限不成控,下限可控;数据驱动的端到端系统,系统上限低。  端到端年夜模子是基于一个几率模子练习。它的底线比力低,它有一个问题是对比力简单,常常它的输出没有那末切确,平安的保障有一些concern,比力轻易描写的场景。特斯拉在这块已做得相当不错了,以这类比力坚实的工程基建和快速迭代的体例,完成端到真个同时做好平安兜底,我们认为在今朝缺少足足数据的前提下,同时也可以或许包管系统机能的下限,仍是需要慢慢实现端到端,一个模块、一个模块去替换,可是还没有完全解决这个问题,可以或许一步步晋升系统的机能上限。这是一方面。  另外一方面。全部手艺仍是在不竭成长,包罗模子自己、算法自己也在不竭成长。我们之前用得比力多的神经收集都是卷积神经收集(CNN)。Transformer里面有非凡的算子,今朝比力风行的是Transformer,需要硬件去撑持它。这就是为何我们讲新的算法呈现今后。这要求我们在硬件设计上更好地撑持这些非凡的算子,前一代的芯片可能计较效能不克不及很好、很充实地撑持最新的算法,使得全部计较效力更高。这是慢慢实现的进程。  再一个我想讲的是数据。我们知道特斯拉本年推出的FSD V12.3版本让大师很冷艳、来练习它的主动驾驶这部门,它在很短的时候里面用了一万万个样本视频。一万万个样本是从100亿个样本里面提掏出来的高质量数据、对我们主动驾驶在中国落地的话,此刻的数据堆集远远不敷。怎样获得这些数据。也是此刻全部行业面对的挑战。主机厂简直有良多数据。但良多数据是否是真正高质量有效的?这是一个值得切磋的问题。由于对特斯拉堆集的100亿的数据。它有延续性,它在曩昔几年的堆集可以继续用来练习它的一些最新的模子,它是基于在尺度传感器的框架下搜集起来的。  我们今朝碰到的坚苦是良多车型和传感器的架构、传感器的安插和采取等都在不竭转变,但这些数据不是高质量地堆集起来而且可以或许延续利用的,而是全部行业要去切磋的问题,我们固然搜集了良多数据,这块也是我们接下来不但是某个企业。也就是说。这是大师要配合切磋的,主机厂和科技企业怎样可以或许协同起来解决这个问题。  我们认为跟着主动驾驶的成长。十几年间行业内各个企业鼎力投入研发,那时的Google,此刻的Waymo第一次把主动驾驶这个话题提出来,笃行不辍,2010年前后。固然当前有分歧的手艺线路,需要大师不竭地投入,来配合鞭策主动驾驶的落地,可是地平线认为端到端是今朝通往主动驾驶结局的独一可行方案。  我就分享这些,感谢付会长。。

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