Ehtimol, Qo'shma Shtatlar uni farovonlik yoki boshqa narsa bilan ta'minlamagan va unga ruxsat bergandir

6/17/2023



Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, keyingi keyingi o'zgarishlarda intellektual imkoniyatlarning kuchliligi avtomobil kompaniyalari uchun raqobatning yuqori chegarasini bevosita belgilaydi. Bugungi aqlli kokpitning rivojlanishini har bir o'tgan kun o'zgarib turadi deb ta'riflash mumkin. Gigant ekranlar, avtomobil tashqarisidagi ovoz va imo-ishoralarni boshqarish kabi yangi konfiguratsiyalar/funksiyalar paydo bo'lishda davom etmoqda. Aqlli haydash sohasida hamma tobora ko'proq ishtirok etmoqda.

Haqiqiy avtonom haydashni amalga oshirishni istasangiz, ikkitadan boshqa yo'l yo'q: birinchisi, yuqoridan pastgacha, L4L5 darajasiga to'g'ridan-to'g'ri joylashishni aniqlash, keyin esa konfiguratsiya va imkoniyatlarni bosqichma-bosqich markazsizlashtirish, arzon narxlardagi echimlarga erishishdir. stsenariylar; ikkinchisi, bugungi kunda OEMlar tomonidan keng tarqalgan bo'lib foydalaniladigan shakl, pastdan yuqoriga, ommaviy ishlab chiqarish past darajadagi aqlli haydash va yuqori darajaga ko'tarilish uchun uning havolalarida yaratilgan katta hajmdagi ma'lumotlar orqali texnologiyani doimiy ravishda takrorlash. Ushbu yo'nalishda ommaviy ishlab chiqarish eng muhim bo'g'indir.

Autohome Research Institute tomonidan e'lon qilingan "Xitoyda aqlli avtomobillarning rivojlanish tendentsiyasini o'rganish" hisobotiga ko'ra, 2022 yilda faol tormozlash, qatorni ushlab turishga yordam berish tizimi va moslashuvchan kruiz tizimi kabi vakili L2 aqlli haydash funktsiyalarining bozorga kirish tezligi. tez o'sadi. Hatto ilgari biroz konservativ bo'lgan chet el brendlari ham yuqorida aytib o'tilgan ba'zi funktsiyalarni yangi avtomobillar uchun standart uskuna sifatida ko'rib chiqdilar.



Biroq, "L2+" aqlli haydash qobiliyatini sinovdan o'tkazadigan sohada, masalan, shahar NOA (turli avtomobil kompaniyalari tomonidan turlicha nomlanadigan shahar domenlari uchun yuqori darajadagi aqlli haydashga yordam berish tizimi) juda kam odam yutuqlarga erisha oladi. Shahar NOA funktsiyasini e'lon qilgan kompaniyalarning aksariyati hali bajarilmagan "fyucherslar" yoki ular ichki sinov, erta qush va boshqalar shaklida suriladi va haqiqiy ommaviy ishlab chiqarishdan hali ham masofa mavjud. Avtonom haydash sohasidagi tanlovning ikkinchi yarmining boshlanishi ham yuqorida aytib o'tilgan ommaviy ishlab chiqarish muammolarida yashiringan.

★Marshrut jangi: [og'ir] xaritadan [engil] xaritagacha
Hozirgi nuqtai nazardan qaraganda, shahar NOA maydoniga qadam qo'yadigan futbolchilar kam. Pastdan yuqoriga yo'nalishni egallagan korxonalarga Haomo Zhixing, NIO, Ideal, Xiaopeng, Jidu va boshqalar kiradi; yuqoridan pastga yo'nalishni egallagan kompaniyalar orasida Baidu, Qingzhou Zhihang va Pony.ai mavjud. Biroq, ishga tushirish vaqti va reklama ko'lamidan kelib chiqqan holda, ushbu avtomobil kompaniyalarining shahar NOAlari asosan uchta Guanchjou, Shenchjen va Shanxay shaharlarida to'plangan.



Misol uchun, Xiaopeng, 2022 yil sentyabr oyida Xiaopeng City NGP aqlli navigatsiya-yordamli haydash Guanchjouda rasman uchuvchi dasturni ishga tushirdi. Foydalanuvchilarning birinchi partiyasi Guanchjouda aqlli haydash bo‘yicha takliflar yuborgan P5 avtomobil egalari orasidan tasodifiy tanlab olingan va ular "Ajam rejimi”ni boshdan kechirishlari kerak edi, ya’ni ba’zi yo‘l uchastkalarida 100 kilometrdan ko‘proq masofada shahar NGP dan foydalanishlari kerak edi. mos sharoitlar bilan va siz 7 kundan ortiq vaqtdan keyin barcha yo'l uchastkalarini qulfdan chiqarishingiz mumkin. Biroz vaqt o'tgach, bu funktsiya Shenzhen va Shanxayda asta-sekin ochildi.

Bir vaqtlar Shanxay avtosalonlari arafasida o'zining "avtonom haydash" videosi bilan butun Internetda mashhur bo'lgan Jihu, 2022 yil may oyida Jihu Alpha S HI versiyasini taqdim etgan bo'lsa-da, u shaharda NCA funktsiyasi testini boshlamadi. Sentyabrgacha Shenzhen. Va keyin Shanxayga cho'zildi.

Erta shahar NOAlarining Guanchjou, Shenchjen va Shanxayda to'planganligi sababi shundaki, yuqoridagi uchta shahar Xitoyda yuqori aniqlikdagi xaritalar shahar uchuvchi litsenziyalarini bergan birinchi shaharlar partiyasi edi. Yuqori tezlikdagi domendan farqli o'laroq, shahar hududida yuqori darajadagi aqlli haydashga duch keladigan murakkab yo'l sharoitlari, masalan, signal nurining o'zgarishi, suv oqimi chizig'ining o'zgarishi, yo'l yuzasida piyodalar traektoriyasini bashorat qilish va motorsiz transport vositalari kabi eksponent ravishda o'sib bormoqda. traektoriyani bashorat qilish ... Bu stsenariylarning barchasi korxona dasturiy ta'minoti va apparati uchun juda muhimdir. Keng qamrovli qobiliyat talablari juda yuqori. Ma'lumotlarga ko'ra, Xpeng shahar NGP idrok modellari soni yuqori tezlikdagi NGPga qaraganda 4 baravarga yetdi va bashorat qilish/rejalashtirish/nazorat qilish bilan bog'liq kod miqdori 88 barobarga oshdi,



Yuqoridagi murakkab stsenariylar sharoitida, dasturiy ta'minot va texnik vositalarning keng qamrovli imkoniyatlari unchalik kuchli bo'lmaganda, mutlaq aniqlik va nisbiy aniqlik 1 metr ichida bo'lib, unda yo'l turi, egrilik, chiziq chizig'i holati kabi yo'l ma'lumotlari mavjud. yoʻl boʻyidagi infratuzilma, toʻsiqlar, yoʻl harakati va h.k. kabi. Atrof-muhit obʼyektiga oid maʼlumotlar, masalan, belgilar, shuningdek, svetoforning holati va svetofor holati haqidagi maʼlumotlar, yuqori aniqlik, yuqori aniqlik va yuqori aniqlik kabi real vaqtda dinamik maʼlumotlar. xaritalar, avtomobil kompaniyalari uchun shahar NOAni tezda ishga tushirish uchun "yorliq" bo'ldi.

Lekin hamma narsaning ikki tomoni bor. Yuqori aniqlikdagi xaritalarning cheklovlari va malaka olishning qiyinligi ham NOA avtomobil kompaniyalarining tez ommaviy ishlab chiqarishini cheklashning asosiy sabablariga aylandi. 2023 yilgi Xitoy avtomobil forumida Chongqing Changan Automobile Co., Ltd kompaniyasining bosh eksperti Li Vey bir marta "xarita-og'ir" modelning kamchiliklarini tahlil qildi. Uning fikricha, bu model qo'shimcha sarmoyadir. Yuqori tezlikda + kichik miqdordagi shahar ma'lumotlarini xarid qilish narxi dastlabki bosqichda yuqori bo'lmasa-da, keyingi bosqichda shahar kengayib borayotganligi sababli, xarid narxi keskin oshadi. Nafaqat bu, balki xaritaning yangiligi va qamrovining etarli emasligi kabi uzoq muddatli muammolarga ham duch keladi, bu muqarrar ravishda aqlli haydash tizimining zaif mustahkamligiga olib keladi.



Uning uzoq muddatli narxi qanchalik yuqori ekanligiga kelsak, Huawei ijrochi direktori, terminal BG bosh direktori va smart avtomobil yechimi BU bosh direktori Yu Chengdong bir marta misol keltirdi: "Shunxayning yuqori aniqlikdagi xaritalarini bir yoki ikkiga yig'ish. yil va 9000 kilometr Shanxay qo'lga olmadi.Va milliy xavfsizlik nuqtai nazaridan, yangilash faqat bir necha oy uchun ruxsat etiladi, lekin Xitoy yo'llari har kuni o'zgarib, shuning uchun yuqori aniqlikdagi xaritalar tayanib, albatta, keng foydalanish mumkin emas. ” Shu sababli, sanoat asta-sekin konsensusga erishdi -- Demapping shahar NGPni ommaviy ishlab chiqarishga tezda erishishning yagona yo'li bo'lishi mumkin.



Sanoatda Momo Zhixing, shubhasiz, "idrokga urg'u" belgisini o'ynagan kompaniyalarning birinchi partiyasidir. 2022-yildayoq Momo Zhixing HPilot 3.0 tizimi bilan jihozlangan ommaviy ishlab chiqarilgan modelni rasman e'lon qildi, u shaharning NOH uchuvchi yordami funksiyasini amalga oshirishi mumkin; joriy yilning aprel oyida, sakkizinchi Momo AI kunida kompaniya yangi "Carier" ni e'lon qildi - Veyning yangi Mocha DHT-PHEV va Veyning Lanshan. Joriy rejaga ko'ra, Momo Zhixingning shahar NOH funktsiyasi birinchi bo'lib ishlaydi. Pekin, Shanxay, Baoding va boshqa shaharlarda amalga oshirildi.



Momodan tashqari, ilgari yuqori aniqlikdagi xaritalarga tayangan Xiaopeng va Huawei kabi kompaniyalar ham "qayta sezish” evolyutsiyasini boshdan kechira boshladi. Ular orasida Xiaopengning XNGP xaritalarsiz sinovdan o'tkazildi va yil oxirigacha 50 ta shaharga kengayishi kutilmoqda; Yu Chengdong Huawei kompaniyasining yuqori aniqlikdagi xaritalarga tayanmaydigan shahar NCA dasturi uchinchi chorakda 15 ta shaharda joriy etilishini va to'rtinchi chorakda ko'payishini e'lon qildi. 45 ta shaharga. Hatto xarita giganti Baidu allaqachon qayta sezish yechimiga yaqinlashmoqda va uning ANP3.0 tizimi allaqachon xavfsizlikning ortiqcha qismi sifatida "BEV Surround View 3D Perception" texnologiyasini qabul qilgan.

★Texnologiya jangi: [ma'lumotlar qobiliyati] - bu chegara

Western Securities tomonidan e'lon qilingan prognozga ko'ra, NOA kelajakdagi shaharda katta tort bo'ladi va uning modellari soni 2023-2025 yillarda 119 000, 676 000 va 2,436 millionga yetishi mumkin. Ammo agar siz ushbu tortni ko'proq iste'mol qilishni istasangiz, bu marshrutni aniqlash kabi oddiy emas.



Datchiklar tomonidan tan olingan ma’lumotlarni qayta ishlash kabi yuqori aniqlikdagi xaritalarga tayanish bo‘lmaganda va ular orqali turli shaharlardagi "tartibsiz” yo‘l sharoitlari va sahna ko‘rinishlariga moslashib, yirikroq shahar umumlashtirishga erishish mumkin. Misol tariqasida, avtomobillarni boshqarish uchun svetoforlarni aniqlash va ba'zi odamlar uchun juda oddiy ko'rinishi mumkin bo'lgan svetoforlarni payqashning eng asosiy funktsiyalarini oling. Mamlakatimning turli shaharlaridagi svetoforlarning texnik xususiyatlari bir xil emas, uch qatorli chiroqlar mavjud, besh qatorli chiroqlar mavjud, ba'zilari gorizontal, ba'zilari vertikal ... Algoritmni chetga surib, yuqoridagi stsenariylarni qondirish uchun. , to'plangan ma'lumotlarning ko'lami avvalgidek bo'ladi. Eksponensial o'sish.

Ushbu ma'lumotlar shkalasi bilan, avvalgidek CNN konvolyutsion neyron tarmog'ini o'qitish modeliga tayanish endi qo'llanilmaydiganga o'xshaydi. Shu nuqtai nazardan, yuqori aniqlikdagi xaritalardan xalos bo'lish va hatto lidarni bekor qilishni taklif qilishda etakchilik qilgan va sof ko'rish echimini qabul qilgan Tesla barcha uchun yaxshi boshlanish qildi va CNNni Transformerning katta modellari bilan almashtira boshladi. uning oddiy tuzilishi va cheksiz stackable asosiy birliklari. Yaxshilash uchun juda ko'p sonli parametrlarning xususiyatlarini oling.

CNN bilan taqqoslaganda, Transformatordagi ma'lumotlar miqdori qanchalik katta bo'lsa, uning ta'siri shunchalik yaxshi bo'ladi. Tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, o'quv ma'lumotlari to'plami 100 million tasvirni o'z ichiga olganida, Transformerning ishlashi CNNdan oshib keta boshlaydi. Tasvirlar soni 1 milliardga ko'payganda, ikkalasi orasidagi ishlash farqi yanada kattalashadi.

Xitoyda Momo Zhixing Transformer katta modelini taqdim etgan birinchi avtonom haydash kompaniyasidir. Garchi vaqt jihatidan Tesla kabi erta bo'lmasa-da, Momo Zhixing innovatsiyasi vaqt va makonning Transformator bilan oldindan uyg'unlashuvida yotadi.



Misol uchun, oddiy yo'lning bir qismiga qaragan holda, inson ko'zlari ikki tomonlama to'rtta chiziqni ko'radi, bu uzluksiz vizual tasvirdir, lekin kamera tomonidan tan olinishi izchil emas, balki kvadrat-kadr tasviridir. Mashina chapga 5 sm bo'lgan deb hisoblasak, odam tomonidan tan olingan ma'lumotlar normal bo'lib, uni to'g'rilash mumkin. Dastlabki sxema bo'yicha kamerani tanib olish murakkab. Balki yo‘lning o‘zi "qiyshiq”dir. Agar uni to'g'rilash uchun yuqori aniqlikdagi xarita bo'lmasa, tizim "quruq" bo'lib qolishi mumkin va uni samarali ravishda bog'lab bo'lmaydi.

Va yakuniy usul - Transformatordan vaqt va makonda oldingi termoyadroviyni amalga oshirish uchun foydalanish, ya'ni katta modelning diqqat qilish xususiyati orqali, turli xil tasvir piksellari o'rtasidagi korrelyatsiyani chiqarib tashlash, oldingi termoyadroviyni amalga oshirish uchun uning xususiyat vektoridan foydalanish va keyin maqsadli bashorat qilish uchun neyron tarmoqdan foydalaning. Bu nafaqat ko'p burchakli kameralar "Xudoning nuqtai nazari" ni ajrata olmasligi muammosini hal qila olmaydi, balki vizual effektni to'ldirish uchun lidar ma'lumotlarini ham birlashtirishi mumkin.

Shu munosabat bilan, Momo Zhixing texnik direktori Perxing bir vaqtlar shahar sohasida paydo bo'lishi mumkin bo'lgan chiziqli chiziqli sahnani misol sifatida ishlatgan. Uning so'zlariga ko'ra, yuqori tezlikdagi sahnadan farqli o'laroq, shahar yo'llarining polosali chiziqlari juda murakkab. Ba'zi joylari eskirgan, ba'zi joylari bo'yalgan bo'lishi mumkin, ammo eski yo'lak chiziqlari butunlay yo'q qilinmagan. Ushbu stsenariyda Transformatorning katta modelining diqqat mexanizmi muammoni juda yaxshi hal qilishi mumkin.



Shuni ta'kidlash kerakki, NOA shahar domenida ko'plab shunga o'xshash stsenariylarga duch keladi. Masalan, murakkab chorrahada bir nechta qizil chiroqlar bo'lsa, transport vositasi qaysi chiroqni yoqishi kerak? Agar siz shunga o'xshash o'n minglab stsenariylarni hal qilmoqchi bo'lsangiz, siz juda ko'p ma'lumotlarni aniqlab olishingiz, ko'plab yorliqlarni bajarishingiz, ko'plab stsenariylarni taqlid qilishingiz, ko'p o'rganishingiz, ko'p tuzatishlar kiritishingiz va ko'p yozishingiz kerak. qoidalarning ...

Yuqorida aytib o'tilgan "katta miqdorda" qanday hal qilinadi? Momo Zhixing bosh direktori Gu Veyxaoning so'zlariga ko'ra, sanoat 20 yil davomida u bilan shug'ullanadi va prognozlash, rejalashtirish, qaror qabul qilish va nazorat qilishning har bir moddasi kichik vazifalarga bo'lingan va u 2013 yilda tugallanmagan. 20 yil. GPT (Generative Pre-trained Transformer) texnologiyasi qo'llanila boshlandi.

Joriy yilning 11 aprelida Momo Zhixing avtonom haydash uchun keng ko'lamli generativ model bo'lgan DriveGPT ni rasman chiqardi. Haydash sahnasi uchun kirish sifatida qabul qilingan sintezdan keyin matn ketma-ketligidan foydalaning va avtonom haydash sahnasining matn ketma-ketligini chiqish sifatida ishlating va "Drive Language" ni shakllantirish uchun avtonom haydash sahnasini belgilang va nihoyat qaror qabul qilish boshqaruvini yakunlang. , to'siqlarni bashorat qilish va o'z-o'zidan avtomobil chiqishi va boshqa vazifalarning qaror qabul qilish mantiqiy zanjiri. Oddiy til bilan aytganda, yuqorida qayd etilgan barcha kichik vazifalar ikkita katta vazifaga qisqartiriladi, biri idrok, ikkinchisi esa bilishdir.



Bundan tashqari, Momo Zhixing ekologik hamkorlar bilan to'rtta asosiy dastur imkoniyatlarini o'rganishni boshladi, jumladan, aqlli haydash, haydash joyini aniqlash, haydash xatti-harakatlarini tekshirish va qiyin sahnadan qochish. Misol uchun, sahnani aniqlashda DriveGPT-ning bitta igna tasvirining umumiy etiketlash narxi sanoatning 1/10 qismiga teng. Ushbu texnologiyadan sanoatda ochiq foydalanish sanoatda ma'lumotlardan foydalanish xarajatlarini sezilarli darajada kamaytiradi va shu bilan avtonom haydash texnologiyasini rivojlantirishni kuchaytiradi.

Momo asta-sekin DriveGPT-ni shahar NOH, yorliq tavsiyalari, aqlli sparring va qochish stsenariylariga qo'llashi mumkin. DriveGPT-ning qo'shilishi transport vositasini boshqarishni xavfsizroq qilishi mumkin va tartibga solish va nazorat qilish harakatlari yanada insoniy va yumshoqroq bo'lib, haydovchiga nima uchun transport vositasi bunday qaror qabul qilish harakatini tanlashini aytish uchun oqilona mantiq mavjud.

Va bu Momo tomonidan berilgan xaritani olib tashlash sxemasi, bu ma'lumotlarni qayta ishlash imkoniyatlarini sinab ko'rishdir. Va bunday qayta ishlash quvvati avtonom haydash ma'lumotlari miqdori bilan birlashtiriladi - ya'ni kim birinchi bo'lib avtomobilni ommaviy ishlab chiqarsa, ko'proq ma'lumot to'playdi va uni ommaviy ishlab chiqarilgan avtomobil orqali qayta ishlaydi va nihoyat, qor to'pining texnik takrorlanishini amalga oshiradi. Bu chegara bo'lgan shahar NOA funktsiyasi.

Oxirida yozing:
Yuqori aniqlikdagi xaritalar qimmatga tushadi, yig'ish qiyin va yangiligi yomon va katta miqdordagi infratuzilmaga tayanadigan avtomobil va yo'llarni muvofiqlashtirish echimlarini amalga oshirish yuqori aniqlikdagi xaritalarga qaraganda qiyinroq. Agar siz shahar NOA-ni ommaviy ishlab chiqarishni va ijobiy tsiklni amalga oshirishni istasangiz, bu oson ish emas.

Momo Chjixing boshqaruvi raisi Chjan Kayning so‘zlariga ko‘ra, kompaniyaning ommaviy ishlab chiqarishga tezda erisha olishining sababi bir necha yopiq halqalardan boshqa narsa emas: foydalanuvchi ehtiyojlarining yopiq davri – strategiyalarni takomillashtirish uchun haydash sahnasi ma’lumotlarini doimiy tahlil qilish va yangi funksiya bo‘yicha fikr-mulohazalar. tajriba; Ar-ge samaradorligining yopiq tsikli - ma'lumotlarga asoslangan kontseptsiyalarni mahsulotga talabni aniqlash, idrok etish va kognitiv algoritmni ishlab chiqish kabi mahsulotni ishlab chiqish jarayonlariga integratsiya qilish, umumiy rivojlanish samaradorligini oshirish; Ma'lumotlarni to'plashning yopiq davri - Diagnostika xizmati ma'lumotlari sahna teglarini avtomobil uchida o'rnatish haydash stsenariysining 92 foizini qamrab oladi; ma'lumotlar qiymati yopiq tsikl - katta model asosiy muammolarni hal qilish uchun ma'lumotlar qiymatini qazib olishda davom etmoqda; mahsulotni o'z-o'zini takomillashtirish yopiq pastadir - sotishdan keyingi muammolarni qayta ishlash tezligi an'anaviy usullardan o'n baravar yuqori ekanligini tushunadi va sotishdan keyingi muammolarni eng tez 10 daqiqada joylashtirish mumkinligini tushunadi; biznes muhandisligi yopiq tsikli —— Mahsulot ilmiy-tadqiqot ishlarini yig'ish va qayta ishlash, etiketkalash bo'yicha o'qitish, tizimni kalibrlash, simulyatsiyani tekshirish va yakuniy OTA reliz havolasiga boshqa havolalar bo'yicha yopiq tsiklli muhandislik jarayonini yanada takomillashtirish. Yuqorida aytib o'tilgan yopiq halqa allaqachon unga qarash bilan ancha murakkab va uni amalga oshirish yanada qiyinroq.



Shu munosabat bilan, agar hajm (faqat aqlli avtomobillarni nazarda tutadi) Tesla kabi katta bo'lsa ham, FSD-ni boshqa avtomobil kompaniyalariga ochish orqali ma'lumotlar yig'ish imkoniyatlarini yanada kengaytirish kerak. Shu nuqtai nazardan, Buyuk devorga tayanadigan va do'stlar doirasini asta-sekin kengaytiradigan Momo Zhixing va ko'plab OEM'larga yechimlar taqdim etuvchi Huawei ham ma'lum miqyosda ustunlikka ega ko'rinadi. Men ishonamanki, bunday qiyinchiliklar ostida "ruh nazariyasi" bilan kurashayotgan OEMlar kamroq va kamroq bo'ladi. Axir, avtonom haydashning ikkinchi yarmida shoshilinch raqobat sharoitida bunday ma'lumotlar hajmi va texnik imkoniyatlarni o'z-o'zini rivojlantirish va sotib olish yo'li bilan hal qilib bo'lmaydi. yuqoriga.