快科技资讯 2024年10月21日
小鹏李力耘称端到端很容易方向错了:周期短见效快的 类似预制菜
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高阶辅助驾驶系统中,端到端成为主流。小鹏汽车自动驾驶负责人李力耘表示端到端易走错方向,如规则堆砌小模型需大量规则工程师,车上部署端到端模型长期能力受限。小鹏强调要先在云端有强大模型,在此基础上做车端模型选型部署,且已开始布局云端大模型以提高端到端上限。

🎯端到端辅助驾驶成为主流,但存在易走错方向的问题。如把小模型通过规则连接看成端到端,会需要大量优秀规则工程师;直接在车上做端到端模型,短期内可能见效快,但长期能力受限于模型大小。

🚗在双Orin芯片上布置的模型大小有物理极限,若AI基础架构和云端数据飞轮只局限于此,是短视行为,未来会遇更多瓶颈。

☁️小鹏汽车认为应先在云端建立强大模型,从模型数量、参数数量、数据量上实现几何级数增长,然后进行车端模型的选型和部署,且已开始布局云端大模型,在云端强化训练后蒸馏到车上,提高端到端上限。

快科技10月21日消息,高阶辅助驾驶系统已经发展有些年头,从一开始的高精地图,到而后的BEV鸟瞰,再到全国无图都能开,而当前最主流也是最火热的无外乎是“端到端”,主流新势力甚至包括传统车企都在用。

但端到端也不尽相同,近日,小鹏汽车自动驾驶负责人李力耘在接受媒体采访时详细回答了其中不少细节。

媒体提问:我们今天谈论的很多内容都关于端到端,但在去年下半年,国内厂商都还在研究怎么做无图城市 NOA、比拼开城数量,今年以来,端到端热度陡然升高,这个节奏是否超出你们的预期?

李力耘回答称:端到端其实很容易走错方向

“像我们之前提过,小鹏和华为的方向大致一致的,是正确的。然而有的厂商会有一些混淆,把一些小模型通过规则的连接看成是端到端,或者直接做一个车上的端到端模型,其实这些都会有问题。

例如,借助规则堆砌小模型来做端到端,会导致你仍然需要大量优秀的规则工程师;如果是在车上部署一个端到端模型,短期内可能见效很快,但是它长期的能力会受限于模型本身的大小。

李力耘同时还表示,在双Orin芯片上能够布置的模型大小是有物理极限的,这对于每家车企都是一样的,如果AI的基础架构和云端的数据飞轮只局限于双Orin能够承载的模型,显然是一个短视的行为,未来会遇到更多的瓶颈。

“小鹏是更拔高地看这件事情,一定要先在云端有一个更强大的模型,无论是从模型的数量、参数的数量,还是数据量上,都要有几何级数的增长。在此基础上,我们再来做车端模型的选型跟部署。”

随后他还发布微博进一步做了说明:未来的自动驾驶竞争在云端,小鹏已经开始布局云端大模型,在云端实现强化训练后蒸馏到车上,极大提高了端到端的上限

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