密集输出,理想智驾这是要弯道超车了?

糜竺电玩科 2024-08-16 01:05:40
最近理想NOA全国无图万人公测搞得如火如荼 李想也在公开场所重点介绍了内部最新的智驾技术方案并声称最早下半年发布带监督的L3智驾系统 这一套组合拳下来把前阵子智驾大裁员的阴霾一扫而光 根据晚点auto汇总的头部车企智驾人员数量 华为的智驾团队超 7000 人; 比亚迪约有 4000 人; 小鹏约为 3000 人; 蔚来智驾团队约有 1500 人; 理想目前只有 800 人 是的,你没有看错,只有800人 哪怕AD Pro已经外包给轻舟, 理想如果不是找到了武功秘籍 很难相信会用如此少的资源完成赛道超车 看了郎博今天发表的理想最新智驾方案介绍小作文 我觉得理想确实找到了那把关键钥匙 那就是E2E➕VLM E2E大家听到了很多,这里就不做过多介绍 理想巧妙的地方在于除了常规的端到端感知规控一体化大模型 针对部分复杂路况通过VLM地图和环境语义理解的方式 给了智驾思考和认知的第二大脑 可以理解为巴音布鲁克坐在副驾的向导 95%的路况E2E(驾驶员)自己都可以很好的完成车辆驾驶 一旦遇到恶劣复杂的路况,向导(VLM)会掏出导航地图结合实际环境给出规划建议 这样子智驾的可用率、准确性就有了双重保证 驾乘体验也能大大提高 而且理想的VLM模型并不是新瓜蛋子 目前训练的数据已经超过了100w clips,每个clip是30秒的短视频,约等于1w小时,50万公里的驾驶数据。这些clips是从上亿公里的驾驶数据里“精挑细选”出来的“老司机”数据。数据的标注过程和模型的训练过程已经完全实现了自动化,到今年年底,训练数据量预计可以达到1000万clips。 今年下半年随着华为ADS3.0推出,头部其他家会快速跟进全新的E2E技术架构(当然实事求是,行业都感谢探索先驱Tesla.) 智驾这场军备竞赛,马太效应越来越明显 研发能力、车队数量、算力储备、数据质量,训练闭环等等,留给小企业的时间不多了。

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