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理想正式进入AI大模型时代,端到端+VLM开启全量推送

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2024年10月23日 19:42

10月23日消息,理想汽车智驾水平再进一大步,宣布端到端+VLM正式全量推送。这标志着理想汽车智能驾驶正式进入AI大模型时代。

理想端到端+VLM于7月5日理想汽车夏季智能驾驶发布会上首次公布,是真正意义上one-model 结构的端到端,且率先将视觉语言模型VLM 部署到车端芯片上的双系统方案。

在实际场景中,可实现路边起步、环岛、U 型掉头等困难场景通行。同时基于独有的VLM,实现了限时公交车道、潮汐/可变车道、减速带、坑洼路面等场景识别和应对能力。在安全性、舒适性和效率上大幅提升,拟人化程度再上新的台阶。

从推出至今,在时隔不到三个月的时间里,双系统方案高速迭代,在充足的数据和算力支撑下,理想端到端智能驾驶比预想来的更快、更成熟。

据介绍,此次全量推送的版本是基于V4.8.6 模型,是在 400 万clips 基础上迭代的第16 个版本,增加了城市场景的数据配比,主要升级有三点:

1、提升了超车场景的理解能力,变道更积极;

2、提升了导航信息理解能力,导航变道时机更合理;

3、提升了障碍物检测精度,绕行幅度更合理。

此外,双系统还进行了交互升级:E2E系统1快思考交互升级;VLM系统2慢系统沟通可视化。

具体而言,系统1“快思考”的端到端模型文字弹窗相比无图NOA版本更加丰富更加易懂,实时交互按导航、交规、效率、博弈、注意提醒等相关的执行逻辑和动作。

系统2“慢思考”的 VLM 视觉语言模型新增图文视窗,在特殊场景下,将前方感知到的画面投射到页面内,配合文案讲解模型的思考过程和结果。

事实上,自特斯拉今年3月份在北美大范围推送V12版本的FSD后,华为、小鹏在国内就实现了分段式端到端上车。虽然理想算是后进者,但在技术方案上,却是与华为、小鹏所采用的传统的分段式截然不同的一体化One Model方案。这种方案的优势是可直接将传感器信息输入模型,减少中间环节,避免中间信息的损失,进而提高效率。

当然,分段式和一体化虽然有路径差异,但目前并也不能下定结论孰优孰劣,最终还是要看大规模的实际落地效果。

据了解,理想端到端+VLM在7月底推送了千人团用户版本进行了小规模测试,测试不到一个月的时间,用户总城市NOA行驶里程达到21.1万公里,单日城市NOA驾驶最长里程391公里,单次零接管城市NOA最长里程81.6公里。

随后在8月底的成都车展,理想了开启万人团测试,内测规模放大十倍。9月中旬,体验团正式开启推送,同时门店试驾车也实现了端到端上车,加速智驾技术的迭代和进化。

从理想两次的由“小”到“大”的测试结果来看,端到端+VLM在落地体验上得到了用户的认可。

尽管依靠一体化方案理想实现了弯道超车,可需要强调的是,有业内人士指出该路线显得颇为激进,因为在模型结构、训练方式、数据量以及AI算力上存在一定挑战。因此,理想引入VLM视觉语言模型,保障复杂场景下能够顺利通行。理想还使用泛化能力极强的世界模型,对双系统方案进行测试,确保该方案足够安全、高效。

此前,何小鹏就曾评价过端到端方案问题,何小鹏认为,从算力到OS、到模型、到数据、到地图等等,需逐一经历后才可解决,只靠一个模型根本搞不定。

郎咸朋

针对该问题,理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋解释,端到端最大的改变不是一个模型还是两个模型,而是从端到端开始,才真正的开始用人工智能的方式来做自动驾驶。

郎咸朋进一步表示,串联式的端到端、分小模块的自动驾驶能力,只能是根据自己的设计达到某种能力,而超出能力之外的东西,却无法做到的,边界显而易见。

郎咸朋认为,我们面临的是一个不确定的变化的复杂的世界,这里面没有任何的规则,理想能做的是给大模型喂高质量的数据,再加上训练提升模型的能力,让系统能做出更好的规划和决策。

据悉,在数据量方面,理想于10月18日正式宣布第100万辆新车交付,稳坐新势力头把交椅。目前其智能驾驶累积训练里程超过25亿公里,预计年底将超过30亿公里。

算力方面,理想当前训练算力为5.39EFLOPS,预计到2024年底将超过8EFLOPS,理想每年在训练算力的投入超过10亿元人民币。

随着消费者对智能驾驶技术的认可度不断提高,推动着该领域的快速发展。报告显示,我国自动驾驶市场规模由2018年的893亿元增至2023年的3301亿元。中商产业研究院分析师预测,2024年我国自动驾驶市场规模将达3832亿元。

发布于:浙江

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