端到端模型,國內(nèi)智駕企業(yè)必須追上的新主場
前言:
在剛結(jié)束的2023年,眾多車企,包括蔚來、小鵬和理想等,都將城市NOA的開城數(shù)量作為核心競爭指標(biāo),并在年底前展開了激烈的角逐。
然而,這些車企并未在城市NOA領(lǐng)域停步,他們迅速將競爭焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向了更高階的智能駕駛領(lǐng)域——端到端智能駕駛,這標(biāo)志著國內(nèi)新能源車市正在迎來新一輪的技術(shù)革新與競爭升級。
作者 | 方文三
圖片來源 | 網(wǎng) 絡(luò)
FSD v12標(biāo)志端到端模型到來
2023年5月初,馬斯克在推特上宣布特斯拉將推出FSDV12版本,該版本將運(yùn)用先進(jìn)的端到端AI技術(shù)。
最近,特斯拉已向裝備HW4.0硬件的車主全面推送了FSD v12 Beta版智能駕駛軟件。
根據(jù)更新日志,F(xiàn)SD Beta v12將城市街道駕駛功能升級為單個(gè)端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過數(shù)百萬個(gè)視頻片段的訓(xùn)練,成功取代了原有的30多萬行C++代碼。
FSD V12軟件的兩端分別為道路場景和車輛控制,它采用了一套端到端的AI算法方案。
簡而言之,攝像頭捕獲的圖像數(shù)據(jù)會(huì)被輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,該網(wǎng)絡(luò)能夠直接輸出車輛控制指令,如轉(zhuǎn)向、加速、剎車等,而這一切均得益于特斯拉的端到端大模型。
相較于傳統(tǒng)基于邏輯行車的自動(dòng)駕駛,端到端技術(shù)更接近于人類駕駛的模擬。
隨著模型參數(shù)量的不斷提升,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的能力也將持續(xù)增強(qiáng)。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,投入更多的駕駛數(shù)據(jù)和增強(qiáng)算力均有助于提升模型性能。
因此,數(shù)據(jù)和算力是決定端到端模型性能上限的關(guān)鍵因素。
特斯拉品牌在這兩方面具有明顯優(yōu)勢。其背后龐大的數(shù)據(jù)量得益于特斯拉全球450萬的銷量支持。
據(jù)透露,在FSD V12版本的訓(xùn)練初期,當(dāng)輸入超過100萬個(gè)視頻后,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)才開始展現(xiàn)出良好的性能。
FSD V12提供了一條有待驗(yàn)證的全新路徑,若得以走通,將對行業(yè)產(chǎn)生顛覆性影響。
端到端成為智駕下一個(gè)階段
在過去,智能駕駛領(lǐng)域的從業(yè)者通常將整個(gè)自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)細(xì)分為感知、預(yù)測、決策、控制等多個(gè)模塊。
由于每個(gè)模塊的技術(shù)棧差異顯著且極具挑戰(zhàn)性,因此每位工程師通常獨(dú)立負(fù)責(zé)其中一個(gè)或兩個(gè)模塊。
因此,目前市場上已量產(chǎn)的智能駕駛模型大多采用傳統(tǒng)的模塊化架構(gòu),即按照感知、預(yù)測等功能劃分為多個(gè)獨(dú)立的小模型。
每個(gè)小模型都需要單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化,且下游的規(guī)控環(huán)節(jié)仍然主要依賴人工規(guī)則。
然而,隨著技術(shù)的進(jìn)步,將感知與決策融合到一個(gè)模型中已成為可能。
這種端到端的模型設(shè)計(jì)旨在有效減少聯(lián)級之間的誤差,無需依賴任何人工規(guī)則,從而更貼近人類駕駛行為的高階智能駕駛。
當(dāng)前,行業(yè)的發(fā)展趨勢正經(jīng)歷著從分散到聚集的轉(zhuǎn)變。過去離散的部分正在逐漸聚集并模型化,將感知、認(rèn)知和控制模型分別聚集在一起。
此后,將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)車端模型和云端模型的聯(lián)動(dòng)。
端到端這種模型摒棄了冗長的代碼和工程師定義規(guī)則的方式,讓AI能夠自主學(xué)習(xí)人類的駕駛模式,直到達(dá)到智能涌現(xiàn)的程度。
端到端模型的精髓在于利用海量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練系統(tǒng),使AI模型能夠自主發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的駕駛規(guī)則。
這一過程并非一蹴而就,而是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程。它需要經(jīng)歷傳感器前融合、去高精度地圖以及感知、決策、控制三個(gè)模型一體化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
國內(nèi)車企加入端到端布局研發(fā)
2024年內(nèi),小鵬要在全國范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)端到端的智能駕駛,在核心城區(qū)的智能駕駛體驗(yàn)上,要對標(biāo)谷歌旗下自動(dòng)駕駛公司W(wǎng)aymo;
并在2024年—2025年兩年內(nèi)實(shí)現(xiàn)全球范圍內(nèi)高速NGP與XNGP的研發(fā)與落地。
除了小鵬汽車外,理想汽車和蔚來汽車亦紛紛涉足這一前沿領(lǐng)域。在去年底蔚來ET9的發(fā)布會(huì)上,蔚來公司公布了其自主研發(fā)的5nm智能駕駛芯片——神璣NX9031。
蔚來強(qiáng)調(diào),智能駕駛算法正朝向端到端大模型的方向不斷進(jìn)化。
因此,這款核心組件不僅需要滿足當(dāng)前的市場需求,還需具備與未來端到端大模型算法相匹配的能力,確保至少五年的算法演進(jìn)需求得到滿足。
與小鵬汽車有所不同,蔚來計(jì)劃針對端到端大模型的不確定性,推出基于該技術(shù)的主動(dòng)安全功能。據(jù)悉,該功能有望在今年上半年正式投入使用。
與此同時(shí),理想汽車自主研發(fā)的MindGPT已成功應(yīng)用于智能座艙,展現(xiàn)出強(qiáng)大的AI性能。
借助大模型的助力,理想汽車計(jì)劃將城區(qū)NOA升級為AI司機(jī),通勤NOA則變?yōu)閷匐娞荩苿?dòng)自動(dòng)駕駛進(jìn)入大模型時(shí)代,從而擺脫對高精地圖的完全依賴。
此外,還有其他企業(yè)亦涉足該領(lǐng)域。例如,毫末智行發(fā)布了自動(dòng)駕駛生成式大模型DriveGPT,旨在解決認(rèn)知決策問題,最終實(shí)現(xiàn)端到端的自動(dòng)駕駛功能。
長城和奇瑞等公司亦已申請多個(gè)與GPT相關(guān)的商標(biāo),預(yù)示著未來無論是智能座艙還是智能駕駛,都將與人工智能AI緊密相連。
國內(nèi)車企跟進(jìn)端到端仍有很大不足
特斯拉的端到端系統(tǒng)具備一項(xiàng)關(guān)鍵優(yōu)勢,這是目前國內(nèi)新能源車企所無法比擬的:其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的豐富性。
特斯拉預(yù)計(jì),未來用于訓(xùn)練的視頻幀數(shù)還將進(jìn)一步增長至數(shù)十億級別。
盡管端到端技術(shù)被視為智能駕駛的未來發(fā)展方向,且一旦特斯拉的此項(xiàng)技術(shù)被允許進(jìn)入國內(nèi)市場,可能會(huì)對新勢力車企構(gòu)成較大威脅。
但如果仔細(xì)觀察,當(dāng)前許多車企已經(jīng)掌握了與城市NOA相關(guān)的成熟技術(shù),并配備了相應(yīng)的激光雷達(dá)或攝像頭,這在一定程度上已經(jīng)能夠滿足用戶的實(shí)際需求。
對于尚未得到充分訓(xùn)練的端到端系統(tǒng)而言,雖然它看似與國際先進(jìn)技術(shù)接軌,但在實(shí)際應(yīng)用中,它可能只是以底線為[賭注]參與競爭。
當(dāng)市場上出現(xiàn)盲目跟風(fēng)的現(xiàn)象時(shí),這對于車企和車主來說都并非好事。
因此,差異化創(chuàng)新才是贏得新能源智能駕駛競爭的關(guān)鍵。
目前,新能源車市的競爭格局仍在不斷變化中。比亞迪是否會(huì)采取非傳統(tǒng)的策略尚不確定,而特斯拉的FSD V12何時(shí)能夠進(jìn)入國內(nèi)市場也是一個(gè)未知數(shù)。
此外,如何解決海量數(shù)據(jù)問題對于[蔚小理]等車企來說也是一個(gè)挑戰(zhàn)。
同時(shí),華為作為國內(nèi)首家采用名為GOD網(wǎng)絡(luò)的占用網(wǎng)絡(luò)方案的智駕方案提供商,其方案的未來發(fā)展同樣充滿變數(shù)。
結(jié)尾:
智能駕駛技術(shù)的演進(jìn),經(jīng)歷了以硬件為主導(dǎo)的1.0時(shí)代,隨后是軟件引領(lǐng)的2.0時(shí)代。
而今,迎來了以數(shù)據(jù)為核心的3.0大模型時(shí)代。在這一新時(shí)代中,端到端的技術(shù)發(fā)展路徑顯得尤為關(guān)鍵。
部分資料參考:新智駕:《國內(nèi)「端到端模型」能圍剿特斯拉FSD嗎?》,汽車之心:《端到端炸場,打開高階智駕魔盒》,買車大師:《端到端:自動(dòng)駕駛的終極形態(tài)?》,零態(tài):《智駕戰(zhàn)爭2024》,AI電堂:《智能駕駛技術(shù)路線再生變,頭部邁向端到端》
原文標(biāo)題 : AI芯天下丨產(chǎn)業(yè)丨端到端模型,國內(nèi)智駕企業(yè)必須追上的新主場
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