車路云一體化或?qū)⒀a足大模型“上車”短板 加速商業(yè)化落地

和訊天下2024-08-01
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2024年,我國自動駕駛產(chǎn)業(yè)加速立法與商業(yè)化推廣進程,北京、上海等21座城市啟動車路云一體化規(guī)?;ㄔO(shè)部署,越來越多車企積極布局AI大模型,汽車加速迎來全面智能化變革。

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7月27日,由《中國企業(yè)家》雜志社主辦的“2024(第二十四屆)中國企業(yè)未來之星年會”在上海舉辦,在AI大模型賦能汽車業(yè)對話論壇,北京車網(wǎng)科技發(fā)展有限公司總經(jīng)理孫寧與先導(dǎo)蘇州數(shù)字產(chǎn)業(yè)投資有限公司董事長王佳利、極越汽車COO羅崗、思特沃克中國汽車事業(yè)部總經(jīng)理施韻濤等一道,圍繞汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型趨勢帶來精彩對話與分享。在對話過程中,孫寧聚焦車路云一體化與AI大模型融合發(fā)展,為汽車智能化搶占政策紅利與技術(shù)風口分享實踐經(jīng)驗,獲得產(chǎn)業(yè)廣泛關(guān)注熱議。

AI大模型優(yōu)勢顯著,規(guī)?;瘧?yīng)用仍任重道遠

孫寧表示,大模型車端服務(wù)主要體現(xiàn)在智能座艙與自動駕駛兩個領(lǐng)域。側(cè)重于娛樂和交互功能的智能座艙與大模型技術(shù)有著天然契合度,能夠有效發(fā)揮大模型的語言處理能力。

然而,對于自動駕駛發(fā)展而言,大模型目前是一把“雙刃劍”。大模型的涌現(xiàn)現(xiàn)象,具有較強的不確定性,與自動駕駛對安全的需求具有一定差距。雖然越來越多車企基于傳統(tǒng)智駕結(jié)構(gòu),打造“感知規(guī)劃端到端”模式,希望最終增強車輛應(yīng)對復(fù)雜交通場景能力,但這背后依然由傳統(tǒng)智駕結(jié)構(gòu)作為安全冗余來兜底,實現(xiàn)大模型全面上車需要整個行業(yè)持之以恒的探索創(chuàng)新。

構(gòu)建安全冗余,車路云一體化與FSD將殊途同歸

“特斯拉的FSD不是單車智能,而是一個車云協(xié)同系統(tǒng)——車輛與云端之間進行算法迭代和升級,并反饋給車輛,形成車云一體化路線。”孫寧認為,“隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)發(fā)展,原本作為輔助功能的各種信息,通過車輛聯(lián)網(wǎng)可轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣玉{駛的核心功能。車路云一體化的“中國方案”,和特斯拉的車云路線將殊途同歸?!?/p>

北京車網(wǎng)通過北京市實踐證明,車路云一體化不僅能夠提升單車感知范圍與能力,為自動駕駛進一步提供安全冗余,并且能夠?qū)崿F(xiàn)平臺化管理和統(tǒng)一化運營,極大提升車輛通行安全與通行效率,降低企業(yè)研發(fā)與政府管理成本。無論車企與科技公司車輛智能化能力如何,產(chǎn)業(yè)最終要通過路側(cè)實現(xiàn)標準化管理、通過云端實現(xiàn)低成本運營,車路云一體化是產(chǎn)業(yè)規(guī)?;涞氐谋赜芍贰?/p>

發(fā)揮新基建優(yōu)勢,車路云助力大模型迎接落地挑戰(zhàn)

在不斷驗證大模型發(fā)展?jié)撃艿耐瑫r,行業(yè)也同樣關(guān)注到大模型上車的瓶頸與挑戰(zhàn)。孫寧提到,一是“百模大戰(zhàn)”下,行業(yè)優(yōu)勝劣汰態(tài)勢持續(xù)加??;二是讓數(shù)據(jù)更好服務(wù)大模型訓練,如何保證數(shù)據(jù)海量性與完備性;三是算力需求與成本正在呈指數(shù)級增長,需要政府、企業(yè)的大量投資。

以上這些阻礙因素可以通過車路云一體化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與應(yīng)用來彌補。北京車網(wǎng)利用地方平臺公司優(yōu)勢,正在成為車端AI大模型的數(shù)據(jù)供應(yīng)商與服務(wù)提供方。在支撐北京市打造全息感知標準路口與云控基礎(chǔ)平臺過程中,利用車路云一體化系統(tǒng)將底座打通,積累了大量監(jiān)管、交通、城市管理相關(guān)數(shù)據(jù),實現(xiàn)眾源數(shù)據(jù)匯聚,海量信息打通,以及時空連續(xù)對齊。在北京數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度先行區(qū)的保障和支持下,通過合規(guī)提供海量真實道路數(shù)據(jù)和豐富場景庫,與廣大車企和大模型公司合作分享數(shù)據(jù),促進自動駕駛企業(yè)和量產(chǎn)車企大模型訓練和算法迭代。

與此同時,北京車網(wǎng)也正在通過“大模型+真值路口”持續(xù)提高路側(cè)感知數(shù)據(jù)服務(wù)指標精度,并將構(gòu)建基于大模型的AI技術(shù)中臺,開放共享豐富的自動駕駛模型,支持自動駕駛開展在線云仿真測試。此外,公司也將在北京市相關(guān)政府部門指導(dǎo)下,參與建設(shè)統(tǒng)一交通大數(shù)據(jù)底座,開發(fā)交通垂域大模型,實現(xiàn)交通系統(tǒng)的全面智能化提升。

責任編輯:李秀枝
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