车企也要搞大模型 但他们基本还在第一层

车企也要搞大模型但他们基本还在第一层不过,这些车企们到底是纯纯搞营销还是真的有东西,脖子哥还得仔细看看。就目前而言,大多数车企还只规划了座舱的语音功能,说白了,就是做ChatGPT的语音版。用上的话,语音助手确实会比以往更聪明一点。比如百度的文心一言,据说搭载上车之后,可以一边在车上电话开会,一边自动记录会议纪要,并且完成简单的PPT制作。那么……打工人就算开车也没理由不干活了,百度是懂加班的。而吉利的这个全场景AI大模型就更有意思了,说是有主动搭讪、自动唱歌以及哄娃等能力。但,用车机语音搭讪和自我营销,真的有人会用这个功能吗?他的精神状态真的还好吗……相比他们,一些车企已经到了第二层,开始用大模型做智驾了。这里面可就大有说法了。目前比较普遍的做法,是将大模型作为工具,辅助汽车的智驾训练,其中关键是训练智驾系统的应变能力。目前智驾系统还不能保障100%的自动驾驶安全性,是因为存在AI还没见过的场景,一旦遇到这种情况,AI就容易“把CPU给干烧了”,大多数自动驾驶的安全事故都是这样发生的,这个情况被称作Conercase。为了解决一个Conercase,必须得经历数据预处理、数据标注、模型训练和模型仿真等过程,需要用上万的样本数据以及数周时间进行测试,费时费力。过去用来训练AI的数据基本来自真实数据,但是由于Conercase发生的概率非常低,要找到世界各地出现的相同Conercase并不容易。用上大模型之后,AI就可以帮助构建虚拟空间,自动生成训练场景,可以大幅缩减成本。比如华为的盘古大模型,会根据路采数据进行重建,生成可编辑的虚拟空间,将原来两周左右的Conercase处理过程缩减到两天内。但这还不够,另一些车企选择了更为激进的做法,直接选择用大模型开干智驾。这就不得不提到特斯拉的FSD。早在2021年,特斯拉就采用了BEV(鸟瞰图)+Transformer的智驾算法,可以说是在车企里用大模型做智驾最早的一批。咱先不说这套智驾系统的原理是啥,先看这个Transformer,其实指的就是大模型架构,ChatGPT就是基于这个架构生成的。Transformer模型架构和传统神经网络的区别在于,加入了“注意力机制”,举个例子,咱们在读一句话的时候,有些字很关键,有些字不关键,只要看这些关键字,就容易get到整个句子的含义,即使个别字写反,也不影响最终理解的结果。因此Transformer就会对一句话中的每个字设置权重,最后对全文的理解根据每个字加权平均算得,准确性就相对更高了。这套模型架构将主要用于FSD的纯视觉感知算法,帮助系统将2D的摄像头视频数据融合转化成3D的鸟瞰图,从而自行判断合理的行驶路线。然而,就算这套大模型智驾方案拥有更高的泛化能力(举一反三的能力),特斯拉的FSD还是会遇到了各种Conercase。比如在今年的8月26日,马斯克在直播测试自动驾驶时,AI把左转车道的绿灯当成前进的绿灯,打算笔直穿过路口,此时的老马不得不主动介入刹停,才避免酿成事故。要知道这可是当众直播啊!先不说观众对FSD系统的质疑,就算评论问起应如何解决故障时,老马也只能说“将投喂更多样本数据”。因为压根没有什么直接了当的解决办法,毕竟模型是一个黑箱,没有人能在里面微操,除了继续训练还真没有什么别的办法了。所以,大模型做智驾的主要问题,依然是处理不完的各种Conercase,未来的智驾大模型还得继续在泛化能力上进行升级。不仅如此,大模型做智驾的另一个难处就是钱。特斯拉之所以能用上Transformer,关键是有72TOPS算力的HW3.0芯片作为支撑。而现在一些车企用的都是英伟达orin芯片,它的算力更是达到254TOPS,今后随着模型越来越大,对智驾芯片的算力要求也会越来越高,这意味着车主就要为智驾掏更多的钱。在研发方面,之前一些企业训练大模型用的都是GPU芯片,但现在都开始用上TPU了,功能越强的大模型研发难度越大,普通车企恐怕很难保持长时间的自研过程,与互联网巨头合作说不定会更加现实。不过特斯拉在这上面算是铁了心,最近,FSD又进行了一次全面的算法更新,打造了一个“端到端”的智驾模型,把整个智驾过程融入到一个算法和模型里面,这可能是未来各大车企做智驾大模型的一个方向。要知道,过去的智驾算法是分成三个部分的,感知、决策和执行各司其职,如果将其整合在一起,那么成本会更低,智驾反应也会更快。随着技术一次次迭代,也真说不好,什么时候就能把智驾大模型最后的安全难关给攻破了。但在此之前,一定是一段非常艰难且痛苦的过程。要脖子哥说,“大模型上车”这玩意儿确实有用,但能发挥出几分功力,还得看各家车企的实力了吧。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1398245.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1398245.htm

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出了事故车企全责,这样的自动驾驶马上来了那这次的试点和以往有什么不同呢?其实是在“准入”这里,符合《通知》里各种安全规定的车企,就可以申请自动驾驶的试点名额了。而这里规定的自动驾驶,就是指L3和L4级(L5还实现不了,所以就没有)。和咱们常用的驾驶辅助相比,自动驾驶在开启过程中,完全不需要驾驶员接管,也不用握紧方向盘,等于是把命都交给AI了。所以说,一旦真的放开,那么最重要的事就只有三件,安全,安全,还是TMD安全。比如《通知》里要求车企必须购买相应车险,配备安全员,摄像头全程录像,提供车辆数据等。而且,一旦在试点过程中,由于自动驾驶系统不完善,导致1人以上死亡或者3人以上重伤,那么相关车企就必须退出试点,这算是非常严格的了。最关键的是,《通知》规定了事故的权责关系,如果确定事故是由自动驾驶系统造成,就必须按规定处罚车企。这条脖子哥必须拍手叫好,如果L3在未来铺开,出了事故还要处罚驾驶员,那谁还会用呢?而与此同时,交警也可能面临更大的挑战。比如说,开着自动驾驶打电话总不能再扣分了吧,可是让电子警察识别一辆车是否开了自动驾驶,也有一定难度。虽说《通知》里规定了车辆必须亮灯提示自动驾驶已开启,但形形色色的汽车品牌,不同的提示方式,交警大队能一一识别吗?这就需要统一标准,重新适配了。除此之外,可能还有各种没想到的问题,要等着自动驾驶试点之后,才能逐一发现和攻克。而随着这个政策落地,中汽测试也出台了比较权威的自动驾驶标准。这玩意儿就是中国智能网联汽车技术规程(C-ICAP),和咱们熟知的C-NCAP非常相似,只不过这是测汽车智驾的。前不久,C-ICAP就新增了高快路自动驾驶项目,可以理解为,当前各种高速NOA的评价依据。这里主要有两个方面,一个是真实道路表现,指的是自动驾驶出现问题的概率,另一个是可实现功能,测的就是车辆在各种工况下的自动驾驶水平。但通篇看下来,它的措辞确实有点晦涩……比如说在遇到前车缓慢行驶,需要测试安全、舒适和效率三个维度时,它是这么说的。呃……什么叫做“到达交汇点的最小时间差”和“最小时间差节点后时间差”?每个中文字都看得懂,但连起来就是理解不了了。脖子哥在花了2个小时研究之后才发现,这个指的应该就是智驾介入的时机和力度。比如,系统检测到前车缓行之后,车辆如果没有减速回避,那么必然会在某个时刻相撞。但如果智驾有效介入,那么反应越快,“时间差”就会越大,智驾系统也就越安全。当然这个“时间差”也不能太大,否则一检测到啥就各种减速,这车就没法正常行驶了,所以又规定了上限,保证行驶效率。另外就是这个测试舒适程度的指标纵向加速度,这里规定了“-4m/s^”作为及格线,大概就是半脚急刹的感受,想必过关应该还是不难的吧。有了这个标准以后,网上某些莫名其妙的测试,就可以歇歇了。哪个车智驾更好,可以直接拉去测一测,结果一目了然。但是,面对各种规定和标准,车企也不是傻子。就像德国和美国,人家老早就已经开放L3了,但因为车企要对事故负责,有回应的寥寥无几。目前能看到的,就是奔驰的S级和EQS。但开启L3级的DrivePilot之后,智驾反倒是降级了,仅能以60码以下的速度运行,并且保持同一车道……啊?这特么不就是LCC吗?从自动驾驶的定义上说,人家确实可以完全托管,也足够安全,还真就是L3。但在智驾能力彻底完善之前,奔驰应该是不会放开如变道、超车、避让等更高级的功能,不然罚单很快就会接踵而至。因为目前的智驾系统还是处理不了Cornercase(极端情况),在美国就有不少Robotaxi的翻车案例,比如Cruise就因为事故频发,现在都濒临倒闭了。连Robotaxi都没做好,更别说国外那些家用车。所以,车企为了避免担责,就会出现“智驾升阶,功能降阶”这种比较抽象的现象。那这样说来,如果在国内全面放开L3,会不会也只是开放部分功能?或者,压根就没人敢回应?其实,最大的可能,是华为、小鹏、百度等一些头部企业会将目前的一票L2+改称L3,在功能上其实并不会出现太多革新,只不过余承东不用再藏着掖着说什么L2.999(无限循环)了。毕竟L3也会被应用场景限制。无论是高速NOA还是城区NOA,只不过是ODD(适用领域)的扩张,并没有在智驾水平上出现本质的提升。只要限制在一个合理的场景内,自动驾驶发生事故的概率还是可控的。所以对于这次试点,大家也不要太担心。但对于一些智驾实力较弱的车企,就比较难受了。姐妹们都能做得,难道就你做不得吗?因此目前在智驾领域到处招兵买马的车企也不在少数,包括新势力一哥的理想。要想保住现在的位置,原本主打家庭舒适的理想,就必须在智驾上大干一场。据说,理想招募了一位百度IDG事业部的一位技术大咖,看来是已经动手了。而且,咱也别忘了特斯拉,之前由于各种原因,FSD没有在国内用上。但现在,特斯拉声称FSDV12的“端到端”技术已经准备就绪,随时有可能登陆中国。这回要是进来了,他们又要当一次鲶鱼。大家一定都想看FSD与国内各种高阶智驾的横评对比吧?当然,乘用车需要应对的是各种加塞、鬼探头,做到L3级已经实属不易,而商用车的场景相对单一,目前就算是L4级也不是无法实现。相比L3而言,L4级除了要全程实现“脱手脱脚脱眼”以外,还可以没有驾驶员。所以,未来在港口、矿山、工业园区这些封闭且安全的场景,大规模应用L4是比较合理的。比如小马智行就已经在自动驾驶卡车领域进行了超过300万公里的测试里程。总之,在未来几年,国产汽车品牌在自动驾驶上可能又将迎来一场腥风血雨的变革,这个过程不亚于之前的电动化。咱们就等着好戏看吧。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1401503.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1401503.htm

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