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多車企“動刀”智駕部門,端到端技術(shù)比拼愈演愈烈

2024-08-12 11:01
藍鯨
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圖片來源:視覺中國

藍鯨新聞8月10日訊(記者 李卓玲)又一家車企對智駕研發(fā)部門的組織架構(gòu)進行調(diào)整。

日前,藍鯨新聞從小鵬汽車方面獲悉,該公司近期對自動駕駛部門進行相應(yīng)組織架構(gòu)調(diào)整,新設(shè)AI模型開發(fā)、AI應(yīng)用開發(fā)、AI效能開發(fā)三大板塊職能,旨在加速AI能力進化和組織AI化轉(zhuǎn)型。

無獨有偶,蔚來今年6月也曾被曝重組智駕團隊,感知和規(guī)控團隊合并為大模型團隊;理想汽車今年7月則被曝成立“端到端自動駕駛”實體組織,規(guī)模約200人。

車企頻頻“動刀”智駕部門,背后有何原因及深意?

智駕新一輪比拼:“端到端”技術(shù)成焦點

據(jù)悉,車企此番組織調(diào)整與智駕技術(shù)路線變革有關(guān)。目前,“端到端”技術(shù)正成為車企智駕比拼的焦點。

何為“端到端”?公開資料顯示,自動駕駛有感知、規(guī)劃與決策和控制三大模塊,靠感知“看”,靠決策“思考”如何開車,靠控制模塊完成駕駛行為。“端到端”技術(shù)指的是,從感知到?jīng)Q策整個過程,都用一個大模型來實現(xiàn)。

在業(yè)界看來,該技術(shù)的意義在于,讓智駕研發(fā)進入了 AI時代,換言之,其不再依賴大量人工編程,只要用更多數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,系統(tǒng)就會不斷變強,表現(xiàn)可能超過人類司機。

“端到端”技術(shù)的大火,要追溯至特斯拉的FSD V12版本。去年5月,特斯拉CEO馬斯克透露,特斯拉FSD V12將采用端到端方案。

藍鯨新聞此前從特斯拉方面了解到,V12版本的模型架構(gòu)發(fā)生重大迭代,是全新的“端到端”人工智能技術(shù)應(yīng)用,可實現(xiàn)“光子進入,控制輸出”。換言之,通過車輛攝像頭、自研自動駕駛芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件系統(tǒng)等,感知和理解車輛外部環(huán)境并輸出輔助駕駛控制。

官方稱,該功能可以像人類一樣不斷學(xué)習(xí)迭代提升,廣泛應(yīng)用后將進一步減少因人的駕駛失誤而造成的事故,提升車輛主動安全性能。

今年3月,特斯拉開始大范圍推送V12。據(jù)第三方網(wǎng)站FSD Tracker統(tǒng)計,特斯拉FSD V12更新后,較此前版本,用戶完全無接管的行程次數(shù)占比從47%提升到72%,平均接管里程(MPI)從116英里提高到333英里。

在特斯拉自動駕駛技術(shù)大突破背后,國內(nèi)多家車企也開始押注“端到端”。

以蔚小理為例,今年7月5日,理想宣布向全量理想AD Max用戶推送“全國都能開”的無圖NOA并發(fā)布基于端到端模型、VLM視覺語言模型和世界模型的全新自動駕駛技術(shù)架構(gòu);同月27日,蔚來正式發(fā)布全新智能駕駛技術(shù)架構(gòu)“NADArch 2.0”,并表示該技術(shù)架構(gòu)在算法層升級為引入世界模型的端到端架構(gòu),直接從原始傳感器數(shù)據(jù)生成駕駛決策,減少傳統(tǒng)方案中的信息損耗。

上月底,小鵬汽車官宣將向全球用戶全量推送AI天璣系統(tǒng)XOS 5.2.0版本。其董事長、CEO何小鵬表示,在端到端大模型的助力下,小鵬智駕技術(shù)和體驗的進化周期將大幅縮短。

“目前很多在研發(fā)L4自動駕駛技術(shù)的公司仍采用了‘傳統(tǒng)的算法+小AI模型’的技術(shù)路線,建議這些企業(yè)趕緊切換到‘端到端’技術(shù)。”何小鵬此前甚至直接發(fā)文稱。

技術(shù)迭代倒逼組織結(jié)構(gòu)調(diào)整,人才“貴精不貴多”?

與過去傳統(tǒng)的“算法+規(guī)則時代”相比,“端到端”技術(shù)有何不同?其對人才的需求又有何種轉(zhuǎn)變?這些問題也成為業(yè)界關(guān)注的焦點。

“傳統(tǒng)是規(guī)則驅(qū)動,寫的代碼更多是限定自動駕駛的規(guī)則。發(fā)展到端到端后變成了數(shù)據(jù)驅(qū)動,對數(shù)據(jù)和算力的要求很高。”中國科學(xué)院戰(zhàn)略咨詢院產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新中心汽車行業(yè)特聘研究員鹿文亮對藍鯨新聞表示。

“之前是用規(guī)則去串起感知、決策還有執(zhí)行等模塊,端到端就是利用了大模型,用訓(xùn)練AI學(xué)會開車的方式取代條條框框的規(guī)則。換言之,傳統(tǒng)智駕方案就是要窮舉所有情況,但現(xiàn)在是訓(xùn)練AI可以自己應(yīng)對所有情況。”有熟悉智能駕駛領(lǐng)域的資深業(yè)界人士也對藍鯨新聞表示。

針對不同的高階自動駕駛解決方案,何小鵬此前曾發(fā)文解釋道,在“算法+規(guī)則時代”,依靠“無高清地圖+AI激光雷達+算法”,復(fù)雜度大大提高,相比有高精地圖方案,可以開的區(qū)域增加很多,但是需要做更大量的規(guī)則,規(guī)則之間的博弈非常痛苦,需要大量的人力去維護,導(dǎo)致整個開的過程越來越不絲滑,導(dǎo)致能力的繼續(xù)明顯向上碰到巨大挑戰(zhàn)。

但在“端到端”時代,復(fù)雜度更進一步提高,相比上述方案,能力會有反復(fù),以前很容易規(guī)則實現(xiàn)的能力,現(xiàn)在要大量工作;而以前要很多特殊規(guī)則適配的,現(xiàn)在反而會容易很多。在何小鵬看來,端到端是真正可以全球化的,是真正可以到小區(qū)和所有內(nèi)部道路自動駕駛的最優(yōu)解決方案。

不過,端到端模型對車企高端人才配備、研發(fā)能力等也提出了更高的要求,這或也有了近期車企頻頻“動刀”智駕部門組織架構(gòu)的系列動作。

對于理想汽車智駕團隊去年至今“從大規(guī)模招人到裁人再到召回”系列操作,其智能駕駛副總裁郎咸朋日前在接受《晚點》采訪時指出,本質(zhì)是技術(shù)迭代了。

據(jù)其透露,以前智駕系統(tǒng)里有大量規(guī)則,需要人工編程、管理進度、做測試。但端到端更多是AI模型,上述崗位大幅減少。后來再召回少數(shù)人,更多還是基于業(yè)務(wù)需求進行的調(diào)整。“其實特斯拉智駕團隊一直是200到300人,交付了全球最大的自動駕駛車隊。”

“早期構(gòu)建端到端模型對人才的要求非常高,同時也需要大量的人來完善模型。當(dāng)模型逐步完善,進入正向迭代后,對人員的要求開始逐步下降,人才需求量也會逐步減少。”對此,鹿文亮對藍鯨新聞解釋道。

       原文標(biāo)題 : 多車企“動刀”智駕部門,端到端技術(shù)比拼愈演愈烈

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