호스트 공장 지정서
4 월 1 1 제 8 회 메르하우 AI 일 미호지행은 드라이브 GPT 설호해요를 발표했다. 이는 자동운전의 대형차종으로 매개변수 규모는 120 억에 달했다.
현재 DriveGPT 설호해가 계산센터에서 효율적인 장면 인식과 치수를 완성할 수 있다면 사진당 치수비용을 5 원에서 약 0.5 원으로 낮출 수 있다. 그것은 또한 자동차에 동력을 공급할 것이며, 곧 출시될 새로운 모카 DHT-PHEV 는 도시 내비게이션을 받을 것이다.
Millicent CEO 는 "DriveGPT 설호가 자동차 지능 분야의 기술 노선을 개조할 것으로 믿는다" 고 말했다. \ "라고
자동 운전의 큰 모델은 ChatGPT 의 일석에서 천층의 파도를 일으켜 새로운 아이디어를 가져왔다.
기계가 인간처럼 자연어를 분석하고 피드백을 줄 수 있다면, 자동운전을 증강시켜 진짜 늙은 운전자처럼 빠르고 잘 운전할 수 있을까? (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 기계명언) (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마)
도로를 관찰하고, 현재 일어나고 있는 일을 이해하고, 적절한 노선을 추론하고 선택하는 것은 모든 운전자들이 공통적으로 하는 일이며, 자동운전은 인식을 강조하고 지도 기술을 무시하는 방향으로 달성해야 하는 목표이다. 이것이 바로 생성식 사전훈련 변압기 모델 (GPT) 의 장기입니다.
미호 지행은 대차종의 연구개발 성과를 선제적으로 공개했다. 이것이 바로 DriveGPT 설호해약이다. 잠시 무미건조하고 복잡한 전문 용어를 버리고, 먼저 통속적인 말로 그것이 어떻게 작동하는지 설명하도록 하겠습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언)
이미지에서' 언어' 로 번역된 현재의 도로 정보를 바탕으로 DriveGPT 는 기이한 박사가 무수한 미래를 관찰하는 것처럼 몇 가지 가능한 장면을 예측할 것이다.
그런 다음 자신을 고려하여 자동차가 현재 어떤 주행 궤적을 가지고 있는지 예측합니다. 마지막으로, DriveGPT 는 장면 추정을 운전 궤적과 결합하고, 대형 모델의 논리적 추리 특성을 통해 의사 결정 규칙에 맞는 운전 전략을 결정할 수 있습니다.
4 천만 킬로미터가 넘는 대규모 운전 데이터 훈련을 거쳐 DriveGPT 는 마침내 스스로 차량을 통제해야 한다. 물론 도로교통법규를 준수하고 인간의 운전에 접근하는 전제하에 있다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언)
다른 창작식 모델과 마찬가지로 힌트를 사용하여 행동 패턴을 변경할 수 있지만, 입력 방식은 내비게이션 경로, 운전자, 승객의 음성 힌트 등이 될 수 있습니다. , 이것은 빠르거나 안정적인지 여부에 달려 있습니다.
DriveGPT 의 성과는 HM HPilot3.0 이 탑재된 신육단 블루 DHT-PHEV 에서 출시되어 도시 NOH 기능으로 드러날 예정이다.
다시 말해, 이 새로운 위패 하이브리드 자동차는 고정밀 지도에 크게 의존하지 않을 것이다. 도시 도로에서' 눈' 으로 도로를 보고' 뇌' 에서 의사결정을 마치고 목적지로 갈 수 있다.
도시 내비게이션은 정교한 지도의 지팡이를 버릴 수 있지만 충분한 검증을 거쳐 더 많은 사용자에게 개방될 것이다.
NOH 라는 탄환지는 이미 베이징 보정 상해 등의 도시에서 개괄 테스트를 시작했으며, 2024 년까지 수백 개 도시에서 온라인 상태를 유지할 수 있을 것으로 예상되는데, 이는 높은 투입, 느린 생산량의 정교한 지도 모형보다 훨씬 빠르다.
밀리미터는 DriveGPT 를 통해 더 많은 자동 운전 장면을 포괄하는 연구개발로 고속 NOH, 도시 순항, 운전 지름길 추천, 스마트 스파링, 장면 해탈 등에 돌파구를 마련할 예정이다.
구 하오 웨이 (Gu Hao Wei) 도 더 멀리 보았다. "우리는 자동 운전의 궁극적 인 장면 인 무인 운전에 도달하기를 희망한다. \ "라고
이 순간, 우리는 완전 자동운전에 한 걸음 더 다가온 것 같다.
자동운전 보급의 첫걸음? 밀리스타는 현재 3 개 호스트 공장의 승용차 고급 보조 운전 지점 계약을 획득했다고 밝혔다. 우리가 너무 오래 기다리지 않고 더 많은 차종에서 DriveGPT 의 실력을 목격하지 않을 것 같다.
붕붕, Ideality 대기업체들도 자동운전차종의 연구개발을 시작했는데 밀리는 이 길에서 외롭지 않다. 최근 샤오붕은 국내 여러 도시에서 XNGP 도시 보조운전에 앞장서 고정지도 노선을 벗어났다. 큰 모델이 차에 타면 선두가 더 커질 것이다.
마지막 순간의 다른 두 가지 동작은 DriveGPT 의 미래를 넓혔다.
하나는 친구를 많이 사귀는 것이다.
밀리는 북교대 컴퓨터와 정보기술학원, 화산엔진, 화웨이운, JD.COM 기술, 고통, 4 차원도 신설, 인텔 등을 발표했다. 이미 DriveGPT 설호해로의 첫 파트너가 된 것은 자동운전에만 국한되지 않는 잠재력을 가지고 있다.
DriveGPT 는 운전 장면과 비운전 장면을 구분하고, 운전 환경의 모든 장면을 이해하며, 장면 인식 및 마크업 작업에 사용할 수 있습니다. 차선, 교통참가자, 신호등 등을 표기하면 그림당 가격이 5 원에서 약 0.5 원으로 떨어집니다.
자동 스티커 기술이 유유히 유행하고 있으며, 많은 기술 공급업체들이 이미 그들의 관련 방안을 전시했다. 또 새로운 동력임원들은 자동라벨링 비용이 과거 인력의 10 분의 1 미만이어서 반달 만에 인력의 1 년 수요를 완성할 수 있다고 말했다.
더 많은 기업들이 대형 모델을 사용할 수 있다면, 자동운전의 생산성 폭발은 그리 멀지 않을 것이다.
두 번째는 고급 자동운전이 더 이상' 고귀함' 이 되지 않도록 하는 것이다.
테슬라는 급진적으로 순수한 시각 방안을 채택한 후 조용히 레이더를 되찾아 외부 세계가 순수한 시각에 대해 다소 비관적이 되도록 했다. Millie 는 이 견해에 동의하지 않는 것 같다. BEV 방향에서 초음파 레이더 대신 어안경으로 대체하고자 하는 것은 이미 업계 지식이 되었다.
현재, 쌀스타의 시각적 인식 프레임워크를 사용하는 차량용 눈카메라는 15m 범위 내에서 30cm, 2m 범위 내에서 10cm 까지 상당한 시각적 정확도를 가지고 있습니다.
전체 장면 보조 운전에 사용하기가 어려웠던 어안 카메라가 눈에 띈다.
이 방안이 대규모로 적용될 수 있다면, 어안 카메라가 초음파 레이더를 대신하여 자동 운전 인식을 완성하여 고급 보조 운전의 사용 비용을 크게 낮출 수 있다. DJI 등 운전보조제공자가 NOA 라는 만원급 도시를 꺼냈고, 어안 카메라는 전체 적재비용을' 배추가격' 으로 몰 수 있다.
2022 년에는 L2 이상 적재능력이 585 만 9900 대, 보급률이 29.40% 에 이를 것으로 전망된다. 2025 년 고급 스마트 운전 적재율은 70% 에 이를 것으로 예상된다. 이 규모에 이르면 자연히 발전과 비용 절감의 동시 추진을 빼놓을 수 없다.
밀리미터는 저가의 고성능 희망을 보여준다. 진정한 자동운전인민차는 이미 출발했을지도 모른다.
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