NIO réorganise son département R&D de conduite intelligente et fusionne la perception et le contrôle au sein d'une grande équipe de modèles

DoNews a rapporté le 19 juin que Wawanan Auto avait appris que le département R&D de NIO avait récemment finalisé des ajustements structurels. Auparavant, le département de recherche et développement sur la conduite intelligente de NIO comprenait les départements de perception, de contrôle et d’intégration. Après l'ajustement, les équipes de perception et de contrôle ont été fusionnées dans l'équipe du grand modèle, et l'équipe d'intégration a été réorganisée en équipe de livraison. L’équipe de grands modèles fusionnée est dirigée par Peng Chao, l’ancien chef de l’équipe de perception de NIO.

Le département R&D réorganisé de la conduite autonome sera toujours en charge de Ren Shaoqing, vice-président de la R&D de NIO Intelligent Driving. Après cet ajustement, Ren Shaoqing a fait savoir à l'équipe que le paradigme traditionnel de « perception-décision-contrôle » utilisé dans l'industrie depuis de nombreuses années devrait être abandonné. Cela signifie que NIO explorera plus clairement l'utilisation de grands modèles de bout en bout pour parvenir à une conduite intelligente de haut niveau.

Ren Shaoqing est diplômé du programme de doctorat formé conjointement par l'Université des sciences et technologies de Chine et Microsoft Research Asia. En 2015, il a publié le réseau résiduel ResNet avec He Kaiming, Zhang Xiangyu et Sun Jian chez Microsoft Research Asia et est devenu. le premier du concours de classification d'images ImageNet. En 2018, Ren Shaoqing a participé à la fondation de Momenta et a été associé et directeur R&D. Il a rejoint NIO en 2020. Peng Chao est diplômé d'une maîtrise de l'Université Tsinghua et a travaillé comme ingénieur senior en algorithmes visuels chez Momenta.

Actuellement, l'équipe de conduite intelligente de NIO compte environ 1 500 personnes, ce qui est relativement rationalisé par rapport à d'autres entreprises. L'équipe de conduite intelligente de Huawei compte plus de 7 000 personnes, BYD environ 4 000 personnes et Xpeng environ 3 000 personnes. Après qu'Ideal ait réduit son équipe de conduite intelligente le mois dernier, elle compte actuellement environ 800 personnes.

Tesla a publié la version FSD v12 au début de l'année, avec des résultats étonnants. Cela a progressivement fait de la technologie de bout en bout des grands modèles utilisée par Tesla un consensus dans l'industrie, et de plus en plus de constructeurs automobiles chinois ont commencé à l'essayer. itinéraire.

Les gens conduisent en voyant avec leurs yeux, en jugeant par leur cerveau, puis en contrôlant avec leurs mains et leurs pieds. La logique de fonctionnement du système de conduite intelligente est similaire à celle-ci. Il se compose principalement de modules de perception, de planification et de contrôle : il s'appuie sur des capteurs tels que des caméras ou des radars pour « voir » l'environnement extérieur, s'appuie sur le système logiciel pour déterminer comment le faire. conduire, et enfin contrôler le système de direction et l'accélérateur, le frein, etc. du véhicule pour terminer l'action de conduite.

Avant, les systèmes de conduite intelligents de bout en bout, en particulier les parties de planification et de contrôle, devaient s'appuyer sur un grand nombre de règles à programmer pour faire face à divers scénarios. Ce n'était pas la méthode d'IA traditionnelle actuelle. réseaux de neurones profonds.

Le soi-disant de bout en bout fait référence à l'ensemble du processus, depuis l'extrémité d'entrée détectant l'environnement externe jusqu'à l'extrémité de sortie générant des instructions de contrôle pour des composants tels que l'accélérateur et le frein, le tout complété par un réseau neuronal profond. Cela nécessite une pré-formation avec une grande quantité de données sur le comportement de conduite pour créer un « grand modèle » intégrant la perception et le contrôle.

Depuis l'année dernière, l'objectif principal de la solution de conduite intelligente a été de prendre les devants dans la réalisation de NOA urbaines à grande échelle (Navigate on Pilot, conduite assistée par le pilote). Il peut réaliser une conduite assistée point à point sur des tronçons de routes urbaines. Le véhicule peut dépasser, changer de voie, franchir des intersections de manière autonome, etc. Il est proche de ce que les humains peuvent conduire et les systèmes de conduite intelligents peuvent conduire.

Le principal avantage du bout en bout est qu'il peut accélérer la mise en œuvre de fonctions de conduite intelligente haut de gamme telles que NOA dans les zones urbaines. Parce qu'il peut couvrir les cas à longue traîne (cas d'angle) qui ne peuvent pas être entièrement couverts par les méthodes de règles, il permet à la conduite intelligente de mieux s'adapter à divers environnements et scénarios sans avoir besoin d'« ouvrir les villes » une par une, réduisant ainsi le coût de vulgarisation. NOA dans les zones urbaines, raccourcissant le cycle de vulgarisation. Un bon système de conduite intelligente de bout en bout peut également mieux simuler le comportement de conduite des conducteurs humains, rendant l'expérience plus confortable et plus fluide.

Dans la compétition pour les fonctions NOA dans les zones urbaines, NIO, qui avait auparavant un élan relativement faible dans la conduite intelligente, a progressivement rattrapé son retard en termes de nombre d'utilisateurs de services.

Fin avril, NIO a lancé aux utilisateurs l'assistance globale à la navigation NOP+, qui comprend NOA à grande vitesse et urbaine (NIO appelle la fonction NOA NOP). Selon les informations officielles du NIO, la solution a couvert des tronçons autoroutiers à travers le pays et des tronçons urbains dans 726 villes, desservant près de 260 000 utilisateurs.

La partie réglementaire du plan dans lequel Weilai s'est lancé est toujours basée sur des règles. NIO a précédemment déclaré qu'elle lancerait des fonctions de sécurité active de bout en bout (y compris le freinage automatique AEB, etc.) au premier semestre de cette année. Il est entendu que la dernière version Banyan 2.6.5 de NIO sera bientôt lancée et inclura la fonctionnalité AEB de bout en bout. NIO n'a pas encore annoncé de nœud de production de masse de bout en bout.

En termes de zone de couverture, c'est le NOA urbain de Huawei qui a réalisé les progrès les plus rapides. En février, Huawei a lancé la solution ADS 2.0. Il ne s'agit pas d'une architecture complète de bout en bout, mais Huawei affirme que la solution peut déjà aider les utilisateurs à activer la conduite assistée de point à point sur n'importe quel tronçon de route à travers le pays. Les versions haut de gamme de Wenjie, Zhijie, Avita et d'autres modèles utilisaient déjà l'ADS 2.0.

Huawei prévoit de passer entièrement de la production de masse à ADS 3.0 avec une architecture de bout en bout en août.

Xpeng est également l'un des constructeurs automobiles qui dispose actuellement de la fonction NOA la plus étendue dans les zones urbaines. En mai de cette année, Xpeng a officiellement déclaré avoir réalisé le réseau de bout en bout à bord des véhicules, ainsi que le NGP urbain de Xpeng (Xpeng). appelle la fonction NOA NGP) Elle a couvert plus de 300 villes et devrait couvrir l'ensemble du pays au troisième trimestre de cette année. Le bout en bout de Xpeng se compose actuellement de trois modèles : XNet, un grand modèle de perception, XPlanner, un grand modèle de contrôle, et XBrain, un grand modèle de langage. Il existe encore une différence entre les processus de perception et de contrôle complétés par un seul modèle.

Ideal a ouvert cette semaine le canal d'enregistrement de l'expérience NOA sans image AD Max 3.0, affirmant que vous pouvez découvrir la NOA urbaine et d'autres fonctions dans tout le pays, quels que soient les tronçons de route, et a recruté un total de 9 000 propriétaires de voitures pionniers. Le responsable de Lili a déclaré qu'il était prévu de lancer une solution de conduite intelligente haut de gamme basée sur le modèle à grande échelle de bout en bout développé par Lili à la fin de cette année ou au début de l'année prochaine.

Il est entendu que Great Wall prévoit de réaliser une production de masse de bout en bout sur trois modèles cette année. Le plan est de coopérer avec le fournisseur Yuanrong Qixing, qui a également conclu une coopération pertinente avec BYD. SAIC Zhiji a également proposé aux utilisateurs une architecture de bout en bout de solutions de conduite intelligente haut de gamme sans images. Ces solutions sont en coopération avec le fournisseur Momenta.

De janvier à mai, NIO a livré un total de 66 217 voitures neuves, soit une augmentation d'une année sur l'autre de 51 %.

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