DoNews は 6 月 19 日、NIO の研究開発部門が最近構造調整を完了したことを Wawanan Auto が知ったと報じました。以前、NIO のインテリジェント運転研究開発部門は、知覚、制御、統合部門で構成されていました。調整後、知覚チームと制御チームは大規模モデルチームに統合され、統合チームはデリバリーチームに再編されました。統合された大規模モデル チームの責任者は、NIO の認識チームの元責任者である Peng Chao 氏です。
再編された自動運転研究開発部門は引き続きNIOインテリジェント運転研究開発担当副社長の任少青氏が担当する。この調整の後、Ren Shaoqing 氏は、業界で長年使用されてきた「知覚-決定-制御」の伝統的なパラダイムを放棄する必要があるとチームに伝えました。これは、NIO が高レベルのインテリジェント運転を実現するために、エンドツーエンドの大型モデルの使用をより明確に検討することを意味します。
Ren Shaoqing は、中国科学技術大学と Microsoft Research Asia が共同で訓練した博士課程を卒業し、2015 年に Microsoft Research Asia で He Kaiming、Zhang Xiangyu、Sun Jian とともに残留ネットワーク ResNet を公開し、就任しました。 ImageNet 画像分類コンテストの最初のチャンピオン モデル。 Ren Shaoqing は、2018 年に Momenta の設立に参加し、パートナー兼研究開発ディレクターを務め、2020 年に NIO に入社しました。 Peng Chao は清華大学を修士号を取得して卒業し、Momenta で上級ビジュアル アルゴリズム エンジニアとして働いていました。
現在、NIO のスマート ドライビング チームは約 1,500 名で、他社と比べて比較的合理化されています。ファーウェイのスマート運転チームは7000人以上、BYDは約4000人、Xpengは約3000人となっているが、アイデアルが先月スマート運転チームを縮小した後、現在は約800人となっている。
テスラは今年の初めに FSD v12 バージョンをリリースし、その結果は驚くべきものでした。これにより、テスラが使用するエンドツーエンドの大型モデル技術が徐々に業界のコンセンサスとなり、より多くの中国の自動車会社がこれを試し始めました。ルート。
人は目で見て脳で判断し、手と足で制御して運転します。インテリジェント運転システムの動作ロジックはこれと似ており、主に知覚、計画、および制御モジュールで構成されます。外部環境を「見る」ためにはカメラやレーダーなどのセンサーが必要で、その方法を決定するためにはソフトウェア システムが必要です。運転し、最後に車両のステアリングシステムやアクセル、ブレーキなどを制御して運転動作を完了します。
エンドツーエンド以前は、インテリジェント運転システム、特に計画と制御の部分は、さまざまなシナリオに対処するためにプログラムされる多数のルールに依存する必要がありました。これは、現在の主流の AI 手法ではありませんでした。ディープニューラルネットワーク。
いわゆるエンドツーエンドとは、外部環境を感知する入力端からアクセルやブレーキなどのコンポーネントの制御命令を生成する出力端までのプロセス全体を指し、すべてディープニューラルネットワークによって完了します。これには、知覚と制御を統合する「大規模モデル」を作成するために、大量の運転行動データを使用した事前トレーニングが必要です。
昨年以来、スマート運転ソリューションの主な焦点は、大規模な都市NOA(Navigate on Pilot、パイロット支援運転)の実現を先導することにありました。都市部の道路区間で車両が自律的に追い越し、車線変更、交差点の追い越しなどを行うことができ、人間の運転に近い、インテリジェント運転システムによる運転を実現します。
エンドツーエンドの主な利点は、都市部での NOA などのハイエンドのインテリジェント運転機能の実装を加速できることです。ルール手法ではカバーしきれないロングテールケース(コーナーケース)をカバーできるため、いちいち「都市をオープン」する必要がなく、インテリジェント運転がさまざまな環境やシナリオに適応できるようになり、普及コストが削減されます。都市部での NOA 、普及サイクルの短縮。優れたエンドツーエンドのスマート運転システムは、人間のドライバーの運転行動をより適切にシミュレートし、体験をより快適でスムーズにすることもできます。
都市部におけるNOA機能の競争では、以前はスマートドライビング分野での勢いが比較的小さかったNIOが、サービス利用者数の面で徐々に追い上げてきました。
4月末、NIOは高速道路と都市部のNOAを含むグローバルナビゲーション支援NOP+をユーザー向けに開始しました(NIOではNOA機能をNOPと呼んでいます)。 NIO の公式情報によると、このソリューションは全国の高速道路セクションと 726 都市の都市セクションをカバーしており、約 260,000 人のユーザーにサービスを提供しています。
Weilai が着手した計画の規制部分は依然として規則に基づいています。 NIOは以前、今年上半期にエンドツーエンドの予防安全機能(AEB自動ブレーキなどを含む)を発売すると述べていた。 NIO の最新の Banyan 2.6.5 バージョンが間もなくリリースされ、エンドツーエンドの AEB 機能が含まれることがわかっています。 NIO はまだエンドツーエンドの量産ノードを発表していません。
カバーエリアに関しては、ファーウェイの都市部 NOA が最も急速に進歩しており、2 月にファーウェイは ADS 2.0 ソリューションを発表しました。これは完全なエンドツーエンドのアーキテクチャではないが、ファーウェイは、このソリューションによりユーザーが全国のどの道路区間でもポイントツーポイントの支援運転を有効にすることをすでにサポートできると主張している。 Wenjie、Zhijie、Avita などのハイエンド バージョンでは、すでに ADS 2.0 が使用されています。
ファーウェイは、8月に大量生産をエンドツーエンドアーキテクチャのADS 3.0に完全に切り替える予定です。
Xpeng は、現在都市部で最も広範な NOA 機能を備えている自動車会社の 1 つでもあり、今年 5 月、Xpeng は車載のエンドツーエンド ネットワークである Xpeng の都市 NGP (Xpeng は NGP と呼んでいます) を実現したと公式に発表しました。 NOA 機能 NGP) 300 以上の都市をカバーしており、今年の第 3 四半期には全国をカバーする予定です。 Xpeng のエンドツーエンドは現在、大規模な認識モデルである XNet、大規模な制御モデルである XPlanner、および大規模な言語モデルである XBrain の 3 つのモデルで構成されています。1 つのモデルで完了する認識プロセスと制御プロセスにはまだ違いがあります。
アイデアルは今週、AD Max 3.0の写真不要のNOA体験登録チャンネルを開設し、道路区間に関係なく全国で都市型NOAなどの機能を体験できるとし、合計9,000人のアーリーアダプターカーオーナーを募集した。リリ関係者は、リリが開発したエンドツーエンドの大規模モデルに基づくハイエンドのインテリジェント運転ソリューションを今年末か来年初めに発売する予定だと述べた。
長城は今年、3つのモデルでエンドツーエンドのスマート運転の量産を達成する計画であると理解されており、この計画はサプライヤーのYuanrong Qixingと協力する予定であり、同社はBYDとも関連する協力関係に達している。 SAIC Zhiji はまた、エンドツーエンド アーキテクチャのイメージレス ハイエンド インテリジェント ドライビング ソリューションをユーザーに提供しています。これらのソリューションは、サプライヤーである Momenta と協力しています。
1 月から 5 月までに、NIO は合計 66,217 台の新車を納入し、前年比 51% 増加しました。
以上がNIO、インテリジェント運転研究開発部門を再編し、知覚と制御を大規模なモデルチームに統合の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。