Haimo スーパーコンピューティング センターの公式発表: 1,000 億のパラメーターを持つ大規模モデル、100 万クリップのデータ規模、トレーニング コストの 200 倍の削減

9月13日、自動運転AI技術に焦点を当てた中国唯一の祭典、第6回HAOMO AI DAY黄金の秋がやって来ます。今年のテーマは「始まりから始まる知恵の旅」。 HAOMO AI DAYは常に強力な技術的背景を持っており、今回も最先端の技術成果と製品リリースをもたらします。 HaoMo 設立から 1020 日目でした。HaoMo は 2022 年秋の最新成績表を発表しました:

HaoMo は中国で最速で自動運転開始 1,000 日を達成し、量産自動運転で 1 位にランクされました。は、2 年半で 3 世代の乗用車支援運転製品を着実に納入し、現在では 10 を超えるスターモデルに搭載されています。 PHEVライダー版は9月量産予定、年内発売予定。 WeiブランドのMocha PHEVとFeimo HPilotを搭載したEuler HaomaoはEU E-NCAPの「5つ星安全性評価」を取得し、Feimoは海外で量産を開始する初の中国の自動運転企業となった。ターミナル物流の自動物流に関しては、この分野で絶対的なトップシェアを占めており、Xiaomotuo 2.0はすでに量産され、顧客に納入されています。 Haomoが開発した中国初のデータインテリジェンスシステムであるMANAは、数十万の全要素マルチモーダルクリップの注釈付けを完了し、人間のドライバーの4万年分に相当する300万時間の中国道路運転認知シーンライブラリを蓄積した、そしてデータのクローズドループは基本的に完了しました...

Haomo Zhixing会長のZhang Kai氏は次のように述べています。今年上半期の疫病やさまざまなブラックスワン現象により、実際の状況は昨年末の予測よりもさらに困難であることがわかりましたが、微モ族のたゆまぬ努力とたゆまぬ努力により、私たちはこの危機を克服しつつあります。疫病、サプライチェーン、技術自体がもたらす多くの課題を抱え、未来に向けてWeimoは自信に満ち、次は量産に注力する 大規模なインテリジェント運転という大きな試練に答えを出し、次の段階に進む

(写真: スピーチを行う Hao Mo Zhixing 会長の張凱氏)

独占秘密Haomo の 1000 日の軌跡が明らかに: インテリジェント ドライビング製品の反復の鉄の三角形が異なる Haomo を生み出す

6 回目の HAOMO AI DAY スピーチで、Zhang Kai 氏は「Haomo の 1000 日: 「新しい」というタイトルで「Haomo の 1000 日」について話しました。 Cycle, New Journey」では、創業以来の成長過程と経験を振り返り、スタートアップ企業の生死の境を見事に乗り越え、中国の自動運転技術スタートアップの新たなベンチマークとなったハイモ社の判断を共有した。インテリジェント運転のマクロトレンドと海毛の2022年三大決戦の最新動向。

ビジネスを始めるのは簡単ではありませんが、Wei Mo はどのようにして勝ち、独自の「Hai Mo モデル」とテクノロジー堀を構築し、競争を大きくリードしたのでしょうか?張凱氏はスピーチの中で、これはハイモの正しい選択と、戦略的ルート、ビジネスと技術のブレークスルー、製品の反復能力における継続的な努力のおかげであると述べた。

「HaoMo Zhixing は、常に進歩的な開発の道をしっかりと歩んできました。自動運転 3.0 の時代には、自動運転への唯一の方法は運転支援です。」 Zhang Kai 氏は、講演の冒頭で上記の問題を取り上げました。スピーチ 最初の答えは捨てられました。現在、中国は世界のスマートカーの主戦場となっており、2025年には高度な運転支援の導入率が70％を超えると予想されている。インテリジェント運転時代の大きなトレンドの下で、「データは自動運転の成熟を実現するための核心であり、進歩的なルートがデータ蓄積の最良の道である」ということが業界でますます認識され、共通の開発方向となっています。自動運転会社の。進歩的な路線をしっかりと実行したおかげで、Bomo は独自の「Haimo モデル」の探求に成功し、これが Bomo の 1,000 日間の急速な発展の重要な方向性と基礎となりました。

戦略ラインは方向性のガイドとして機能し、技術レベルと商業レベルでの突破口が勝利の鍵となります。 「過去 1,000 日間、ウェイモーは業界の無人地帯に勇敢に挑戦し、業界の 3 つの主要な困難を 0 から 1 まで克服しました。それは、大規模なマルチモデルの自動運転の量産の難しさです。」 、最終物流自動配送車両の技術的コストの難しさ、大規模なデータ処理の難しさ、大規模モデルの適用の難しさがある」張凱氏はまた、エコロジーへの取り組みと合わせて、3つの主要な困難の突破口を指摘した。建設、セキュリティ、文化、人材などの側面が、新興企業の生死を越えて急速な発展を遂げるWeimoの能力を支えている。

「HaiMo Zhixing は、迅速な製品イテレーション段階に入った中国で最も早く唯一の自動運転会社となった。」Zhang Kai 氏は、HaoMo の製品イテレーション機能の磨きが別​​の BiMo を生み出し、HaoMo の 1,000 日会社になったと述べました。勝つために。 Zhang Kai 氏によると、Feimo は現在、シナリオベースのユーザー エクスペリエンス デザインが入り口、人工知能テクノロジーが魂、そして技術エンジニアリング能力が保証となる、独自の「インテリジェントな製品機能の反復の鉄の三角形」を構築しました。入り口、魂、保証があり、これら 3 つの主要な機能が好循環にあり、相互にサポートすることで、Haimo のインテリジェント ドライビング製品の機能を迅速に反復することができます。 Haimou Zhixing は、中国でのインテリジェント運転技術の量産と実装において最も経験のある企業であり、これまでに Haimou HPilot 製品を搭載した乗用車 10 車種以上が量産されており、すでに搭載されているモデルには Wei Brand も含まれますモカ、ウェイ ブランド ラテ、ウェイ ブランド マキアート、タンク 300、タンク 500、ハヴァル ビースト、ラテ DHT-PHEV など現在納入されているモデルには、モカ DHT-PHEV ライダー バージョン、オイラー ライトニング キャット、オイラー バレエ キャット、および新世代のグレート ウォール キャノンが含まれます。また、同社は 30 を超えるインテリジェント運転プロジェクトを非同期かつ並行して開発できる中国で唯一の企業でもあります。インテリジェント運転製品のプロセス開発に関しては、マッチングは 2 か月以内に完了し、キャリブレーション効率は業界トップであり、インテリジェント運転製品は 100% の 1 回合格率を達成するように堅牢に設計されています。

(HaiMo インテリジェント ドライビング製品機能の反復鉄の三角形)

HaoMo Zhixing は、1,000 昼夜を超えるリスクテイクを経て、中国の自動運転市場を創造しました。新しいパラダイムを推進する「HaiMo モデル」。 1000日の節目を迎え、魏莫が立てた三大軍旗も勝利への正念場を迎えているが、魏莫はどのような戦略で勝ち進むのか？張凱氏は現場で「インテリジェント運転後半で勝利するための5つの必勝ルール」を発表した：インテリジェント運転製品開発は常に安全を第一に考える；「本当に香りが良い」という製品体験が王様である；ユーザーの実際の現場データドライブに基づく、迅速な製品のイテレーションを実現し、知覚インテリジェンスと認知インテリジェンスが高度に統合されていることを実現し、顧客にオープンマインドを与え、業界の共通の進歩を促進します。

「多くの素晴らしいプロジェクトは、今年の下半期にのみ完了します。今後 4 か月間、私たちは年初に設定した量産納期目標に向けて全力を尽くして全力を尽くします。私たちは信じています。勝利の夜明けはもうすぐだ!」と張凱は言った。

自動運転 3.0 の時代に突入し、MANA は都市 NOH を保護するための 6 つの主要なマイルストーン アップグレードを先導しました。

AI の最先端の開発トレンドを把握し、その維持に努めます。技術的リーダーシップ 安全性は常に自動運転技術の開発基準でした。このイベントでは、BoMo Zhixing CEOのGu Weihao博士が、「HaoMoと自動運転3.0時代」をテーマに自動運転技術の現在の開発トレンドについて洞察を共有し、業界初の提案を行いました。 : 自動運転はデータドリブン 3.0 時代に突入しました。

(HaoMo Zhixing CEO、Gu Weihao 博士のスピーチ)

彼はスピーチの中で、注目の大型モデルが世界の新しいトレンドであると指摘しました。現在の AI の発展は進んでいますが、その計算能力に対する要求はムーアの法則をはるかに超えており、その結果生じる高い計算能力需要、高いトレーニングコスト、高い実装難易度などの課題が現在解決すべき重要な課題となっています。 「ハイモは、低炭素スーパーコンピューティングを通じて自動運転のコストを削減し、自動車側モデルとチップの設計を改善することで大型モデルを車両側に実装し、データ整理を通じて大型モデルをより効率的にしています。」とGu Weihao氏は述べた。注目の大型モデルでは、自動運転には大規模かつ多様な学習データが必要ですが、十分な規模と多様性のデータを蓄積できるのは、大規模な実際の人間の運転データに基づく乗用車の支援運転だけです。 「運転支援が自動運転への唯一の方法であると信じる理由があります。十分な規模と多様性のデータを蓄積できるのは運転支援だけだからです。」

「データ駆動型自動運転 3.0 の時代が到来した。」顧偉豪氏は、過去 10 年間の自動運転開発はハードウェア駆動、ソフトウェア駆動、データ駆動の 3 つの時代に分けられると述べました。 。データドリブンの時代は、これまでとはまったく異なる時代です。大規模なモデルと大量のデータが「両刀」となり、データが自己学習モードをオンにします。知覚テクノロジーでは、マルチモーダルセンサーが使用されて共同で結果を出力します。認識技術、解釈可能なシナリオが使用される 運転の常識が主な焦点; 自動運転の走行距離はハードウェアとソフトウェアによって駆動され、走行距離はハードウェアとソフトウェアの時代の数百万キロメートルから数千万キロメートルまで急増し、100キロメートルを超える百万キロメートル。 「HaiMo は、自動運転 3.0 の時代に向けて準備を進めてきました。知覚、認識、モデル構築の観点から、すべてデータ駆動型の方法で構築されています。HaoMo が行うすべてのことは、データ チャネルとコンピューティング センターを構築できるようにすることです。」データをより効率的に取得し、データを知識に変えるために」 データドライブを核として、上記4つの技術条件が並行して確立されて初めて、真の自動運転3.0時代を迎えることができます。現在、テスラは自動運転 3.0 時代への参入において世界をリードしており、Haomo は自動運転 3.0 時代に参入する最初の中国企業となる可能性が最も高いです。

(イラスト: 自動運転 3.0 の時代に向けて疾走する Feimo Zhixing)

最先端のテクノロジーを究極的に追求することで、Feimo は常に最高水準にあるだけでなく、業界イノベーションの最前線でありながら、自社製品の迅速な反復も促進しています。 Gu Weihao氏によると、Haomoは早ければ2021年6月に変圧器大型モデルの研究と実装の試みを開始した。これは、トレーニング プラットフォームの変革とアップグレード、データ仕様とアノテーション方法の切り替えの準備、知覚と認知の特定のタスクのためのモデルの詳細の探索などにおける、過去 1 年以上の成功した実践に基づいています。都市ナビゲーション支援運転シナリオにおける Hao Mo の現在の状況の基礎を築き、急​​速な開発により強固な基盤が築かれました。

さらに、Gu Weihao 氏は、都市部の自動運転シナリオにおいて MANA データ インテリジェンス システムが直面する課題と主要な機能アップグレードについても共有しました。

Gu Weihao 氏は、都市部の道路には主に「4 種類の現場の問題と 6 つの主要な技術的課題」があると述べました。現場の課題としては、主に「都市部の道路整備の頻度」「大型車両の密集」「車線変更スペースの狭さ」「多様な都市環境」などが挙げられます。上記のシーンの問題を解決するには、技術レベルで 6 つの主要な課題に直面しています。それは、自動運転の分野で大規模なモデルをどのように適用するか、データの役割をより大きな価値にする方法、リセンシング技術を使用して問題を解決する方法です。現実空間の理解、人間世界の対話型インターフェイスの使い方、シミュレーションをより現実的にする方法、自動運転システムをより人間らしく動かす方法。

上記の課題に対処するために、MANA の感覚知能、認知知能、その他の側面が更新され、アップグレードされました。

まず、MANA では、大規模量産車両のラベルなしデータを使用した自己教師あり学習手法を使用してモデル効果を作成します。少数のラベル付きサンプルのみを使用したトレーニングと比較して、トレーニング効果はこれにより、Haomo データの利点を効率的にモデル効果に変換し、自動運転のためのさまざまな認識タスクのニーズによりよく適応できるようになります。

(図: MANA が自己教師あり学習を有効にする)

次に、MANA の認識能力が向上し、大量のデータが扱われなくなりました。違う。巨大なデータ規模の下での「データ効率」の問題に直面した MANA は、既存データの一部を抽出し、新しいデータを追加してハイブリッド データセットを形成する、増分学習およびトレーニング プラットフォームを構築しました。トレーニング中は、新しいモデルと古いモデルの出力が可能な限り一貫しており、新しいデータへの適合が可能な限り良好であることが必要です。従来の方法と比較して、全体の計算能力が 80% 節約され、応答速度が 6 倍向上しました。

第三に、MANAはより強力な知覚能力を持っています。時系列変換モデルを使用して BEV 空間で仮想リアルタイム マッピングを実行することにより、知覚される車線の出力がより正確かつ安定し、都市ナビゲーションにおける自動運転が高精度地図に別れを告げることができます。

第四に、MANA の認識能力はより正確であるため、中国では認識できない車両信号はありません。車載認識システムをアップグレードすることで、MANA はブレーキ ライトと方向指示器のステータスを特に識別し、急ブレーキや前車の緊急停止などのシナリオにおいてドライバーがより安全かつ快適に過ごせるようにします。

第五に、MANAの認知能力も再び進化しました。都市で最も複雑なシーンである交差点に面して、MANA は価値の高い実際の交通流シーンをシミュレーション システムに導入し、浙江徳清および Alibaba Cloud と協力して都市で最も複雑なシーンである交差点をシミュレーションに導入しましたエンジンを使用して自動運転シーンライブラリを構築し、自動運転の実際のシミュレーション検証を通じて、適時性が向上し、微視的な交通の流れがより現実的になり、都市交差点通過の「古い困難」問題を効果的に解決します。

イベント会場で、Haomo は浙江徳清、Alibaba Cloud と共同で、中国初の実際の交通を利用した「車両と道路の協調クラウド サービスに基づく中国初の大規模自動運転シナリオ ライブラリ」をリリースしました。コンプライアンス要件に準拠した自動運転シーンライブラリは、中国の自動運転の成熟度向上と車両、道路、クラウドの共同開発をさらに加速します。

ついに、MANA の認知知能が新たな段階を迎えました。全国の多数の人間の運転を深く理解し、常識と行動の擬人化を学習することで、ドライバーの運転支援意思決定は実際の人間の運転行動により近くなり、実際の状況に基づいて最適なルートを選択できます。安全性を確保し、身体はより経験豊富なドライバーのように感じられます。

自動運転 3.0 時代と大規模モデルのトレーニングに必要なコンピューティング パワーの膨大な消費に関する洞察に基づいて、WeiMo は現場で WeiMo スーパーコンピューティング センターも正式に発表しました。 「トレーニング効率を向上させ、トレーニングコストを削減し、低炭素コンピューティングを実現する方法は、自動運転が数千世帯に普及するための重要な基準となる。」とGu Weihao氏は述べ、Haimoスーパーコンピューティングセンターの目標は、大規模な家庭の要件を満たすことであると述べた。数千億のパラメータとトレーニング データを備えたスケール モデル。100 万個のクリップを使用すると、全体のトレーニング コストが 200 分の 1 に削減されます。

「私たちはイノベーションに情熱を持っており、新しいアイデア、新しい手法、新しいテクノロジーを受け入れます。私たちは、データ規模の成長に伴う好循環を形成できる技術的なルートに特に注意を払っています。これは初めてのことでもあります」 「原則として、データスケールの利点を機能の利点に迅速に変換できる技術的なルートが良いルートです。」Gu Weihao 氏は、最先端技術の探索と実装に関しては、Wei Mo は常にそう述べました。最も積極的、熱心かつオープンな姿勢を維持し、ユーザーにより良い製品体験を提供し、業界の発展と進歩を促進するよう努めます。

海藻市NOHは9月に量産予定：中国の都市部の道路状況をよりよく理解し、ユーザーが中国初の体験を確信できるナビゲーション支援運転

2022年8月の成都オートショーで、ウェイパイは海藻市NOHを搭載した新型モカDHT-PHEVライダーバージョンが9月に量産予定で年内に発売され、完成次第納入されると発表した。が発売されます。

海毛市NOHの進出が目前に迫っているが、業界が最も懸念しているのは、自動運転機能が市内の複雑な交通状況に対応できるかどうかだ。 「海藻市NOHは、中国の都市部の道路状況をよりよく理解するためのナビゲーション支援運転だ」と顧偉豪氏はスピーチの中で、海藻市NOHは「知覚、地図上の光、そして大規模な計算能力を重視する」技術的ルートを採用していると述べた。都市部の NOH の円滑な導入により、ユーザー エクスペリエンスが主要なレベルに達するかどうかはまったく自信がありません。顧威豪氏は、現場での5つのハイライト機能、つまりインテリジェントな信号認識、インテリジェントな右左折、インテリジェントな車線変更、インテリジェントな障害物回避 - 静的、インテリジェントな障害物回避 - 動的であることを強調した。も正式にリリースされます。

中国初の10万元ターミナル物流自動物流車両「小魔法佗2.0」が展開・納入、大規模導入が加速

中国の「先鋒」として自動運転、ターミナル物流 「ラストワンマイル」の物流・流通問題を解決するために、自動物流配送車両が街頭や路地に登場するケースが増えている。政策、テクノロジー、市場などのさまざまな要因によって、業界は大規模な爆発を迎えています。

2022年4月に開催された第5回HAOMO AI DAYで、Feimoは業界に先駆けて、中国初の10万元の最終物流自動物流車両製品「Feimo Little Magic Camel」2.0」を正式にリリースしました。 2022年の末端物流自動配送車両をめぐる大規模な争奪戦。 5か月後、BoMoは「HaiMo Little Magic Camel 2.0」が配送のためにオフラインになったことを発表し、ターミナル物流自動配送の大規模導入をさらに促進し、導入を加速しました。

Zhang Kai 氏のスピーチでの紹介によると、「Hao Mo Xiao Mo Tuo 2.0」には、L4 レベルの自動運転、遠隔運転、低コスト導入、車両管理プラットフォーム、遠隔監視プラットフォーム、注文管理プラットフォーム、WeChat が備わっています。アプレット 7 大規模なコア機能は業界トップレベルにあり、Xiaomotuo 2.0 の低コスト導入と注文配信の効率的な実行を保証します。商品化に関しては、この自転車の価格は 128,800 で、推定年間生産台数は 10,000 台で、公園や都市部の一般道路をカバーできます。

AI DAY史上最も豪華なゲストラインナップが協力し、Haomoのテクノロジーとエコロジーへの影響力が再び高まる

「Haomo Moments」が協力して登場し、 HAOMO AI DAYの“人気”である「ハイライトセッション」、今回のイベントには中国工程院院士、清華大学教授の張雅琴氏だけでなく、AI DAY史上最も豪華なゲスト陣が集結。清華知能産業研究院（AIR）の所長だけでなく、アリババグループ副社長でアリババクラウドコンピューティングプラットフォームリーダーの賈陽青氏、カンブリアンCEOの陳天世氏、その他の世界トップクラスのAI科学者や起業家、そして威牌副総経理喬氏も登場した。クアルコムの製品マーケティング担当シニア ディレクターである Xinyu 氏、Ai Hezhi 氏、北京、深センなどの関連政府部門および専門機関 Alibaba、Meituan、Tencent、NavInfo、AutoNavi、Sagitar、JD.com、 BMW、メルセデス・ベンツ、Haomo Investors。

(Hao Mo パートナーは HAOMO AI DAY に参加しました)

Zhang Yaqin 氏はスピーチの中で自動運転についての考えを共有しました。同氏は、自動運転は今後5年間でAI分野において非常に挑戦的かつ複雑な課題となり、また世界の自動車産業の変革を推進する重要な技術力となるだろうと述べた。 「自動運転は実現可能だと思いますが、オープン環境での長期運用は、安全性と信頼性の問題を解決するために、技術的および社会的に受け入れられる一連の課題にまだ耐える必要があります。実装への道の中で、垂直フィールド自動運転は実現するでしょう」より早く発売され、徐々に一般の自動車市場に普及するはずです。」

アリババ副社長の Jia Yangqing 氏は、自動運転分野における AI エンジニアリングについての考えを語りました。同氏は、AIビッグコンピューティングと最適化の分野におけるアリババとハイモの革新と探求を通じて、AIビッグコンピューティング、クラウドコラボレーション、車両と道路のコラボレーションの3つの分野で将来的に両社に大きな可能性があると見ていると述べた。データと AI の組み合わせのより広範な探求、コラボレーションの機会。今後、アリババとHaomoが引き続き緊密な協力を強化し、自動運転分野での取り組みを深め、業界全体に影響力を持つ自動運転インテリジェントシステムを共同で確立することを期待している。 Cambrian CEO の Chen Tianshi 氏は、基調講演「自動車とクラウドのコラボレーション、自動車が人間をよりよく理解し、サービスを提供できるようにする」で、クラウドであろうと自動車であろうと、スマートカーの時代にはコンピューティングパワーの需要が飛躍的に増加していると述べました。コンピューティング能力は、スマートカーのアップグレードの中核的な原動力となっています。

Wei Brandの副ゼネラルマネジャーであるQiao Xinyu氏は、Wei Brandは中国におけるスマート運転のあらゆるシナリオに最適なソリューションを開発することに尽力していると述べた。モカシティ NOH インテリジェント支援運転の登場により、デジタル旅行ライフスタイルが促進され、「高速シーンのインテリジェンス」サイクルから「都市シーンのインテリジェンス」サイクルに移行します。

クアルコムの製品マーケティング担当シニアディレクター、アイ・ヘジ氏は、クアルコムは一方ではHaimoが既存のプロジェクトを反復し続けることをサポートし、同時にHaimoがHPilot3で達成された結果を適用し続けることもサポートしていると語った。クアルコムの新しいプラットフォーム上の 0. 1 つのプラットフォームは、よりインテリジェントな運転支援プラットフォームに拡張され、より多くのモデルに適用されます。クアルコムは今後も Wei Mo 氏の幅広い理想の実現をサポートしていきます。

イベントの最後に、Gu Weihao 氏は次のように述べました。「1,000 日以上前、私たちはハオモで生まれ、中国で最速の 1,000 日間の自動運転を目撃しました。私たちはこれまでの成果に満足しています。」 「しかし、千日は戦いの始まりにすぎません。」

張凱はこう言いました。「私は迷いから独善に至るまで、初心と使命を決して忘れません。途中まで到達しても止まらない。」過去も今も未来も、BiMo全員がBiMoの使命、価値観、戦略を貫き、あらゆる困難を乗り越え、日夜旅を続け、新たな旅を目指します。自動運転の星空。」

以上がHaimo スーパーコンピューティング センターの公式発表: 1,000 億のパラメーターを持つ大規模モデル、100 万クリップのデータ規模、トレーニング コストの 200 倍の削減の詳細内容です。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。