2023年1月5日、第7回HAOMO AI DAYが北京で開催されました。年末から年始にかけて、中国の自動運転の年次イベントが近づいている。今回のAI DAYで、Haimoは2022年の3つの主要な戦いの着実な結果を共有し、2023年の世界の自動運転開発トレンドを展望し、Haimoの技術と製品の最新の成果を発表した。
(第7回HAOMO AI DAYが北京で開催されました)
Haomoインテリジェントコンピューティングセンター「Snow Lake・Oasis」(MANA OASIS)がリリースされました。は中国の自動運転業界最大のインテリジェント コンピューティング センターであり、1 秒あたり 670 億回の浮動小数点演算に達します。 MANA OASIS の恩恵を受けて、Feimo の 5 つの主要な MANA モデルが新たに発表およびアップグレードされ、車両側認識アーキテクチャは世代間アップグレードを実現しました。Feimo の技術スタック レイアウトは、特に自動車業界で完全かつ最先端のトレンドを維持し続けています。知覚と認知の側面、業界をリードし、大型モデル、大規模なコンピューティング能力、ビッグデータ開発の方向性をリードし、自動運転3.0の時代に突入します。
(HaoMo Zhixing は Huoshan Engine と協力し、中国の自動運転業界最大のインテリジェント コンピューティング センターである MANA OASIS を構築します)
製品レベルでは、 2024年上半期、HaoMo Urban NOHは100都市で導入される予定であり、これは中国初の大規模導入が可能な都市ナビゲーション支援運転であり、知覚、大型モデルの技術ルート、アプリケーションに重点を置くことで、主導的地位を維持するだろうHPilot は完全にドライバーレス時代に完全に突入しました。
2023 年の自動運転トレンド予測トップ 10 が発表され、2023 年の 4 つの主要な戦いが正式に始まりました。しかし、3 年は長い起業家の旅の始まりにすぎません。」をテーマにしています。 「春は時が戻り、AI は未来を照らす」の張凱氏は、2022 年の Haomo の開発結果をレビューし、2023 年の開発計画を発表しました。
(HaoMo Zhixing 会長の張凱氏が基調講演)
張凱氏は「2022 年の HaoMo の 3 つの主要な戦いは確実に決着した」と述べました。 HaoMo は 2022 年も継続する 中国の量産自動運転分野で着実に第 1 位にランクされ、第 3 世代 HPilot 製品は Wei、Tank、Euler、Great Wall Cannon など 20 近くのモデルに搭載されており、アシスト走行距離は運転ユーザー数が2,500万キロメートルを突破; 海藻市NOHは中国初 量産可能な都市ナビゲーション支援運転製品、ソフトウェアバージョンは現在納品状態; ターミナル物流自動配送車両は商業用クローズドループを初完成、納入台数は1,000台以上、Xiaomotuoの納入注文数は13万件を超え、商品化プロセスは全面的にスピードアップしており、MANAの学習時間は42万時間以上、仮想運転経験は5万5千年分に相当する。人間のドライバー。さらに、Feimo が自社開発した AEB アルゴリズムにより、Wei、Euler、Tank の 4 モデルが E-NCAP (欧州新車安全性評価協会) および ANCAP (オーストラリア新車安全性評価協会) から 5 つ星の安全認証を取得しました。 HPilot 300 Mocha DHT-PHEV モデルもヨーロッパに送られています。 Feimoは、国内外で自社開発のAEBアルゴリズムを開発した初の中国企業であるだけでなく、ヨーロッパやオーストラリアなど海外に進出した初の中国自動運転企業でもある。
乗用車分野での製品の急速な反復の陰で、Haimo は次のような企業によって生み出されました。 Haimo 業界独自の製品機能の反復鉄の三角形: シナリオベースのユーザー エクスペリエンス デザイン、人工知能テクノロジー、技術エンジニアリング機能。これに基づいて、MANAは強力なデータインテリジェンス主導のシステムを形成しました。これには、ユーザー需要のクローズドループ、研究開発効率のクローズドループ、製品の自己改善のクローズドループ、データ蓄積のクローズドループ、データ価値のクローズドループ、ビジネスの6つのクローズドループが含まれています。エンジニアリングクローズドループ。
ユーザー需要の閉ループでは、Haimo は 5 つの主要な次元と 264 種類の中核ユーザー ニーズを確立し、毎日大量のコア シナリオ データから中核課題を抽出できます。研究開発効率の閉ループはシミュレーション ツールを使用します。研究開発効率の向上に貢献します。現在、Haimou シミュレーションは研究開発の 70% 以上をカバーしており、研究開発効率は 2 年前と比較して 8 倍向上しており、製品自己改善の閉ループにより、Haimou の製品自己改善の閉ループ率は 70% を超え、顧客を支援しています。 7 つの OTA オンライン アップグレードを成功裏に達成; データ蓄積の閉ループにおいて、Haimou は自社開発の自動データ収集および自動データ注釈ツールを通じて、2022 年末までにデータコストを 98% 削減する予定です; データ価値の閉ループにより、Haimou は新しいモデルの再利用と開発により、わずか 4 か月で量産に達し、新しいモデルのマッチングと校正は 2 か月以内に完了し、校正効率は業界トップにランクされ、ビジネスエンジニアリングクローズドループにより、Haimo は 100% の生産性を達成できます。インテリジェント運転製品の 1 回合格率により、Haimo は中国で唯一のインテリジェント運転技術エンジニアであり、最も経験豊富な企業です。
(Haimo MANA の 6 つの閉ループは、最先端のデータ駆動型システムを構築します)
Zhang Kai 氏は現場で、Haimo の 6 つの閉ループ機能は次のように述べました。データインテリジェントドライブシステム 、顧客のスマートカーの迅速な大規模量産を支援し、ユーザーに価値を真に解放し、スマートカーのスマート運転システムを早期採用段階からユーザー依存段階に移行させます。 Haimo は、中国で最初で唯一、製品の迅速な反復段階に入った自動運転会社となった。
「2023年、知能運転後半の競争は加速期に入り、ハイエンドの知能運転製品の商用化により大規模導入が始まる。」 これを基本に張凱氏は、業界、技術、製品、人材などの観点から2023年の自動運転業界の発展予測トップ10を分析した。
業界レベルでは、自動運転は 2023 年に 3.0 時代に完全に突入し、ハイレベルのインテリジェント運転がミッドレンジモデルの標準装備となり、新世代のチップとセンサーが市場に投入され、自動運転エコシステムはより豊かで多様になるでしょう。技術レベルでは、データ合成や知識抽出などにおける大規模モデルの機能は、自動運転を反復して桁違いの改善を達成するのに役立ち、自動運転システムの競争は機能競争から通勤効率競争に移行し、スーパーコンピューティングセンターは、自動運転企業にとってエントリーレベルの構成になります。製品レベルでは、都市ナビゲーション支援運転は知覚を重視する段階に入り、大規模な大量生産と配送が開始されています。インテリジェント運転のユーザー エクスペリエンスは早期導入者からユーザー依存型に変わります。ターミナル ロジスティクスの全体的なコストは次のとおりです。自動配送車の価格は10万元以下に抑えられ、生産関係がさらに改善されます。人材の分野では、AI自動運転分野における人材獲得の熾烈な競争は2023年まで続くだろうと張凱氏は考えている。
(Hai Mo、2023 年の自動運転業界のトレンド予測トップ 10 を発表)
将来直面するトレンドとチャンスに直面、張凱は、ハオモーの2023年の開発計画はまだ「2023年の四大戦闘」を開始していないと公式に発表しました。最も重要なことは、「インテリジェント運転のインストール容量の王をめぐる戦い」です。Feimo は、複数のプラットフォーム、数十のモデル、数十のプロジェクトの非同期かつ並列開発を完了します。インテリジェント運転のプロセス開発と標準化された配信を通じて、今後もFeimoアシスタンスの導入をさらに推進し、乗用車の搭載台数100万台を目標とし、2つ目は「MANA大型モデルのピークバトル」を目指します。インテリジェントコンピューティングセンターHaomoの協力を得て、大型モデルの適用を最後まで実装する; 3番目の戦いは「都市NOH百都市決戦」であり、ボモ都市NOHは国内100都市に秩序正しく実装され、都市ナビゲーション支援の大規模量産をリードしますこのサービスモデルは、パートナーが製品やソリューションを迅速に実装し、無人配送業界の適用プロセスを加速するのに役立ちます。
(張凱は、ボモーが「2023 年の四大決戦」を正式に開始したと発表しました)
「ビーモーは、大きなチャンスが必ずあると常に信じています」 「内なる強さによって掴まれています。熾烈な市場競争で勝つための鍵は、依然としてコア技術を習得することです。」張凱氏はスピーチの中で、ハイモが技術研究開発に投資するという固い決意を強調した。 Feimo はこれまでに、データ融合、インテリジェントな認識、インテリジェントな意思決定、制御の実行、モデルの計算能力向上などの分野をカバーする 146 件の特許証明書を取得しています。 「将来的にも、テクノロジーの研究開発は Weimo の投資の最優先事項であり続けるでしょう。」
(張凱氏は、テクノロジーの研究開発が Weimo の投資の最優先事項であると述べました)中国最大の自動運転向けインテリジェントコンピューティングセンターであるMANA OASISが設立され、5つの主要モデルが新たに発表およびアップグレードされました
7 回目の HAOMO AI DAY で、Haomo Zhixing はインテリジェント コンピューティング センター「Snow Lake・Oasis」(MANA OASIS) の正式設立を発表しました。 MANA OASIS は中国の自動運転業界最大のインテリジェント コンピューティング センターであり、Haomo Intelligence と Huoshan Engine が共同で構築しており、毎秒 670 億回の浮動小数点演算、毎秒 2T のストレージ帯域幅、および毎秒 2T の通信帯域幅に達します。毎秒800G。
(Gu Weihao 氏は、MANA OASIS が Haimo Sprint の自動運転 3.0 時代への参入を支援すると述べました)
Haimo Zhixing の CEO、Gu Weihao 氏は次のように述べています。 MANA OASIS Haimou にスーパーコンピューティング能力、豊富なデータとコンピューティング能力を持たせれば、Haimou の技術製品能力はさらに強力になります。「MANA OASIS」のサポートにより、Haimou は自動運転 3.0 の時代に突入します。」
Volcano Engine の Tan Dai 社長は、「私たちは、インテリジェント コンピューティング センターの分野で Hao Mo Zhixing と緊密な協力関係に達し、自動運転インテリジェント トレーニング プラットフォームの飛躍的な開発を共同で推進し、アジャイル トレーニングを加速できることを光栄に思います」と述べました。自動運転技術の反復と商業化。」
(Hao Mo Zhixing Intelligent Computing Center "Snow Lake Oasis" は 1 秒あたり 670 億回の浮動小数点演算を達成)
データドリブンは自動運転開発の方向性とトレンドであり、大量の製品データ、超大規模データトレーニング、大規模モデルアプリケーションなどにより、コンピューティングパワーに対する需要が高まっています。豊富なビッグデータの蓄積と火山エンジンの基盤技術に基づいて、MANA OASIS によって実装されたコンピューティング、ストレージ、通信機能により、データをより迅速に知識に変換し、効率を高めるという目的を達成できます。
データ管理機能に関しては、インテリジェント コンピューティング センターの価値を最大限に発揮し、GPU が飽和状態でも動作し続けることを可能にするために、Feimo は 2 年間の研究開発を経て、完全なデータ管理機能を確立しました。大規模トレーニング用のデータ エンジンのセット。100P のデータ スクリーニング速度を達成。10 倍向上し、数百億の小さなファイルのランダム読み取りおよび書き込み遅延は 500 マイクロ秒未満です。コンピューティング能力の最適化に関して、Feimo は Huoshan Engine と協力して、Lego 高性能オペレーター ライブラリ、ByteCCL 通信最適化機能、および大規模モデル トレーニング フレームワークを展開しました。ソフトウェアとハードウェアが統合され、コンピューティング能力が極限まで最適化されます。トレーニング効率の点では、スパース MoE に基づいて、クロスマシン共有を通じて、1,000 億個のパラメーターを備えた大規模なモデルのトレーニングを簡単に完了でき、100 万クリップ (ビデオのミリ秒の最小注釈単位) のトレーニング コストはわずか 100 です。 1週間あたりのカロリー摂取量が減少し、トレーニングコストは100分の1に削減されます。
(MANA OASIS の基本性能表示)
MANA OASIS の恩恵により、MANA の 5 つの主要モデルが新たに発表され、アップグレードされました。自動運転の急速な発展：その中で、視覚的自己監視大型モデルにより、Haimo は中国で初めて 4D クリップの自動注釈を実現することができ、3D 再構成大型モデルは、Haimo がデータを生成し、データ配布の問題を瞬時に解決するのに役立ちます。コスト削減と知覚効果の向上、マルチモーダル相互監視、大規模モデルは一般的な障害物の認識を完了可能、大規模動的環境モデルはさらにヘビーセンシング技術を使用して高精度地図への依存を軽減、大規模人間運転自己監視認知モデルにより、Haomo の運転戦略はより擬人化され、より安全かつスムーズになります。
(MANA の 5 つの主要モデルは自動運転機能の開発に役立ちます)
まず第一に、ビデオ自己監視大型モデルは、自動運転機能の 100% 自動化を可能にします。 Haimo 4D クリップ アノテーション: 手動ラベル付けコストが 98% 削減されます。より価値の高いデータをより低コストで効率的に取得するには、離散フレームからクリップ形式への自動拡張の問題を解決する必要があります。 Hao Mo は、まず大量のビデオ クリップを使用して、ビデオ自己監視を通じて大規模なモデルを事前トレーニングします。手動で注釈を付けた少量のクリップ データを使用して Finetune (微調整) を実行し、検出および追跡モデルをトレーニングします。ラベル付けされた数千万の単一フレーム データに対応する元のビデオが抽出されてクリップに編成され、そのうち 10% がラベル付きフレームであり、90% がラベルなしフレームです。自動アノテーションにより、すべての単一フレーム アノテーションをクリップ アノテーションに 100% 自動変換すると同時に、クリップ アノテーションのコストを 98% 削減します。 Haomoビデオの自己監視型大型モデルの汎化効果は優れており、ひどく隠れた自転車、遠くの小さな目標、悪天候や照明などの非常に難しいシーンでも、自動アノテーションを正確に完了できます。
(視覚的に自己監視された大規模モデル、4D クリップの自動注釈を完了できます)
第二に、大規模モデルの 3D 再構築により、Weimo は「何もないところからデータを作成」できるようになり、大規模なコーナー ケース (ロングテール シーン) を取得することはもはや難しくなくなりました。 「実際のデータからコーナーケースを完全に蓄積するのは難しく、コストがかかる」という業界の課題に直面し、Feimo は人気の 3D 再構築 NeRF テクノロジーを自動運転シーンの再構築とデータ生成に適用し、視点、照明、テクスチャ マテリアルを変更します。この方法は、リアリティの高いデータを生成し、低コストで正常ケースを取得し、さまざまな高コストのコーナーケースを生成します。大規模モデルの 3D 再構築によって生成されたデータは、手動で明示的にモデリングしてからテクスチャをレンダリングする従来の方法よりも優れていて安価であるだけでなく、NeRF によって生成されたデータを追加することで、知覚されるエラー率を 30% 以上削減することもできます。
(大規模モデルの 3D 再構成、低コストでのデータ分散問題の解決、知覚効果の向上)
3 番目、マルチモーダル相互監視大規模モデル、これにより、車両は「燃えるような目」を獲得し、特殊な形状の障害物を正確に識別できるようになります。車線や一般的な障害物の正確な検出に成功した後、Feimo は、都市内のさまざまな特殊な形状の障害物を安定して検出するという問題に対する、より一般的な解決策を考え、模索しています。大規模なマルチモーダル相互監視モデルでは、視覚監視信号として LIDAR を導入し、ビデオ データを直接使用してシーンの普遍的な構造表現を推論します。普遍的な構造物の検出は、既存のセマンティック障害物検出を十分に補完し、複雑な都市条件における自動運転システムの通過率を効果的に向上させることができます。
(マルチモーダル相互監視大規模モデル、普遍的な障害物の認識を完了できます)
第 4 に、動的環境大規模モデルは道路を正確に予測できます。トポロジー関係により、車両は常に正しい車線を走行できます。ヘビーセンシング技術路線の下、海蒙市は高精度地図への依存を最小限に抑えるために「道路トポロジーのリアルタイム推論」という課題に直面している。この目的を達成するために、Haimo は、BEV (鳥瞰図) 特徴マップ (特徴マップ) に基づいて、標準マップをガイド情報として使用し、自己回帰符号化および復号ネットワークを使用して BEV 特徴を構造化されたトポロジカル点列に復号します。車線トポロジー予測を実現する Haimo の知覚能力により、人間と同様に標準地図のナビゲーション プロンプトの下で道路トポロジーのリアルタイム推論を実現できます。 Hao Mo は、交差点の問題を解決すれば、ほとんどの都市で実際に NOH 問題が解決されると考えています。現在、保定市と北京では、Hao Mo は 85% の交差点のトポロジを 95% の精度で推測しています。非常に複雑で不規則な交差点であっても、いつでも正確に予測できます。
(大規模な動的環境モデルにより、Haimo は再センシング技術をさらに活用し、高精度マップへの依存を減らすことができます)
5 番目、自己教師あり認識人間の運転の大きなモデルを知り、高レベルのドライバーの運転スキルを習得し、運転の意思決定をより賢くします。 「人間の大量の運転データを使用して、擬人化された意思決定を行うモデルを直接トレーニングする」という検討に関して、高レベルのドライバーの優れた運転方法をモデルが学習できるようにするために、Feimo は実際のユーザー データを新たに導入しました。同時に使用された RLHF (人間から) フィードバックにおける強化学習のアイデアは、最初に報酬モデルをトレーニングして、より良い運転決定を選択します。このようにして、U ターンや環状交差点などの困難なシナリオでの Haimou の通過率は 30% 以上増加しました。これはAGI分野で普及しているChatGPTと同じ考え方で、人間の行動フィードバックを利用して最適な回答を選択します。
(人間の運転のための大規模な自己監視型認知モデル。Hao Mo の運転戦略はより擬人化され、安全かつスムーズです)
MANA の 5 つの主要モデルを包括的に説明Hao Mo の運転戦略を改善する 知覚および認知レベルで体系化された基礎的な技術能力。 「MANA の最新の車両側認識アーキテクチャは、5 つの主要なモデルの助けを借りて、これまで散在していた複数の下流タスクを統合して、一般的な障害物認識、ローカル道路網、行動予測、および車側の認識アーキテクチャは、世代を超えたアップグレードを実現しました」とGu Weihao氏は述べています。これは、Wei Mo がより強力な認識機能とより強力な製品機能を備え、完全な無人運転に向けて加速していることも意味します。
(MANA の 5 つの主要モデルは、Haimo センシング アーキテクチャの世代間のアップグレードの実現に役立ちます)
2023 年に、Haimo City NOH は大規模なプロジェクトとして開始されます。量産化、2025年には本格開発 完全無人時代へ突入 #
現場で、Gu Weihao 氏は、BiMo の運転支援製品である HPilot の開発計画を正式に発表しました。BiMo は、2024 年上半期までに、中国の 100 都市で HPilot を発売するという HPilot の計画を完了し、目標を達成すると予想されています。ツーポイント相互接続。 2025 年までに、より大規模な NOH があらゆるシナリオでより迅速に実装され、完全自律時代が到来します。
(HPilot 開発計画)
Gu Weihao 氏は、HPilot City NOH は中国初の量産可能な都市ナビゲーション支援運転であると述べました。 Haimo City NOH のリーダーシップは、ヘビーセンシング技術ルートの先導、大型モデルの技術応用の先導、ユーザーの閉ループ データ構築の先導に反映されています。
(Gu Weihao が Bomo NOH の 3 つの主な利点を明らかにします)
自動運転の分野では、産学界からの重要なゲストが登壇AI DAY参加の研究協力、Bomoは豪華 友達の輪は広がり続ける
今回のHAOMO AIには、自動運転分野の産学研究界の重鎮ゲストが豪華な顔ぶれで集結日。中国インターネット協会は今回のHAOMO AI DAYの指導団体であり、中国インターネット協会副会長の何桂利氏が開会の挨拶を、同研究所複雑システム管理制御国家重点研究室所長の王飛月氏が開会の挨拶を行った。中国科学院オートメーション研究員、長江学者、国家優秀青少年基金、一万人計画のもとでの科学技術イノベーションの主導的人材であり、北京交通大学教授の趙耀氏が、世界的な自動運転技術に関する最先端の洞察を共有した。 ; Tan Dai 氏、Volcano Engine 社長、Yang Jun 氏、Dada Group 共同創設者兼 CTO、Xu Tong 氏、Weipai Mocha プロダクト ディレクター、Ai Hezhi 氏、Qualcomm 製品マーケティング担当シニア ディレクター、Zeng Lei 氏、Euler Lightning Cat プロダクト ディレクター、その他のパートナーは、Feimo と協力して最新の進捗状況を共有しました。インテル中国研究所インテリジェントドライビング研究所所長兼主任研究員の呉祥斌氏が講演に出席した。
(Haomo Zhixing パートナーは HAOMO AI DAY に参加しました)
Wang Feiyue 氏は次のように述べています。 「Zhixing は、Haomo AI DAY の設立に向けて協力していきます。自動運転技術分野の技術体系と理論体系により、世界中の関連科学研究者が Haimo の成果を共有できるようになります。」
現在、Haimo は、北京交通大学コンピュータ情報技術学院と自動アノテーション関連の技術分野で緊密な協力を行っています。趙耀氏は「将来的にHaomoと協力して人材育成、技術研究開発、業界標準策定における協力を強化し、技術的堀を確立し、学術界や企業と協力して中国の自動運転を拡大することを楽しみにしている」と述べた。
楊軍氏は、海蒙のような優れた国内無人車両会社のおかげで、大達と海蒙は協力して非常に価値のある無人配送探査を実施し、業界発展の良い基盤を築いたと述べた。
Wu Xiangbin 氏は、Hao Mo Zhixing が機会を捉え、革新を続け、オープンで双方にとって有利な存在であり、中国の特徴を持つインテリジェント コネクテッド カーに貢献することへの希望を表明しました。
さらに、北京、深センなどの関連政府部門、専門機関、協会、Alibaba、Meituan、Tencent、Baidu、JD.com、ByteDance、NavInfo、AutoNavi、Dixoncom、BMW、Mercedes -ベンツ、ヒュンダイ、BYD、奇瑞、万里の長城、クアルコム、インテル、ルネサス、カンブリアン、サジタル・ジュチュアン、ハオモ・インベスターズおよびその他のパートナーが、オンラインまたはオフラインでこのイベントのライブブロードキャストに参加しました。
Gu Weihao 氏はスピーチの最後に次のように述べました。「すべての経験は贈り物です。Bimo にとって最も勝利する武器は、Bimo の学生が一緒に困難に立ち向かう起業家精神です。この種の無敵の起業家精神は、 「これは、私たちが課題に立ち向かい、率先して前進し続けるための最大の魔法の武器です。ウェイモーは、より多くの旅行者と手を携えて、より意味のあることを一緒にやりたいと考えています。」スピーチの最後に、張凱氏は次のような新しいビジョンを発表しました。 Wei Mo: 「機械を賢く動かし、生活にさらなる美しさを。」 これは、第 7 回 HAOMO AI DAY のテーマでもあります。今回のHAOMO AI DAYで示された自信と発表されたコンテンツは、寒い冬に暖かさの力で業界を照らすことを目指しています。 2023年の年明け、新たな3年に向けて全力で歩んでまいります。
以上がMANA OASIS の恩恵により、コンピューティング能力は極めて最適化され、トレーニング コストは 100 分の 1 に削減されます。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。
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