NIO, 지능형 주행 R&D 부서를 개편하고 인식과 제어를 대규모 모델팀으로 통합

DoNews는 6월 19일에 Wawanan Auto가 NIO의 R&D 부서가 최근 구조 조정을 완료했다는 사실을 알게 되었다고 보도했습니다. 이전에 NIO의 지능형 주행 연구 개발 부서는 인식, 제어 및 통합 부서로 구성되었습니다. 조정 이후에는 인지팀과 통제팀을 대형모델팀으로 통합하고, 통합팀을 딜리버리팀으로 개편했다. 합병된 대형 모델 팀은 NIO 인식 팀의 전 책임자였던 Peng Chao가 이끌고 있습니다.

개편된 자율주행 R&D 부서는 NIO 지능형 운전 R&D 부사장 Ren Shaoqing이 계속 맡게 됩니다. 이러한 조정 후 Ren Shaoqing은 업계에서 수년 동안 사용되어 온 전통적인 "인식-의사결정-제어" 패러다임을 버려야 한다고 팀에 전달했습니다. 이는 NIO가 고급 지능형 주행을 달성하기 위해 엔드투엔드 대형 모델의 사용을 보다 명확하게 탐색할 것임을 의미합니다.

Ren Shaoqing은 중국 과학 기술 대학과 Microsoft Research Asia가 공동으로 교육한 박사 과정을 졸업했습니다. 2015년에 Microsoft Research Asia에서 He Kaiming, Zhang Xiangyu 및 Sun Jian과 함께 ResNet 네트워크를 발표했습니다. ImageNet 이미지 분류 대회의 첫 번째 모델입니다. 2018년 Ren Shaoqing은 Momenta 창립에 참여했으며 2020년에는 파트너 및 R&D 이사를 역임했습니다. Peng Chao는 Tsinghua University에서 석사 학위를 취득하고 Momenta에서 수석 시각 알고리즘 엔지니어로 근무했습니다.

현재 NIO의 스마트드라이빙팀은 1,500명 가량으로 다른 회사에 비해 상대적으로 효율적인 편입니다. 화웨이의 스마트 드라이빙 팀은 7000명 이상, BYD는 약 4000명, Xpeng은 약 3000명을 보유하고 있다. 아이디얼은 지난달 스마트 드라이빙 팀을 축소한 뒤 현재 약 800명을 보유하고 있다.

Tesla는 연초에 FSD v12 버전을 출시했는데 그 결과는 놀라웠습니다. 이로 인해 Tesla가 사용하는 엔드투엔드 대형 모델 기술이 점차 업계의 합의가 되었고 더 많은 중국 자동차 회사들이 이를 시도하기 시작했습니다. 노선.

사람들은 눈으로 보고, 두뇌로 판단하고, 손과 발로 제어하여 운전합니다. 지능형 운전 시스템의 작동 논리는 주로 인식, 계획 및 제어 모듈로 구성됩니다. 카메라나 레이더와 같은 센서를 사용하여 외부 환경을 "보고" 소프트웨어 시스템을 사용하여 방법을 결정합니다. 운전하고 최종적으로 차량의 조향 시스템과 가속기, 브레이크 등을 제어하여 운전 작업을 완료합니다.

엔드 투 엔드 이전에는 지능형 주행 시스템, 특히 계획 및 제어 부분이 다양한 시나리오에 대처하기 위해 프로그래밍하기 위해 수많은 규칙에 의존해야 했습니다. 이는 현재의 주류 AI 방식이 아니었습니다. 심층 신경망.

엔드 투 엔드(end-to-end)란 외부 환경을 감지하는 입력 측부터 액셀러레이터, 브레이크 등 부품에 대한 제어 명령을 생성하는 출력 측까지의 전체 프로세스를 말하며 모두 심층 신경망으로 완성됩니다. 이를 위해서는 인지와 제어가 통합된 '대형 모델'을 만들기 위해 다량의 운전 행동 데이터를 통한 사전 훈련이 필요합니다.

지난해부터 스마트 드라이빙 솔루션은 대규모 도시형 NOA(Navigate on Pilot, Pilot Assisted Driving) 구현을 선도하는 데 주력해 왔습니다. 도시 도로 구간에서 지점 간 보조 운전을 실현할 수 있습니다. 차량은 자율적으로 추월하고, 차선을 변경하고, 교차로를 통과할 수 있습니다. 이는 인간이 운전할 수 있는 것과 가깝고 지능형 운전 시스템이 운전할 수 있습니다.

엔드 투 엔드의 주요 이점은 도시 지역에서 NOA와 같은 고급 지능형 주행 기능 구현을 가속화할 수 있다는 것입니다. 룰 방식으로 완전히 커버할 수 없는 롱테일 케이스(코너 케이스)를 커버할 수 있기 때문에 스마트 드라이빙이 일일이 ‘도시를 개방’할 필요 없이 다양한 환경과 시나리오에 더 잘 적응할 수 있게 해 대중화 비용을 절감할 수 있다. 도시 지역의 NOA, 대중화주기 단축. 우수한 엔드투엔드 지능형 운전 시스템은 인간 운전자의 운전 행동을 더 잘 시뮬레이션하여 더욱 편안하고 원활한 경험을 제공할 수 있습니다.

도시 지역의 NOA 기능 경쟁에서 이전에는 서비스 사용자 수가 상대적으로 적었던 NIO가 점차 따라잡았습니다.

NIO는 지난 4월 말 고속 및 도심 NOA가 포함된 글로벌 내비게이션 지원 NOP+를 사용자에게 출시했습니다(NIO는 NOA 기능 NOP라고 함). NIO의 공식 정보에 따르면 이 솔루션은 전국의 고속도로 구간과 726개 도시의 도시 구간을 포괄하여 거의 260,000명의 사용자에게 서비스를 제공했습니다.

Weilai가 착수한 계획의 규제 부분은 여전히 ​​규칙을 기반으로 합니다. NIO는 앞서 올해 상반기에 엔드 투 엔드 능동형 안전 기능(AEB 자동 제동 등)을 출시할 예정이라고 밝힌 바 있다. NIO의 최신 Banyan 2.6.5 버전이 곧 출시될 예정이며 엔드투엔드 AEB 기능이 포함될 것으로 이해됩니다. NIO는 아직 엔드투엔드 대량 생산 노드를 발표하지 않았습니다.

커버리지 영역 측면에서 화웨이의 도시형 NOA는 2월에 ADS 2.0 솔루션을 출시했습니다. 완전한 엔드투엔드 아키텍처는 아니지만 화웨이는 이 솔루션이 이미 사용자가 전국의 모든 도로 구간에서 지점 간 보조 운전을 활성화하도록 지원할 수 있다고 주장합니다. Wenjie, Zhijie, Avita 및 기타 모델의 고급 버전은 이미 ADS 2.0을 사용했습니다.

Huawei는 8월에 엔드 투 엔드 아키텍처를 갖춘 ADS 3.0으로 대량 생산을 완전히 전환할 예정입니다.

Xpeng은 현재 도시 지역에서 가장 광범위한 NOA 기능을 보유한 자동차 회사 중 하나입니다. 올해 5월 Xpeng은 Xpeng의 도시형 NGP(Xpeng 호출)에 대한 엔드투엔드 네트워크를 달성했다고 공식적으로 밝혔습니다. NOA 기능 NGP) 300개 이상의 도시를 커버했으며 올해 3분기에는 전국을 커버할 예정이다. Xpeng의 엔드 투 엔드는 현재 대규모 인식 모델인 XNet, 대규모 제어 모델인 XPlanner, 대규모 언어 모델인 XBrain의 세 가지 모델로 구성되어 있습니다. 하나의 모델로 완성되는 인식과 제어 프로세스에는 여전히 차이가 있습니다.

아이딜은 도로 구간에 관계없이 전국적으로 도시형 NOA 및 기타 기능을 체험할 수 있다며 이번 주 AD Max 3.0 무사진 NOA 체험 등록 채널을 오픈해 총 9,000명의 얼리 어답터 자동차 소유자를 모집했습니다. 릴리 관계자는 올해 말이나 내년 초 릴리가 개발한 엔드투엔드 대형 모델을 기반으로 한 고급형 지능형 주행 솔루션을 출시할 예정이라고 밝혔다.

Great Wall은 올해 3개 모델에 대해 엔드투엔드 스마트 드라이빙 대량생산을 달성할 계획으로, BYD와도 관련 협력을 맺은 공급업체 Yuanrong Qixing과 협력할 계획인 것으로 파악됩니다. SAIC Zhiji는 또한 엔드투엔드 아키텍처 이미지 없는 고급 지능형 운전 솔루션을 사용자에게 제공했습니다. 이러한 솔루션은 공급업체인 Momenta와 협력하고 있습니다.

1월부터 5월까지 NIO는 전년 대비 51% 증가한 총 66,217대의 신차를 납품했습니다.

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