小鵬李力耘稱端到端很容易方向錯(cuò)了:周期短見效快的 類似預(yù)制菜
快科技10月21日消息,高階輔助駕駛系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展有些年頭,從一開始的高精地圖,到而后的BEV鳥瞰,再到全國(guó)無圖都能開,而當(dāng)前最主流也是最火熱的無外乎是“端到端”,主流新勢(shì)力甚至包括傳統(tǒng)車企都在用。
但端到端也不盡相同,近日,小鵬汽車自動(dòng)駕駛負(fù)責(zé)人李力耘在接受媒體采訪時(shí)詳細(xì)回答了其中不少細(xì)節(jié)。
媒體提問:我們今天談?wù)摰暮芏鄡?nèi)容都關(guān)于端到端,但在去年下半年,國(guó)內(nèi)廠商都還在研究怎么做無圖城市 NOA、比拼開城數(shù)量,今年以來,端到端熱度陡然升高,這個(gè)節(jié)奏是否超出你們的預(yù)期?
李力耘回答稱:端到端其實(shí)很容易走錯(cuò)方向。
“像我們之前提過,小鵬和華為的方向大致一致的,是正確的。然而有的廠商會(huì)有一些混淆,把一些小模型通過規(guī)則的連接看成是端到端,或者直接做一個(gè)車上的端到端模型,其實(shí)這些都會(huì)有問題。
例如,借助規(guī)則堆砌小模型來做端到端,會(huì)導(dǎo)致你仍然需要大量?jī)?yōu)秀的規(guī)則工程師;如果是在車上部署一個(gè)端到端模型,短期內(nèi)可能見效很快,但是它長(zhǎng)期的能力會(huì)受限于模型本身的大小。
李力耘同時(shí)還表示,在雙Orin芯片上能夠布置的模型大小是有物理極限的,這對(duì)于每家車企都是一樣的,如果AI的基礎(chǔ)架構(gòu)和云端的數(shù)據(jù)飛輪只局限于雙Orin能夠承載的模型,顯然是一個(gè)短視的行為,未來會(huì)遇到更多的瓶頸。
“小鵬是更拔高地看這件事情,一定要先在云端有一個(gè)更強(qiáng)大的模型,無論是從模型的數(shù)量、參數(shù)的數(shù)量,還是數(shù)據(jù)量上,都要有幾何級(jí)數(shù)的增長(zhǎng)。在此基礎(chǔ)上,我們?cè)賮碜鲕嚩四P偷倪x型跟部署。”
隨后他還發(fā)布微博進(jìn)一步做了說明:未來的自動(dòng)駕駛競(jìng)爭(zhēng)在云端,小鵬已經(jīng)開始布局云端大模型,在云端實(shí)現(xiàn)強(qiáng)化訓(xùn)練后蒸餾到車上,極大提高了端到端的上限。
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