uutiset
uutiset
etusivu> alan uutisia> autonominen ajo: vallankumous, kustannukset, laskentateho ja tulevaisuus
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
"pääpäästä päähän" johtavana mao jiming huomautti, että älykkäiden ajoratkaisujen kustannusrakenne muuttuu myös perinteisestä modulaarisesta arkkitehtuurista päästä päähän -malliin. suuri määrä sääntöjen kirjoittajia siirtyy tietopuolelle, mikä on hyvä asia oem-valmistajille, joilla on massatuotantokyky. alhaisten tiedonhankintakustannusten ansiosta älykkään ajoratkaisun kokonaiskustannukset laskevat edelleen merkittävästi. lou tiancheng uskoo, että lyhyellä aikavälillä suurten laskentatehosirujen ostaminen todellakin nostaa nykykustannuksia, mutta pitkällä aikavälillä, kun päästä päähän -teknologia on kypsä ja otettu käyttöön, alkuinvestointikustannukset laimentuvat vähitellen. .
tämä ei kuitenkaan tarkoita sitä, että tekniset haasteet katoavat kokonaan. kokonaisvaltaisen mallin tehokas kouluttaminen vaatii paljon laskentaresursseja. wang panqu sanoi, että koulutuskustannukset ovat suurin haaste. jos se on vain yksinkertaista päästä päähän autonomisen ajomallin koulutusta, riittää sadat gpu:t suurella laskentateholla. pitkäjänteisen investoinnin ja päästä päähän -laadun varmistamiseksi jokaisen autonomisen ajoyrityksen koulutuksen laskentatehoasteikko saavuttaa kuitenkin periaatteessa kilokaloritason ja autoyritykset investoivat enemmän.
mao jiming antoi tarkemmat päästä päähän -laskentatehovaatimukset: koko järjestelmä vaatii vähintään kaksi nvidia orinia tai yhden nvidia thorin. hän sanoi, että puhtaan päästä päähän -järjestelmän laskentatehotarve on pienempi kuin modulaarisen arkkitehtuurin kokonaislaskentatehovaatimukset. kuitenkin pääjärjestelmän lisäksi massatuotannossa on usein ohitusjärjestelmä , ja sen laskentatehovaatimukset ovat yleensä samat kuin edellisessä modulaarisessa arkkitehtuurissa. wang panqu uskoo kuitenkin, että ajoneuvojen laskentapiirien ominaisuuksien lisääntyessä laskentateho ei tule olemaan este päästä päähän käyttöönoton tulevaisuudessa.
lou tiancheng on samaa mieltä sanoen, että klassisesta arkkitehtuurista päästä päähän koodien kokonaismäärä vähenee merkittävästi, eikä päästä päähän -hermoverkon tuoma laskentaresurssien kulutus välttämättä ole merkittävästi. parantunut verrattuna bev-malliin. "halu suurempaan laskentatehoon tulee pikemminkin malliparametrien ja mallin suorituskyvyn parantamisesta kuin päästä päähän -muutoksesta, hän huomautti, että kokonaisvaltaisen toteutuksen näkökulmasta asiaankuuluvien yritysten tulisi ajatella." lisää siitä, kuinka hyödyntää olemassa olevia sirulaskentaresursseja täysimääräisesti käytön tehokkuuden parantamiseksi.
kaiken kaikkiaan "päästä päähän" -vallankumous muuttaa autonomisen ajoteollisuuden. se ei ole vain teknologinen innovaatio, vaan myös uusi kehityssuunta ja mahdollisuus, ja se tuo myös uusia haasteita. tulevaisuudessa teknologian jatkuvan kehityksen ja laskentatehon parantamisen myötä näemme entistä täydellisempiä ja älykkäämpiä autonomisia ajojärjestelmiä, jotka tuovat enemmän mukavuutta ja turvallisuutta matkoihimme.