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en tant que leader du « bout en bout », m. mao jiming a souligné que de l'architecture modulaire traditionnelle au modèle de bout en bout, la structure des coûts des solutions de conduite intelligente va également changer. un grand nombre de rédacteurs de règles migreront vers le côté données, ce qui est une bonne chose pour les oem disposant de capacités de production de masse. en raison du faible coût d’acquisition des données, le coût global de la solution de conduite intelligente diminuera encore considérablement. m. lou tiancheng estime qu'à court terme, l'achat de puces de grande puissance de calcul augmentera effectivement le coût actuel, mais à long terme, une fois que la technologie de bout en bout sera mature et appliquée, le coût d'investissement initial sera progressivement dilué. .

toutefois, cela ne signifie pas que les défis techniques disparaissent complètement. la formation efficace d'un modèle de bout en bout nécessite une grande quantité de ressources informatiques, a déclaré m. wang panqu, que le coût de la formation constitue le plus grand défi. s'il ne s'agit que d'une simple formation de bout en bout sur un modèle de conduite autonome, des centaines de gpu dotés d'une grande puissance de calcul suffisent. cependant, pour garantir un investissement à long terme et garantir la qualité de bout en bout, l'échelle de puissance de calcul de formation de chaque entreprise de conduite autonome atteindra essentiellement le niveau des kilocalories, et les constructeurs automobiles investiront davantage.

mao jiming a donné des exigences plus spécifiques en matière de puissance de calcul de bout en bout : l'ensemble du système nécessite au moins deux nvidia orin ou un seul nvidia thor. il a déclaré que les besoins en puissance de calcul d'un système de bout en bout pur sont inférieurs aux besoins en puissance de calcul totale d'une architecture modulaire. cependant, en plus du système principal, la production de masse de bout en bout dispose souvent d'un système de contournement. , et ses besoins en puissance de calcul sont généralement les mêmes que ceux de l'architecture modulaire précédente. cependant, wang panqu estime qu'avec l'augmentation des capacités des puces informatiques des véhicules, la puissance de calcul ne deviendra pas un obstacle à l'intégration de bout en bout à l'avenir.

lou tiancheng partage le même point de vue, affirmant que de l'architecture classique à l'architecture de bout en bout, le nombre total de codes sera considérablement réduit et que la consommation de ressources informatiques apportée par le réseau neuronal de bout en bout ne sera pas nécessairement significative. amélioré par rapport au modèle bev. "le désir d'une puissance de calcul plus élevée vient davantage de l'amélioration des paramètres et des performances du modèle que de la transformation de bout en bout." il a souligné que du point de vue de la mise en œuvre de bout en bout, les entreprises concernées devraient réfléchir. en savoir plus sur la façon d'utiliser pleinement les ressources informatiques des puces existantes pour améliorer l'efficacité de l'utilisation.

dans l'ensemble, la révolution « de bout en bout » change le secteur de la conduite autonome. il ne s'agit pas seulement d'une innovation technologique, mais aussi d'une nouvelle direction et d'une nouvelle opportunité de développement, et elle apporte également de nouveaux défis. à l'avenir, avec les progrès continus de la technologie et l'amélioration de la puissance de calcul, nous verrons des systèmes de conduite autonome plus complets et intelligents, apportant plus de commodité et de sécurité à nos voyages.