한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

como líder de "ponta a ponta", o sr. mao jiming destacou que da arquitetura modular tradicional ao modelo ponta a ponta, a estrutura de custos das soluções de direção inteligentes também mudará. um grande número de criadores de regras migrará para o lado dos dados, o que é bom para oems com capacidade de produção em massa. devido ao seu baixo custo de aquisição de dados, o custo global da solução de condução inteligente diminuirá ainda mais significativamente. lou tiancheng acredita que, no curto prazo, a compra de chips de grande poder de computação realmente aumentará o custo atual, mas no longo prazo, uma vez que a tecnologia ponta a ponta esteja madura e aplicada, o custo do investimento inicial será gradualmente diluído .

no entanto, isto não significa que os desafios técnicos desapareçam completamente. o treinamento eficaz de um modelo ponta a ponta requer uma grande quantidade de recursos computacionais. o sr. wang panqu disse que o custo do treinamento é o maior desafio. se for apenas um simples treinamento de modelo de direção autônoma de ponta a ponta, centenas de gpus com grande poder de computação serão suficientes. no entanto, para garantir o investimento a longo prazo e garantir a qualidade de ponta a ponta, a escala de poder computacional de formação de cada empresa de condução autónoma atingirá basicamente o nível de quilocalorias, e as montadoras investirão mais.

mao jiming forneceu requisitos de potência de computação ponta a ponta mais específicos: todo o sistema requer pelo menos dois nvidia orin ou um único nvidia thor. ele disse que os requisitos de potência de computação de um sistema ponta a ponta puro são menores do que os requisitos de potência de computação total de uma arquitetura modular. no entanto, além do sistema principal, a produção em massa de ponta a ponta geralmente possui um sistema de bypass. , e seus requisitos de potência de computação são geralmente os mesmos da arquitetura modular anterior, arquitetonicamente equivalente. no entanto, wang panqu acredita que, com o aumento das capacidades dos chips de computação veiculares, o poder da computação não se tornará um obstáculo para a integração ponta a ponta no futuro.

lou tiancheng mantém a mesma opinião, dizendo que da arquitetura clássica até ponta a ponta, o número total de códigos será significativamente reduzido, e o consumo de recursos de computação trazido pela rede neural ponta a ponta não será necessariamente significativamente melhorado em comparação com o modelo bev. "o desejo por maior poder de computação vem mais da melhoria dos parâmetros e do desempenho do modelo, e não da transformação ponta a ponta. ele destacou que, da perspectiva da implementação ponta a ponta, as empresas relevantes deveriam pensar." mais sobre como aproveitar ao máximo os recursos de computação de chips existentes para melhorar a eficiência de utilização.

em suma, a revolução "ponta a ponta" está a mudar a indústria da condução autónoma. não é apenas uma inovação tecnológica, mas também uma nova direcção e oportunidade de desenvolvimento, e também traz novos desafios. no futuro, com o avanço contínuo da tecnologia e o aprimoramento do poder computacional, veremos sistemas de direção autônoma mais completos e inteligentes, trazendo mais comodidade e segurança às nossas viagens.