AI助力自动驾驶,“汽车人”或将更快到来

时间:2023-07-02 01:07:06 来源: 金融界

美国人工智能公司OpenAI打造的爆款ChatGPT,成为AI应用落地的成功案例。


(资料图片仅供参考)

ChatGPT的迅速爆火也开启了人工智能发展的新天地,不仅在内容生产、便捷交互和简化工作等消费端快速普及,还在工业设计、药物研发、自动驾驶等多个领域展示出更大的发展潜力。

华泰证券认为,目前市场关注度较高的大模型只是AI的一部分,而自动驾驶才是应用落地最全面的AI领域。

自动驾驶新畅想:汽车“机器人”

随着AI大模型展示出更大的发展潜力,自动驾驶领域再次被点燃。

全球新能源汽车巨头特斯拉(TSLA.US),同时也是自动驾驶领域的开拓者,近来持续向外界展示其在AI领域的最新研究。

今年5月,特斯拉更新其FSD算法至v11.4,此次升级实现FSD端到端的能力,即包含高速领航、城市道路领航和泊车三个域的智驾功能。

6月22日,特斯拉在推特账户“Tesla AI”发文称,其正在制造自主机器人的基础模型,并已安装在汽车上。

据其推文介绍,目前,自主机器人所涉及的多模态神经网络已经安装在客户的汽车上,这些网络可接受任意模态,如摄像视频、地图、导航、IMU(惯性测量单元)、GPS等。

机器人服务于汽车自动驾驶,或者也可以说汽车开始机器人化是马斯克布局AI的一个重要初衷。此前在特斯拉投资者日活动上,马斯克表示,“特斯拉汽车是放在轮子上的机器人。”

在自动驾驶、叠加AI新机遇下,特斯拉似乎不想失去头部车企优势。

公司还计划于2023年7月开始生产Dojo超级计算机,目标是为了提高特斯拉自动驾驶和智能机器人等AI产品的性能。

自动驾驶已经成为特斯拉未来的价值主张。马斯克在今年6月还透露,他掌管的特斯拉已经接近让车辆实现自动驾驶,并强调自动驾驶技术已成为特斯拉品牌价值的主要驱动力

不仅特斯拉,随着AI大规模模型的爆火,国内车企巨头也在争相挖掘自动化驾驶新机遇,汽车开始趋向机器人路径的新演化。

近日,集度、吉利、红旗等汽车企业纷纷车企纷纷宣布支持汽车机器人自然交流,宣示以AI驱动的自动驾驶,将成为新能源汽车发展的重要方向。

集度对自动驾驶有着更超前的设想,其也是行业较早提出汽车机器人概念的企业。

早在2021年集度在成立之初,公司就把汽车机器人作为产品定位,并完整定义了汽车机器人“自由移动、自然交流、自我成长”三大产品理念。

集度CEO夏一平表示,智能汽车3.0时代就是汽车机器人的时代,时代变革起点是汽车驾驶权由人类向AI转移,AI驱动汽车进化。

在此基础上,ChatGPT此类预训练大模型人工智能技术的突破,对实现汽车机器人的“自由移动、自然交流、自我成长”有了更强大的技术支撑,为行业实现自动驾驶提供新的发展逻辑。

目前,集度、吉利、红旗等汽车企业宣布支持汽车机器人自然交流,具体包括能够给自动驾驶带来语音交互提升,成为提升智能座舱语音交互质量的重要工具。

此外,除了人机交互外,生成式AI为自动驾驶模型训练提供高质量合成数据,可帮助破解自动驾驶数据和测试难题。赛迪研究院认为,大模型技术路线启发自动驾驶底层算法跃迁升级。

大模型应用于自动驾驶算法

自动驾驶是指在没有人类驾驶员干预的情况下,通过感知、决策和执行使车辆自动运行的技术。

SAE根据人为干预的程度和驾驶场景的范围,将汽车自动化分为L0级(无自动化驾驶)到L5级(完全自动化驾驶)六个级别。

目前,全球自动驾驶行业正处于从L2级自动化迈向L3级自动化的过程。

可以说,在实现向更高级别的自动驾驶中,AI正在发挥越来越大的作用。

自动驾驶涉及即时感知、决策和控制等关键环节,而大模型可以在数据处理、机器学习、视觉等环节中发挥重要作用,帮助提高感知、决策和控制等关键环节的能力,从而实现更可靠、智能和安全的自动驾驶汽车。

例如,在感知方面,自动驾驶系统需要准确地识别和理解周围的道路环境、交通标志和其他车辆行为。

早期的自动驾驶感知算法主要是基于传统计算机视觉技术,而后者存在一些限制,直到2010年之后随着深度学习技术的发展,神经网络被引入到自动驾驶感知算法中,自动驾驶汽车的感知效果有了质的提升。

感知模块硬件部分主要为传感器,软件为感知算法,其中算法是决定自动驾驶车辆感知能力的核心要素。

据安信证券研报,当前应用于感知层面的神经网络模型可以分为两类,一类是以CNN、RNN为代表的小模型,另一类是Transformer大模型。

采用大模型,如深度学习神经网络,可以通过训练大量数据来提高识别和理解能力,从而提高自动驾驶车辆对环境的感知能力。

据公开报道,谷歌(Waymo)已经投入了数十亿美元,并花费了十多年的时间来收集数百万英里的真实驾驶数据,并将其用于自动驾驶技术的训练研究。

安信证券认为,生成式AI有望推动仿真场景大幅提升泛化能力,帮助主机厂提升仿真场景数据的应用比例,从而提高自动驾驶模型的迭代速度、缩短开发周期。

超算中心成主机厂竞争核心

自动驾驶Transformer大模型是由特斯拉引入,目前其在自动驾驶中应用趋势较为清晰和明确。

Transformer是一种基于注意力机制(Attention)的神经网络模型。与传统神经网络RNN和CNN不同,Transformer不会按照串行顺序来处理数据,而是通过注意力机制,去挖掘序列中不同元素的联系及相关性,拥有优秀的长序列处理能力和更高的并行计算效率。

而安信证券研报显示,Transformer大模型应用对算力的需求来自于两个方面,分别是云端算力和车端算力。云端算力需求体现在大模型的预训练环节;车端算力用于量产车上自动驾驶模型推理的过程。毫末CEO顾潍颢表示,基于Attention的大模型会将大量的“关注”放在弱关联(与所求结果关联度不高的参数)运算上,导致Transformer所需算力是CNN所需算力的100倍。

基于大算力需求,超算中心将成自动驾驶车企必要基础设施。

超算中心前期投入较大,根据IDC数据,主机厂及一级供应商对搭建人工智能计算中心的预算普遍超过1亿人民币,超过2亿人民币投入的主机厂占比超过20%。

小鹏汽车是国内较早布局超算中心的整车厂。2022年8月,小鹏和阿里联合打造了国内最大的自动驾驶AI智算中心“扶摇”,用于自动驾驶模型训练。

据小鹏汽车CEO何小鹏介绍,该中心具备60亿亿次浮点运算能力(60000TFLOPs),可将自动驾驶算法的模型训练时间提速170倍,并且未来还具备10-100倍的算力提升空间。

6月29日,搭载SEPA2.0扶摇技术架构的首款战略产品—小鹏G6正式上市。据悉,该款车型基于BEV + Transformer 技术架构,拥有包括激光雷达在内的31个高性能智驾传感器、总算力高达508TOPS的双Orin-X芯片,代表了当前行业最高水平的高阶智能辅助驾驶能力。

综合来看,AI大模型在智能座舱语音、自动驾驶模型训练等方面已经具备成熟应用,随着技术持续推进,预训练大模型将助力汽车实现向“汽车人”的跃迁,助力自动驾驶更早到来。

本文源自:财华网

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