08-19-2024, 06:01 AM
sa88.ceo giải trí sa88.group bóng đá sa88.ai Thể thao: Xu hướng "từ đầu đến cuối" đang càn quét ngành công nghiệp lái xe thông minh của Trung Quốc.
Bước sang nửa cuối năm 2024, nếu hãng xe nào không nói đến “từ đầu đến cuối” khi nói về lái xe thông minh thì rất có thể sẽ bị coi là tụt hậu.
Lễ hội mua sắm vui vẻ Hồng Kông lần thứ 2, tổng giá trị quà tặng xa xỉ lên tới 1,2 tỷ đồng! Các công cụ InvestingPro hiện có sẵn với mức giá chỉ bằng một nửa và giảm giá 50%! Mã giảm giá độc quyền CNP24 được kích hoạt ngay lập tức và bạn có thể được hưởng mức giảm giá độc quyền lên tới thêm 10%! https://sa88.group
Vào ngày 5 tháng 7, Li Auto (NASDAQ: LI )-W (HK: 2015 ) đã phát hành kiến trúc công nghệ lái xe tự động mới dựa trên mô hình end-to-end, mô hình ngôn ngữ hình ảnh VLM và mô hình thế giới. Về cơ bản, đây là đầu ra phương pháp luận của lộ trình từ đầu đến cuối của Ideal Auto, trình bày đầy đủ hơn lộ trình phát triển tiếp theo của Lái xe thông minh lý tưởng. sa88.group
Từ góc nhìn của Huxiu Automobile, có ba trọng tâm chính đáng chú ý trong phiên bản này - "từ đầu đến cuối" lý tưởng khác với những người chơi khác như thế nào? Sự phát triển của phương tiện lái xe thông minh lý tưởng đã đạt đến mức độ nào? Và tại sao Ideal lại nhấn mạnh đến khả năng kỹ thuật của lái xe thông minh vào thời điểm này?
So với Huawei, giải pháp lý tưởng triệt để hơn https://www.sa88.ceo
Trước tiên chúng ta hãy xem kiến trúc công nghệ lái xe tự động mới của Ideal. Lấy cảm hứng từ lý thuyết hệ thống nhanh và chậm của người đoạt giải Nobel Daniel Kahneman, nó mô phỏng quá trình suy nghĩ và ra quyết định của con người trong lĩnh vực lái xe tự động, sử dụng "hệ thống nhanh" và "hệ thống chậm" để cộng tác.
Quảng cáo của bên thứ ba. Không phải sản phẩm hay đề xuất từ Investing.com. Bấm vào đây để xem tuyên bố hoặc loại bỏ quảng cáo .
Hệ thống nhanh, còn được gọi là Hệ thống 1, có khả năng xử lý tốt các tác vụ đơn giản. Trực giác của con người được hình thành dựa trên kinh nghiệm và thói quen, đồng thời đủ khả năng xử lý 95% các tình huống thông thường khi lái xe. sa88.ceo
Hệ thống chậm hay còn gọi là Hệ thống 2 là khả năng suy luận logic, phân tích phức tạp và tính toán được hình thành bởi con người thông qua sự hiểu biết và học hỏi sâu hơn. Nó được sử dụng để giải quyết các tình huống giao thông phức tạp hoặc thậm chí chưa xác định khi điều khiển phương tiện, chiếm khoảng 5%. của việc lái xe hàng ngày.
Theo nguyên mẫu kiến trúc này, Hệ thống 1 được triển khai theo mô hình toàn diện, nhận đầu vào cảm biến và trực tiếp đưa ra quỹ đạo lái xe để điều khiển phương tiện. Hệ thống 2 được triển khai theo mô hình ngôn ngữ hình ảnh VLM. Sau khi nhận được đầu vào của cảm biến, nó sẽ xuất thông tin ra quyết định cho Hệ thống 1 sau khi tư duy logic. Khả năng lái xe tự động bao gồm các hệ thống kép sẽ được đào tạo và xác minh bằng mô hình thế giới trên đám mây.
Theo lý thuyết lý tưởng, mô hình đầu cuối của Hệ thống 1 áp dụng giải pháp Một Mô hình, chủ yếu bao gồm camera và các tính năng đa cảm biến được mạng trục CNN trích xuất và hợp nhất và chiếu vào không gian BEV.
Ngoài ra, Ideal còn bổ sung thông tin trạng thái xe và thông tin điều hướng vào đầu vào sau khi được mã hóa bằng mô hình Transformer, nó sẽ giải mã các chướng ngại vật động, cấu trúc đường và chướng ngại vật chung cùng với các tính năng BEV và lập kế hoạch quỹ đạo lái xe.
Quảng cáo của bên thứ ba. Không phải sản phẩm hay đề xuất từ Investing.com. Bấm vào đây để xem tuyên bố hoặc loại bỏ quảng cáo .
So với các giải pháp đầu cuối được phân đoạn được áp dụng bởi các nhà sản xuất như Huawei và Xpeng, giải pháp Một Mô hình được Ideal áp dụng triệt để hơn. Tesla cũng là một giải pháp One Model, nhưng giải pháp “hình ảnh đầu vào, điều khiển đầu ra” của nó còn đi xa hơn giải pháp “thông tin cảm biến đầu vào, quỹ đạo lái xe đầu ra” lý tưởng. https://www.sa88.ai
Cần chỉ ra rằng các đường dẫn từ đầu đến cuối hiện tại được các nhà sản xuất khác nhau sử dụng chỉ là sự khác biệt trong lựa chọn và không có sự phân biệt giữa ưu điểm và nhược điểm. (Về nguyên tắc kỹ thuật end-to-end, đội ngũ Huxiu Automobile đã đưa ra phân tích chi tiết trong bài “Tesla sắp gây chiến với Huawei”)
Điểm đặc biệt trong kiến trúc của Ideal thực chất là System 2. Kiến trúc thuật toán dựa trên mô hình ngôn ngữ hình ảnh VLM bao gồm một mô hình Transformer thống nhất. Văn bản Nhắc (prompt word) được mã hóa Tokenizer (trình phân đoạn từ) và hình ảnh phía trước là Hình ảnh camera. và thông tin bản đồ điều hướng được mã hóa dưới dạng thông tin trực quan, sau đó được căn chỉnh theo phương thức thông qua mô-đun căn chỉnh hình ảnh và văn bản. Cuối cùng, lý luận tự hồi quy được thực hiện thống nhất và sự hiểu biết về môi trường, đưa ra quyết định lái xe và quỹ đạo lái xe được đưa ra và chuyển đến. Hệ thống 1 hỗ trợ điều khiển xe.
Trong tình huống thực tế, nếu Hệ thống 2 nhận thấy mặt đường rất gập ghềnh và không bằng phẳng trong quá trình lái xe, nó sẽ gửi lời nhắc giảm tốc độ đến Hệ thống 1 và thông báo cho người lái xe rằng phương tiện trên đường ổ gà phía trước sẽ lái xe với tốc độ chậm hơn để giảm va chạm; Hoặc nó có thể xác định vị trí của làn đường xe buýt và xác định làn đường thủy triều.
Quảng cáo của bên thứ ba. Không phải sản phẩm hay đề xuất từ Investing.com. Bấm vào đây để xem tuyên bố hoặc loại bỏ quảng cáo .
Về mặt lý tưởng, Hệ thống 2 tương đương với việc người lái phụ có một người hướng dẫn từ trường dạy lái xe luôn giám sát hành vi lái xe. Điều đáng nói là mô hình ngôn ngữ lớn XBrain của Xpeng và mô hình nhận thức ngữ nghĩa lái xe tự động lớn của Haimo cũng có khả năng tương tự.
Được biết, lượng tham số mô hình VLM lý tưởng đạt 2,2 tỷ và thời gian suy luận của mô hình VLM ở phía xe cũng đã được tối ưu hóa từ 4,1 giây xuống 0,3 giây.
Ngoài hệ thống kép, Ideal còn giới thiệu các phương pháp thử nghiệm và xác minh giải pháp toàn diện. Cách tiếp cận chủ đạo trong ngành là tiến hành thử nghiệm mô phỏng thông qua môi trường ảo 3D, mô phỏng tái tạo, mô phỏng tổng quát, v.v. Cách tiếp cận lý tưởng là kết hợp hai phương pháp kỹ thuật mô phỏng được xây dựng lại và mô phỏng được tạo ra, tương đương với việc xây dựng lại các câu hỏi thực tế và tạo ra các câu hỏi mô phỏng.
Trên thực tế, Tesla cũng sử dụng các mô hình lớn để tạo ra các video liên tục nhằm tạo ra World Model; mô hình lái xe tự động cỡ lớn GAIA-1 của công ty xe tự hành Wayve (đã có 9 tỷ thông số) cũng có thể tạo ra các video mô tả cảnh lái xe và đưa ra dự đoán.
Nói chung, kiến trúc kỹ thuật lý tưởng là triển khai các hệ thống kép ở phía xe. Mô hình đầu cuối của Mô hình ONE cho phép hệ thống lái tự động hoạt động giống như một cựu chiến binh; mô hình VLM cho phép hệ thống lái tự động hoạt động. giống như con người, khả năng tư duy logic; trong khi mô hình thế giới cung cấp môi trường học tập và kiểm tra, với khả năng lặp lại nhanh chóng.
Quảng cáo của bên thứ ba. Không phải sản phẩm hay đề xuất từ Investing.com. Bấm vào đây để xem tuyên bố hoặc loại bỏ quảng cáo .
Theo Lang Xianpeng, người đứng đầu Lili Intelligence Driving, giải pháp toàn diện của nó đã được ươm tạo nội bộ và bắt đầu nghiên cứu trước từ nửa cuối năm ngoái. Hiện nó đã hoàn thành việc xác minh nguyên mẫu của mô hình và triển khai các phương tiện thật.
Tuy nhiên, giải pháp này vẫn khó đưa đến tay người dùng. Giải pháp lý tưởng cho người dùng AD Max trong tháng này là đẩy giải pháp NOA không có hình ảnh.
Lái xe thông minh đón đầu khoảnh khắc vượt
"Từ đầu đến cuối" đang trở thành một hướng quan trọng để các nhà sản xuất khác nhau theo đuổi việc lái xe thông minh.
Vào tháng 3 năm nay, Yuanrong Qixing đã có thể đưa mô hình đầu cuối lên xe buýt thành công; khi Huawei phát hành Qiankun 3.0 vào tháng 4, họ tuyên bố rằng công nghệ của họ đã chuyển sang kiến trúc mạng GOD/PDP mới để đạt được mục tiêu trước đó. quyết định lập kế hoạch cho một mạng lưới; Xiaopeng vào tháng 5. Vào AI DAY, người ta đã thông báo rằng mô hình lớn từ đầu đến cuối đã được đưa vào sản xuất hàng loạt. Ngoài ra, các nhà sản xuất bao gồm Weilai, Xiaomi, Xpeng và các nhà sản xuất khác đã điều chỉnh đội lái xe thông minh của họ để thực hiện bố cục từ đầu đến cuối.
Có thể thấy rằng nhiều nhà sản xuất khác nhau, bao gồm cả Tesla, hiện đang khám phá hướng đi của công nghệ end-to-end. Mặc dù họ có những lựa chọn khác nhau về giải pháp và đường đi, nhưng chắc chắn rằng end-to-end đã trở thành hướng đi của thông minh. lái xe.
Tuy nhiên, end-to-end sẽ khuếch đại giới hạn trên và dưới của hệ thống lái xe thông minh. Mặc dù nó có thể cải thiện khả năng lái xe thông minh nhưng nó cũng mang đến những vấn đề khó khăn về bảo mật. mang lại Có một số mối nguy hiểm về an toàn.
Quảng cáo của bên thứ ba. Không phải sản phẩm hay đề xuất từ Investing.com. Bấm vào đây để xem tuyên bố hoặc loại bỏ quảng cáo .
Khi các công ty khác nhau tranh nhau triển khai, Ideal là công ty ô tô đầu tiên tiết lộ các giải pháp công nghệ đầu cuối của mình. Bản thân Li Xiang đã tiết lộ hai hệ thống chính tại Diễn đàn Trùng Khánh vào tháng trước, điều này đã làm dấy lên các cuộc thảo luận sôi nổi trong ngành. hơn nữa Việc công khai toàn bộ phương án kiến trúc kỹ thuật có thể nói là gây ấn tượng khi sắt còn nóng.
Cân nhắc rằng Lideal sẽ không phát hành sản phẩm mới vào nửa cuối năm nay, sản phẩm đầu tiên về khả năng lái xe thông minh sẽ không chỉ giúp công ty được ưa chuộng mà còn duy trì khả năng cạnh tranh của các sản phẩm hiện có. Ngoài ra, cách bố trí đường dẫn công nghệ xuyên suốt cũng giúp Ideal có cơ hội bắt kịp khả năng lái xe thông minh.
So với cách tiếp cận từ đầu đến cuối được phân đoạn được áp dụng bởi Huawei, Xiaopeng, v.v., mô hình từ đầu đến cuối lý tưởng sẽ khó thực hiện hơn. Mất bao lâu để sản xuất hàng loạt và hiệu quả sẽ như thế nào. được quan sát.
Theo "Báo cáo nghiên cứu ngành lái xe tự động từ đầu đến cuối" do Chentao Capital công bố, các giải pháp mô-đun đầu cuối của các công ty lái xe tự hành trong nước có thể được đưa vào sản xuất hàng loạt vào năm 2025. Đó là một con la hoặc một con ngựa, năm sau đã đến lúc phải dắt nó đi dạo. Cảm ơn các bạn đã ủng hộ https://sa88.group và https://sa88.ceo - https://sa88.ai
Bước sang nửa cuối năm 2024, nếu hãng xe nào không nói đến “từ đầu đến cuối” khi nói về lái xe thông minh thì rất có thể sẽ bị coi là tụt hậu.
Lễ hội mua sắm vui vẻ Hồng Kông lần thứ 2, tổng giá trị quà tặng xa xỉ lên tới 1,2 tỷ đồng! Các công cụ InvestingPro hiện có sẵn với mức giá chỉ bằng một nửa và giảm giá 50%! Mã giảm giá độc quyền CNP24 được kích hoạt ngay lập tức và bạn có thể được hưởng mức giảm giá độc quyền lên tới thêm 10%! https://sa88.group
Vào ngày 5 tháng 7, Li Auto (NASDAQ: LI )-W (HK: 2015 ) đã phát hành kiến trúc công nghệ lái xe tự động mới dựa trên mô hình end-to-end, mô hình ngôn ngữ hình ảnh VLM và mô hình thế giới. Về cơ bản, đây là đầu ra phương pháp luận của lộ trình từ đầu đến cuối của Ideal Auto, trình bày đầy đủ hơn lộ trình phát triển tiếp theo của Lái xe thông minh lý tưởng. sa88.group
Từ góc nhìn của Huxiu Automobile, có ba trọng tâm chính đáng chú ý trong phiên bản này - "từ đầu đến cuối" lý tưởng khác với những người chơi khác như thế nào? Sự phát triển của phương tiện lái xe thông minh lý tưởng đã đạt đến mức độ nào? Và tại sao Ideal lại nhấn mạnh đến khả năng kỹ thuật của lái xe thông minh vào thời điểm này?
So với Huawei, giải pháp lý tưởng triệt để hơn https://www.sa88.ceo
Trước tiên chúng ta hãy xem kiến trúc công nghệ lái xe tự động mới của Ideal. Lấy cảm hứng từ lý thuyết hệ thống nhanh và chậm của người đoạt giải Nobel Daniel Kahneman, nó mô phỏng quá trình suy nghĩ và ra quyết định của con người trong lĩnh vực lái xe tự động, sử dụng "hệ thống nhanh" và "hệ thống chậm" để cộng tác.
Quảng cáo của bên thứ ba. Không phải sản phẩm hay đề xuất từ Investing.com. Bấm vào đây để xem tuyên bố hoặc loại bỏ quảng cáo .
Hệ thống nhanh, còn được gọi là Hệ thống 1, có khả năng xử lý tốt các tác vụ đơn giản. Trực giác của con người được hình thành dựa trên kinh nghiệm và thói quen, đồng thời đủ khả năng xử lý 95% các tình huống thông thường khi lái xe. sa88.ceo
Hệ thống chậm hay còn gọi là Hệ thống 2 là khả năng suy luận logic, phân tích phức tạp và tính toán được hình thành bởi con người thông qua sự hiểu biết và học hỏi sâu hơn. Nó được sử dụng để giải quyết các tình huống giao thông phức tạp hoặc thậm chí chưa xác định khi điều khiển phương tiện, chiếm khoảng 5%. của việc lái xe hàng ngày.
Theo nguyên mẫu kiến trúc này, Hệ thống 1 được triển khai theo mô hình toàn diện, nhận đầu vào cảm biến và trực tiếp đưa ra quỹ đạo lái xe để điều khiển phương tiện. Hệ thống 2 được triển khai theo mô hình ngôn ngữ hình ảnh VLM. Sau khi nhận được đầu vào của cảm biến, nó sẽ xuất thông tin ra quyết định cho Hệ thống 1 sau khi tư duy logic. Khả năng lái xe tự động bao gồm các hệ thống kép sẽ được đào tạo và xác minh bằng mô hình thế giới trên đám mây.
Theo lý thuyết lý tưởng, mô hình đầu cuối của Hệ thống 1 áp dụng giải pháp Một Mô hình, chủ yếu bao gồm camera và các tính năng đa cảm biến được mạng trục CNN trích xuất và hợp nhất và chiếu vào không gian BEV.
Ngoài ra, Ideal còn bổ sung thông tin trạng thái xe và thông tin điều hướng vào đầu vào sau khi được mã hóa bằng mô hình Transformer, nó sẽ giải mã các chướng ngại vật động, cấu trúc đường và chướng ngại vật chung cùng với các tính năng BEV và lập kế hoạch quỹ đạo lái xe.
Quảng cáo của bên thứ ba. Không phải sản phẩm hay đề xuất từ Investing.com. Bấm vào đây để xem tuyên bố hoặc loại bỏ quảng cáo .
So với các giải pháp đầu cuối được phân đoạn được áp dụng bởi các nhà sản xuất như Huawei và Xpeng, giải pháp Một Mô hình được Ideal áp dụng triệt để hơn. Tesla cũng là một giải pháp One Model, nhưng giải pháp “hình ảnh đầu vào, điều khiển đầu ra” của nó còn đi xa hơn giải pháp “thông tin cảm biến đầu vào, quỹ đạo lái xe đầu ra” lý tưởng. https://www.sa88.ai
Cần chỉ ra rằng các đường dẫn từ đầu đến cuối hiện tại được các nhà sản xuất khác nhau sử dụng chỉ là sự khác biệt trong lựa chọn và không có sự phân biệt giữa ưu điểm và nhược điểm. (Về nguyên tắc kỹ thuật end-to-end, đội ngũ Huxiu Automobile đã đưa ra phân tích chi tiết trong bài “Tesla sắp gây chiến với Huawei”)
Điểm đặc biệt trong kiến trúc của Ideal thực chất là System 2. Kiến trúc thuật toán dựa trên mô hình ngôn ngữ hình ảnh VLM bao gồm một mô hình Transformer thống nhất. Văn bản Nhắc (prompt word) được mã hóa Tokenizer (trình phân đoạn từ) và hình ảnh phía trước là Hình ảnh camera. và thông tin bản đồ điều hướng được mã hóa dưới dạng thông tin trực quan, sau đó được căn chỉnh theo phương thức thông qua mô-đun căn chỉnh hình ảnh và văn bản. Cuối cùng, lý luận tự hồi quy được thực hiện thống nhất và sự hiểu biết về môi trường, đưa ra quyết định lái xe và quỹ đạo lái xe được đưa ra và chuyển đến. Hệ thống 1 hỗ trợ điều khiển xe.
Trong tình huống thực tế, nếu Hệ thống 2 nhận thấy mặt đường rất gập ghềnh và không bằng phẳng trong quá trình lái xe, nó sẽ gửi lời nhắc giảm tốc độ đến Hệ thống 1 và thông báo cho người lái xe rằng phương tiện trên đường ổ gà phía trước sẽ lái xe với tốc độ chậm hơn để giảm va chạm; Hoặc nó có thể xác định vị trí của làn đường xe buýt và xác định làn đường thủy triều.
Quảng cáo của bên thứ ba. Không phải sản phẩm hay đề xuất từ Investing.com. Bấm vào đây để xem tuyên bố hoặc loại bỏ quảng cáo .
Về mặt lý tưởng, Hệ thống 2 tương đương với việc người lái phụ có một người hướng dẫn từ trường dạy lái xe luôn giám sát hành vi lái xe. Điều đáng nói là mô hình ngôn ngữ lớn XBrain của Xpeng và mô hình nhận thức ngữ nghĩa lái xe tự động lớn của Haimo cũng có khả năng tương tự.
Được biết, lượng tham số mô hình VLM lý tưởng đạt 2,2 tỷ và thời gian suy luận của mô hình VLM ở phía xe cũng đã được tối ưu hóa từ 4,1 giây xuống 0,3 giây.
Ngoài hệ thống kép, Ideal còn giới thiệu các phương pháp thử nghiệm và xác minh giải pháp toàn diện. Cách tiếp cận chủ đạo trong ngành là tiến hành thử nghiệm mô phỏng thông qua môi trường ảo 3D, mô phỏng tái tạo, mô phỏng tổng quát, v.v. Cách tiếp cận lý tưởng là kết hợp hai phương pháp kỹ thuật mô phỏng được xây dựng lại và mô phỏng được tạo ra, tương đương với việc xây dựng lại các câu hỏi thực tế và tạo ra các câu hỏi mô phỏng.
Trên thực tế, Tesla cũng sử dụng các mô hình lớn để tạo ra các video liên tục nhằm tạo ra World Model; mô hình lái xe tự động cỡ lớn GAIA-1 của công ty xe tự hành Wayve (đã có 9 tỷ thông số) cũng có thể tạo ra các video mô tả cảnh lái xe và đưa ra dự đoán.
Nói chung, kiến trúc kỹ thuật lý tưởng là triển khai các hệ thống kép ở phía xe. Mô hình đầu cuối của Mô hình ONE cho phép hệ thống lái tự động hoạt động giống như một cựu chiến binh; mô hình VLM cho phép hệ thống lái tự động hoạt động. giống như con người, khả năng tư duy logic; trong khi mô hình thế giới cung cấp môi trường học tập và kiểm tra, với khả năng lặp lại nhanh chóng.
Quảng cáo của bên thứ ba. Không phải sản phẩm hay đề xuất từ Investing.com. Bấm vào đây để xem tuyên bố hoặc loại bỏ quảng cáo .
Theo Lang Xianpeng, người đứng đầu Lili Intelligence Driving, giải pháp toàn diện của nó đã được ươm tạo nội bộ và bắt đầu nghiên cứu trước từ nửa cuối năm ngoái. Hiện nó đã hoàn thành việc xác minh nguyên mẫu của mô hình và triển khai các phương tiện thật.
Tuy nhiên, giải pháp này vẫn khó đưa đến tay người dùng. Giải pháp lý tưởng cho người dùng AD Max trong tháng này là đẩy giải pháp NOA không có hình ảnh.
Lái xe thông minh đón đầu khoảnh khắc vượt
"Từ đầu đến cuối" đang trở thành một hướng quan trọng để các nhà sản xuất khác nhau theo đuổi việc lái xe thông minh.
Vào tháng 3 năm nay, Yuanrong Qixing đã có thể đưa mô hình đầu cuối lên xe buýt thành công; khi Huawei phát hành Qiankun 3.0 vào tháng 4, họ tuyên bố rằng công nghệ của họ đã chuyển sang kiến trúc mạng GOD/PDP mới để đạt được mục tiêu trước đó. quyết định lập kế hoạch cho một mạng lưới; Xiaopeng vào tháng 5. Vào AI DAY, người ta đã thông báo rằng mô hình lớn từ đầu đến cuối đã được đưa vào sản xuất hàng loạt. Ngoài ra, các nhà sản xuất bao gồm Weilai, Xiaomi, Xpeng và các nhà sản xuất khác đã điều chỉnh đội lái xe thông minh của họ để thực hiện bố cục từ đầu đến cuối.
Có thể thấy rằng nhiều nhà sản xuất khác nhau, bao gồm cả Tesla, hiện đang khám phá hướng đi của công nghệ end-to-end. Mặc dù họ có những lựa chọn khác nhau về giải pháp và đường đi, nhưng chắc chắn rằng end-to-end đã trở thành hướng đi của thông minh. lái xe.
Tuy nhiên, end-to-end sẽ khuếch đại giới hạn trên và dưới của hệ thống lái xe thông minh. Mặc dù nó có thể cải thiện khả năng lái xe thông minh nhưng nó cũng mang đến những vấn đề khó khăn về bảo mật. mang lại Có một số mối nguy hiểm về an toàn.
Quảng cáo của bên thứ ba. Không phải sản phẩm hay đề xuất từ Investing.com. Bấm vào đây để xem tuyên bố hoặc loại bỏ quảng cáo .
Khi các công ty khác nhau tranh nhau triển khai, Ideal là công ty ô tô đầu tiên tiết lộ các giải pháp công nghệ đầu cuối của mình. Bản thân Li Xiang đã tiết lộ hai hệ thống chính tại Diễn đàn Trùng Khánh vào tháng trước, điều này đã làm dấy lên các cuộc thảo luận sôi nổi trong ngành. hơn nữa Việc công khai toàn bộ phương án kiến trúc kỹ thuật có thể nói là gây ấn tượng khi sắt còn nóng.
Cân nhắc rằng Lideal sẽ không phát hành sản phẩm mới vào nửa cuối năm nay, sản phẩm đầu tiên về khả năng lái xe thông minh sẽ không chỉ giúp công ty được ưa chuộng mà còn duy trì khả năng cạnh tranh của các sản phẩm hiện có. Ngoài ra, cách bố trí đường dẫn công nghệ xuyên suốt cũng giúp Ideal có cơ hội bắt kịp khả năng lái xe thông minh.
So với cách tiếp cận từ đầu đến cuối được phân đoạn được áp dụng bởi Huawei, Xiaopeng, v.v., mô hình từ đầu đến cuối lý tưởng sẽ khó thực hiện hơn. Mất bao lâu để sản xuất hàng loạt và hiệu quả sẽ như thế nào. được quan sát.
Theo "Báo cáo nghiên cứu ngành lái xe tự động từ đầu đến cuối" do Chentao Capital công bố, các giải pháp mô-đun đầu cuối của các công ty lái xe tự hành trong nước có thể được đưa vào sản xuất hàng loạt vào năm 2025. Đó là một con la hoặc một con ngựa, năm sau đã đến lúc phải dắt nó đi dạo. Cảm ơn các bạn đã ủng hộ https://sa88.group và https://sa88.ceo - https://sa88.ai