中智行任冬淳：“数据+算法”双优势，车路协同加速实现高级别自动驾驶大模型

中智行摘要：

7月8日，2023 WAIC世界人工智能大会大模型与智能驾驶创新高端论坛在上海张江举行，中智行首席科学家任冬淳受邀出席，并与各行业技术专家针对大模型如何赋能智能驾驶议题展开深入探讨。

7月8日下午，在世界人工智能大会组委会办公室、上海市张江科学城建设管理办公室指导下，上海张江(集团)有限公司、机器之心联合主办的“大模型与智能驾驶创新高端论坛”在张江科学会堂成功举办。

本次论坛以“智能驾驶新征程一一大模型赋能下的商业化机遇与挑战”为题，汇聚顶尖技术专家、产业链关键环节企业代表及政府主管部门代表等近30位重磅嘉宾，深入探讨大模型赋能智能驾驶的关键技术、应用及挑战。

中智行作为车路协同行业代表参与研讨。中智行首席科学家任冬淳针对“车路协同技术路线对于实现大模型的优势”、“大模型在车路协同中的应用及挑战”等话题发表观点。

车路协同对大模型实现的优势

数据、算法、算力是人工智能的三大要素。

在数据质量上，中智行“轻车·熟路”方案中路端视角高并且多杆连续追踪，能完整复现城市级交通状况，甚至可以复现过去的交通事故全貌以训练自身算法。时空全连续的数据收集，使得路端具有超视距和全事件洞知能力，路对车全局统筹更安全、更高效，预测也更准确。在数据规模上，车路协同通过路侧设备可7*24小时采集所有人类司机、行人、非机动车等交通参与者的数据。这种高质量、低成本、大规模的数据是自动驾驶大模型的基础。

在算力调用的能力上，基于边缘计算与云计算平台，搭配路端基于光纤的毫秒级链接，网联式自动驾驶可以调用无限算力支持各种复杂场景的算力需求。在算力使用的效率上，车端算力仅需配备100Tops左右的额外算力满足高阶规控计算需求，大量算力需求可借助路端边缘计算以及云端的云计算平台提供，依据实际需求，灵活调用算力。

同时，中智行“轻车·熟路”方案，已经验证了满足高级别这么驾驶的车路通信的可行方案，为自动驾驶大模型工程应用提供了借鉴方案(路侧大模型，车端小模型，车路实时通信)，解决大模型算力要求高，难以车端直接使用的工程问题。

大模型在车路协同中的应用及挑战

面向高级别自动驾驶大模型训练，数据质量要求高、要具备时空连续性。车路协同在算力、数据方面具备明显优势且已经有了一定积累。目前，大模型在高级别自动驾驶应用的主要瓶颈是满足安全性、舒适性和通行效率要求的自动驾驶大模型算法，自动驾驶车行驶有明确的几何约束和车辆动力学约束，需要大模型算法在这些问题上有所突破。

此次论坛是一场碰撞智慧、激活潜能的顶级思想盛宴，驱动智能驾驶产业革新的行业大咖们面对面畅谈，从多视角立体勾勒了大模型赋能智能驾驶的未来发展“蓝图”。以此次深度链接为起点，产业链各方将继续加强技术交流与创新合作，打造"大模型x智能驾驶”创新生态紧抓大模型发展新契机，加速智能驾驶商业化进程，推动智能网联汽车产业高质量发展。

/ WAIC世界人工智能大会 /

2023世界人工智能大会以“智联世界 生成未来”为主题，聚焦科学前沿和产业发展，围绕技术、产业、人文三大话题，重点关注大模型、自动驾驶、科学智能等十大前沿风向。充分发挥大会“科技风向标、应用展示台、产业加速器、治理议事厅”重要作用，汇聚融通全球人工智能领域思想智慧、前沿技术、产业动向和人文生态，助推人工智能健康创新发展。