0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

特斯拉带火“端到端”智驾,国内车企加速上车

晶芯观察 来源:电子发烧友网 作者:黄晶晶 2024-12-02 08:45 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

2024年1月,特斯拉开始大规模推送FSD V12,从此“端到端”智能驾驶在汽车行业兴起。小鹏、理想、智已、商汤等公司也纷纷推出自家的端到端智驾方案。

特斯拉的FSD是一套包含感知、规控、执行在内的全链路自动驾驶软硬件架构。而FSDV12采用的“端到端”的自动驾驶系统,能够高度模拟人类驾驶行为,实现感知决策一体化。近日,特斯拉正式亮相的Robotaxi车型Cybercab,取消了方向盘、踏板和后视镜,高度依赖于特斯拉的FSD完全自动驾驶能力。

“端到端”最鲜明的特点便是基于AI模型对从传感器处理器、执行指令等进行判断,不需要人为干预中间步骤。当前各家端到端的技术路线有所不同,都在积极探索。行业人士指出,预计2025年国内自动驾驶端到端方案大规模量产上车。

理想

11月,在2024广州车展上,理想汽车公布了全新一代智能驾驶技术架构——端到端+VLM双系统的最新进展。

目前,理想汽车研发团队正在加速实现端到端+VLM系统的“车位到车位”能力升级,正陆续推送给万人内测用户,并将逐步覆盖理想全国478家门店的试驾车。按照规划,到11月底“车位到车位”能力将随OTA6.5版本车机系统推送给全量AD Max用户,升级后的车辆将支持全国高速收费站ETC自主通行,自动将导航终点匹配至AVP代客泊车路线。

理想汽车提出的端到端+VLM双系统架构,采用One Model一体化端到端,是首次将VLM模型部署至车端量产芯片。VLM视觉语言模型是世界上第一个成功部署在车端芯片的大模型,具备应对复杂场景的逻辑思考及决策能力。VLM视觉大模型可以帮助智驾能够更精准的识别应对坑洼、减速带、施工、丁字路口、夜晚无灯、主辅路进出等场景,做到提前减速,安全通行。

相较于无图NOA智驾,它具有感知和规划两个模型,中间还需要其他规划介入。而一体化端到端模型之下,信息传递不再需要人来设定规则,中间无需规划,直接传感器输入再通过端到端模块输出。那么,这样的智能驾驶效率更高、更拟人更聪明。

商汤

11月27日,在2024“绝影实力AI DAY”上,面向智能驾驶,商汤绝影构建了“车云一体”的产品矩阵,发布涵盖高速、城区以及泊车等全场景的高阶智驾、端到端智驾等绝影量产智驾产品体系,同时全新升级行业标杆级别的“开悟”世界模型,以此打造坚实的数据基础设施。

本届“绝影实力AI DAY”上,商汤绝影全面展示了基于J6E、J6M、Orin等不同算力平台打造的全场景高阶智驾、端到端智驾等绝影量产智驾产品体系。商汤绝影表示,其智驾量产交付也在稳步推进,基于J6平台的智驾方案预计2025年第二季度将量产交付,而量产端到端智驾方案则预计会在明年年底量产落地。

商汤绝影全栈量产智驾解决方案覆盖高速领航、城区领航、泊车辅助等各类场景,满足全场景智驾需求。2022年底,商汤科技及其联合实验室提出行业首个感知决策一体自动驾驶通用模型(UniAD),2024年,商汤绝影实车部署面向量产的真·端到端自动驾驶解决方案UniAD。

为了增强端到端自动驾驶方案可解释性和交互能力,依托多模态大模型强大的常识理解能力,商汤绝影已研发出新一代自动驾驶大模型DriveAGI,是目前最贴近人类思维模式、最能理解人类意图并有最强的解决驾驶困难场景能力的下一代自动驾驶技术。

商汤端到端自动驾驶解决方案更高的能力上限,综合理解复杂交通环境,泛化能力强,灵活度高,驾驶行为更贴近人类习惯。更快的迭代效率,基于数据驱动,高效解决行泊场景中感知和决策长尾问题。更低的系统成本,例如纯无图,无需全量或轻量化高精地图,仅需导航信息。纯视觉,无需雷达/激光雷达的信息输入,仅需摄像头视觉信息输入。

为了强化端到端的高端智驾竞争,商汤绝影全新升级并发布了“开悟”世界模型。世界模型最基础也是最核心的能力是生成高质量视频数据,高质量数据的关键在于“真实”。基于多模态大模型打造的绝影世界模型,能够理解真实世界的物理规则、交通规则,生成的视频数据也更加逼真。现场展示的“开悟”生成视频案例中,晴朗天气下,汽车、路灯都是有影子的,右转车辆会主动让行优先级更高的直行车辆。在真实的基础上,“开悟”生成的场景视频,时间最长为150秒、分辨率可达1080P、视角可以实现11V,是行业首个同时完成上述指标的智驾世界模型。

通过多模态大模型,“开悟”世界模型可以支持多样化的自动驾驶场景及Corner case的可控生成。目前商汤绝影基于1024类场景,能够泛化出更多的平行世界,打造了千万级的生成场景库,预计2025年对行业开放。

智已

10月28日,智己汽车正式宣布IM AD 3.0率先完成从“最像人”到“有直觉”的断代式进化,为智驾系统率先注入人工智能生成的“直觉”,正式迈入“直觉”智驾新时代。依托智己汽车与Momenta联合打造的“一段式端到端直觉式智驾大模型”,智己汽车已经成为行业内同时具备L2、L3、L4级智能驾驶量产能力的品牌。今后,随着相关法律法规逐步出台,智己用户将享受行业领先的自动驾驶体验。

IM AD3.0以更接近人脑结构的思考方式,生成本能反应主导的直觉决策能力。智己智驾大模型,无需人为定义感知到规划接口,可学习全局信息、隐含信息。尤其在应对突发状况时,能够“脑补”出看不见、看不全的路况信息,像人类高级思维一样可以做出瞬间预判,既人们通常所说的“直觉”或“下意识反应”;即使在最复杂的交通环境中,都做到真正老司机般“看路开车”的驾驶方式。

“一段式端到端大模型”取消了分模块智驾结构,将感知与规划整合进一个大模型,通过数据飞轮提供的海量优质数据,训练一个完整的神经网络,分析全局信息、隐含信息,学习优秀的人类驾驶行为,从原始数据输入到规划路径输出,形成人脑高级思维的直觉反应。同时,IM AD智驾大模型还有“安全逻辑网络”来保证直觉决策的安全性,让直觉驾驶的行为既高效、又恰当、更安全。

据悉,智己汽车L2+级高阶辅助驾驶,已于10月在全国范围内开通全系车型“无图城市NOA”,做到“全国都好开、全场景都敢开”。今年6月份,智己入选全国首批“L3准入及路试联合体名单”,预计将于2026年正式具备L3级自动驾驶方案的量产条件。L3级自动驾驶也已进入量产倒计时。智己汽车预计将在年内获得首批“L4级无驾驶人道路测试牌照”,实现无人驾驶车率先上路。

小结:

端到端智驾的本质是充分利用AI大模型,并结合软硬件对智驾功能体验进行的智能化升级。今年5月,小鹏汽车已实现端到端大模型量产上车,成为全球唯二实现端到端大模型落地的车企。小鹏汽车董事长、CEO何小鹏曾表示,端到端大模型不单单意味着要自研软件和一些简单的硬件,而是自动驾驶从云端到车端、从芯片端到电气端,包括EA架构都需要实现全域自研。也就是说,这对于车企和相关供应链配套厂商的软硬件能力带来极大的挑战。同时,端到端的AI大模型既聪明又有“直觉”,未来进一步进化,还需要不断升级安全能力。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 特斯拉
    +关注

    关注

    66

    文章

    6438

    浏览量

    132155
  • 端到端
    +关注

    关注

    0

    文章

    61

    浏览量

    10988
  • 自动驾驶
    +关注

    关注

    798

    文章

    15320

    浏览量

    185033
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    长安汽车发布天枢领航智系统 全梯度激光雷达方案落地启源Q06

    近期,长安汽车正式对外发布全新智能驾驶辅助技术品牌“天枢领航”,这套由央自主研发的智系统,首次实现了全系标配激光雷达的梯度化布局,其中最高阶的Ultra版本作为行业内首个央自研的一段式
    的头像 发表于 09-08 10:11 1023次阅读

    自动驾驶仿真平台选型:确定性、传感器保真与规合规实践

    ASIL‑D 最高安全等级的仿真验证平台,基于确定性物理建模,生成测试报告具备国际规公信力,解决高阶乘用车、商用车出海 SOTIF 合规准入痛点。 4.6 适合自动驾驶模型训
    发表于 08-28 13:52

    自动驾驶物理AI和之间是如何配合的?

    [首发于智最前沿微信公众号]自动驾驶技术路线不断变化,过去两年,自动驾驶就完成了从概念到量产的跨越,分段式
    的头像 发表于 07-03 09:16 504次阅读
    自动驾驶物理AI和<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>之间是如何配合的?

    时代的自动驾驶,哪些岗位更加吃香?

    [首发于智最前沿微信公众号]随着自动驾驶进入时代,人才格局也在发生转变,与传统模块化架构不同,
    的头像 发表于 06-12 09:14 793次阅读
    <b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>时代的自动驾驶,哪些岗位更加吃香?

    为什么现阶段各车会不约而同选择

    类驾驶员的8倍。 与此同时,小鹏、理想、蔚来等国内纷纷公布了自身大模型的
    的头像 发表于 06-04 15:42 946次阅读
    为什么现阶段各车<b class='flag-5'>企</b>会不约而同选择<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>?

    解锁仿真新可能 :全新 aiSim 6 即将发布

    前言随着自动驾驶从学术探索走向规模化应用,无论是特斯拉FSD神经模拟器、Waymo基于DeepMindGenie3的世界模型,还是国内
    的头像 发表于 03-06 17:33 2750次阅读
    解锁<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>仿真新可能 :全新 aiSim 6 即将发布

    行业首个基于地平线单征程6M芯片的城市NOA方案正式交付上车

    2025年1月21日,理想AD Pro 4.0推送,行业首个基于地平线单征程6M芯片的城市NOA方案正式交付上车。该方案由理想汽车主导研发,与轻舟智航共同打造,专为城市出行而生,
    的头像 发表于 01-24 11:03 918次阅读

    自动驾驶仿真新范式:aiSim如何解决智测试的"灾难性挑战"

    1 引言:从模块化的智革命 随着智能驾驶技术快速发展,
    的头像 发表于 12-17 14:15 705次阅读
    <b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>自动驾驶仿真新范式:aiSim如何解决智<b class='flag-5'>驾</b>测试的

    如何训练好自动驾驶模型?

    [首发于智最前沿微信公众号]最近有位小伙伴在后台留言提问:算法是怎样训练的?是模仿学习、强化学习和离线强化学习这三类吗?其实
    的头像 发表于 12-08 16:31 2041次阅读
    如何训练好自动驾驶<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>模型?

    模拟软件推荐:为什么aiSim是业界领先的自动驾驶模拟平台?

    aiSim是全球首个通过ISO26262 ASIL-D认证的自动驾驶模拟平台,提供高保真、全链路仿真测试能力。其核心优势包括支持闭环验证、多传感器融合模拟(20+摄像头/10
    的头像 发表于 11-20 13:38 1216次阅读

    仿真软件推荐:全球首款ASIL-D认证平台助您突破自动驾驶测试瓶颈

    随着L4级自动驾驶商业化进程加速,行业面临"16亿公里实测困境"与"极端场景覆盖率不足95%"的双重挑战。康谋科技推出的aiSim
    的头像 发表于 11-19 13:26 1095次阅读

    模拟软件推荐——为什么选择Keymotek的aiSim?

    随着自动驾驶技术的快速发展,和科技公司对于模拟测试平台的需求越来越强。从L2/ADASL4/L5等级的自动驾驶,虚拟模拟已经成为其中的关键一环。特别是对于「
    的头像 发表于 11-18 11:35 1372次阅读

    仿真软件推荐:全球首款ASIL-D认证平台助您突破自动驾驶测试瓶颈​

    随着L4级自动驾驶商业化进程加速,行业面临16亿公里实测困境与极端场景覆盖率不足95%的双重挑战。康谋科技推出的aiSim仿真平台
    的头像 发表于 11-17 18:08 1850次阅读

    自动驾驶中“一段式”和“二段式”有什么区别?

    [首发于智最前沿微信公众号]最近有小伙伴提问,一段式和二段式
    的头像 发表于 10-24 09:03 2087次阅读
    自动驾驶中“一段式<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>”和“二段式<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>”有什么区别?

    一文读懂特斯拉自动驾驶FSD从辅助的演进

    、控制等环节各自负责不同的功能,各模块用显式代码和规则来完成任务。随着数据规模和算力增长,特斯拉开始把更多功能放到机器学习模型里,尤其是从2024年推出的V12(标注为“Supervised”)开始,特斯拉开始大幅度推进“
    的头像 发表于 10-11 09:13 1656次阅读
    一文读懂<b class='flag-5'>特斯拉</b>自动驾驶FSD从辅助<b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>的演进