Ideal, NIO und Xpeng arbeiten zusammen, um durchgängiges autonomes Fahren zu einem neuen Wettbewerbsfaktor zu machen

Jüngste Insider-Nachrichten aus der Branche enthüllten, dass Chinas aufstrebende Automobilhersteller dem Beispiel von Tesla folgen und aktiv durchgängige Strukturmodelle für autonomes Fahren entwickeln, um die Entwicklung autonomer Fahrtechnologie voranzutreiben. Dieser Schritt zeigt die Betonung und Entschlossenheit der chinesischen Automobilindustrie, bei der autonomen Fahrtechnologie aufzuholen. Chinas aufstrebende Automobilhersteller hoffen, die Kommerzialisierung der autonomen Fahrtechnologie zu beschleunigen und durch unabhängige Forschung, Entwicklung und Innovation Wettbewerbsvorteile auf dem Weltmarkt zu erzielen. Dieses

Li Auto rekrutiert aktiv Top-Talente im Bereich intelligentes Fahren, um sich auf die Einführung eines neuen autonomen Fahrmodells vorzubereiten. Das größte Highlight dieses Modells ist seine neue Algorithmenarchitektur, die flächendeckendes autonomes Fahren ermöglicht und nicht mehr auf bestimmte Straßenbereiche beschränkt ist. Es wird erwartet, dass die Öffentlichkeit in der ersten Hälfte dieses Jahres Gelegenheit haben wird, dieses innovative Modell kennenzulernen.

Gleichzeitig treibt NIO die Forschungs- und Entwicklungsarbeit intensiv voran und plant, im ersten Halbjahr dieses Jahres aktive Sicherheitsfunktionen auf Basis von End-to-End-Technologie auf den Markt zu bringen. Laut NIO-Insidern wird NIO voraussichtlich der erste Autohersteller in China sein, der die Massenproduktion von End-to-End-Technologie erreicht, wenn Forschung und Entwicklung reibungslos voranschreiten.

Zuvor gab der Gründer von Xpeng Motors, He Xiaopeng, bekannt, dass Xpeng Motors das End-to-End-Modell bald vollständig in den von ihm produzierten Autos anwenden wird. Diese Reihe von Entwicklungen zeigt, dass Chinas neue Automobilhersteller im Bereich des autonomen Fahrens in einem harten Wettbewerb stehen.

End-to-End-Technologie ist eine Möglichkeit, das autonome Fahren umfassend zu revolutionieren. Es verwendet Sensordaten als Eingabe und gibt nach der Verarbeitung durch das neuronale Netzwerkmodell direkt Anweisungen zur Fahrzeugsteuerung aus. Diese „Visual Input, Control Output“-Methode vereinfacht den Implementierungsprozess des autonomen Fahrens.

Einige Experten für intelligentes Fahren weisen jedoch darauf hin, dass es nicht einfach ist, die traditionelle autonome Fahrarchitektur auf End-to-End-Technologie umzustellen, da dies mit enormen Kosten und technischen Schwierigkeiten verbunden ist. Sie prognostizieren, dass bis Ende dieses Jahres nur etwa 10 % der autonomen Fahrfunktionen eine durchgängige Technologietransformation erfolgreich bewältigen werden.

Experten gehen jedoch allgemein davon aus, dass Autoverkäufe und große Mengen an Fahrdaten zu neuen Hindernissen im Wettbewerb der Automarken werden, sobald die End-to-End-Technologie ausgereift und weit verbreitet ist.

Tesla hat kürzlich das FSD 12.1.2-Update für nicht angestellte Autobesitzer bereitgestellt. Dieses Update stellt für Tesla einen großen Fortschritt im Bereich des autonomen Fahrens dar. Laut Musk, CEO von Tesla, besteht eine wichtige Änderung bei diesem Upgrade darin, mehr als 300.000 Zeilen harter Codierung zu reduzieren und sich stärker auf neuronale Netze zu verlassen, um die Lenkung, Beschleunigung, Bremsung und andere Funktionen des Fahrzeugs zu steuern. Dies bedeutet, dass das autonome Fahrsystem von Tesla auf eine intelligentere neuronale Netzwerksteuerung umgestellt wird.

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