제8회 HAOMO AI DAY: 리틀 매직 카멜(Little Magic Camel)의 상용화가 다시 가속화됩니다! Yizhuang이 운영을 시작하고 9개의 주요 장면을 구현합니다.

4월 1일1일, 중국 유일의 AI기술 향연 ——여덟째 HAOMO AI DAYcoming . 올해는HAOMO AI DAY with "HAOMO SPEED, AI SPEED”는 의 테마이며, 는 업계 최초의 생성형 대형 자율주행 모델 출시 DriveGPT, 중국어 이름 "雪"하이루오 호수", 는 지능형 자동차 기술의 길을 재편할 것입니다 ; 생태학적으로 말하면 , 공식적으로 발표되지 않았습니다. 3 공장 고정점 계약 , 상용화 도약 동시에 중국 최초의 재감지 제품 출시 、 고정밀 지도에 의존하지 않는 도시NOH대량생산을 앞두고 있습니다, 첫 번째가 될 것입니다 베이징 、 상하이, 바오딩 및 기타 도시 , 이 확고히 대량 생산 1위에 올랐습니다. 중국 자율주행.. ​

(하오모 지싱 장카이 회장)​

HaoMo 출시 의 일련의 신기술, 신제품, 새로운 생태 … 하이모의 지속적인 상승세와 새로운 방향의 힘찬 추세를 보여줍니다. 🎘 "하이모 스피드"를 활용하세요 중국의 대규모 자율주행 모델, 빅데이터, 대용량 컴퓨팅 파워 개발 방향을 선도하며 자율주행 3.0 시대를 향해 질주합니다. ​(Hao Mo ZhixingCEO 자율 주행 DriveGPT,

중국어 이름 "Snow Lake

·海如")​HAOMO AI DAY 라이브 하오모가 만든 자율주행 생성 모델 모델 DriveGPT Xuehu·Hairuo가 출시되었습니다, 이 대형 모델

technology 자율주행의 새로운 패러다임을 구현합니다. 자율주행의 인지적 의사결정 모델을 지속적으로 최적화하기 위해 주행 데이터를 도입하여 RLHF(Human Feedback Reinforcement Learning) 기술을 확립합니다. 이 단계에서는 자율주행의 인지적 의사결정 문제를 해결하는 데 주로 사용됩니다. 궁극적인 목표는 엔드투엔드 자율주행을 달성하는 것입니다. DriveGPT Xuehu·Hairuo가 오픈했습니다 제한된 수의 생태학적 파트너와 공개 협력 , 컴퓨터 정보 기술 대학, Beijing Jiaotong University, Qualcomm, Volcano Engine, Huawei Cloud , Jingdong Technology, NavInfo, Weipai New Energy, Intel 등 대학과 기업이 합류했습니다. ​

(Hao Mo Zhixing 회장 Zhang Kai, CEOGu Weihao, COOHou Jun 、CIO젠 롱바오는 여기 HAOMO AI DAYlive)​

제품으로 따지면 자율주행 생산 1위. 인식을 중시하는 도시에서 구현 가능한 중국 최초의 대규모 양산형 휴대폰NOH이 베이징, 바오딩, 상하이 및 기타 도시, 에서 첫 번째 배치로 출시됩니다. 일반화 테스트를 시작합니다 2024년 100개 도시에 순차적으로 출시됩니다. HPilot3.0을 탑재한 최초의 신형 MochaDHT-PHEV가 곧 출시될 예정입니다. 이는 또한 DriveGPT Snow Lake Hairuo의 끝이기도 합니다. 첫 번째 출시되는 모델은 하이모시 NOH의 업계 리더십을 완전히 보장합니다. ​

생태학적 수준, HAMO승용차6P 개방형 협력이 획기적인 발전을 이루었습니다 , 이미 3과 함께 Home원공장정정계약을 체결하고 관련 프로젝트납품중입니다. 이는 Haomo의 상용화에 있어 중요한 단계이며, Haomo의 빠른 발전을 포괄적으로 보장합니다. ​

Zhang Kai, HaoMo Zhixing 회장judgment: “2023year 전반적으로 폭발하는 시기 , 대형 모델의 차량 적용이 시작되었습니다. 자동차 소유자의 사용 빈도와 만족도가 제품 경쟁력의 중요한 척도가 되었습니다. 하이모의 6대 폐쇄형은 지속적으로 개선되고 있습니다. 데이터를 기반으로 한 루프 역량은 더욱 향상돼 하오모의 자율주행 3.0 시대 진입을 가속화하고 이에 상응하는 해자를 형성한다”​

주요 전투가 완전히 중단되었습니다.

3개 확보 대형 OEM고정 소수점 계약중요한 단계 상용화를 향해 ​ “

2023 올해는 지능형 운전에 대한 대규모 테스트의 해가 될 것입니다.” 행사에서 , 장카이가 공유함 “HAOMO SPEED, AI SPEED”이라는 제목으로 2023 자율주행 개발의 거시적 추세와 4가지 최신 진행 상황에 대한 판단을 제공합니다. 주요 전투 및 상품화 개발. ​

Zhang Kai는 스마트 운전 제품이 전반적으로 급속한 성장의 시기를 맞이하고 있으며 , 년은 매우 중요한 해 . 우선 도심 내비 주행 보조 제품은 2023년 양산에 돌입할 예정이며, 주요 기업을 위한 도심 내비게이션 운전 보조 제품이 실제 경쟁에 돌입했습니다. 사용자 범위 및 다도시 구현. 둘째, 교통·주차 통합 상용화와 터미널 물류 자동유통산업이 자율주행 기업의 화두가 될 것이다. 승용차 분야에서는, 주차와 주차 기능이 통합된 스마트 드라이빙 제품이 선탑재 대량생산의 물결을 이끈다 at; 자동물류유통 분야, 터미널 물류자동유통차량이 쇼핑몰, 특급배송 등 현장에서 폭발적인 인기를 끌고 있습니다, 2023년에도 이러한 장면에서 지속 가능합니다. 상업용 폐쇄 루프. ​ (장카이는 2023이 자율주행 스프린트와 대규모 테스트의 해라고 판단함) ​ 업계의 전폭적인 노력과 더 많은 제품 출시의 맥락에서 Zhang Kai는

2023

에서 Haomo의 4대 전투의 최신 결과를 소개했습니다. ​ (하이모는 계속해서 중국 양산형 자율주행 1위를 이끈다)

​

첫 번째는 "스마트 주행 성능 왕쟁탈전"입니다. HPilot3.0을 탑재한 최초의 신형 Mocha DHT-PHEV, HPilot3.0을 탑재한 두 번째 모델인 Weipai Lanshan도 곧 출시됩니다. 올해 출시 예정. HPilotHPilot에는 거의 20모델이 탑재되었습니다. 사용자 보조 운전 마일리지 초과 4천만 킬로미터 , HPilot2.0 보조 운전 일일 평균 사용률 12.6% 도달 . 해외 레이아웃의 관점에서, HPilot을 탑재한 차량이 EU, 이스라엘 및 기타 지역 및 국가로 출시되어 사용자들에게 속속 납품되고 있으며, 다음으로 중동, 남아프리카공화국, 호주 등 에 동시에 출시됩니다. HPilot에서는 멕시코 버전과 러시아 버전의 양산을 앞두고 있습니다. ​고공지능자동차연구소에서는 매년 3월 사전 설치된 양산형 데이터베이스와 고정점 모델 라이브러리 데이터를 기반으로 종합평가를 진행하고 있으며, 이를 통해 을 평가합니다. 사전 설치된 차량 20여 대에 대한 데이터 연구를 바탕으로 Haomo는 매년 고급 지능형 운전 시스템 대량 생산 공유 리더십 상을 수상했습니다. 제3자 데이터는 Weimo가 중국에서 대량 생산된 자율주행 분야의 절대적인 리더임을 입증합니다. Haimo는 계속해서 중국 최고의 자율주행 산업을 선도하고 있습니다

​(DriveGPT Xuehu·Hairuohas

4천만 킬로미터의 주행 데이터를 바탕으로 훈련 완료

)​

두 번째는 "MANA 대형모델 정점전", 중국 최초의 자율주행 데이터 인텔리전스 시스템MANAArchitecture 이미 모든 업그레이드를 환영합니다. 4월 2일까지023, MANA는 560,000시간 이상을 학습했는데, 이는 인간이 운전하는 데 68,000년에 해당합니다. HAMODriveGPT Xuehu·Hairuo, 가 4천만 킬로미터의 주행 데이터, 매개변수 규모를 기반으로 훈련을 완료했습니다 다 120 10억. ㅋㅋㅋ 세 번째는 "

Urban NOH 100개 도시 전투

"로, 중국 최초의 대량 생산, 재인식 도시 NOH,

가 출시되었습니다. 베이징과 바오딩, 상하이 등 기타 도시에서는 일반화 테스트를 시작했으며, 곧 2024년까지 100개 도시에서 순차적으로 양산, 출시될 예정이다.

Haimou는 "안전 제일, 사용자 제일, 규모 제일"의 원칙을 고수하여 도시 NOH 100개 도시 전쟁의 승리를 가속화할 것입니다. ​ (리틀 모투오가 9 큰 장면을 다루었습니다)​

마지막은 "터미널 물류 자동유통 사업 대결", 하오모 엔드물류 자동유통차량리틀모투 o 계약을 이행했습니다. 슈퍼마켓, 스마트 커뮤니티, 캠퍼스 유통, 케이터링 소매, 공항 순찰, 대학교육교육, 빠른 배송, 스마트 파크지역, 대기 환경 영향 평가, 등. 운영 시작 , 폐쇄 루프 기능 상용화 가속화 . 2023년year3month, Little Magic Camel 2.0은 베이징 Yizhuang 무인 배송 차량 차량 코드 를 획득했습니다. Yizhuang 영업을 시작했습니다. Hao Mo는 또한 "베이징 지능형 커넥티드 차량 정책 시범 구역 무인 배송 테스트 사양" 을 업그레이드한 후 베이징 고급 자율주행 시범 구역의 공공 도로에서 무인 배송 차량 테스트를 허용하는 최초의 회사가 되었습니다. ​"

기술 리더십은 생존의 기초, 전혀 격려가 되지 않습니다 all 기술 연구개발 Classmates 기술 혁신에 투자 ” 연설에서 Zhang Kai는 기술 연구 및 개발에 투자하려는 Haimo의 확고한 의지를 다시 한 번 강조했습니다. 현재까지 하이모는 세계 유수 학술대회에서 164개의 특허증과 6편의 논문을 획득했으며, 최근 2편의 논문은 컴퓨터 비전 인식 분야 3대 학회와 세계 최초의 스마트카 전문 저널인 IEEE에 선정됐다. TIV. Hao Mo는 GitHubopen source, 에서 모든 문서를 업계와 공유했습니다. . ​

(HAMO님이 3homeOEM 과 고정 소수점 계약을 체결했습니다. , 관련 프로젝트 맞습니다 배송중)​

현장에서 장카이도 외부에 알렸습니다민모 6P 오픈 협력 중요한 진행 상황 현재 고정 소수점 계약 3home원공장 관련 프로젝트 은 에 배송됩니다. “하이모는 항상 믿습니다, 자율주행은 함께 전진하고 후퇴하며 결과를 공유하는 첨단산업입니다 . 건강한 생태 파트너만 그래야만 Haomo Rapid 개발을 지원할 수 있습니다." Zhang Kai가 말했습니다. ㅋㅋㅋ 하이모는 항상 고수해왔습니다 시나리오 기반 사용자 경험 디자인까지 인공지능 기술과 기술 엔지니어링 역량을 균형 있게 발전시켜 왔으며, 데이터 중심의 Closed-Loop 방식으로 사용자 경험을 지속적으로 개선해 왔습니다. Zhang Kai 는

,

을 소개했습니다. 3개월 만에 Haimo는 6개의 주요 폐쇄 루프 데이터 기반 시스템에서 여러 가지 진전을 이루었습니다. ​

사용자 요구 폐쇄 루프 측면에서 Feimo는 주행 장면 데이터에 대한 전략을 지속적으로 분석 및 개선하고 R&D 효율성 폐쇄 루프 측면에서 새로운 기능에 대한 경험 피드백을 제공합니다. Feimo는 다음과 같은 데이터 기반 개념을 제품 개발에 깊이 통합합니다. 제품 수요 정의, 인식 및 인지 알고리즘 개발 등. 폐쇄 루프 데이터 축적 측면에서 프로세스의 전반적인 개발 효율성이 30% 향상되었으며, Haimo는 차량에 진단 서비스 데이터 시나리오 태그를 배치하여 92%를 처리했습니다. 운전 시나리오. 데이터 가치 폐쇄 루프 측면에서 Haomo
bigmodel은 제품 자체 개선 측면에서 핵심 문제를 해결하기 위해 데이터 가치를 지속적으로 마이닝하고 있습니다. Closed Loop, 최소 달성 애프터 문제 처리 속도는 기존 방식보다 10배 효율적이며, 애프터 문제는 10분이라는 빠른 시간 안에 찾아낼 수 있습니다. 2년 동안제품 개선 포인트를 효과적으로 발굴하여 문제 폐쇄 루프 비율이 76%에 도달했습니다. Feimo는 비즈니스 엔지니어링 폐쇄 루프 측면에서 컬렉션 리플로우 프로세스, 전체 제품 개발 프로세스는 라벨링 교육, 시스템 보정, 시뮬레이션 검증부터 최종 OTA 릴리스 프로세스까지 엔지니어링 폐쇄 루프입니다. ​HAMODriveGPT

Xuehu Hairuo 출시 , 자동차 지능형 기술의 길을 바꾸겠습니다 LINE​하이모는 AI 자율주행 분야에서 대형 모델 개발과 적용의 선구자입니다. 현장,

HAMOZhixingCEO Gu Weihao자율 주행의 대규모 생성 모델 출시 DriveGPT, 중국 이름 Snow Lake · 헤어루오. ㅋㅋㅋ

HAMODriveGPT Xuehu Hairuo는 자율주행 인지 의사결정 모델을 지속적으로 최적화하기 위해 주행 데이터를 도입하여 RLHF(Human Feedback Reinforcement Learning) 기술을 확립합니다. Its 의 궁극적인 목표는 End-to-End 자율주행을 달성하는 것입니다. 현 단계에서는 향후 자율주행의 인지적 의사결정 문제를 해결하는 데 주로 사용됩니다. 여러 대형 모델의 기능을 DriveGPT에 계속 통합합니다. 현재 HAMODriveGPT Xuehu·Hairuo는 모델 아키텍처와 매개변수 규모를 업그레이드했으며, 사전 훈련 단계에서는 매개변수 규모가 1,200억 킬로미터에 이릅니다. 제작된 차량 주행 데이터가 소개되었습니다. RLHF 스테이지에서는 클립을 이어받기 위해 수동으로 선택한 50,000개의 어려운 장면을 소개합니다. ​

DriveGPT Xuehu Hairuo은 GPT(생성 사전 훈련 Transformer) 생성적 사전 훈련 모델은 ChatGPT와 다릅니다. DriveGPT의 입력은 지각 융합 후의 텍스트 시퀀스이고, 출력은 자율주행 장면의 텍스트 시퀀스로, 자율주행 장면을 토큰화하여 "드라이브 언어"를 형성하는 것입니다. "라는 자율주행차 의사결정 및 제어, 장애물 예측, 의사결정 로직 체인 출력 등의 작업이 최종적으로 완료된다.

(DriveGPT雪湖·海如)​

DriveG PT Xuehu·Hairuo의 구현 과정은 다음과 같습니다. , 사전 훈련 단계에서는 먼저 양산 주행 데이터를 도입하여 초기 모델을 훈련시킨 후, 주행 인수 클립스 데이터를 도입하여 피드백 모델(Reward Model)의 훈련을 완료한 후 강화학습을 통해 피드백 모델은 자율주행 인지 의사결정 모델의 지속적인 최적화를 형성하기 위해 초기 반복 모델을 지속적으로 최적화하는 데 사용됩니다. 동시에 DriveGPTXuehu·Hairuo는 입력단의 프롬프트와 Haimo CSS 자동 운전 장면 라이브러리의 결정 샘플을 기반으로 모델을 훈련하여 모델이 추론을 학습할 수 있도록 합니다. 자율 주행 시나리오의 동적 인식 프로세스를 위한 이해 가능하고 해석 가능한 추론 논리 체인 생성을 완료합니다. ​

(신형 모카 DHT-PHEV의 첫 출시 모델, DriveGPT Xuehu·Hairuo 출시) ​

하오모 현장발표 DriveGPT Xuehu·Hairuo첫 번째 모델은 신형 모카 DHT-PHEV로 곧 양산 및 출시될 예정이다. Gu Weihao는 DriveGPTXuehu Hairuo가 도시 NOH, 지름길 추천, 지능형 스파링 및 탈출 시나리오에 점진적으로 적용될 수 있다고 언급했습니다. DriveGPTXuehu Hairuo의 축복으로 차량의 움직임은 더욱 인간적이고 부드러워지며 차량이 그러한 결정을 내리는 이유를 운전자에게 알려주는 합리적인 논리가 있습니다. 행동. 일반 사용자의 경우 차량은 점점 더 숙련된 운전자와 비슷해질 것입니다. 사용자는 스마트 제품에 대한 신뢰가 더 강해지고 차량 동작이 예측 가능하고 이해 가능하다는 것을 이해하게 될 것입니다. ​

(DriveGPTXuehu·Hairuo은 자동차 지능형 기술의 로드맵을 바꿀 것입니다) ​

현재 하오모님 DriveGPTXuehu·Hairuo가 공식적으로 외부 세계에 공개되어 첫 번째 한정 고객과 협력을 시작했습니다. 베이징 교통 대학교 컴퓨터 정보 기술 학교, Qualcomm, Volcano Engine, Huawei Cloud, JD Technology , NavInfo, Weipai New Energy, Intel 등이 이미 합류했습니다. DriveGPT의 오픈과 서비스를 통해 자율주행 실무자와 연구기관이 기본역량을 빠르게 구축할 수 있도록 홍보하겠습니다. ​

(HaomoDriveGPT Xuehu Hairuo는 업계에 열려 있습니다)​

Haimo DriveGPT Xuehu·Hairuo는 생태학적 파트너와 협력하여 지능형 운전, 운전 장면 인식, 운전 행동 검증, 어려운 장면 탈출 등 네 가지 주요 응용 기능을 탐색하는 데 앞장설 것입니다. 현재 데이터를 활용하는 과정에서 하오모는 점차 비용 효율성이 매우 뛰어난 4D Clips 기반의 주행 시나리오 인식 솔루션을 구축했습니다. 업계에서는 올바른 주석 결과를 제공하려면 사진에 약 5위안이 필요합니다. DriveGPTXuehu Hairuo의 장면 인식 서비스 를 사용하면 사진 가격이 0.5위안으로 인하됩니다. 단일 프레임 이미지의 전체 주석 비용은 업계의 1/10에 불과합니다. 다음으로 Feimo는 점차적으로 이미지 프레임 및 4D Clips장면 인식 서비스을 업계에 공개할 예정입니다. 이를 통해 업계에서 사용하는 데이터 비용을 대폭 절감하고 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다. 품질을 향상시켜 자율주행 기술의 급속한 발전을 가속화하고 있습니다. ​(

DriveGPT

Xuehu Hairuo의 장면 인식 능력 외부 세계로 열려있는 능력)​

Gu Weihao2023년year1month에 Hao Mo가 소개함 중국 자율주행 업계 최대 규모의 지능형 컴퓨팅 센터 MANA OASIS (스노우레이크·오아시스) 이번에는 컴퓨팅 파워 최적화 등 측면에서 3가지 주요 기능을 업그레이드했습니다 , 추가로 DriveGPT Xuehu·Hairuo의 컴퓨팅 성능을 지원합니다. 우선, Haimo와 Volcano 엔진은 이상 현상에 대한 분 단위 캡처 및 복구 기능을 달성하기 위해 "대형 모델 훈련 보증 프레임워크 전체 세트"를 새로 구축했습니다. 킬로칼로리 작업을 보장할 수 있는 작업 비정상적인 중단 없이 몇 달 동안 지속적인 교육 , 효과적 보장대형 모델 교육 안정성 ; 둘째, Haimo는 실제 데이터 반환을 핵심으로 하는 증분 학습 기술을 개발하고 이를 대규모 모델 학습으로 확장하고, 대규모 모델 연속 학습 시스템을 구축하고, 자체 개발한 작업- 레벨 탄력적 스케일링 스케줄러, 분 단위 리소스 스케줄링, 클러스터 컴퓨팅 리소스 활용률이 95%에 도달합니다. 마침내 MANA OASIS는 데이터 처리량을 개선하여 비용을 절감하고 효율성을 높입니다. 대형 모델 학습 효율성 , Volcano 엔진에서 제공하는 레고 연산자 라이브러리를 도입하여 연산자 융합을 구현하고 엔드 투 엔드 처리량이 84% 증가합니다. ​MANA 아키텍처가 전반적으로 업그레이드되었습니다개방형 권한 부여, 시각적 인식 기능

​

Haimo중국 최초의 자율주행 데이터 인텔리전스 시스템 MANA, 신청 후, 이 AI DAY도 포괄적인 업그레이드를 안내했으며, 공식적으로 권한 부여를 열었습니다. Gu Weihao가 을 소개했습니다. MANA 컴퓨팅 기본 서비스는 매개변수 규모, 안정성 및 효율성 측면에서 대규모 모델 훈련에 특별히 최적화되었으며 OASIS 에 통합되었습니다. 두 번째로, MANA지각 및 인지 관련 대형 모델 기능이 DriveGPTXuehu·Hairuo에 통합 통합되었습니다. 셋째, NeRF 기술을 사용한 데이터 합성 서비스가 추가되어 획득 비용이 절감됩니다. 코너 케이스 데이터; 동시에 다중 칩 및 다중 모델의 빠른 배송 문제를 위해 이기종 배포 도구 및 차량 모델 적응 도구를 최적화합니다. ​ (중국 최초의 자율주행 데이터 인텔리전스 시스템 MANA가 완전히 업그레이드되었습니다

,

open ) ​ (MANA의 시지각 능력의 발전)

​

또한 MANA의 시지각 능력은 한편으로는 3차원 공간 구조와 이미지를 지속적으로 학습할 수 있습니다. 동시에 텍스처를 제공하고 순수한 시각적 측정을 결합합니다. 거리 정확도는 초음파 레이더의 정확도를 능가하며 BEV 솔루션은 더 강력한 다양성과 적응성을 갖고 있는 반면 단일 여행 및 다중 여행 순수 시각적 NeRF를 실현할 수 있습니다. 3차원으로 재구성되어 도로 장면이 더욱 현실감 있고 육안으로는 그 차이가 거의 눈에 띄지 않습니다. NeRF를 통해 장면을 재구성한 후 실제 환경에서 수집하기 어려운 Corner Case를 편집하고 합성할 수 있습니다. 원래의 글로벌 관점 수정 및 조명/날씨 효과 추가를 기반으로 가상 동적 객체를 합성하는 기능이 추가되어 원래 설정된 모션 궤적에 다양한 하드 케이스를 합성하여 복잡한 도시 교통 환경을 저렴한 비용으로 시뮬레이션할 수 있습니다. 비용 테스트는 도시 NOH 기능의 경계를 개선하고 복잡한 도시 교통 환경에 더 잘 대처합니다.

(MANA 시각지각능력 향상)

업계에서 가장 어려운 시각적 작업 중 하나인 단안 시각적 측정에 직면하여 Tesla에 이어 Feimo도 중국에서 Fisheye를 사용할 수 있는지 확인하는 데 앞장섰습니다. 카메라 교체 주차 요구 사항을 충족하기 위한 거리 측정용 초음파 레이더. Haimou는 차량 측 어안 카메라에 시각적 BEV 인식 프레임워크를 도입하여 15미터 범위 내에서 30cm의 측정 정확도, 2미터 내에서 10cm 이상의 시각적 정확도를 달성했습니다. 주차 시나리오에서 초음파 레이더를 대체하기 위해 순수한 시각적 거리 측정을 사용하면 전반적인 스마트 운전 비용이 더욱 절감됩니다. "

우리는 실제 사용자 시나리오를 기반으로 한 피드백 데이터를 통해 제품을 더욱 효과적으로 최적화하고 제품 진행 속도를 높일 수 있다고 항상 언급해 왔습니다. 사용자에게 더 많은 가치 제공

”​ 자율주행 분야의 산, 학, 연구 관계자들이 많은 도움을 주시고 있으며, 하오모의 생태 파트너가

百House에 도달했습니다.

이 AI DAY 이번에도 자율주행 분야 초호화 게스트 라인업을 모았습니다. 동양 중국자동차칩연맹 공동회장 겸 중국전기차협회 100인 협회 부회장, Zhu Xichan 퉁지대학교 교수 겸 자동차 안전 기술 연구소 소장 , 청화대학교 차량운송학과 차오동푸 교수와 기타 업계 전문가 및 학자가 자율주행 산업과 기술의 최신 진전을 공유했습니다. ,탱크 제품; 이사Gu Yukun,Huawei Cloud 인공 지능 분야 수석 과학자, 국제 유라시아 과학원 학자, IEEE/CAAI Fellow Tian Qi 、Ai Hezhi, Qualcomm 제품 마케팅 수석 이사 , N Lai Junjie, VIDIA China 엔지니어링 및 솔루션 수석 이사, Xiongan 혁신 연구소 , 중국과학원 인지 지능 연구소 부국장이자 Xiongan New Area 디지털 교통 연구소 부국장인 Huang Wuling과 기타 생태학적 파트너가 업계의 최신 통찰력을 공유했습니다 , 그리고 하이모 상황과의 협력. 또한 이번 분기에 Haomo는 Yingchi Technology, China Society of Automation, , , 티베트 고원에 대한 두 번째 종합 과학 조사 및 연구 등과 같은 더 많은 파트너를 환영했습니다. Haomo는 거의 100개에 달하는 생태학적 파트너. ​ (하오모 생태 파트너가 HAOMO에 참석했습니다. DAY)​

동양 대표는 “중국 자동차 산업은 도입시대에서 혁신시대, 전동화에서 지능화 시대로 큰 변화를 겪었다”며 “지능형 커넥티드카 기술이 빠르게 발전했다”고 말했다. 모두의 관심이 필요합니다

하오모 지싱으로 대표되는 민간 혁신 기업이 중국 브랜드 자동차의 혁신과 발전에 주도적인 역할을 맡길 바랍니다. .”​

Zhu Xichan은 “자율주행의 안전한 운영은 정책의 개선 및 지도와 분리될 수 없으며, 기술 연구 개발 과정에서 관련 기업의 세심한 탐색과 세심한 실천에서도 분리될 수 없습니다. Hao Mo Zhixing은 시스템 엔지니어링과 기본 논리로서 업계 전체와 공유할 가치가 있습니다.” 중국 자율주행 발전." 구웨이하오가 연설 말미에 언급한 하오모가 설립된 지 거의 3년 반이 지났습니다. 지난 3년 동안 많은 것이 변했지만 시모의 기술에 대한 확고한 투자는 변함이 없습니다.

Hemo people 항상 기술을 사랑하고, 준비된 상태로 온 힘을 다해 질주하세요. 아무리 어려워도 나는 결코 포기하지 않을 것이다. 사랑하는 것은 산과 바다로 나뉘고, 산과 바다는 평준화될 수 있다. 기술은 분명 세상을 바꿀 것입니다!

”

​연설 중에, 구 웨이하오가 연설에서 비밀을 밝혔습니다 눈 호수

· 이름의 유래

Hai Ruo: " "Zhuangzi Autumn Water"에서 이 있습니다 두 명의 신화 속 인물 허보(He Bo)와 베이 하이 루오. Hebo는 NorthHai Ruo에게 크고 작은 차이점이 무엇인지 물었습니다. 北Hai Ruo는 나에게 하늘과 땅 때문에 크게 느끼지 말고 느끼지 말라고 가르쳤습니다. 가장 작은 세부 사항 때문에 작습니다. 하이모설호·하이루오는 지혜와 관용을 의미하며 모든 강을 포용하며, 산업 발전에 기여합니다. ”​

Zhang Kai는 ,"봄이 피어나고 AI가 미래를 밝혀줍니다. 계속 진행하겠습니다 .

위 내용은 제8회 HAOMO AI DAY: 리틀 매직 카멜(Little Magic Camel)의 상용화가 다시 가속화됩니다! Yizhuang이 운영을 시작하고 9개의 주요 장면을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!