HaoMo Zhixing CEO Gu Weihao: 도시 시나리오에서 MANA가 직면한 6가지 주요 과제와 새로운 업그레이드

"데이터 기반 자율주행 3.0 시대가 도래했습니다. 인식, 인지, 모드, 데이터의 4가지 기술적 조건이 병행되어야만이 진정한 자율주행 시대로 진입할 수 있습니다. 우리가 하는 모든 일은 데이터를 보다 효율적으로 얻고 지식으로 변환할 수 있도록 데이터 채널과 컴퓨팅 센터를 만들 수 있는 하오모는 자율주행 3.0 시대를 향해 질주하고 있습니다!”라고 지난 9월 13일 열린 제6회 하오모 AI DAY에서 하오모 대표는 말했다. 웨이하오는 '자율주행 3.0시대, 자율주행'이라는 주제로 연설을 했으며, 업계 최초로 '자율주행이 데이터 중심 3.0 시대에 진입했다'는 업계 판단을 제시하기도 했다. 최첨단 AI 기술의 탐색 및 레이아웃과 자율 주행 도시 시나리오의 주요 기능 업그레이드를 기반으로 하는 데이터 인텔리전스 시스템입니다.

(Feimo Zhixing CEO Dr. Gu Weihao가 "Haimo와 자율주행 3.0 시대"에 대해 기조연설함)

대형 모델을 수용하고 기술 리더십을 계속 유지하며 Feimo는 앞으로도 자율주행 3.0 시대를 향해 질주하세요

자율주행 3.0 시대란? 추진 요인은 무엇입니까? 하오모는 현재 어떤 단계에 있나요? Gu Weihao는 연설에서 위의 문제를 공유했습니다.

(Gu Weihao의 라이브 연설)

Gu Weihao는 Attention 대형 모델이 현재 AI 개발의 새로운 트렌드이며, 그것이 가져오는 기회와 도전이 자율주행차의 중요한 추진 요소 중 하나가 되었다고 말했습니다. 드라이빙 3.0 시대. Attention의 가장 큰 특징은 단순한 구조로 기본 단위를 무한히 쌓아서 엄청난 양의 매개변수를 갖는 모델을 얻을 수 있다는 점이다. 많은 NLP 작업에서 인간의 평균 수준을 능가했습니다. 그러나 Attention의 대형 모델도 큰 과제에 직면해 있습니다. 즉, 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 무어의 법칙을 훨씬 초과하기 때문에 대형 모델의 훈련 비용이 매우 높고 단말 장치에서 구현하기가 매우 어렵기 때문입니다.

(Gu Weihao는 Attention 대형 모델이 현재 AI 개발의 새로운 트렌드라고 말했습니다.)

Attention 대형 모델이 가져온 기회와 도전은 자율주행 산업의 기술 변화를 주도하고 있습니다. "하이모는 저탄소 슈퍼컴퓨팅을 활용해 자율주행 비용을 절감하고, 차량측 모델과 칩 설계를 개선해 차량측 대형모델 구현을 실현하고, 데이터 정리를 통해 대형모델을 더욱 효과적으로 만들고 있다." Weihao는 “데이터 수준에서 Attention 대형 모델을 기반으로 하는 자율주행에는 대규모의 다양한 훈련 데이터가 필요하다”며 “대규모의 실제 인간 운전 데이터를 기반으로 한 승용차 보조 운전만이 충분한 규모와 다양성을 축적할 수 있는 능력을 갖고 있다”고 말했다. 데이터. "우리는 보조 운전이 자율 주행을 위한 유일한 방법이라고 믿을 만한 이유가 있습니다. 보조 운전만이 충분한 규모와 다양성의 데이터를 수집할 수 있기 때문입니다. 거의 3년 간의 개발 끝에 Weimo는 이제 중국 최대 규모의 데이터를 수집하는 것으로 알려졌습니다." 업계 최고의 자율주행 기업 중 하나인 이 회사의 현재 사용자 지원 주행 거리는 거의 1,700만km에 달했으며 데이터 규모도 계속해서 빠르게 증가하고 있습니다.

(Gu Weihao는 보조 운전이 자율 주행의 유일한 방법이라고 말했습니다.)

저탄소 슈퍼컴퓨팅 측면에서 Haimo는 이번 AI DAY에서 중국 자율 주행 기술 회사의 첫 번째 슈퍼컴퓨팅 센터를 공식 발표했습니다. Gu Weihao는 "훈련 효율성을 향상시키고, 훈련 비용을 절감하며, 저탄소 컴퓨팅을 달성하는 방법은 자율 주행이 수천 가구에 진출하기 위한 핵심 기준점입니다."라고 말했습니다. Haimo 슈퍼컴퓨팅 센터의 목표는 대규모 요구 사항을 충족하는 것입니다. 수천억 개의 매개변수와 학습 데이터 규모를 갖춘 확장 모델 100만 개의 클립으로 전체 학습 비용이 200배 절감됩니다.

(중국 자율주행 기업 최초의 슈퍼컴퓨팅 센터 - Haimo 슈퍼컴퓨팅 센터 공개)

알고리즘 모델 수준에서 Gu Weihao는 Haimou가 이르면 2021년 6월 대규모 변압기 프로젝트를 시작했다고 소개했습니다. 모델 연구 그리고 구현 시도. 우리는 지난 1년 동안 훈련 플랫폼의 전환 및 업그레이드, 데이터 사양 및 주석 방법 전환 준비, 인식 및 인지의 특정 작업에 대한 모델 세부 정보 탐색 등의 성공적인 사례를 기반으로 합니다. 도시 내비게이션 보조 운전 시나리오에서 Hao Mo의 현재 상황에 대비하여 빠른 개발이 탄탄한 기반을 마련했습니다.

(하오모의 신기술 실천 경로)

“데이터 중심 자율주행 3.0 시대가 도래했습니다.” 구웨이하오(Gu Weihao)는 지난 10년간의 자율주행 발전을 하드웨어 중심, 소프트웨어 중심, 데이터 중심의 세 시대로 나눌 수 있다고 믿습니다. 데이터 중심 시대는 완전히 다른 시대입니다. 대형 모델 + 대규모 데이터는 "두 개의 검"이며, 데이터는 인식 기술 측면에서 자체 학습 모드를 켜고, 다중 모드 센서는 공동으로 결과를 출력합니다. 인지 기술, 해석 가능한 시나리오 활용 주행 상식이 중심 자율주행 주행거리는 하드웨어와 소프트웨어에 의해 주도되며, 하드웨어와 소프트웨어 시대에는 주행거리가 수백만 킬로미터에서 수천만 킬로미터 이상으로 치솟았습니다. 1억 킬로미터. 데이터 드라이브를 핵심으로 위의 4가지 기술 조건이 병행돼야 진정한 자율주행 3.0 시대로 진입할 수 있다.

“하이모는 자율주행 3.0 시대를 준비해왔습니다. 인식, 인지, 모델 구축 측면에서 모두 데이터 기반 방식으로 구축되었습니다. 데이터를 보다 효율적으로 얻고 지식으로 전환할 수 있도록 컴퓨팅 센터를 마련했다”며 “테슬라는 자율주행 3.0 시대 진입을 선도했고, 웨이모는 자율주행 3.0 시대를 진입하는 최초의 중국 기업이 될 가능성이 크다”고 말했다. 회사.

“우리는 혁신에 열정을 갖고, 새로운 아이디어, 새로운 방법, 새로운 기술에 열려 있으며, 데이터 규모의 성장과 함께 긍정적인 순환을 형성할 수 있는 기술 경로에 특별한 관심을 기울입니다. 이는 기술을 만드는 첫 번째 원칙이기도 합니다. 전략적 결정: 데이터 규모의 이점을 신속하게 역량 이점으로 전환하는 기술 경로는 좋은 경로입니다." Gu Weihao는 최첨단 기술의 탐색 및 구현과 관련하여 Wei Mo는 항상 가장 극단적인 방법을 유지할 것이라고 말했습니다. , 가장 예리하고 개방적인 태도로 사용자에게 더 나은 제품 경험을 제공하고 업계의 발전과 발전을 촉진하기 위해 노력합니다.

MANA의 6가지 이정표 업그레이드는 도시 NOH "도시 진입"으로의 길을 열어 업계를 선도합니다.

최고의 기술 추구는 Weimo를 산업 혁신의 최전선으로 유지할 뿐만 아니라 현재의 자율 주행을 선도합니다. 집단적 치열한 전투가 벌어지는 도심형 보조운전 현장에서 기술을 탐색하고 구현할 수 있는 첫 번째 기회를 얻었습니다.

도심 내비게이션 보조 운전 시나리오는 현재 자율주행 기능의 핵심 돌파구이자 군사 전략가들의 격전지이기도 합니다. 그러나 도로와 교통 상황이 단일한 고속 장면부터 교통 참여자가 많고 도로와 교통 상황이 극도로 복잡한 도심 장면에 이르기까지 자율주행 시스템이 직면하는 기술적인 어려움은 기하급수적으로 증가했다고 할 수 있습니다. 엄청난 도전으로 인해 많은 자율주행 제조업체의 '도시 진입' 속도가 방해를 받았고, 그들은 기술 혁신을 위해 계속 치열하게 싸울 수밖에 없습니다. 중국 최대 양산형 자율주행 제조사인 Feimo는 이르면 2021년 말 '도시 보조 운전 시나리오 전쟁'에서 승리하겠다는 목표를 세웠고, 해당 분야의 기술 탐구 여정을 시작하는 데 앞장섰습니다. 이제 Feimo 데이터 인텔리전스 시스템 MANA는 여러 가지 획기적인 업그레이드 반복을 선보입니다.

Gu Weihao는 도시 도로가 주로 '4가지 유형의 현장 문제와 6가지 주요 기술적 과제'를 제시한다고 말했습니다. 현장 문제는 주로 '도시 도로 유지 관리', '밀집된 대형 차량', '좁은 차선 변경 공간' 및 '다양한 도시 환경'을 포함합니다. 위의 시나리오 문제를 해결하기 위해 기술 수준은 데이터 규모를 모델 효과로 보다 효율적으로 변환하는 방법, 데이터를 더 큰 가치로 만드는 방법, 재감지 기술을 사용하여 실제 공간 이해 문제를 해결하는 방법 등 6가지 주요 과제에 직면합니다. , 인간 세계의 대화형 인터페이스를 사용하는 방법, 시뮬레이션을 보다 현실적으로 만드는 방법, 자율 주행 시스템을 인간처럼 움직이게 만드는 방법 등이 있습니다.

위의 과제에 대처하기 위해 MANA의 감각 지능, 인지 지능 및 기타 측면이 업데이트되고 업그레이드되었습니다.

먼저 MANA는 대규모 양산 차량의 라벨링되지 않은 데이터를 활용한 자기 지도 학습 방법을 사용하여 모델 효과를 생성합니다. 적은 수의 라벨링된 샘플만을 사용한 학습에 비해 학습 효과가 3배 이상 향상됩니다. 이를 통해 밀리초 단위의 데이터 이점을 모델 효과로 효율적으로 변환하여 자율 주행의 다양한 인식 작업 요구 사항에 더 잘 적응할 수 있습니다.

둘째, MANA의 인식 능력이 향상되어 더 이상 대용량 데이터가 다르게 취급되지 않습니다. 거대한 데이터 규모에서 '데이터 효율성' 문제에 직면한 MANA는 기존 데이터의 일부를 추출하고 새로운 데이터를 추가하여 하이브리드 데이터 세트를 형성하는 점진적인 학습 및 훈련 플랫폼을 구축했습니다. 훈련 중에는 새 모델과 이전 모델의 출력이 최대한 일관되어야 하며 새 데이터에 대한 적합성이 최대한 좋아야 합니다. 기존 방법에 비해 전체 컴퓨팅 성능은 80% 절감되고 응답 속도는 6배 향상됩니다.

셋째, MANA는 인지 능력이 더 강합니다. 시계열 변환기 모델을 사용하여 BEV 공간에서 가상 실시간 매핑을 수행함으로써 인지된 차선의 출력이 더욱 정확하고 안정적이게 되어 도시 내비게이션 자율 주행이 고정밀 지도와 작별할 수 있게 됩니다.

넷째, MANA의 인식 능력이 더욱 정확해 중국에서 인식하지 못하는 차량 신호가 없습니다. MANA는 온보드 인식 시스템을 업그레이드해 브레이크등과 방향지시등의 상태를 구체적으로 파악해 앞차의 급제동이나 비상 정지 등의 상황에서도 운전자가 더욱 안전하고 편안하게 운전할 수 있도록 해준다.

다섯째, MANA의 인지능력도 또 진화했습니다. 도시에서 가장 복잡한 장면인 교차로에 직면한 MANA는 Zhejiang Deqing 및 Alibaba Cloud와 협력하여 도시에서 가장 복잡한 장면인 교차로를 시뮬레이션에 도입하면서 가치가 높은 실제 교통 흐름 장면을 도입했습니다. 자율 주행 장면 라이브러리를 구축하는 엔진은 자율 주행의 실제 시뮬레이션 검증을 통해 적시성이 높아지고 미세한 교통 흐름이 더욱 현실적으로 나타나 도시 교차로 통과의 "오래된 어려움" 문제를 효과적으로 해결합니다.

드디어 MANA 인지 지능이 새로운 단계를 열었습니다. 전국의 수많은 인간 운전에 대한 심층적인 이해, 상식 학습 및 행동의 의인화를 통해 Haimo 보조 운전 의사 결정은 실제 인간 운전 행동에 더 가깝고 실제 조건에 따라 최적의 경로를 선택할 수 있습니다. 안전하고 신체는 숙련된 운전자처럼 느껴집니다.

MANA의 재진화로 NOH의 "도시 진입"에 있어 가장 큰 장애물이 제거되었습니다. "Haimo City NOH는 중국의 도시 도로 상황을 더 잘 이해하는 내비게이션 보조 운전 시스템입니다." Gu Weihao는 Haimo City NOH가 "지각 강조, 지도의 빛 및 대규모 컴퓨팅 성능"의 기술 경로를 채택했다고 말했습니다. MANA에는 지능형 인식 기능이 있습니다. 5가지 주요 기능은 신호등, 지능형 좌회전, 지능형 차선 변경, 지능형 장애물 회피(정적) 및 지능형 장애물 회피(동적)입니다. 또한 "스마트 교통 흐름 처리" 기능도 제공됩니다. 정식으로 출시되기도 합니다.

연설 말미에 Gu Weihao는 자율 주행의 미래에 대한 Haimo 사람들의 확고한 자신감과 열정을 표현했습니다. "1,000여일 전에 우리는 중국에서 가장 빠른 1,000일 자율주행이 탄생하고 목격했습니다. 우리가 이룩한 성과에 매우 기쁩니다. 그러나 1,000일은 전투의 시작일 뿐입니다. 자율주행이 진정한 세계로 날아오도록 하십시오. 평범한 세상. 자율주행을 향한 길에는 모두가 투쟁하고 싸울 것입니다!”

위 내용은 HaoMo Zhixing CEO Gu Weihao: 도시 시나리오에서 MANA가 직면한 6가지 주요 과제와 새로운 업그레이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!