您现在的位置是：主页 > 科技圈快讯 > 人物 >
小鹏李力耘指出端到端方法易走偏：短周期速效如预制菜
发布时间：2024年10月21日 11:34:52 人物 人已围观
简介高阶辅助驾驶系统经过多年的发展，从早期的高精度地图和BEV鸟瞰技术，演变至如今无图驾驶的能力。目前，"端到端"技术成为最主流和热门的选择，新兴车企纷纷采用这一技术以提升驾...
新标360快讯10月21日消息，高级辅助驾驶系统已经经历了数年的发展，从最初的高精度地图，到后来的BEV鸟瞰视角，再到如今无图驾驶的普及，现阶段最主流和热门的趋势无疑是“端到端”系统，许多新兴势力和一些传统汽车制造商纷纷采用了这一技术。
不过，端到端技术的实现并不相同。近日，小鹏汽车的自动驾驶负责人李力耘在接受媒体采访时深入探讨了这一领域的细节。
媒体提问道：我们今天讨论的很多话题围绕端到端技术，但在去年下半年，国内的制造商还在探索如何实现无图城市NOA以及争夺开城数量，而今年端到端的热度骤然上升，这样的快速变化是否超出了你们的预期？
李力耘回应说：端到端的开发方向其实很容易走入误区。
“正如之前提到的，小鹏和华为的方向基本一致，是比较合理的。然而，一些厂家可能会混淆，把小模型通过规则连接的方式视为端到端，或者简单地在车载系统中实施端到端模型，这些做法实际上会存在问题。
例如，利用规则堆砌小模型来实现端到端，意味着依然需要众多优秀的规则工程师；而在汽车上直接部署一个端到端模型，短期可能会看起来效果不错，可是在长期发展中，模型的能力受限于其本身的规模。
李力耘还指出，双Orin芯片能够支持的模型规模有物理上的限制，这对每个汽车制造商而言都适用。如果人工智能的基础架构和云端的数据策略仅限于双Orin所能承担的模型，那么这种做法显然是短视的，未来将面临更多瓶颈。
“小鹏希望从更高的视角看待这个问题，首先在云端要构建一个更为强大的模型，无论是模型数量、参数，还是数据量，都应实现几何级别的增长。基于此，我们再进行车载模型的选择和部署。”
他随后在微博上进一步说明道：未来的自动驾驶竞争将主要发生在云端，小鹏已经开始布局云端的大模型，通过在云端进行强化训练后再蒸馏到车上，这极大提升了端到端的能力上限。
