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利用端到端+VLM,理想汽车重塑智驾体验

IP属地 北京 编辑:沈瑾瑜 汽车公社 时间:2024-10-23 14:30:37

在9月14日的晚高峰来临前,有车主收到了理想汽车全新一代智能驾驶端到端+VLM技术的推送,万人体验活动就此开启,涵盖了MEGA、L9、L8、L7和L6的AD Max车型。而早在两个多月前,理想汽车就已经启动了相关的早鸟计划,测试工作也在紧锣密鼓地进行中。

这一系列动作不仅极大地推动了理想汽车在智能驾驶领域的发展,也激发了车主们对更高水平智能驾驶技术的新期待。

现在,满载着广大用户的殷切期望,理想汽车全新一代双系统智能驾驶解决方案「端到端+VLM」于10月23日正式全量推送,揭开了全新智驾系统的神秘面纱。这标志着理想汽车智能驾驶正式进入 AI 大模型时代,实现像人一样思考,像人一样驾驶,场景全覆盖、行驶更舒适、通行更高效。

两个系统,强于一个系统。这既可以是简单的1+1>2算式,也可以是深邃的思考结论。

简单说明一下端到端技术,是指不再用人工制定规则的方式去约束智能驾驶系统,仅仅用人工智能模型,机械自学习的方式,去替代智能驾驶过程中的感知、规划控制等模块,从视觉的“输入”端,到智能驾驶系统最后控制车辆自行驶“输出”端,完全依靠模型自身系统来处理,让功能完全黑盒化。

端到端模型,追求One-Model一体化端到端。不过出于安全冗余的考量,目前市场上在智驾领域处于领军者的车企,都会设置一定的底层负责安全冗余的算法,将感知、规划控制模块独立,而接口仍然由人工定义和连接。而理想引入了另一个系统——系统2,VLM视觉语言模型,真正实现了One-Model结构的端到端。

对此,理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋博士这样解析运作机理:系统1完全靠自己的视觉感知,执行操作,系统2需要长期积累知识给系统1提醒和告知。系统2能够提供复杂环境的理解能力、读懂导航地图的能力以及交通规则的理解能力,辅助系统1进行规划决策。

按照理想的说法,VLM具备应对复杂场景的逻辑思考及决策能力。理想汽车模仿人类大脑双系统架构,让两个系统为整个理想的智能驾驶服务。

基于这些优势,全新的智能驾驶解决方案,可以实现实现路边起步、环岛、U 型掉头等困难场景的顺畅通行,同时基于独有的VLM视觉语言模型,实现了限时公交车道、潮汐/可变车道、减速带、坑洼路面等场景识别和应对能力。与此同时,在安全性、舒适性和效率上大幅提升,拟人化程度再上新的台阶。

不仅如此,在智能驾驶的车机交互界面也进行了全面焕新,双系统的“所见所想”可以实时展现,让智驾的全过程更易于用户理解,也更让用户安心。并且,新增了智驾行程卡自动上传手机的功能,可以实现随时随地的分享,而车辆中心也新增了智驾统计自定义查看,也可以生成分享页。

值得一提的是,此次全量用户推送的版本基于V4.8.6模型而来,是在400万clips基础上迭代的第16个版本,增加了城市夜景的数据配比。主要在三个方面做了优化:第一,提升了超车场景的理解能力,让变道更积极;第二,提升了导航信息的理解能力,让导航变道的时机更合理;第三,提升了障碍物检测精度,让绕行幅度更合理。

从“无图NOA系统”,再到“端到端+VLM”,一开始在智驾领域似乎处于落后局面的理想汽车,显然已经缩小了和其他车企的差距并着眼反超。事实上,理想汽车在研发无图NOA时,就已经预研端到端架构,提前做好了储备。

“所以这是我们为什么会速度比较快的原因。如果大家觉得牺牲了效率,其实是因为没有找到提效的方法。” 理想汽车智能驾驶高级算法专家詹锟曾在采访中表示:“我们逐渐已经找到了通过自动化测试、世界模型高效验证模型的方法,所以我们才能兼顾速度和质量。”

那么,和此前的无图NOA系统相比,端到端+VLM视觉语言模型究竟有什么技术优势?

首先,端到端不依赖规则式逻辑,具备更拟人化的驾驶方式,拥有老司机般的丝滑体验。以路边起步为例,目前一些车型已经实现了路边起步,但只能在D挡或Autohold状态下可以激活,而理想汽车的端到端模型在P挡就能激活,实现了“上车就能开”,并且依靠更强的freespace规划,不再强依赖车道关系。

其次,整体大幅提升了安全、舒适和效率,能力更强、上限更高。例如U型掉头和环岛通行等这些复杂路况,端到端具备更强的侧向感知能力和复杂道路结构的理解能力,让车辆的行驶轨迹更拟人化,决策也更果断。而在拥堵路况时,变道能力更强,能够即时准确的执行绕行决策,整体反应更像“老司机”。

更重要的是,VLM视觉语言模型具备理解物理世界复杂的交通环境和中文语义的能力,可以辅助端到端解决安全、导航、法规和舒适等方面的自动驾驶业内难题。例如限时公交车道、潮汐车道、可变车道等,曾经无法解决的问题,通过VLM都可以进行准确识别,并正确选择车道通行,在遵守交规的同时大大提升通行效率。

而对于其他像丁字路口、减速带、坑洼路面、夜间无灯路段、学校路段、施工路段等复杂交通环境都能进行准确判断,以语言和UI交互两个方式进行提前告警并及时进行减速,这些都是行业独有、业内首创。

此次端到端+VLM的更新,还对高速NOA进行了优化,针对前方慢车可以更早识别,并果断发起超车动作,让车辆的行驶更高效更安全。而这套全新一代的智能驾驶解决方案,迭代速度更快,还具备全数据驱动、快速迭代的能力。

一路走来,理想汽车经历了显著的成长与进步,从智能驾驶领域的后来者,发展成为行业先锋。如今,它已成为首个将视觉语言模型(VLM)部署到Orin-X芯片的企业,并率先采用了双系统架构。凭借百万辆的规模化运营效率,预计至2024年底,其智能驾驶累积里程将达到30亿公里之巨,训练算力超过8 EFLOPS。这些成就标志着理想汽车正稳步迈向智能驾驶技术前沿,并持续在这一领域实现新的突破,让用户享受到新技术带来的便捷与安全。

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