微信热文2024年10月13日发布:对话理想汽车郎咸朋:自动驾驶最终要拼算力和数据

⭐发布日期:2024年10月13日 | 来源:微信热文

⭐作者:阿历克斯·哈赛尔 责任编辑:Admin

⭐阅读量:481 评论:9人

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2024年下半年,理想汽车智能驾驶进展飞快,实现无图NOA的规模推送、率先探索应用端到端大模型,智驾节奏已经跻身第一梯队选手。


对于理想汽车的快节奏,业内给出的评价是:财大气粗


理想汽车自身似乎也并不避讳这一点,理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋甚至坦言称:


“我们深刻理解做人工智能,除了要建立各种平台体系外,最终大家要竞争就是算力和数据。”


他表示,特斯拉从不担心讲自己的技术路线被学习,就是因为特斯拉相信其他企业无法超越其算力和数据,这对于理想汽车也一样。


自动驾驶行业的人才流动,让各家的软件架构、算法模型都不再是绝对秘密,最终大家比拼的是有没有足够的算力和数据去训练算法。


这背后,更直白一点就是有没有足够资金支持,对于车企而言,就是能否有足够的销量去获取利润、去养自动驾驶的算力和数据。


“很多人说理想卷销量,实际上销量背后是我们对于自动驾驶的深刻思考”,郎咸朋谈到。


他还介绍,理想汽车当前训练算力达到5.39EFLOPS,预计到2024年底将超过8EFLOPS,理想汽车每年在训练算力的投入超过10亿元。


理想汽车认为,最终实现自动驾驶需要的训练算力要达到100EFLOPS的量级,折合成投入每年要超过10亿美金。


在2024成都车展期间,理想汽车公布其智驾产品的最新进展,同时,围绕外界的一些疑惑,理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋、理想汽车智能驾驶高级算法专家在也圆桌访谈时,进行了解答。



01

无图NOA推送后,Max版销量占比提升



目前,理想汽车智驾系统新旧两套架构在同步推进。


7月15日,理想汽车正式全量推送无图NOA,表示其高阶智驾不再依赖高精地图等先验信息,在全国范围内可导航的城市道路均可使用。


理想汽车表示:随着无图NOA发布,理想汽车城市NOA日均里程提升3倍,城市NOA日均活跃度提升8倍。


理想全国门店开启无图NOA试驾后,门店NOA试驾率实现倍增,30万元以上车型AD Max销量占比达到近70%。


按照理想汽车的介绍,理想智驾能力的提升已经开始为终端销量赋能,同时,理想汽车拥有的巨大用户群体,也正在反哺理想汽车智驾能力进化。


郎咸朋介绍,得益于理想用户,从2022年到2024年8月底,智能驾驶累计总里程实现从4亿公里到22亿公里的飞跃式增长,今年年底预计达到30亿公里。


同时,基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构,7月底在车端落地并开启千人内测。千人团用户数量达到1029人,覆盖270个城市。


内测不到1个月的时间,千人团用户总城市NOA行驶里程达到21.1万公里,单日城市NOA驾驶最长里程391公里,单次零接管城市NOA最长里程81.6公里。


在千人团内测的1个月时间内,MPI(平均接管里程)从第1个版本的12.2公里,提升至第12个版本的21.8公里,提升幅度近2倍。


“全新一代理想智能驾驶迭代速度真正验证了Scaling Law(缩放定律),即模型能力会随着训练数据量增长而提升”。


2024成都车展期间,理想汽车宣布开启万人体验团招募,新一代产品将进入「有监督自动驾驶」的新阶段。基于此技术方案,理想汽车为用户带来了全新的智能驾驶产品和体验形态,即车位到车位的“一键智驾”功能。


郎咸朋表示,目前理想智驾的研发迭代速度非常快,最早今年年底、最晚明年上半年就会将这套「有监督自动驾驶」量产交付。


这样的研发、交付效率,一方面得益于高效的组织管理,他谈到,理想向华为学习了组织架构,如IPD流程等。同时,也将一些先进经验,结合理想汽车自己的企业特点进行内化处理。


另一方面,目前理想汽车智驾团队,有比较好的阶梯式研发流程,交付一代、研发一代、预研一代。


在系统验证测试方面,理想汽车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,才能兼顾速度和质量。


02

端到端不完美,但能让自动驾驶到达L3


理想汽车全新自动驾驶架构受到诺贝尔奖获得者丹尼尔·卡尼曼提出的双系统理论启发,推出世界首创的双系统智能驾驶方案。何为双系统?


系统1,即快系统,善于处理简单任务,是人类基于经验和习惯形成的直觉,主要由One Model一体化端到端模型实现,具备高效、快速响应的能力,能够应对驾驶车辆时95%的常规场景。


系统2,即慢系统,是人类通过更深入的理解与学习,形成的逻辑推理、复杂分析和计算能力,在驾驶车辆时用于解决复杂甚至未知的交通场景,由VLM (Visual Language Model,视觉语言模型)来实现,其接收传感器输入后,经过逻辑思考,输出决策信息给到系统1,占日常驾驶的约5%。


理想汽车认为,系统1和系统2之间相互配合,能够分别确保大部分场景下的高效率和少数场景下的高上限,成为人类认知、理解世界并做出决策的基础。


如何理解两个模式的分工,詹锟介绍,VLM相当于驾校教练,它在旁边时刻提示,会给出相关建议,例如,它会说这里要注意车辆减速,但具体怎么踩刹车,这个会让端到端自己去判断。


那么,One Model端到端模型又是如何工作的?


詹锟解释了其工作流程,他谈到,负责感知的传感器输入编码,然后交给统一的Transformer decoder网络做输出,输出的信息分为几个维度:


一是感知信息的输出,可以用来做SR显示,跟驾驶员做交互。


二是进行辅助监督,让端到端模型收敛得更快。


三是做行驶轨迹输出,然后将轨迹交给控制模块,控制模块会做安全校验,最后转成油门开度、方向盘转角,进行车控执行。


詹锟表示,整个模型架构不是特别复杂,非常简洁清晰。理想汽车更多地是通过优质数据、训练策略来调整One Model端到端的效果。


他表示,One Model端到端模式的优化不只依靠数据,模型结构也很重要,里面有各种细分类型,例如Cross Attention、Self Attention,会做各种各样的设计和实验。


同时,训练策略也是关键因素,模型训练是一遍就结束,还是训练一遍以后再把重点那点挑出来重新训练一遍?还是先训练一部分,再做精选数据的训练?这些都是在大模型训练过程中,逐渐积累的经验。


在这个过程当中,不同数据、不同模型结构、不同训练方法,对模型的迭代都有帮助,这其实也是各家竞争的关键。


“每一套模型调整之后实际表现如何,内部都会进展测试,如果表现不好就会内部消化,这种模型就不会让用户使用,但是每当模型有迭代、有提升的时候,我们都会拿给用户去进行测试、验证,这是我们研发过程当中的一些迭代”。


理想汽车也坦言,One Model端到端模型虽然听起来很美好,但也不是完美无缺的。


一方面在于One Model的训练难度非常大。詹锟表示,从工作流程来看,进来的是原生数据,出来的是行驶轨迹线,这样一听就感觉不太好训练。


另一方面就是训练数据的数量和质量要求很高。理想汽车虽然已经积累了22亿公里训练数据,但实际的优质数据可能占比3%。


那么,端到端架构是不是通向自动驾驶的最优解?


詹锟表示,端到端架构能够帮助自动驾驶能力达到L3。若想进一步向L4发展,就需要端到端+VLM双系统,理想认为这是面向L4的一个终局方案。


他进一步谈到,那再往后发展,L4不是终局,自动驾驶还有L5,肯定还会有一体化的、超大规模的统一模型。未来,要把双模型合在一起,实现手脑完全结合的大模型方案,这也是理想汽车后续要尝试、探索的方向。


03

利用世界模式,打造自动驾驶模拟考场


除了系统1、系统2,理想汽车智驾体系还有第三个系统,即世界模型。


最近一段时间,车企纷纷将世界模式概念引入自动驾驶,但各家对于车企理解有所不同。


世界模型最早来自诺贝尔图灵奖获得者杨立昆,其核心思想在于让AI像婴儿一样,通过观察、学习,从物理世界中获取反馈。


郎咸朋表示,理想汽车将世界模型应用于自动驾驶,主要是用来做完整的验证测试。


他谈到,“世界模型对系统1和系统2来说,最大作用是提供一个训练和测试的场地。原来是这个场地放在真实的世界里面,我们把世界弄进模型里。在世界模型里,我们的测试、错题、真题,都在这个世界模型中进行训练”。


在产品交付之前,要做更多更有效的测试,每个模型的发版至少进行了1000万公里测试。如果用实车做测试,一方面是成本,另一方面是场景限制,测试效果可能达不到交付「有监督自动驾驶」的程度,特别是当模型迭代比较迅速的时候。


世界模型支撑了全新一代理想智能驾驶大范围、高速迭代,提供了自动化的AI能力评价体系,通过diffusion transformer技术,再加上3DGS技术,能够把曾经遇到过“错题”,举一反三地形成“模拟题”,确保了在模型评价时“错题”不再做错,同时兼具优秀的泛化能力。


同时,在云端收集到有问题的用户数据之后,模型能够进行分类并且直接放入错题库,这样的效率是非常高的。不仅节省做路试的时间,效果也有显著的提升。


郎咸朋表示,有人认为用了端到端架构后,下限变低了,安全变差了,这是针对设计不完善的一种想法。


首先,在测试层面,如果不安全、不合规,模型就不能交付给用户。


其次,从技术角度来说,理想也是有做安全兜底模块的,保证它有绝对的下限。


大模型以前,智驾工程师写了很多规则应对不同的场景,但是现在只需要写下限的规则,上限全靠端的端 、VLM去捕捉,甚至有些防御性驾驶,VLM都可以提前告诉系统,这些在一定程度上都能提升系统安全性。


重视效率的理想汽车,此前在前瞻技术的投入并不激进,今年来看,理想汽车对于智能驾驶的投入和布局已经置于较高的战略地位。


诚如理想自己说的那样,数据和资金是其明显优势,一旦下了战略决心,理想在智驾赛道的潜力值得重视和期待。

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杨驰飞

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Meriweather

6秒前:这背后,更直白一点就是有没有足够资金支持,对于车企而言,就是能否有足够的销量去获取利润、去养自动驾驶的算力和数据。

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