홍성자본국 8월 31일 소식에 따르면 8월 30일, 제27회 성도국제모터쇼가 서막을 열었다. 리상자동차 (02015.HK/LI.US) 는 종단간 모델, VLM 시각언어모델과 세계모델 자동운전기술구조의 최신진전과 미래계획을 공포함과 아울러 종단간 및 VLM 시각언어모델을 기반으로 한 신세대 리상지능운전이 정식으로 만인체험단모집을 시작했다.또한 이상적인 OTA6.2는 공식적으로 전체 푸시됩니다.
리상자동차지능운전연구개발부총재 랑함붕, 지능운전고급계산법전문가 첨은 발표회후 홍성자본국을 포함한 매체군방문을 받았다.
첨의 소개에 따르면 이른바 끝에서 끝까지란 일종의 연구개발의 범례로서 하나의 임무를 수행하여 최초의 입력단으로부터 최후의 출력단까지 중간에 기타 과정이 없고 하나의 모형으로 입력으로부터 출력에 이르기까지 완전하게 하는것을 말한다.자율주행 분야에 적용하는 것은 하나의 모델만으로 카메라 등 센서가 수집한 감지 정보를 차량의 조작 명령으로 변환할 수 있다는 의미다.
2023년 초 테슬라 (TSLA.US) 는 종단간 언급을 했다.현재 여러 자동차 기업들이 모두 끝에서 끝까지 권하고 있지만, 사고방식과 진전은 각각 다르다.첨곤의 견해에 의하면 모듈화의 종단간 보다 일체화 (OneModel) 종단간 은 더욱 본질적인 종단간 이다.
랑함붕은"지운전에 대한 우리의 핵심적인 사고방식은 바로 종단간 + VLM이다. 우리는 이 방식이 인류가 운전하는 더욱 전도가 있는 지능운전방안에 더욱 접근한다고 생각한다.»
랑함붕의 견해에 의하면 종단간 + VLM 기술구조는 본질적으로 인공지능방안이다."지금부터 우리는 진정으로 인공지능의 방식으로 자동운전을 한다."그는 이런 전제하에 자동운전연구개발의 핵심경쟁은 더욱 많은 더욱 좋은 수치와 그에 배합된 계산력으로 모형을 훈련하는가 하는것이고 훈련수치, 훈련거리는 돈으로 구매할수 없다고 인정했다.
그는 이상적인 자동차의 현재 훈련 계산력이 5.39EFLOPS에 달하며 2024 년 말까지 8EFLOPS를 초과 할 것으로 예상된다고 밝혔다.리상자동차는 매년 훈련계산력에 인민페로 10억원을 초과하는데 올해는 20억인민페를 소모해야 한다."우리는 최종적으로 자동운전을 실현하는데 필요한 훈련계산력이 100EFLOPS의 체급에 달해야 하며 환산하면 매년 10억딸라를 초과해야 한다고 생각한다.»
세계 모델에 대해 랑함붕은 감독 (L3급 및 이하) 이 있는 자율주행에서 더 큰 역할을 하는 것은 역시 종단간 모델, VLM 시각언어 모델이라며"감독이 있는 자율주행 수요 하에서 종단간 모델은 이미 충분히 사용되고 VLM은 단지 알림 보조의 역할을 하기 때문"이라고 지적했다.그러나 무감독 L4급 자율주행 이후 이 시스템은 모든 미지의 장면과 돌발 상황을 독립적으로 처리해야 한다. 모델 매개변수 양이 급증하면 차단의 세계 모델이 필요하다.
인수율은 시스템 능력을 나타내는 핵심 지표 중 하나다.소개에 따르면 리상자동차는 이미 21킬로메터를 초과해야 한차례 접수할수 있다.앞으로 100킬로미터까지 끌어올려 한 번 인수할 수 있다.그러나 만약 오랫동안 접수하지 않는다면 사람의 정신주의력은 집중되지 않는다.이상적인 자동차는 새로운 인터렉션 체험을 통해 운전자가 인수해야 할 때 인수할 수 있도록 하고, 고주파 인수 장면 지역을 평가함으로써 미리 사용자에게 전달할 것이다.
우상에 비해 리상자동차는 현재 고급지능운전에 대해 비용을 수취하지 않았다.랑함붕은 다음과 같이 강조했다. 표준배치와 무료는 모두 리상이 첫날부터 지능운전에 진입할 때부터 제정한 책략으로서 감독이 있는 자동운전은 모든 AD맥스의 차주들에게 비용을 수취하지 않는다."교부량은 매우 중요한 측정 지표이다. 우리에게 있어서 단순히 권교부량이 아니라 자율주행에 더 많은 차량 훈련 거리를 제공할 수 있다.인도량이 비교적 좋고 기업 경영이 온건하며 지운전 연구개발에 투입할 자원도 충분하다"고 말했다.
랑함붕은 지난해 이상자동차의 지운전과 테슬라 FSD의 격차가 반년 정도라고 밝힌 뒤 이번 청두모터쇼에서"올해 (양측의 격차가) 더 줄어들 수도 있다"고 말했다.
그는 첫째, 기술 구조에서 이상적인 자동차는 테슬라와 큰 차이가 없으며 심지어 조금 더 앞서고 있다며"우리는 VLM이 있고 시스템 2가 있기 때문에 테슬라는 시스템 1이 있을 뿐 끝에서 끝까지"라고 설명했다.
둘째, 중국의 훈련 계산력과 훈련 데이터에서"적어도 지금으로서는 우리가 테슬라를 앞서고 있다. 테슬라는 데이터 준법성 등 방면에서 모두 구속을 받고 있기 때문이다. 중국에서의 훈련 계산력의 배치는 아직 구축해야 한다.이런 측면에서 볼 때 우리는 중국에서 테슬라와의 격차가 그렇게 크지 않을 수도 있다. 우리도 특히 테슬라가 가입하여 서로 배우고 자신의 향상에 전념하기를 바란다"고 말했다.