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建站知识

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地平线余凯:到2025年时高速NOA仍会是量产主力

易车讯 日前,地平线创始人及CEO余凯博士表示,目前L2++城区NOA还存在技术挑战,基本几十公里就需要接管一次,在研发上至少三年才会有较好的进展,因此到2025年时高速NOA仍会是量产主力。

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聚焦核心需求 

自动驾驶应回归真正用户价值

眼下,ChatGPT正取得智能计算有史以来最大的进展;而同样与智能计算相关的自动驾驶,却没有进展如此神速。余凯指出:“两者面临的挑战截然不同,自动驾驶中的用户安全要求严苛,容错率要达到几乎为零。同时车端的能源供给与散热等现实困难,使得自动驾驶无法采用类似ChatGPT云端计算中那样庞大的模型与计算量。”

余凯认为:“实际上,现阶段的自动驾驶场景,绝大部分用户核心功能需求,是提供轻松的驾驶体验,缓解用户开车的紧张与疲劳。当前短期内并不需要也不能实现真正的无人驾驶,行业正在回归商业本质,陆续落地的以高速NOA为代表的L2+级高级辅助驾驶,正在为用户创造价值。”

行业无须焦虑

为用户优先完善高速NOA

去年,“高速NOA”已进入量产元年,今年部分业内领先车企将会陆续推出城区NOA。余凯指出:“目前L2++城区NOA还存在技术挑战,基本几十公里就需要接管一次,在研发上至少三年才会有较好的进展,因此到2025年时高速NOA仍会是量产主力。”

余凯表示:“面对这种发展现状,相关从业者无需过度焦虑,当下真正的产品目标,是把高速NOA、环线的NOA这种封闭道路的自动驾驶体验,在合理的性价比下做到如丝般的顺滑,同时积极投入资金、时间,把城区的NOA真正做到可用,实实在在地为用户创造价值。”

不盲目堆算力 

软硬结合提升L2+体验上限

当前,智驾系统已成为新能源的重要购车依据,成衡量汽车产品竞争力的重要评价指标,其中车载智能芯片在智驾系统中发挥了重要的数字底座支撑作用。余凯对此指出:“芯片算力与用户体验不完全成正比,单纯在芯片上堆算力并不能打造更好的智驾系统。当前智驾系统的算力从几十TOPS到1000TOPS ,但其实最终的用户体验并没有那么大区别。所以现在真正要做的,是通过不断算法优化和更多数据,去提升L2+用户体验,逼近系统工程的上限,为消费者创造价值。”

依托前瞻的算法研究 

打造高阶智驾专用BPU

着眼于为用户带来极致的智驾体验,为市场提供算力与效能、安全并举的创新数字底座,地平线将前瞻性的算法研究,植入芯片架构的设计与研发中,打造出专为高等级自动驾驶而生的计算架构——BPU(Brain Processing Unit),并以此为中心,打造出“芯片+工具链”的开放平台,形成了地平线的底层竞争力。基于最新第三代BPU贝叶斯架构设计的地平线征程5芯片,可以高效地支持Transformer的计算,在Swin Transformer、DETR等算法上,计算效率都优于竞品。

关于下一代BPU,余凯分享到:“最近的ChatGPT给业内很大启发,它通过更大的数据、更大的模型,利用文本历史,去预测下一个词的概率慧帆。同样的事情,也可以发生在自动驾驶上,通过结合当前的交通环境、导航地图、驾驶员整个历史驾驶行为,来预测下一个驾驶动作。从大量的、无监督的、不需要标注的行为里面去机器学习,构建一个自回归的驾驶大语言模型。在下一代BPU上,地平线将构建面向大参数的Transformer的统一的计算架构,而且特别在架构上面优化它的计算效率,降低功耗。”

领跑L2+域控 

征程芯片出货量达280万片

伴随着行业高阶智驾功能的普及落地,地平线在2022年持续在商业进展取得多方面的突破。据高工智能最新榜单数据显示,2022年中国市场乘用车标配L2+NOA功能智驾域控制器芯片方案,地平线以49.05%的市场占比成为行业第一。

余凯介绍到:“目前,地平线已定点量产50多款车型,前装定点120多款车型,车规级智能计算芯片出货量盯碧伏凯携近300万片,征程5芯片成为业界唯二量产的超过100T算力的大算力芯片。一系列的标杆车企、标杆车型合作陆续实现,10月官宣了与大众集团的重量级战略级合作,11月开始交付搭载征程5的理想L8。”

多维开放 

搭建软件生态赋能产业协作

与此同时,地平线还积极致力于软件生态的搭载,为赋能智能驾驶创造用户价值打造开放合作的产业链协作。目前,包括轻舟智航、小马智行、零束科技、禾多科技在内的等多家软硬件生态伙伴,已正相继推出基于征程5的高阶智能驾驶量产解决方案,持续印证地平线高阶智驾产品的技术领先性。截至2022年底,地平线已连接软硬件Tier1、ODM、IDH、芯片、图商、传感器等上下游产业伙伴100余家,围绕征程芯片形成了国内最繁荣的软硬件生态阵容。

余凯还分享了地平线合作模式创新的最新动态:“地平线去年提出了‘ARM 加Android’的开放商业模式,目前已锁定了一家主机厂合作,正在推进中的也有一家。”

提及自动驾驶的未来,余凯还是从用户价值出发,做出了自己理性、冷静的思考:“自动驾驶的十年终局,仍将是L2+++ 。而人与车的关系,将演变为类似人骑马的关系。面对机器与人的关系,我们一定推动分布式的、本地化的,保护用户隐私的智能计算,处理好数据的安全、科技的安全、社会的安全。”

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chatgtp和chatbot区别

很多人对这个可能不懂,其实chatgpt就是度娘的高级形式,举例:我们有什么不懂的,就会在百度搜索栏里输入问题,然后就会出现和这个问题相关的很多内容,但这时候看到内容很分散很杂,我们需要看好几个内容然后通过大脑总结形成最终的答案,而chatgpt就是把这些分散的内容总结了一下,不再需要通过我们的大脑总结,总结内容可以通过语音图像文字呈现。

人工智能要做这些事件需要有图像语音视频动画等的转换能力,总结就需要AI芯片算力等,总结需要有内容就需要很大的数据库,这就是chatgpt涉及的各个方向。

chatbot和chatgpt的区别就是,chatgpt是度娘,问他什么问题都可以回答,但不一定非常细致,而chatbot是专业的人工智能,目前的应用都是为企业服务的,比如你问一个东方财富软件功能问题,chatgpt不一定能够回答你,而chatbot就可以回答,主要是因为他们数据库内容的问题,chatbot可以做到内容的即时跟新,而chatgpt却不可能,面太广了,做不到专业。

内容是需要基础数据库的,这就涉及到文化政治倾向问题,你放哪些内容到数据库,人工智能就会怎么回答你,所以意识形态的差异就会导致欧美不用我们的产品,我们不用欧美的产品。

chatgpt和chatbot在技术上是没有多大区别,chatbot也可以升级到语音视频动画图像,目前国内的chatbot因为是专业领域,所以都有固定的答案,不需要很强大的AI,最终区别chatgpt需要更大的数据库和算力,仅此而已!

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全部评论 (4)

最新

陆日升

来自:广东

赞一个专业分析

02-11 13:49

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抄牛牛

来自:广东

最近很多人在争论AIGC哪个是最正宗的问题,其实答案是没有争议的,哪个公司能利用AIGC创造最大的社会价值,哪个公司凳指就正宗的。很显然,思维要点在于哪人公司可以利用AI打造产业经营模式闭环的问题。 无疑OPENAI公司是引爆了chatgpt的社会热点,让在家误以为,谁跟open AI公司有关系,谁最像他谁就有是AI最正宗的公司,是这样的吗?也末必吧。 回到刚才讲的标准的问题,谁能利用AI打造产业经营闭环创造最大的社会价值呢? 我的回答是,昆仑万维和萤石网络,这个文章我主要说的是昆仑万维。 所以,思路是很清晰了,昆仑万维打造了适应AI产业经营模式的闭环,能创造最大的社会价值,所以昆仑万维才最正宗。而不是去比较谁的服务器谁牛逼,谁模型参数多谁牛逼。这就像你有小孩经常考90分所以你认为你儿子将来能当总统一样。大家不要陷入敏粗桐这种思维误区。 AI的本质是什么,是让机器变得聪明,让机器变聪明是为了让机器能完成更复杂的工作。哪些行业的机器在现在的科技水平下能能体现最大的AI+效益的行业才是好行业。 所以刚才的问题的等价变换成,哪个行业能利用AI最快提升生产效率。 无疑,答案还是昆仑万维和萤石网络。 AI+行业的模式是:数据+人+物 所以核心的是,人的平台+数的平台+物的平=流量平台+大数据 人的平台:腾迅 META 等 物的平台:物联网平台(小米,萤石网络,华为) 数据平台:云服务 当然,最重要的那个要素其实是那个+,是规模化应用场景。 只有规模化的应用场景,真是社会真正需要的。 打造了规模化应用场景的,是昆仑成维,是萤石网络(不看好小米桥坦是因为那个+没有做好) 即便是如日中天的Open AI公司,他想好了他的经营模式了吗?靠回答问题赚钱吗? 在考虑这个问题的时侯,我突然明白,为什么昆仑万维已经在这个问题上深思熟虑很久了。因为昆仑万维在研究天工模型的时侯,也是几年前了。不像其它友商,赶鸭子上架硬蹭概念的感觉。 想明白了这件事,我们就想明白了很多事情,比如,其实原理模型并不是那么重要,是价值含量最低的要素,所以昆仑万维很聪明的出来说,我们要开源模型原型。 其实,AIGC也并不是我们想象的那么聪明,AIGC其实是按照我们设定好的路径去处理数据。 同时,模型也并不见得是参数越多越智能,而是找到性价比最好的应用场景。在没有找到规模化的应用场景盈利之前,不要说利好GPU什么的话出来。我不会花一万块钱的电费问AIGC晚上吃10块钱的盖浇饭好呢,还是10块钱的泡面好呢。 现实就是这样,很多AI公司都没有找到能触发良性循环的盈利应用场景。所以大批AI公司一直在亏钱,解决不了碎片化应用拼成规模化应用的场景问题。 但是,不好意思,昆仑万维和萤石网络解决了这个问题。 他们的打法是同构的,都是在垂直细分里发力,然后整合成大的应用场景。 换句话说,选择应用场景颗粒度的问题,在多大层面打造统一标准,又在多小细分层面打造专有模式。统一标准和专有技术的组合拿捏平衡,才创造出了独有的经营模式,最富于创新力的经营模式闭环。 萤石网络的通用技术上,我的视频技术算法有优势, 我的终端接入量也有优势(虽然还比不上小米),专有技术上,我在摄像头里增加AI识别火灾模块,识别老人跌到模式,识别鱼缸变脏模块。叠加起来就变成了萤石网络独有的竟争力。 昆仑万维也是如此,收购欧朋浏览器,把头条模式复制到欧州非洲,打造元宇宙游戏社区,打造在线音乐平台。组合在一起就是有特色的垂直流量矩阵。是未来最有前景的流量平台。再加上AI赋能,这本身就是天然成熟的应用场景,AI天然就能直接赋能的。 所以,核心还是经营模式的问题,能赢利且能良性循环迭代的经营模式闭环才最重要。新时代的大树总是从小树苗开始的,如果你仅仅因为他小认为他没有实力这个错误就太大了。比如,昆仑万维的模型参数确实没有 openAI公司的多,但确实昆仑万维已经把AI技术用在游戏研发当中,确实又降了很多成本了。确实脚踏实地的接地气了。 所以我认为,我对AIGC的理解还算到位的,纯逻辑推导来说。 转钱的格律诗

02-11 12:11

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2

慢慢挣钱1314 其实不管是投入还是成果,百度阿里字节华为腾讯都是国内的龙头,人工智能最重要的是算法,应用需要软件配合,百度阿里腾讯字节会发展很快,因为他们有现成的平台,用户基础好,最终联网万物智能大概率需要华为的鸿蒙系统,这是产业升级,子系统会诞生很多伟大的公司,专业的事还得专业的公司做

股友vU49YJ

来自:天津

02-11 11:05

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chatjpt是什么

chatjpt是什么

ChatGPT是美国人工困大智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。

这些语料库包含了真实世界中的对话,使得ChatGPT具备上知天文下知地理,还能根据聊天的上下文进行互动的能力,做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。

ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

在OpenAI的官网上,ChatGPT被描述为优化对话的语言模型,是GPT-3.5架构的主力模型。宴帆

ChatGPT具有同类产品具备的一些特性,例如对话能力,能够在同一个会话期间内回答上下文相关的后续问题。然而,其在短时间内引爆全球的原因在于,在网友们晒出汪祥竖的截图中,ChatGPT不仅能流畅地与用户对话,甚至能写诗、撰文、编码。

ChatGPT还采用了注重道德水平的训练方式,按照预先设计的道德准则,对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦发现用户给出的文字提示里面含有恶意,包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图,都会拒绝提供有效答案。


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