小米 SU7 ,智駕方案為何不選華為路線
作者|張霽欣
編輯|冒詩陽
汽車像素(ID:autopix)原創(chuàng)
幾天前,小米 SU7 部分推送了最新的先鋒版智能駕駛系統(tǒng),全國都能開、車位到車位,能力超越很多頭部新勢力。小米的智駕能力,為什么可以快速迭代?我們今天來聊聊,這套很有爭議的技術(shù)。
2023 年下半年開始,端到端智駕大模型,被公認(rèn)是實(shí)現(xiàn)高階智能駕駛的技術(shù)方向。
將海量真實(shí),或仿真的駕駛數(shù)據(jù)搜集起來,輸入給 AI 大模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練成熟以后,未來的 AI 將可以模仿老司機(jī)的駕駛方式,來幫助人類開車。
這套技術(shù)先是特斯拉在做,后來小鵬、理想、蔚來、小米,甚至比亞迪?梢哉f所有前沿車企,人手一個(gè) AI 大模型。但隨后,大家發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題,沒有人真正追上特斯拉,甚至在很多層面上,差距還越來越大了。
要解決大模型的問題,國內(nèi)車企分成了兩派,一個(gè)是華為、小鵬為代表的,繼續(xù)加強(qiáng)訓(xùn)練。這需要非常大量、優(yōu)質(zhì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。比如小鵬大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量,已經(jīng)達(dá)到了 2000 萬 clips。這是起步晚的小米所做不到的,它積累的數(shù)據(jù)量僅有 300 萬。
如果硬要學(xué)小鵬,需要大量的車在路上收集數(shù)據(jù),回傳之后訓(xùn)練,最快也得一年才能追趕上。這個(gè)時(shí)間,對(duì)于小米來說,有點(diǎn)太久了。
于是小米、理想為代表,國內(nèi)車企有了第二種方案。在智駕大模型的基礎(chǔ)上,加上一個(gè)數(shù)據(jù)體量沒那么大的 VLM 模型,作為輔助。
VLM 的全稱,是視覺語言模型,可以把圖像用文字描述出來,這就需要先理解圖像的內(nèi)容,現(xiàn)在的智駕大模型是通過大量訓(xùn)練,做出的肌肉記憶,優(yōu)勢是反應(yīng)快,但它不能真的像人類一樣,理解場景、思考推斷,關(guān)鍵時(shí)候能變通。
VLM 就是幫忙解決這個(gè)問題的,比如這樣一個(gè)場景。
現(xiàn)在的智駕大模型,可以準(zhǔn)確識(shí)別出紅框中的要素,并根據(jù)大數(shù)據(jù)提供的駕駛經(jīng)驗(yàn),快速做出決策,這個(gè)決策大部分時(shí)候都沒問題,而且可能很老練,但并不意味著智駕大模型能夠理解這個(gè)場景,知道這里在發(fā)生什么。比如行人、車輛、紅綠燈之間可能的關(guān)系,未來會(huì)發(fā)生什么變化。
VLM 在這時(shí),可以對(duì)場景進(jìn)行解讀,給到補(bǔ)充信息,它能夠理解,這是個(gè)紅燈場景,所以行人在穿過馬路,而自己在左轉(zhuǎn)道上,準(zhǔn)備等綠燈左轉(zhuǎn)。
簡單來說,VLM 就是一個(gè) “看圖說話” 能力強(qiáng)的模型,可以輔助 “解讀” 很多信息,比如判斷哪一條是公交車道、潮汐車道等等。以上這些問題,如果僅靠智駕大模型,需要海量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練,才能做到接近 100% 的準(zhǔn)確度。訓(xùn)練不夠時(shí),VLM 像是一個(gè)外掛的教練,坐在副駕上,輔助端到端大模型開車
既然這么好,為什么其他車企不用呢?
VLM 最大的問題,是延遲。這個(gè)模型要分析和理解場景,所以在車端算力受限時(shí),需要比較長的時(shí)間。比如理想的 VLM ,從感知到出結(jié)果,大概需要一秒鐘左右。要知道,車速在 80 km/h 的時(shí)候,一秒鐘可以行駛 22 米,這個(gè)延遲,是不滿足智能駕駛實(shí)時(shí)性需求的。
另一個(gè)問題,是訓(xùn)練的難度。雖然 VLM 模型所需要的數(shù)據(jù)量,不像智駕大模型那么大,但要求更刁鉆,需要在每個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中,都提供圖像和文本的對(duì)應(yīng)。這就只能通過人工,做視覺問答標(biāo)注,過程復(fù)雜且耗時(shí)。最終的質(zhì)量也難以保證,畢竟不同人,對(duì)于同一個(gè)場景的理解,會(huì)有偏差,寫成文本,差異就更大了。
VLM 能短期內(nèi),彌補(bǔ)端到端大模型下限低的問題,給智駕大模型那 0.1% 的問題兜底。但長期來看,這種并列多個(gè)模型的路線,并不是智駕的最終局。
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原文標(biāo)題 : 小米 SU7 ,智駕方案為何不選華為路線丨Pix視頻
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