如果不会在年初促进Zhihua的“紧急停止按钮”，那么HXIU Auto Group作者制作的Li Geng的主要照片可能会再次具有“ Zhihua”。原因没什么特别的。这是因为在不久的将来，中国的主要智能驱动力几乎选择了最新的智能管理能力。理想的汽车始于i8，并推动“ VLA驱动器型号”。 Moment和Zhiji将共同完成船上的R6飞轮模型。 Yuanrong昨天（8月26日）推出了其VLA车型。 Xiaopeng在今天（8月27日）的新P7发布会上推出了新的VLA模型。华为透露广告4将于9月推出。有序的有序节奏使人们想起了由“极端到极端”模型领导的最后一波行业。但是，这一次，深度和变化宽度甚至更大。为什么这个系列竞争激烈爆炸？每个公司名称的不同模型背后有什么隐藏的技术差异？新一代的智能控制器在哪里？在这个“智能雷达”卷中。 5，“我们将描述”智能驾驶圈的下一轮比赛的下一场比赛，我们将首先尝试解释上下文。在新的智能驾驶比赛中，第一个问题是：为什么行业行为如此之多？ Huxiu Automobile总结了四个重要的驱动力：改善监督和舆论减慢了一些公司的既定节奏。最低水平的技术和每个公司的智能驱动产品是下部AI创新的进步，时间相似。从IA到智能驾驶技术的运行技术需要进行大量培训和调整投资，并需要相对固定的时间必需的。所有公司都认识到在本轮上提高智能管理功能的潜力，而其他公司则可以建立技术和产品启动，我担心优先考虑“基本版本”，因此我基本上会选择在首次启动“基本版本”之后优化它的想法。最重要的事情应该是第4点。Yuanrong Qixing首席执行官Zhou Guang在昨天的新闻发布会上特别提到：VLA模型（当前版本）的下限（当前版本）超过了从末端到极端的上限（这很容易理解为在-2014年中期，这很容易理解为大型模型技术的水平）。注意：E2E 1.0模型可以确认平均模型的一部分中存在“块”，并且与E2E 2.0相对应的VLA模型是集成的，Zhou guang解释了通过原位PPT的这种趋势的根本原因。与第一代“端到端”相比，大型VLA模型不再“消除链接”（大型Mod的链接Els），并且不再是单个链接CNN模型，最终它们在“大型模型”中绘制了多个模型。相反，从传感器到控制端只有一个完整的模型。其次，该模型本身已从CNN（诸如GPT之类的大型语言模型）中的CNN（基础技术的基础技术，面部识别和其他早期应用）（早期GO的基本技术）更新。与VL在智能驾驶行业的最后一轮中变得很流行相比，M Big Model和VLA Big模型在建筑和功能方面更接近智能驾驶需求。这种深厚的技术变化给出了思想链（COT）的影响。该模型本身不再是从感知输入（视觉）到输出（动作）控制的“黑图”。相反，它将语言作为一种媒介介绍，模仿人类指挥的思考方式，并分解复杂的传导决策在一系列中间推理步骤中一致。从极端到极端的两个模型，VLA也可以在其能力上取得重大改进。提高了决策逻辑和可靠性：面对复杂或罕见的道路条件（长尾巴），可以逐步分析带有摇篮的VLA模型。 “整体判断。这种推论逐步比从最终到极端的单个直觉输出更可靠和安全。闻到系统的解释性和透明度。COT在人类可以理解的语言中显示了模型的决策。自主驾驶系统应用了自主驱动系统的知识，以了解学习的和常见的logic and in logigi and iS logic and esteci and esteci and perigi and perigi and perigi and pernece new ins eyy eys eyy eys eys eys eyy eys eyy eys eys tear and precy ins precy new and precion ins precy ins eyy的范围，以实现范围，并且是学习的范围。重点介绍了世界模型，新一代“学会了恐惧”，它基于Yuanrong Qixing VLA模型。右角是对环境环境环境的定义，推理和决策的先验。由于认为电动汽车是高速驾驶的，因此它们的驾驶决策立即从“速度控制”更新为“降低速度降低”，从而在T域中留下了足够的反应空间，从而使VLA可以跳到交叉口，减慢车辆的速度，甚至将其转移到交通流量中。车辆太快了，可以防止车辆推到其他Carrithem。旧城区的复杂交叉点使您可以整合诸如天气，道路上的非法停车，行人动态和估计潜在风险以及缓慢而安全的信息，并以几乎“尊重”的态度。总而言之，新模型的体验的改进并不反映在单个特征中，而是在整个过程中的积分跳跃中反映出：在整个过程中更柔和的汽车控制，更关键的响应和“安全感觉”。哼ANS仍然需要在极端阶段负责（总数是两倍，但一个在盲点低速时更换车道时，另一个是在交叉点停车并过于慢的时），但是以前难以给予“背景”时具有“背景”的信心类型。值得一提的是，文本说明之间的关系使这个智能驾驶系统已经可以执行基本的语音操作。例如，p Systemyou可以接收诸如“更快，更慢的打开”之类的说明，并以决策形式授予操作目的。 VLA还可以直接在流量信号中读取文本说明，并根据说明优化驾驶（例如，某些交叉点可以左转并将红灯变成候诊室）。下一个智能驾驶比赛将如何启动？在昨天的新闻发布会上的交流会议上，周光本人说：VLA尚未意识到墨水链（COT）和此技术路线的当前分数仅为6（10分），并且仍在进行许多优化。以下主要任务是两个主要要素：一个是收集，丰富和生成其自身质量生产的测试和车辆的数据。另一个清楚地看到了技术趋势，在训练器VLA之后不断改善，并不断优化大型模型的性能。周期还介绍了该行业未来发展的几种观点。其中三个最重要的一点是：VLA成本的差异主要在芯片中，一定成本的差异尚不确定，但是当前超过150,000元人民币的模型可以通过优化配备模型。第一个智能驾驶技巧主要针对CNN设计优化。应用VLA模型后，CHIP保证了改进的变压器支持，尤其是在优化精确计算机功率的方面，例如FP4和FP6。如果汽车公司或供应商想开发自我开发援助管理系统，则很难省略规则算法，即结束 – 到达模型的过程至1.0至VLA。每个开发过程都有自己的知识。在最好的LCase中，可以压缩一些阶段，但不能完全压缩。如何真正“理解”和“尊重” AI是在新的实用时刻默默渗透的技术和智能驾驶产品，从“知道如何驾驶”到“知道如何思考”。本文来自原始链接：https：//www.huxiu.com/article/4742364.html?f=wyxwapp
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