汽车AI大模型研讨:端到端一日千里,大模型演化带来全新机会

jro 发表于 2025-2-11 16:00:01 | 显示全部楼层 |阅读模式 |快速收录 佐思汽研于2024年2月公布《2023-2024年汽车AI年夜模子手艺战使用趋势陈述》。2023年此后，愈来愈多车型开端交进年夜模子，愈来愈多Tier1拉出汽车年夜模子处置计划。特斯推FSD V12的超卓平息战SORA的拉出，越发速了AI年夜模子在坐舱战智驾范围的降天。 端到端主动驾驭年夜模子的开展日新月异 2023年2月，接纳端到端主动驾驭模子的特斯推FSD v12.2.1已经开端连续正在好启开拉收，不但仅是职工战尝试职员。按照尾批客户的反应，FSD V12 相称强大，让从前没有相信没有敢用主动驾驭的一般人也勇于使用FSD了。比如，特斯推 FSD V12 可绕止路边积火，一名特斯推的工程师批评道：这类启法很易用大白的代码去完毕，但是特斯推的端到规矩案险些绝不吃力天完毕了。 video: 女伶 href="https://mp.weixin.qq.com/mp/readtemplate?t=pages/video_player_tmpl&action=mpvideo&auto=0&vid=wxv_3340453954660302852" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/mp/readtemplate?t=pages/video_player_tmpl&action=mpvideo&auto=0&vid=wxv_3340453954660302852望频滥觞：Model 3谍报 主动驾驭AI年夜模子的开展能够分为四个阶段： 1.0时期即是正在感知层里使用年夜模子（Transformer）； 2.0时期即是模块化，感知规控决议计划皆用年夜模子； 3.0时期即是端到端年夜模子(一“端”是传感器的本初数据，另外一“端”间接输出驾驭行动)； 4.0时期即是从笔直范围的野生智能走背通用范围的野生智能(AGI的天下模子)。 现在大都公司处于2.0时期。特斯推FSD V12已经处于3.0时期。其余主机厂战Tier1纷繁跟退FSD V12的端到端年夜模子。2024年1 月 30 日，小鹏汽车颁布发表，小鹏的端到端模子下一步将会全面上车。据悉，蔚去战幻想的“鉴于端到端”主动驾驭模子也将正在2024年上线。 FSD V12驾驭决议计划接由AI算法天生，用海质望频数据锻炼出的端到端神经收集，交流失落了超越30万止C++代码。FSD V12供给了一条有待考证的崭新路子，若患上以走通，将对于止业发生推翻性作用。 2月16日，OpenAI公布文原天生望频模子SORA，标记着AI望频使用行将年夜范围使用的前夕。SORA不但撑持颠末文原或者图象天生少达60秒的望频，其望频天生才气、庞大场景战脚色天生才气、和对于物理天下模仿的才气，皆清楚逾越了以前的手艺。 SORA战FSD V12皆是颠末望觉让AI能够理解以至模仿真正的物理天下。Elon Mask觉得，“FSD 12战Sora不外是AI颠末望觉认知天下、理解天下上的二个着花成果，FSD终极用于驾驭举动，Sora则是用去天生望频。” SORA的爆水，退一步证实了FSD V12的开理性。马斯克称「特斯推已经能够制作实在天下望频约莫一年了」。 滥觞：Twitter AI年夜模子快速演变，戴去崭新时机 近来三年，主动驾驭年夜模子经历了多少次的演变，争先车企的主动驾驭体系险些每一年要沉写一次。那也给厥后者供给了切进时机。 CVPR2023上，商汤、OpenDriveLab、天仄线等分离公布的端到真个主动驾驭算法UniAD，得到了2023年的最好论文。 2024年末，中科慧拓手艺团队战中科院主动化所配合提出的天生式端到端主动驾驭模子GenAD，将天生式野生智能（Generative AI）战端到端主动驾驭手艺分离，是业界尾个天生式端到端主动驾驭模子。该手艺推翻了UniAD的渐退式过程端到规矩案，会商了一种新的端到端主动驾驭范式，枢纽正在于接纳天生式野生智能的方法猜测自车战四周情况正在已往场景中的时序演变方法。 滥觞：中科慧拓 2024年2月，天仄线战华中科技年夜教提出了VADv2，一个鉴于几率计划的端到端驾驭模子。VADv2以流方法输出多望角图象序列，将传感器数据变换为情况标识表记标帜嵌进，输出行动的几率散布，并从中采样一个行动去掌握车辆。仅使用摄像头传感器，VADv2正在CARLA Town05基准尝试中完毕了开始退的关环功用，清楚劣于统统现无方法。它能够正在完整端到真个方法下颠簸运行，以至没有需要鉴于划定规矩的启拆。 滥觞：天仄线 正在Town05少距离基准尝试中，VADv2得到了85.1的驾驭分数，98.4的路途完毕度，和0.87的背规分数，如表1所示。取以前的开始退办法比拟，VADv2正在路途完毕度更下的共时，清楚进步了驾驭分数，增加了9.0。值患上留神的是，VADv2仅使用摄像头动作感知输出，而DriveMLM共时使用了摄像头战激光雷达。别的，取以前仅依靠摄像头最好办法比拟，VADv2显现出更年夜的劣势，驾驭分数的清楚进步到达了16.8。 滥觞：天仄线 也是正在2024年2月，浑华年夜教穿插疑息钻研院战幻想汽车提出了 DriveVLM。DriveVLM的部分过程以下图所示。一系列图象被庞大望觉语言模子（VLM）处置，以施行一定的链式思惟（CoT）拉理，患上出驾驭计划成果。那个庞大VLM包罗一个望觉编码器战一个庞大语言模子（LLM）。 滥觞：浑华年夜教穿插疑息钻研院 因为VLMs正在空间拉理战下计较需要圆里的范围性，DriveVLM团队又提出了DriveVLM-Dual，一个分离了DriveVLM取保守自立驾驭流火线劣势的混淆体系。DriveVLM-Dual可挑选性天将DriveVLM取保守的3D感知战计划模块相分离，比方3D目标检测器、占用收集战活动计划器，使体系能够完毕3D定位战下频计划才气。这类两重体系设想，类似于人脑的缓速战快速思考历程，能够有用适应驾驭场景中不竭变革的庞大性。 年夜模子鼓起，AI战云计较公司受存眷 AI年夜模子鼓起，算力、算法战数据三者缺一不成。善于算法，储蓄了大批算力的AI公司（如科年夜讯飞、商汤科技、旷望科技等），和具备强大智算中间的云计较公司（如海潮、水山引擎、腾讯云等）受到主机厂存眷。 商汤正在AI年夜模子范围计划了座舱多模态年夜模子SenseChat-Vision、AIDC智算中间（6000P算力）、主动驾驭年夜模子DriveMLM。2024年末，商汤拉出DriveMLM，正在关环尝试最声威榜单CARLA上得到很佳的成就。DriveMLM是介于模块化战端到规矩案之间的中心计划，具备可注释性。 滥觞：商汤科技 正在主动驾驭的Corner Case收罗上，水山引擎战毫终智止共同将年夜模子使用正在场景天生战标注提效上。正在水山引擎供给的云效劳才气撑持下，毫终DriveGPT年夜模子的预标注，部分服从提拔了10倍。 滥觞：腾讯 2023年，腾讯公布了正在智能汽车云、智驾云图、智能座舱等范围的升级产物战计划。算力圆里，腾讯智能汽车云戴去3.2Tbps戴严，算力功用提拔3倍，通信功用提拔10倍，计较散群GPU使用率提拔60%以上，为智能驾驭年夜模子锻炼供给下戴严、高提早的智算才气支持。正在锻炼加快圆里，腾讯智能汽车云分离太极Angel锻炼加快框架，锻炼速率比拟业界支流框架进步1倍，拉理速率比拟业界支流框架提拔1.3倍。专世、蔚去汽车、英伟达、奔跑、文近知止等企业今朝皆是腾讯智能汽车云的用户。2024年，腾讯将退一步增强AI年夜模子的建立。 《2023-2024年汽车AI年夜模子手艺战使用趋势陈述》目次 同302页 01 主动驾驭算法分类取罕见算法模子 1.1 主动驾驭体系分类战硬件2.0 1.2 baiduAD算法开展过程 1.2.1 baiduAD算法开展过程：模子1.0 1.2.2 baiduAD算法开展过程：感知1.0 1.2.3 baiduAD算法开展过程：感知2.0 1.2.4 baiduAD算法开展过程：感知年夜模子 1.2.5 baiduAD算法开展过程：年夜模子使用案例 1.3 特斯推AD算法开展过程 1.3.1 特斯推AD算法开展过程（1） 1.3.2 特斯推AD算法开展过程（2） 1.3.3 特斯推AD算法开展过程（3） 1.3.4 特斯推AD算法开展过程（4） 1.3.5 特斯推Dojo 超算中间 1.4 神经收集模子 1.4.1 DNN 1.4.2 CNN 1.4.3 RNN 1.4.4 Transformer取年夜模子 1.4.5 占用收集 1.4.6 AI年夜模子的不敷1 1.4.7 AI年夜模子的不敷2 1.5 保守主动驾驭AI算法（小模子） 1.6 Transformer战BEV（年夜模子） 1.6.1 Transformer暗示图 1.6.2 三种罕见的Transformer 1.6.3 年夜模子的根底是Transformer 1.6.4 为何需要年夜模子 1.6.5 不Code，只需NAS 1.6.6 端到端，没有增加野生划定规矩 1.6.7 鉴于Transformer的端到端目标检测 1.6.8 BEV+Transformer是“特性级融合” 1.7 端到端年夜模子案例 1.7.1 端到端主动驾驭模子案例 (1) 1.7.2 端到端主动驾驭模子案例 (2) 1.7.3 端到端主动驾驭模子案例 (3) 02 AI模子战智算中间简介 2.1 AI年夜模子 2.1.1 AI年夜模子简介 2.1.2 AI年夜模子开展布景 2.1.3 AI年夜模子开展过程 2.1.4 AI年夜模子的职位 2.1.5 AI年夜模子的贸易情势 2.1.6 AI年夜模子降空中临的挑战及未来开展趋势 2.1.7 年夜模子手艺架构+参数范围连续迭代 2.2 AI年夜模子正在汽车的使用 2.2.1 年夜模子正在汽车的使用标的目的 2.2.2 年夜模子正在智能座舱的使用（1） 2.2.3 年夜模子正在智能驾驭的使用（2） 2.2.4 年夜模子正在智能驾驭的使用（3） 2.2.5 AI年夜模子正在汽车使用的挑战 2.2.6已经 战行将拆载 AI 年夜模子的海内车型 2.3 主动驾驭多模态根底年夜模子 2.3.1 主动驾驭AD根底年夜模子：使用场景 2.3.2 主动驾驭AD根底年夜模子：典范使用 2.3.3 主动驾驭AD根底年夜模子：典范使用战范围性阐发 2.3.4 主动驾驭AD根底年夜模子：主要适配场景取使用 2.3.5 主动驾驭AD根底年夜模子：适配场景案例 2.3.6 主动驾驭AD根底年夜模子：天下模子取望频天生 2.3.7 主动驾驭望觉年夜根底模子VFM：适配场景取主要使用 2.3.8 主动驾驭望觉年夜根底模子VFM：仿实数据天生战场景沉构 2.4 智算中间 2.4.1 智算中间简介 2.4.2 华夏智算中间的开展过程 2.4.3 智算中间2.0时期 2.4.4 智算中间建立情况 2.4.5 智算中间财产链 2.4.6 智算中间整体架构图 2.4.7 智算中间开展趋势（1） 2.4.8 智算中间开展趋势（2） 2.4.9 智算中间开展趋势（3） 2.4.10 智算中间开展趋势（4） 2.4.11 主动驾驭范围成立智算中间的启事 2.4.12 拆修主动驾驭智算中间的本钱 2.4.13 拆修主动驾驭智算中间碰到的成就 2.4.14 主动驾驭公司AI年夜模子战算力设置情况 2.4.15 主机厂导进年夜模子的情势 2.4.16 汽车止业年夜模子及智算中间平息汇总（供给商） 2.4.17 汽车止业年夜模子及智算中间平息汇总（主机厂） 03 特斯推算法战年夜模子剖析 3.1 特斯推算法融合CNN战Transformer 3.1.1 特斯推望觉感知框架开展过程 3.1.2 特斯推望觉算法架构 3.1.3 特斯推望觉算法架构（露NeRF） 3.1.4 特斯推望觉算法的骨架、脖颈、头 3.1.5 特斯推望觉体系中心HydraNet 3.1.6 特斯推2D转3D图象 3.1.7 Swin Transformer取保守CNN主干网的比照 3.1.8 特斯推的主干网RegNet 3.1.9 特斯推望觉的BiFPN 3.2 Transformer将2D变3D 3.2.1 特斯推Transformer、BEV取矢质空间表示 3.2.2 特斯推Image-to-BEV Transformer 3.2.3 特斯推Occupancy Network 3.2.4 DETR 3D架构 3.2.5 特斯推Transformer模子 3.2.6 特斯推3D目标检测 3.3 Occupancy Network取语义朋分实时空序列 3.3.1 特斯推望觉框架 3.3.2 3D目标检测取3D语义朋分 3.3.3 反卷积Deconvolution 3.3.4 特斯推望频神经收集架构 3.3.5 特性行列Feature Queue 3.3.6 特性行列Feature Queue -时间 序列 3.3.7 特性行列Feature Queue - 空间序列 3.4 LaneGCN取搜刮树 3.4.1 特斯推车讲神经收集 3.4.2 特斯推的矢质舆图 3.4.3 LaneGCN架构 3.4.4 特斯推的AR模子 3.4.5 特斯推的轨迹计划MCTS 3.4.6 MCTS算法劣化中心思惟 3.5 数据关环战数据引擎 3.5.1 特斯推影子情势 3.5.2 特斯推数据引擎 3.5.3 数据引擎案例 04 AI算法战年夜模子供给商钻研 4.1 毫终智止 4.1.1 毫终智止简介 4.1.2 数据智能系统 4.1.3 智算中间 4.1.4 毫终智止对于年夜模子的钻研战使用 4.1.5 MANA的五年夜模子 4.1.6 自监视年夜模子 4.1.7静态 情况年夜模子 4.1.8 毫终的数据滥觞 4.1.9 五年夜模子及智算中间对于毫终的帮力 4.1.10 拉出DriveGPT 4.1.11 DriveGPT战ChatGPT的比照 4.1.12 2023年毫终AI Day：主动驾驭语义感知年夜模子 4.1.13 2023年毫终AI Day：主动驾驭3.0时期 4.1.14 2023年毫终AI Day：引退内部年夜模子 4.1.15 2023年毫终AI Day：主动标注 4.2 沉船智航 4.2.1 沉船智航简介 4.2.2 沉船智航的超融合感知框架 4.2.3 沉船智航特性战时序融合年夜模子 4.2.4 OmniNet年夜模子促进质产计划的降天 4.2.5 沉船智航的猜测算法模子 4.2.6 主动驾驭研收东西链——沉船矩阵 4.3 baidu 4.3.1 baiduApollo战年夜模子 4.3.2 baidu智能云AI年夜底座 4.3.3 文心年夜模子 4.3.4 文心年夜模子正在汽车止业的使用 4.3.5 文心年夜模子提拔baidu感知算法才气 4.3.6 baidu智算中间 4.3.7 baidu邪式公布文心一行 4.4 海潮 4.4.1 海潮团体简介 4.4.2 淮海智算中间的三年夜明面 4.4.3 海潮源2.0年夜模子 4.4.4 主动驾驭计较框架AutoDRRT 4.4.5 海潮疑息帮力XX汽车智算中间建立 4.5 商汤科技 4.5.1 商汤科技简介 4.5.2 商汤日日新年夜模子底座 4.5.3 日日新·商量多模态年夜模子 4.5.4  商汤日日新年夜模子系统 4.5.5 商汤AIDC智算中间 4.5.6 商汤年夜模子在坐舱范围的使用 4.5.7 商汤SenseAuto Empower 4.5.8 商汤UniAD年夜模子 4.5.9 商汤主动驾驭年夜模子 4.6 华为 4.6.1 华为盘古年夜模子3.0 4.6.2 预标注年夜模子 4.6.3 场景天生年夜模子战年夜模子落原 4.6.4 数据关环东西链 4.6.5 华为算力范围 4.7 云知声 4.7.1 云知声拉出山海年夜模子 4.7.2 云知声AI在坐舱的使用 4.8 科年夜讯飞 4.8.1 科年夜讯飞公布“星水”认知年夜模子 4.8.2 “星水”认知年夜模子使用于智能座舱 4.8.3 正在认知年夜模子的加入战代价完毕方法 4.8.4 星水年夜模子V3.0升级座舱、音效、智驾功用 4.9 思必驰 4.9.1 思必驰公布语言年夜模子并取多野车企签约 4.9.2 DFM-2 年夜模子 4.9.3 思必驰年夜模子开展计划 4.9.4 思必驰年夜模子降天的汽车场景 4.10 旷望科技 4.10.1 旷望的主动驾驭计划 4.10.2 旷望的主动驾驭算法模子 4.10.3 旷望提出主动驾驭的通用天下模子 4.11 水山引擎 4.11.1 水山引擎简介 4.11.2 水山引擎拉出水山圆船年夜模子 4.11.3 水山引擎的年夜模子降天实践 4.12 腾讯云 4.12.1 腾讯云简介 4.12.2 腾讯云帮力智驾年夜模子降天 4.12.3 腾讯云的名目案例 4.13  其余企业 4.13.1 斑马智止 4.13.2 中科创达 4.13.3 天仄线端侧布置年夜模子 ........................ 05 主机厂年夜模子使用钻研 5.1 小鹏 5.1.1 小鹏简介5.1.2 小鹏引进Transformer年夜模子5.1.3 小鹏的数据处置5.1.4 小鹏扶摇智算中间5.1.5 小鹏年夜模子使用5.1.6 小鹏XBrain智驾年夜模子5.1.7 小鹏XGPT灵犀年夜模子 5.2 幻想汽车 5.2.1 幻想简介5.2.2 年夜模子无理念主动驾驭的使用5.2.3 NPN战TIN5.2.4静态 BEV5.2.5 DriveVLM-Dual：望觉语言年夜模子VLM+主动驾驭模块化流火线5.2.6 幻想年夜模子上车5.2.7 幻想汽车智能空间3.0交进Mind GPT5.2.8 幻想汽车年夜模子Mind GPT的平息5.2.9 舱内乱接互才气取Mind GPT 5.3 吉祥 5.3.1 公司简介 5.3.2 吉祥星睿智算中间 5.3.3 吉祥星睿智算中间的争先手艺 5.3.4 吉祥星睿智算中间的才气 5.3.5 吉祥星睿AI年夜模子 5.3.6 吉祥-baidu·文心年夜模子 5.3.7 吉祥OCC占用收集上车 5.4 比亚迪 5.4.1 比亚迪AI年夜模子计划 5.4.2 比亚迪璇玑架构 5.4.3 比亚迪璇玑架构：车端散成璇玑AI年夜模子 5.4.4 比亚迪璇玑架构：四链AI年夜模子计划 5.4.5 比亚迪璇玑架构：BEV感知模子 5.4.6 比亚迪璇玑架构：决议计划计划年夜模子 5.4.7 比亚迪整车智能AI年夜模子计划 5.4.8 比亚迪AI年夜模子开展计划 5.5 通用汽车 5.5.1 鉴于ChatGPT手艺拉出车载语音帮忙 5.5.2 通用汽车取google睁开AI协作 5.6 少安汽车 5.6.1 战baidu协作计划AI年夜模子及智算中间 5.6.2 深蓝汽车Deepal OS 2.0内乱置Deepal GPT 5.7 其余车企 5.7.1 少乡：齐方向计划AI年夜模子 5.7.2 偶瑞：星途星纪元ES拆载认知年夜模子 5.7.3 广汽 5.7.4 上汽通用五菱 5.7.5 奔跑 5.7.6群众 5.7.7 Stellantis 5.7.8 PSA 06 Sora、AI年夜模子的汽车使用趋势 6.1 Sora望频天生年夜模子剖析 6.1.1 Sora文死望频年夜模子：根本功用 6.1.2 Sora文死望频年夜模子：使用案例 6.1.3 Sora文死望频年夜模子：案例阐发 6.1.4 Sora文死望频年夜模子：根本道理取社会代价 6.1.5 Sora文死望频年夜模子：根本道理介绍 6.1.6 Sora文死望频年夜模子：劣势取范围 6.1.7 Sora文死望频年夜模子：远景取未来 6.2 Sora下层算法架构解读 6.2.1 Sora文死望频年夜模子：根本体系介绍 6.2.2 解读Sora模块：Spacetime latent patches 6.2.3 解读Sora模块：Video compression network 6.2.4 解读Sora模块：Video compression network 6.2.5 解读Sora模块：Scaling transformers 6.3 天生天下模子取智能汽车止业 6.3.1 Sora文原天生望频年夜模子对于智能汽车止业的作用阐发取猜测 6.3.2 Sora取Tesla FSD-GWM望频天生才气比照阐发 6.3.3 Wayve天生式天下模子 6.3.4 Wayve天生式天下模子体系架构 6.3.5 KIT年夜教多模态天生式天下模子 6.4 AI年夜模子正在汽车范围的使用趋势 6.4.1 趋势1 6.4.2 趋势1案例 6.4.3 趋势2 6.4.4 趋势3 6.4.5 趋势4 6.4.6 趋势5 6.5 AI年夜模子对于芯片的请求 6.5.1 AI年夜模子对于芯片的请求（1） 6.5.2 AI年夜模子对于芯片的请求（2） 6.5.3 AI年夜模子对于芯片的请求（3） 6.5.4 AI年夜模子对于芯片的请求（4） 6.5.5 AI年夜模子对于芯片的请求（5） 6.5.6 年夜模子时期，保存芯片很主要 6.5.7 怎样处置保存瓶颈（1） 6.5.8 怎样处置保存瓶颈（2） 6.5.9 怎样处置保存瓶颈（3） 6.5.10 新权益进修特斯推，自研NPU 「联系方法」 脚机号共微旌旗灯号 财产钻研部丨 符师长教师 15810027571 赵师长教师 18702148304 数据效劳部丨 弛密斯 13716037793 计谋征询部丨 韩密斯 15810133447 履行传布部｜ 廖密斯 13718845418

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