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端到端、世界模型,、車路云……誰將成為明年“AI+交通”最熱詞,？(2)

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2024-12-13 14:37:29  極智GeeTech

對于駕駛而言，感知交通環(huán)境信息越全面,、越及時,，駕駛的安全性也就相對越高。因此,，自動駕駛系統(tǒng)對感知能力的需求是沒有上限的,。

BEV網(wǎng)絡固然可以檢測白名單障礙物，但能檢測到1000多種物體基本上就是目前BEV網(wǎng)絡的感知上限,。OCC占用網(wǎng)絡可以檢測通用障礙物,，但OCC算法的運算量跟隨網(wǎng)格的大小成倍變化，網(wǎng)格大小縮減一倍,，OCC算法的運算量將增加8倍,，受限于算力和實時性，OCC網(wǎng)格的大小一般只能做到10厘米左右,，這就意味著它很難檢測微小物體,。在很多情況下，10公分大的物體足以造成交通事故了,。

不僅如此,，那些和駕駛安全、效率,、舒適性密切相關的天氣,、光照、雨霧等復雜語義,，也是目前的BEV+OCC所解決不了的,，而光照和天氣恰恰是可以影響自動駕駛車輛行駛的關鍵要素。



數(shù)據(jù)正在成為端到端最大瓶頸

相較于分模塊的自動駕駛方案,，端到端方案主要解決了兩個問題,。首先,，從人工邏輯代碼到數(shù)據(jù)驅動，人工智能真正擺脫了“人工”,，從此可以使用海量的數(shù)據(jù)迭代模型的性能,；其次，通過自動抽取信息,，減少信息損失,，可以充分利用數(shù)據(jù)中的信息。

在過去幾年的時間里,，隨著Transformer+BEV+OCC的問世,，分立級聯(lián)的感知模塊已經(jīng)慢慢完成了到端到端感知的切換，自2023年下半年以來這波端到端狂潮引發(fā)的“從人工邏輯代碼到數(shù)據(jù)驅動”的轉變,，其實主要體現(xiàn)在決策和規(guī)劃層面,。

決策和規(guī)劃從一板一眼的手工編寫規(guī)則進化到基于神經(jīng)網(wǎng)絡的經(jīng)驗直覺，這種AI化和端到端化使得可以通過海量數(shù)據(jù)不間斷訓練優(yōu)化駕駛策略,，復現(xiàn)擬人且絲滑的老司機腳法。決策和規(guī)劃的進步是巨大的,，相比之下,，感知能力的進步并不大。

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