इस महीने पोस्ट किया गया! आइडियल आधिकारिक तौर पर अनपिक्चर्ड एनओए जारी करता है, जो सभी मॉडलों को कवर करता है और इसे देश भर में चलाया जा सकता है

पिछले महीने, ली ऑटो के सीईओ ली जियांग ने एक सार्वजनिक भाषण में कहा था कि मौजूदा कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म के आधार पर, पर्यवेक्षित एल3 स्तर की स्वायत्त ड्राइविंग 100% प्राप्त करने योग्य है, और बिना पर्यवेक्षित एल4 स्तर की स्वायत्त ड्राइविंग निश्चित रूप से तीन वर्षों के भीतर प्राप्त करने योग्य होगी।

इसके अलावा, ली जियांग ने यह भी स्पष्ट रूप से कहा कि ली ऑटो इस साल की तीसरी तिमाही में एक राष्ट्रव्यापी मानचित्र-मुक्त एनओए (नेविगेशन असिस्टेड ड्राइविंग) लॉन्च करेगा।

जैसे ही ये टिप्पणियाँ सामने आईं, ली ऑटो की वर्तमान बुद्धिमान ड्राइविंग क्षमताओं के साथ, तीसरी तिमाही में देश में कोई मानचित्र हासिल करना एक बड़ी चुनौती है। एक ओर, ली ऑटो ने स्मार्ट ड्राइविंग में देर से शुरुआत की है, दूसरी ओर, पिछले महीने निकाले गए कर्मचारियों को वापस बुलाने के ली ऑटो के कदम ने बहुत सारी सार्वजनिक राय पैदा की है।

ली फेंग.कॉम ने पहले ली ऑटो के इंटेलिजेंट ड्राइविंग विभाग के कर्मचारियों के हवाले से रिपोर्ट दी थी कि ली ऑटो के हालिया कार्मिक समायोजन का इंटेलिजेंट ड्राइविंग आर एंड डी और परीक्षण विकास पर बहुत प्रभाव पड़ा है, और परीक्षण केवल एक द्वारा किया जाता है कम लागत वाली बाहरी टीमें सहायता करती हैं।

परिणामस्वरूप, ली ऑटो, जिसने केवल एक महीने के लिए बड़े पैमाने पर छंटनी शुरू नहीं की थी, ने प्रमुख पदों पर रखे गए कुछ कर्मचारियों को वापस बुला लिया।

शायद खुद को साबित करने के लिए उत्सुक, ली ऑटो ने आज रात ली ऑटो इंटेलिजेंट ड्राइविंग समर कॉन्फ्रेंस आयोजित की, और अपनी सारी ताकतें मेज पर रख दीं।

कोई चित्र नहीं NOA, इस महीने आगे बढ़ाएँ

आज रात की प्रेस कॉन्फ्रेंस में, ली ऑटो ने आधिकारिक तौर पर ओटीए 6.0 इंटेलिजेंट ड्राइविंग विदाउट पिक्चर्स एनओए का एक बड़ा अपग्रेड लाया। यह अपग्रेड एक महीने के भीतर पूरा हो जाएगा, जिसमें MEGA, L9, L8, L7 और L6 शामिल हैं, जिनमें कुल 240,000 हैं। आदर्श AD मैक्स उपयोगकर्ता, जिसमें 2022 में आदर्श L9 मालिकों का पहला बैच भी शामिल है।

इस साल 10 मई को, ली ऑटो ने 1,000 उपयोगकर्ताओं की भर्ती की और आधिकारिक तौर पर एनओए का सार्वजनिक बीटा लॉन्च किया, जिसे एडी मैक्स 3.0 के रूप में भी जाना जाता है। ली ऑटो के उत्पाद विभाग के वरिष्ठ उपाध्यक्ष फैन हाओयू ने कहा, "उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रिया बहुत अच्छी है, जो हमारी कल्पना से कहीं अधिक है।" 28 जून को.

अब तक, ली ऑटो में 810,000 से अधिक स्मार्ट ड्राइविंग उपयोगकर्ता हैं, संचयी स्मार्ट ड्राइविंग माइलेज 1.9 बिलियन किलोमीटर से अधिक है, और प्रति व्यक्ति माइलेज 2,300 किलोमीटर से अधिक है। फैन हाओयू ने कहा कि ली ऑटो एनओए ली ऑटो उपयोगकर्ताओं के लिए "जीवन में सबसे महत्वपूर्ण उपकरण और भागीदार" बन गया है।

इस अद्यतन अप्रकाशित एनओए में चार प्रमुख विशेषताएं हैं।

सबसे पहले इसे देशभर में खोला जा सकता है.

कल रात, ली ऑटो ने देश भर से उन उपयोगकर्ताओं का डेटा एकत्र किया जिन्होंने 18:00 और 20:00 के बीच चित्र-मुक्त एनओए का उपयोग किया और उनके स्थान के आधार पर इस तरह एक चित्र बनाया:

दूसरे शब्दों में, ली ऑटो का अप्रकाशित एनओए वास्तव में "पूरे देश में", "चाहे शहरों में या कस्बों में" चलाने की क्षमता रखता है, फैन हाओयू ने कहा।

इस तरह के प्रदर्शन का कारण यह है कि आइडियल के वर्तमान मैपलेस एनओए को धारणा, नियंत्रण और समग्र सिस्टम क्षमताओं के मामले में व्यापक रूप से सुधार किया गया है, इस प्रकार एनओए की बाईपास क्षमता में सुधार हुआ है – यह ओटीए 6.0 मैपलेस एनओए दूसरी प्रमुख विशेषता है , कुछ सार्वजनिक बीटा उपयोगकर्ताओं ने कहा वर्तमान आदर्श को "डेटोर का राजा" कहा जा सकता है।

किसी शहर के एनओए के मूल्यांकन के लिए चक्कर लगाने की क्षमता एक महत्वपूर्ण संकेतक है। यदि सिस्टम में मजबूत चक्कर लगाने की क्षमता है, तो यह समस्याओं को चतुराई से हल कर सकता है; यदि सिस्टम में कमजोर चक्कर लगाने की क्षमता है, तो यह केवल अंतहीन प्रतीक्षा में पड़ सकता है और फिर पीछे वाली कार के हॉर्न से डूब सकता है।

फैन हाओयू के विचार में, "सुचारू चक्कर" प्राप्त करने की कुंजी सिस्टम की "स्पेस-टाइम यूनियन" क्षमता में सुधार करना है।

पहला है "अंतरिक्ष"।

जब कोई कार सड़क पर चलती है, तो उसकी दो दिशाएँ होती हैं, एक आगे और पीछे, और दूसरी बाएँ और दाएँ। अतीत में, मुझे बाएँ और दाएँ जाने से पहले आगे और पीछे को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती थी, और यह अलग हो जाता था, जिससे अंतराल होता था। अब मैं इसके बारे में समानांतर रूप से सोचता हूं।

अगला है "समय"।

यदि क्रम जारी रहता है, तो हम भविष्य में सभी सूचनाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं, सभी वस्तुओं पर विचार करने के बाद, सिस्टम एक इष्टतम पथ बनाएगा, जिसमें न केवल विलय, बल्कि बाद में फिसलन भी शामिल है ? चूँकि टाइमिंग राउंड-रॉबिन तरीके से की गई है, इसलिए पूरी प्रक्रिया बहुत सहज है।

ओटीए 6.0 छवि-मुक्त एनओए की तीसरी महत्वपूर्ण क्षमता, जिसे आइडियल आंतरिक रूप से "चौराहे को आसानी से पार करना" कहता है , वास्तव में पूर्व सूचना के बिना सिस्टम की ओवर-द-क्षितिज क्षमता है।

एक आदर्श दृष्टिकोण से, आसान चौराहे के पीछे तथाकथित "भगवान का दृष्टिकोण" में न केवल कैमरों से जुड़ा निर्बाध आसपास का वातावरण शामिल है, बल्कि सड़क की जानकारी और नेविगेशन जानकारी भी शामिल है।

"शहरी एनओए के लिए, यदि चौराहों से गुजरना बहुत आसान और तेज़ नहीं हो सकता है, तो उपयोगकर्ता इसका लगातार उपयोग नहीं करेंगे," फैन हाओयू ने कहा, "लेकिन हमारे सार्वजनिक बीटा उपयोगकर्ता हर दिन 97% समय इसका उपयोग करते हैं, जो दर्शाता है कि यह अनुभव बहुत अच्छा रहेगा।”

इसमें ओटीए 6.0 छवि-मुक्त एनओए की चौथी विशेषता शामिल है – मौन समझ और मन की शांति।

फैन हाओयू ने कहा कि "मौन समझ" और "मन की शांति" दो शब्द हैं जिनका अक्सर ली ऑटो सार्वजनिक बीटा उपयोगकर्ताओं द्वारा उल्लेख किया जाता है। "आप महसूस करेंगे कि इस कार को चलाते समय, यह आपको एक कॉमरेड और मौन समझ होने का एहसास देता है। पीछे।" वास्तव में, यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण क्षमता सुधार है, जिसे हम "डेसीमीटर-स्तरीय सूक्ष्म-प्रबंधन" कहते हैं।

उपरोक्त चार प्रमुख विशेषताओं के अलावा, ली ऑटो ने प्रेस कॉन्फ्रेंस में बुद्धिमान ड्राइविंग की प्रगति द्वारा लाई गई सक्रिय सुरक्षा पर भी जोर दिया। यदि मौन समझ और मन की शांति एक ही उपयोगकर्ता की भावनाएँ और अनुभव हैं, तो सुरक्षा बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं का परिणाम है।

ली ऑटो ने कहा कि इस वर्ष की पहली छमाही में, ली ऑटो की मानव ड्राइविंग की दुर्घटना दर में 30% की कमी आई, ली ऑटो की एडी मैक्स सक्रिय सुरक्षा प्रणाली ने उपयोगकर्ताओं के लिए कुल 360,000 संभावित दुर्घटनाओं को रोका, और एईबी गलत है; ट्रिगर दर को घटाकर 300,000 किलोमीटर से कम कर दिया गया, "इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता मूल रूप से इसे छूने में असमर्थ हैं।"

सड़क पर संभावित खतरों के संबंध में, ली ऑटो ने एक "सुरक्षा जोखिम परिदृश्य लाइब्रेरी" बनाई है, जिसे कम जोखिम से उच्च जोखिम और कम आवृत्ति से उच्च आवृत्ति तक क्रम में व्यवस्थित किया गया है, और जोखिम परिदृश्यों को 9 प्रकारों में विभाजित किया गया है।

"मूल रूप से हमारे सभी दोस्त ऊपरी दाएं कोने में उच्च आवृत्ति और उच्च जोखिम के साथ शुरुआत करेंगे, लेकिन हमारे कदम यहीं नहीं रुकते।" फैन हाओयू ने कहा कि पिछले साल लॉन्च किया गया ओटीए 5.0 पहले से ही "कम आवृत्ति और उच्च जोखिम" को संभाल सकता है। मध्यम आवृत्ति और मध्यम जोखिम" खतरे के इन दो हिस्सों में रात में 120 किमी/घंटा पर एक स्थिर बड़े ट्रक का सामना करने पर पूरी तरह से रुकने में सक्षम होना और एईएस (स्वचालित आपातकालीन स्टीयरिंग) के माध्यम से 130 किमी/घंटा पर आपातकालीन बचाव करना शामिल है।

आज जारी OTA 6.0 "उच्च-आवृत्ति और कम-जोखिम" परिदृश्यों में वाहन की क्षमताओं में सुधार करेगा।

उदाहरण के लिए, किसी गैरेज में या किसी शॉपिंग मॉल के बेसमेंट में पार्किंग करते समय, एक ऐसा खंभा हो सकता है जिसका हम पता नहीं लगा सकते हैं, इस मामले में, हम सक्रिय रूप से सभी दिशाओं में कोई ब्लाइंड स्पॉट नहीं बना सकते हैं यूजर्स को अब नहीं होगी परेशानी.

हालाँकि, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि चित्रों के बिना एनओए के इस संस्करण में अभी भी ड्राइवर को हर समय आसपास की सड़क की स्थिति पर ध्यान देने और यदि आवश्यक हो तो अग्रिम रूप से ध्यान देने की आवश्यकता होती है।

वर्ष की दूसरी छमाही में "बड़ा कदम"।

महीने के भीतर जारी अप्रकाशित एनओए के अलावा, ली ऑटो ने प्रेस कॉन्फ्रेंस के दूसरे भाग के दौरान वर्ष की दूसरी छमाही के लिए अपने "बड़े कदम" का भी उल्लेख किया।

"थिंकिंग, फास्ट एंड स्लो" में, नोबेल पुरस्कार विजेता डैनियल कन्नमैन ने मानव निर्णय लेने और सोचने की प्रक्रिया को समझाने के लिए सिस्टम 1 और सिस्टम 2 सिद्धांतों का उपयोग किया, ली ऑटो का मानना ​​है कि वर्ष की दूसरी छमाही में उनका "बड़ा कदम" होगा इस पैटर्न की तरह बनें.

यहां समझना आसान है। सिस्टम 1 वह है जहां लोग अपने पिछले अनुभवों और आदतों के आधार पर त्वरित निर्णय लेते हैं, उदाहरण के लिए, "एक और एक कितना बराबर होता है?" प्रश्न का उत्तर देने के लिए हमें बिल्कुल भी सोचने की ज़रूरत नहीं है। सिस्टम 2 सोचने और तर्क करने की क्षमता है, जिसका उपयोग विशेष रूप से जटिल समस्याओं या अज्ञात परिदृश्यों से निपटने के लिए किया जाता है जिन्हें हल करने के लिए सोच या तर्क की आवश्यकता होती है।

ली ऑटो के इंटेलिजेंट ड्राइविंग टेक्नोलॉजी अनुसंधान और विकास के प्रमुख जिया पेंग का मानना ​​है कि जब लोग गाड़ी चलाते हैं, तो "सिस्टम 1 वास्तव में काम कर रहा होता है", और सिस्टम 2 का उपयोग केवल 5% मामलों में किया जा सकता है।

ली ऑटो की "बड़ी चाल" सिस्टम 1 और सिस्टम 2 के सहयोग से इंसानों की तरह काम करना है। आइए सबसे पहले इसके "सिस्टम 1", E2E (एंड-टू-एंड) के बारे में बात करते हैं।

वास्तव में, ली ऑटो इस महीने जिस संस्करण को आगे बढ़ाने की योजना बना रहा है, वह एक पूर्ण-परिदृश्य एनओए सॉफ़्टवेयर स्टैक है जो उच्च-परिशुद्धता मानचित्रों का बिल्कुल भी उपयोग नहीं करता है, और इसका प्रदर्शन मोटे तौर पर टेस्ला एफएसडी वी11 के बाद के संस्करण के अनुरूप हो सकता है।

एडी मैक्स 3.0 की वास्तुकला से देखते हुए, आइडियल ने "भविष्यवाणी" और "योजना" को एक ही तंत्रिका नेटवर्क मॉडल में शामिल किया है। इसकी अगली विकास दिशा सूचना के दोषरहित संचरण को प्राप्त करने और वैश्विक अनुकूलन को प्राप्त करने के लिए इसे धारणा मॉडल से जोड़ना है -टू-एंड" आर्किटेक्चर।

तथाकथित एंड-टू-एंड समाधान एक एकीकृत प्रणाली ढांचे के भीतर "धारणा-निर्णय-नियंत्रण" की पूरी प्रक्रिया को संदर्भित करता है, और प्रशिक्षण को पारंपरिक तरीके से विघटित करने के बजाय गहन शिक्षण विधियों के माध्यम से पूरा किया जाता है कई मॉड्यूल जैसे धारणा, स्थिति, पथ नियोजन और नियंत्रण। ऊपरी मॉड्यूल परिणाम आउटपुट करता है और निचले मॉड्यूल को चलाने के लिए मार्गदर्शन करता है।

मानवीय शब्दों में, इसका अर्थ है "एआई कार चलाता है।"

पारंपरिक स्मार्ट ड्राइविंग एक ऐसे छात्र की तरह है जो ध्यान से सुनता है लेकिन अलग-अलग सोच में बहुत अच्छा नहीं है। वह शिक्षक द्वारा सिखाई गई हर बात जानता है, एक बार जब उसे कुछ ऐसा मिलता है जो शिक्षक ने नहीं सिखाया है, तो यह कहना मुश्किल है। शुरू से अंत तक समाधान ज्ञान को एकीकृत करेगा और एक उदाहरण से निष्कर्ष निकालेगा।

यह आदर्श NOA का "सिस्टम 1" है, और इसका "सिस्टम 2" एक VLM (विज़ुअल लैंग्वेज मॉडल) है, जिसमें कुछ तार्किक सोच क्षमताएं हैं और कुछ जटिल परिस्थितियों में "सिस्टम 1" के निर्णयों को सत्यापित करेगा अंत वाहन नियंत्रण का एहसास करें।

इसके अलावा, ली ऑटो ने सुदृढीकरण सीखने और निर्णय सत्यापन के लिए एक क्लाउड "विश्व मॉडल" भी जोड़ा है, जिससे यह "छात्र" सीखते-सीखते और अधिक स्मार्ट हो जाता है। जिया पेंग ने कहा, "यह जानने की जरूरत है कि क्या गलत है।"

स्मार्ट ड्राइविंग का दूसरा पहलू स्मार्ट केबिन है

यात्रा का भविष्य शायद इस तरह है: ड्राइवर रहित, लोगों को गाड़ी नहीं चलानी होगी, लेकिन उन्हें काम करना होगा।

कल रात, एफ़ानेर के मुख्य सामग्री अधिकारी, हे ज़ोंगचेंग ने मोमेंट्स में अपना अनुभव साझा किया – एक ऑनलाइन राइड-हेलिंग सेवा में चीनी कारखाने के नए उत्पाद "ज़िनलिक्सियन" के लिए कॉपी राइटिंग को चमकाने के लिए ऐप्पल विज़न प्रो का उपयोग किया। उनकी दृष्टि में यह केवल कार्य नहीं, बल्कि भावी जीवन का पूर्वावलोकन है।

शायद एक दिन, ऑनलाइन कार-हेलिंग सेवाएँ अपने आप चलने लगेंगी।

भविष्य की हमारी कल्पना में, स्मार्ट ड्राइविंग और स्मार्ट केबिन हमेशा एक साथ बंधे होते हैं, क्योंकि कार खुद चल सकती है, आपको हमेशा कुछ न कुछ करना होगा, शायद यह दोस्तों के साथ बातचीत करना हो, या आप इसे अकेले ही कर सकते हों। हैंडल के साथ बेला करें, या सीधे "कार्य मोड" चालू करें जैसे हे ज़ोंगचेंग ने किया था।

इनके अलावा, आइडियल ने आपके लिए एक और संभावना भी तैयार की है – माइंड जीपीटी।

पिछले साल जून में आइडियल द्वारा आयोजित आइडियल फैमिली टेक्नोलॉजी डे में, आइडियल क्लासमेट नंबर 1 एक वॉयस असिस्टेंट से एआई वर्चुअल लाइफ में बदल गया: आइडियल शब्दों में: यह एक "सहपाठी" से "शिक्षक" में बदल गया।

ओटीए 5.0 के तहत आदर्श छात्र के पास मल्टी-मोडल धारणा क्षमताएं हैं, इसकी "कान, आंख और मस्तिष्क" क्षमताओं में काफी सुधार हुआ है, मल्टी-मोडल धारणा की मदद से, यह "इसे खोलो", "उसे खोलो" की पहचान कर सकता है " आज्ञा। अधिक विशिष्ट होने के लिए, आज के आदर्श सहपाठी चालक के सिर के दाईं ओर मुड़ने के कोण के आधार पर यह निर्धारित कर सकते हैं कि ड्राइवर आदर्श सहपाठियों को निर्देश दे रहा है या सह-पायलट से बात कर रहा है।

यह इसका सिर्फ एक हिस्सा है। आदर्श सहपाठी को मुख्य रूप से "माइंड जीपीटी" संज्ञानात्मक मॉडल के कारण "शिक्षक" कहा जा सकता है जो पहली बार जोड़ा गया था।

यदि आप ली ऑटो के सीईओ ली जियांग के वीबो का अनुसरण करते हैं, तो आप पाएंगे कि कुछ समय के लिए, उनके सभी वीबो पोस्ट "माइंड जीपीटी आईफोन क्लाइंट" से पोस्ट किए गए थे।

माइंड जीपीटी द्वारा समर्थित, आइडियल क्लासमेट में अब चैटजीपीटी और मिडजर्नी जैसी जेनरेटिव एआई जैसी क्षमताएं हैं। आप इससे कोई भी प्रश्न पूछ सकते हैं, या इसे कई मामलों में ड्राइंग करने के लिए कह सकते हैं।

वर्तमान में, ऐसा लगता है कि माइंड जीपीटी द्वारा समर्थित आदर्श सहपाठी दो परिदृश्यों में भूमिका निभा सकते हैं: सप्ताहांत पारिवारिक भ्रमण और दैनिक छोटे प्रश्नों का उत्तर देना, कुछ हद तक, आपको अपना फोन उठाकर सड़क पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता नहीं है। भले ही यह NOA पर भी चालू हो।

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