大赢家再公开三码_大赢家再公开三码下载纪念版V4.8.12(2025已更新)—湖北之窗
“‘端到端+大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到,算力的增加,还体现在其他一些方面。例如,为了实现高效、准确的AI推理,车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上,以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时,除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外,对云端算力要求也很高,这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集,系统训练过程非常耗费算力资源,尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力,训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行,可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量,通常是样本量越大,系统就会越成熟,而这种大规模的算力需求,也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。
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除了高算力芯片外,大批量优质数据的获取也是一大难题。理想汽车用户张先生在OTA 7.0更新前,使用城市NOA功能的频率非常高。作为一名老司机,他对老版本略有微词。“虽然在大部分情况下,智驾的表现令人满意,但在一些复杂路况和极端路口,我还是不敢使用智驾系统。”张先生举例说,“我家住胡同,道路狭窄,路边不规则障碍物多,有时候就识别不出来。另外,在多车交汇路口,智驾系统的逻辑过于保守或者说太守规矩,其实是不太符合‘老司机’的驾驶逻辑。”
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