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路特斯機(jī)器人CEO李博:大模型時(shí)代的智能駕駛生產(chǎn)力工廠
2023-09-08 11:18:19來源: 機(jī)器之心Pro

機(jī)器之心發(fā)布

機(jī)器之心編輯部


(資料圖片僅供參考)

路特斯科技副總裁、路特斯機(jī)器人 CEO 李博為我們帶來了精彩演講。

7 月 8 日,在機(jī)器之心舉辦的 2023 WAIC AI 開發(fā)者論壇上,路特斯科技副總裁、路特斯機(jī)器人 CEO 李博發(fā)表了主題演講《ROBO GALAXY:大模型時(shí)代的智能駕駛生產(chǎn)力工廠》。他表示,路特斯機(jī)器人的使命是全面賦能機(jī)器人時(shí)代,而在當(dāng)下這樣一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn),智能車是機(jī)器人的第一形態(tài)。

以下是李博演講原文,機(jī)器之心在不改變其原意的基礎(chǔ)上進(jìn)行了編輯:

智駕領(lǐng)域,模型正在相對變得更大,未來的趨勢是可以看到模型數(shù)量在減少,模型的規(guī)模的確是在變大。

今天帶來的是大模型時(shí)代的自動(dòng)駕駛生產(chǎn)力工廠,我們認(rèn)為在智駕新時(shí)代需要出現(xiàn)一套全新方法論。

首先介紹一下路特斯機(jī)器人,路特斯是一家有 75 年歷史的超級(jí)豪華跑車品牌,目前已經(jīng)進(jìn)入到高端家用車市場。2021 年 11 月,在路特斯旗下成立了路特斯機(jī)器人公司,核心使命就是全面賦能機(jī)器人時(shí)代。我們看到未來 AI 時(shí)代已經(jīng)到來,AI 也有不同的呈現(xiàn)方式,有相對來說虛擬化的 AI,也有實(shí)體 AI,我們可以看到今天的會(huì)場里也有很多 AI 機(jī)器人。

AI 的實(shí)體化一定是以機(jī)器人的形式呈現(xiàn)在實(shí)體世界里面的,所以我們會(huì)把重心放在機(jī)器人時(shí)代。

機(jī)器人的第一形態(tài)是智能車

下面有一些我們的認(rèn)知,其中最重要的一條認(rèn)知就是,機(jī)器人的第一形態(tài)就是智能車,這也是我們會(huì)在智能車領(lǐng)域加強(qiáng)智駕方面實(shí)踐的根本原因。

目前,整個(gè)團(tuán)隊(duì)布局在五個(gè)不同區(qū)域,包括中國上海、寧波、杭州以及歐洲法蘭克福。因?yàn)槲覀兊漠a(chǎn)品要銷售到全球,所以我們的智駕團(tuán)隊(duì)也部署在全球。

路特斯是一家充分有著向外賦能歷史的企業(yè),比如之前曾經(jīng)和特斯拉聯(lián)手打造了特斯拉第一臺(tái)電動(dòng)超跑 Roadster。在新時(shí)代,路特斯機(jī)器人也承擔(dān)了類似任務(wù) —— 在汽車行業(yè)全面賦能 AI 時(shí)代。目前我們有四條重要的產(chǎn)品線:

1、ROBO Soul,全新高階智能駕駛系統(tǒng)。

2、ROBO Galaxy,智能駕駛的云端數(shù)據(jù)工廠,也是全新的智駕生產(chǎn)力工具。

3、ROBO Matrix,智能駕駛運(yùn)營系統(tǒng)。目前 AI 還是有很多缺陷,在我們可見的未來,如何通過人的輔助讓 AI 變得更完美,在用戶端讓 AI 更加接近 L4、L5 的狀態(tài),我們就肯定需要一個(gè)遠(yuǎn)程的駕艙系統(tǒng)。

4、ROBO VERSE,規(guī)劃控制算法比賽平臺(tái),這是一個(gè)非營利性產(chǎn)品,對外提供一套相應(yīng)的數(shù)據(jù)及工具鏈,進(jìn)行數(shù)據(jù)賦能,讓院校、創(chuàng)業(yè)公司用最優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的打靶、做算法的 PK。

智能時(shí)代的智駕云端數(shù)據(jù)工廠

今天主要介紹我們的第二個(gè)產(chǎn)品:ROBO Galaxy,我們稱之為智能時(shí)代的智能駕駛云端數(shù)據(jù)工廠。

目前智駕的研發(fā)還處于 1.0 時(shí)代,比如有很多工作需要人來手工完成,我們研發(fā)更像是手工作坊造衣服的階段。

路特斯預(yù)測,未來整套智能駕駛的軟件算法研發(fā)將會(huì)在云端數(shù)據(jù)閉環(huán)的工具鏈里面完成。那個(gè)時(shí)候我們才能叫做真正的智駕研發(fā)流水線時(shí)代。我們提供的就是這樣一套方法論和工具鏈,準(zhǔn)確來說是一個(gè) SaaS(software as a service),包含三朵云和七個(gè)核心模塊:

三朵云:合規(guī)云(保密機(jī)房)、私有云(解決海量存儲(chǔ)問題)、公有云(解決彈性計(jì)算的問題)。 七個(gè)核心模塊:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)合規(guī)、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)仿真、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)監(jiān)控,做整套數(shù)據(jù)鏈的閉環(huán)。

這七個(gè)模塊分布在 SaaS 層和 PaaS 層,SaaS 層有核心的六大應(yīng)用模塊,PaaS 層主要進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。因?yàn)檫@套工具鏈最終需要對接到不同的云平臺(tái)上,包括阿里云、亞馬遜云,以及在具體工作中企業(yè)還會(huì)有很多私有化部署的需求,我們在 PaaS 層還做了統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理的平臺(tái)。

智駕是如何用大模型來研發(fā)提速的

大家可以看到,整套數(shù)據(jù)閉環(huán)非常清晰,目前部分模塊已經(jīng)應(yīng)用了大模型方案在產(chǎn)品里面進(jìn)行具體的落地。

1、數(shù)據(jù)采集

主要解決的問題有兩個(gè)方面,第一是數(shù)據(jù)采集的硬件設(shè)備,現(xiàn)在是和合作伙伴聯(lián)合研發(fā);第二是數(shù)據(jù)采集之后要快速進(jìn)入云平臺(tái)。大模型在這方面的應(yīng)用已經(jīng)初露端倪,和之前作一個(gè)對比的話,此前數(shù)據(jù)采集的過程中需要駕駛員、安全員、數(shù)據(jù)采集員,主要是完成數(shù)據(jù)打標(biāo)簽的工作,比如甄別某一地點(diǎn)是不是十字路口、停車場等等,需要用人工的方法對相應(yīng)的數(shù)據(jù)打標(biāo)簽。采用大模型之后我們會(huì)通過圖生文的方式進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)簽,大大節(jié)約人力,進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)標(biāo)簽的效率。

2、數(shù)據(jù)合規(guī)

主要是做數(shù)據(jù)脫敏,比如車輛車牌、人臉都需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)脫敏。目前我們還在用傳統(tǒng)模型解決這一塊的問題,效率還是比較高的,后面也不排除使用大模型提升精度的可能性。

3、數(shù)據(jù)標(biāo)注

這一部分云端大模型起到了很多幫助,因?yàn)檐嚩怂懔τ邢?,不能進(jìn)行非常大模型的部署,相比之下,在云端就可以進(jìn)行相對大模型的部署,大大提升標(biāo)注效率。通過大模型的自動(dòng)化預(yù)標(biāo)注,可以讓人工工作量減到 5% 左右,95% 的數(shù)據(jù)都可以通過自動(dòng)化標(biāo)注來完成。

4、數(shù)據(jù)訓(xùn)練

主要提供了數(shù)據(jù)訓(xùn)練的框架,目前已經(jīng)可以支持多卡、多機(jī)同步進(jìn)行訓(xùn)練的調(diào)度功能。這部分我們深入進(jìn)入到 PaaS 層,解決了很多 SaaS 層不能解決的問題。

我們通過自己的訓(xùn)練平臺(tái),我們在 Argoverse 里面拿到了多項(xiàng)第一名,而且我們在今年 2023 的人工智能模型上目前全球排名第四,我們爭取明年有更好的名次。

5、數(shù)據(jù)仿真

在數(shù)據(jù)仿真方面,路特斯機(jī)器人有很多大模型的應(yīng)用,主要有 WorldSim 和 LogSim 兩種不同的仿真模式:WorldSim 是純粹虛擬化的世界進(jìn)行仿真,LogSim 更多是把真實(shí)世界的數(shù)據(jù)采集之后進(jìn)行仿真。

之前 WorldSim 和 LogSim 是兩種各自獨(dú)立的仿真模式,我們通過大模型的方式,把 LogSim 里面采集到的真實(shí)場景進(jìn)行相應(yīng)的理解,轉(zhuǎn)化成為 WorldSim 的場景,再通過 WorldSim 轉(zhuǎn)化出來的場景進(jìn)行相應(yīng)的泛化。這相當(dāng)于把一個(gè)真實(shí)的場景轉(zhuǎn)化成多個(gè)虛擬的場景,然后進(jìn)行更大量的仿真測試。

6、數(shù)據(jù)監(jiān)控

這方面用的比較多傳統(tǒng)方法。不管是傳統(tǒng)方法還是 AI 方法,現(xiàn)在要解決智駕相應(yīng)的問題,一定要確保整套數(shù)據(jù)鏈路包括車輛測試是可被控制、可被監(jiān)控的。目前,我們在不停跑里程,在全國和全球的地圖上,我們可以看到所有道路的情況和覆蓋的程度,測試?yán)锍虝?huì)隨著時(shí)間的推移而逐漸降低限度,通過這個(gè)工具鏈我們會(huì)知道哪里要重新測試,保證監(jiān)測到所有道路測試限度的情況。

7、數(shù)據(jù)管理

不同的行駛數(shù)據(jù),包括車端、云端,最終都會(huì)統(tǒng)一進(jìn)入相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫,統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。這里面我們也會(huì)和中間件的合作伙伴一起開發(fā),在車和中間件里面植入標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)庫形式,進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)回傳。

目前大模型在智駕領(lǐng)域的應(yīng)用才剛剛開始,構(gòu)造與 ChatGPT 同等水平的自動(dòng)駕駛大模型還有很長的路要走。李博在演講最后表示,希望智駕行業(yè)的伙伴和專注在 AGI 行業(yè)的技術(shù)同仁能夠共同合作。在智駕行業(yè)我們希望有更多的伙伴,我們能夠?yàn)槠滟x能,我們也希望引入更多全新的 AGI 技術(shù)到我們的 SaaS 工具里面來。

正值 IAA MOBILITY 2023( IAA 慕尼黑國際車展)之際,路特斯機(jī)器人也正將這套為未來打造的智駕工具帶向世界舞臺(tái)。

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