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7月5日,理想汽车在其智能驾驶夏季发布会上宣布,启动前沿的端到端视觉语言模型早期采用者计划,旨在赋予汽车更高级的智能,使之更贴近人类的驾驶体验。
据IT之家整理,该计划的核心优势聚焦于两点:“高效信息流通”与“高效处理能力”。这种无缝整合的端到端模型,内部信息流通无阻,提升了系统的整体上限,使得车辆的反应与决策过程显得更为自然,接近人类行为。此外,由于所有计算在GPU中一次性完成,降低了延迟,确保了车辆动作与视觉感知的即时同步,增强了用户体验的连贯性。
该模型的训练完全基于数据驱动,支持从端到端的优化,从而加快了软件更新(OTA)的速度,为用户带来更快速的系统升级体验。
在视觉语言模型方面,采用了先进的Transformer架构,它通过处理文本提示和结合前方视野的图像及导航信息,实现了图文信息的有效融合。这一过程涉及图像编码与文本指令的对齐,最终由VLM模型进行决策分析,指导车辆的行驶策略,包括环境理解、驾驶决策等。
理想汽车强调,此系统设计的创新之处在于三点:首先,引入流式视频编码技术,增强长时间序列视觉信息的处理能力;其次,增设记忆模块,存储历史帧信息,有效应对长跨度逻辑推理的延迟问题;最后,构建了一个智能驾驶问题库,允许系统间互动,系统2能根据当前路况提出驾驶建议,而系统1则可根据需要调用特定问题,主动寻求系统2的辅助,共同提升驾驶智能化水平。
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