蔚来NWM向左, 华为ADS 向右

一只数据猿2024-07-30 23:03:02  62

想象一下,你坐在一辆汽车里,不需要握方向盘,不需要踩油门,甚至不需要看路。你只需告诉汽车你的目的地,它就会自动带你去那里。这不是科幻电影中的场景,而是蔚来和华为正在努力实现的未来。

自动驾驶技术,曾经是科幻小说中的梦想,如今却逐渐成为现实。从最初的辅助驾驶系统,到如今的全自动驾驶,科技的进步让这一切变得触手可及。而在这个过程中,有大量的企业前赴后继的探索。近期,有两件标志性的事件,蔚来发布智能驾驶世界模型NWM,华为高阶智能驾驶3.0版本将于8月正式上市。那么,他们实力如何呢?

自动驾驶,从幻想到现实

历史的车轮滚滚向前,智能驾驶的演进之路,正是人类智慧的缩影。

早在20世纪初,科幻作家们就开始构想未来世界中的自动驾驶汽车。然而,直到20世纪末,随着计算机技术的发展,自动驾驶才从幻想走向了实验室。那时,它还是一个遥不可及的梦想。

进入21世纪,随着传感器技术、计算能力和人工智能的飞速发展,自动驾驶技术迎来了第一个春天。谷歌的Waymo项目在2009年启动,标志着自动驾驶技术的商业化探索正式起步。

2015年,特斯拉推出了Autopilot功能,将辅助驾驶技术带入了公众视野。随后,各大汽车制造商纷纷跟进,智能驾驶技术开始从实验室走向了量产车。

蔚来和华为,作为智能驾驶领域的新星,他们的加入为这一领域注入了新的活力。蔚来的NOP+功能,华为的ADS 3.0版本,都是智能驾驶技术发展的重要里程碑。

NWM+神玑NX9031,蔚来智能驾驶的核心

近期,蔚来发布了世界模型NWM。蔚来NWM,作为智能驾驶的大脑,是一个多元自回归生成式的具身驾驶模型。它不仅能够理解当前的驾驶环境,还能预测未来的驾驶场景。这种能力,使得蔚来的智能驾驶系统在复杂交通环境中表现出色。

NWM通过生成模型重构传感器输入信息,提供比传统端到端模型更全面的空间理解能力。它能够识别和理解周围的环境,包括交通信号、行人、车辆和障碍物。这种空间理解能力是智能驾驶系统安全运行的关键。

更令人惊叹的是,NWM具备时间理解能力。它能够自动进行长时序环境建模,预测未来几秒甚至几分钟内可能发生的驾驶场景。这种能力使得蔚来的智能驾驶系统在面对复杂交通情况时,能够做出更加精准和及时的决策。

此外,NWM使用无标注数据进行自监督学习,降低了对标注数据的依赖,提高了学习效率。这种自监督学习机制使得NWM能够从大量的驾驶数据中自我学习和优化,不断提升其驾驶决策的准确性。

让我们通过一个虚拟的驾驶场景来展示NWM的决策能力。假设你正在驾驶一辆蔚来汽车,行驶在繁忙的城市道路上。前方突然出现一个行人横穿马路,NWM迅速识别并预测了行人的行动轨迹,及时调整车辆的行驶路线,避免了潜在的碰撞。

智能驾驶系统的性能和可靠性,在很大程度上取决于其核心——芯片。蔚来自研的神玑NX9031芯片,承载了蔚来的芯片野心。

神玑NX9031,作为全球首颗车规5nm高性能智驾芯片,它的诞生标志着蔚来在智能驾驶领域的深度自研能力。

据悉,与传统的智能驾驶芯片相比,神玑NX9031在AI算力和图像处理速度上至少有4倍以上的性能提升。这意味着蔚来的智能驾驶系统能够更快地处理大量数据,更准确地识别和预测交通环境。

华为ADS 3.0,能否为激光雷达正名?

即将发布的华为的ADS 3.0版本,据悉,这个版本引入了端到端架构,去掉了BEV,全面切换到GOD大网,再输出给PDP网络做决策和规划。

在这个版本中,华为特别强调了激光雷达的重要性。与一些厂商为了降低成本而减少激光雷达的使用不同,华为选择了全面提升激光雷达和毫米波雷达的规格,以实现更好的全天候适应性和小目标检测能力。

ADS 3.0版本中的新一代激光雷达传感器D3P,规划了更强的全天候检测和远距离探测能力。这意味着,无论是在大雨、浓雾还是黑夜,华为的智能驾驶系统都能提供可靠的感知和决策支持。

依托华为云的强大算力,ADS 3.0的智驾系统能够实现快速迭代。算力达到3.5E FLOPS,训练数据量每日可达3000万公里,模型更新速度甚至可以达到每5天一次。

ADS 3.0版本还带来了“车位到车位”的一键抵达全场景贯通体验。从公开道路到园区道路,从园区地面到地下车位,都可以通过智能驾驶实现,无需人工接管。

随着ADS 3.0版本的上市,华为不仅在技术上实现了飞跃,更在市场上展现了强大的竞争力。预计到2024年底,采用华为智能汽车解决方案的车辆将超过50万台 。这标志着华为在智能驾驶领域的领导地位,以及对未来出行方式的深远影响。

蔚来与华为,两条明显不同的路线图

在智能驾驶的广阔棋盘上,某种程度上,蔚来和华为代表了两条截然不同的发展路径。

通过与Mobileye的合作,蔚来致力于共同打造L4级别自动驾驶车型,推动智能交通服务的变革。此外,蔚来通过与腾讯的战略合作,共同打造一体化混合云基础设施,支撑EB级规模的自动驾驶数据存储,显著提升自动驾驶研发效率。

反观华为,其智能驾驶战略以“平台+生态”为发展核心,聚焦ICT技术,构建生态圈,与约300家合作伙伴共同推动智能汽车产业的发展。华为的智能汽车解决方案BU,依托自身在芯、硬、软、云等智能化核心技术的积累,致力于成为智能网联汽车增量部件供应商,帮助车企造好车。

蔚来的技术路线倾向于通过自研高性能智驾芯片和世界模型,实现端到端的智能驾驶体验。华为则通过MDC智能驾驶计算平台,提供全场景覆盖的工具链与丰富的SDK,支持合作伙伴的软件开发和移植,同时满足智能驾驶应用对车规、安全的核心要求。

蔚来通过高端市场定位和用户企业的理念,强化品牌影响力和用户忠诚度。华为则通过开放合作和平台化战略,拓展智能汽车领域的生态圈,与众多合作伙伴共同加速智能汽车的演进。

在智能驾驶领域,蔚来和华为虽有各自的战略和技术路线,但也存在潜在的合作空间。例如,在车联网、智能交通服务等方面,双方可以共享资源、技术和市场,实现互利共赢。

随着智能驾驶技术的发展,伦理和法律问题也日益凸显。例如,当智能驾驶系统在紧急情况下需要做出决策时,如何平衡乘客、行人和其他车辆的安全?这些问题需要全社会共同思考和解决。

此外,智能驾驶技术的普及可能会对就业市场产生影响。一方面,它将创造新的就业机会,如智能驾驶系统开发、维护和测试;另一方面,它也可能对传统驾驶岗位产生冲击,需要通过培训和教育帮助劳动者适应新的就业环境。

而且,智能驾驶技术的普及需要社会各方面的适应和配合。从基础设施建设、交通规则制定,到公众教育和接受度提升,都需要全社会共同努力,以确保智能驾驶技术的顺利推广和应用。

展望未来,智能驾驶技术的发展将引领社会进入一个全新的出行时代。它不仅将改变我们的生活方式,更将推动社会的整体进步。然而,这一过程中也充满了挑战和机遇,需要我们不断探索和创新。

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