Репортаж от Wedoany，Чжоу Гуан, основатель и генеральный директор DeepRoute.ai, заявил на 4-й конференции Future Mobility Pioneers, что за последние пять лет технологии вспомогательного вождения, основанные на малых моделях, почти достигли предела своих возможностей, и отрасли необходимо перейти к технологической парадигме, основанной на когнитивных способностях больших моделей. Он отметил, что малые модели хорошо справляются с условными рефлексами и реакцией на локальные признаки, в то время как большие модели имеют явные преимущества в глобальном восприятии и высшем мышлении.
В своём выступлении Чжоу Гуан проанализировал ограничения технологий малых моделей. Он упомянул, что системы на малых моделях страдают от «эффекта качелей»: оптимизация для конкретного города может привести к снижению производительности в других регионах, а повторные доработки подрывают доверие пользователей. По его мнению, текущее увеличение инвестиций при замедлении роста производительности объясняется тем, что технологический путь малых моделей упёрся в потолок.
Чжоу Гуан представил технологический маршрут DeepRoute.ai. Компания уже использует базовую модель с 40 миллиардами параметров, объединяя возможности Driver (водитель), Analyst (аналитик) и Critic (критик) в единой модели, охватывающей все этапы разработки, итерации и эксплуатации. По его словам, это решение повышает эффективность обработки данных в 10 раз и способствует автоматизации процессов, заменяя ручной труд моделью.
В своём выступлении Чжоу Гуан сравнил малые и большие модели. На примере «собаки с полосами зебры» он пояснил, что малая модель может ошибочно идентифицировать её как зебру из-за локальных признаков, в то время как большая модель, основываясь на глобальном восприятии, всё равно распознает собаку. Он считает, что при переходе вспомогательного вождения от безопасного управления на десятки километров по городским дорогам к более высоким уровням необходимо полагаться на когнитивные системы на основе больших моделей.
Что касается рыночных данных, Чжоу Гуан сообщил, что в 2025 году доля рынка DeepRoute.ai выросла в 2,1 раза по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, а доля на рынке сторонних NOA достигла 24%, заняв второе место в отрасли. Он отметил, что в настоящее время каждый третий новый автомобиль с городской NOA использует решение DeepRoute.
Чжоу Гуан также обозначил цели развития на 2026 год: обеспечить поставки более 1 миллиона автомобилей; после внедрения базовой модели ожидается, что MPCI (количество безопасных вмешательств на 1000 км) превысит 1000 км, что позволит увеличить частоту использования в городских условиях до более 50%. Он считает, что после повышения безопасности до уровня тысячи километров, когда среднемесячное количество безопасных вмешательств пользователя снизится до менее одного раза, вспомогательное вождение сможет перейти от стадии «работоспособности» к стадии «удобства, частого использования и безопасности».
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
