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    智己携手Momenta推重磅更新 引领AI时代智能驾驶

    2023-04-13 15:56:02 来源:IT新闻网 作者:佚名
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    近日,智己汽车携手全球头部的智能驾驶算法玩家Momenta,于苏州成功举办IM AD DAY,迎来IM AD智能驾驶辅助系统里程碑式重大更新!智己汽车率先将数据驱动的规划算法应用于量产项目,正式发布行业首个D.L.P.人工智能模型,引领智能驾驶迈入认知智能时代。

      

        

      

        

      

        

      

    同时,智己高速高架NOA领航辅助功能官宣上线,将于4月底开启面向智己L7车型的OTA推送,首批开放城市为「沪、苏、杭、嘉、湖」,年内推至全国;智己LS7车型预计6月份推送,年内推至全国。未来,智己城市NOA领航辅助以及替代高精地图的数据驱动道路环境感知模型,预计将于2023年年内开启公测。

      

        

      

    前瞻布局厚积薄发,行业首个D.L.P.人工智能模型正式发布

      

    AI时代的到来,加速了人工智能在智能驾驶领域的落地速度。感知智能和认知智能是人工智能应用的两大重点。过去几年间,行业头部智能驾驶算法玩家在感知智能技术路线方面逐步趋同,基于BEV和Occupancy Network架构的感知算法成为主流技术路线。从接管数据来看,决策规划问题即认知智能导致的接管率是由感知问题即感知智能导致的接管率的十倍。智己汽车认为在持续提升感知智能的同时,认知智能已经成为智能驾驶技术演进的瓶颈,挑战巨大。

      

        

      

    智己汽车敢于引领的底气,源自上汽集团的前瞻布局和深厚底蕴的厚积薄发。溯源至2014年,上汽前瞻工程团队已着手智能驾驶领域的相关研究,在规控与执行器协同处理方面建立得了丰厚技术积累。2017年成立上汽人工智能实验室,开启在深度学习领域的全面布局。2021年,智己汽车率先在智能驾驶行业垂直领域使用多传感器多任务的Transformer模型和时序BEV机制实现OneModel落地量产,在感知智能领域树立领先地位。今天,业内首个基于数据驱动的D.L.P.人工智能模型的发布,则意味着智己汽车正式从感知智能迈向认知智能。

      

    智己和Momenta从第一性原理出发,基于领先的D.L.P.人工智能模型,采集大量人类驾驶数据进行训练。通过构建具备亿级数据量产能力的决策规划数据-模型产线,在车端采用Transformer架构,高效理解场景和他车行为,显著提高复杂环境变化的预判能力,进而提前规划智能驾驶行为,避免不舒适体感的产生,让智己IM AD实现更像人的跟车间距、线性起步响应、无顿挫舒适感等优质体验,大幅降低接管里程,总体类人性相比规则算法获得阶越性提升,打造行业第一梯队的智驾体验。

      

        

      

        

      

    顶级车控+顶级算法,携手全球头部智驾算法玩家共创高阶智驾新未来

      

    以更像人的智驾体验为目标,智己汽车开辟全新开发范式,与全球头部的智能驾驶算法玩家Momenta联合开发、双向赋能,共同探索智能驾驶高阶新未来!

      

        

      

    顶级车控由智己汽车打造。背靠上汽集团雄厚的整车研发能力,以及智己汽车对全明星驾控、数字化底盘的深入理解,IM AD在横纵向速度控制、自动变道、自动泊车等场景下拥有丝般顺滑的体验,带给你如专职老司机般开车的高级质感。顶级算法则由上汽领投的全球头部智能驾驶算法玩家Momenta加持,顶级车控+顶级算法强强联合,既发挥Momenta在算法端的强大优势,同时也能完美结合智己汽车在车控端的技术底蕴。

      

        

      

    同时,结合正在开发中的基于Occupancy网络模型的DDOD ( Data Driven Object Detection)模型和可替代高精地图的DDLD ( Data Driven Landmark Detection),未来将形成感知智能和认知智能的双维大幅提升。智己汽车认为基于网络模型的不断迭代,百公里接管率会以两年为周期提升十倍,实现更高级的智能驾驶!

      

        

      

    AI时代汹涌而至,真正强大的公司不做follower,只做Problem Solver。D.L.P.人工智能模型是智己汽车×Momenta双方技术合作的重大突破,更是智己汽车补齐全模型化的最重要拼图。作为行业首家将数据驱动的决策规划应用到量产的车企,智己汽车已成功跻身智能驾驶头部玩家行列,未来更将引领智能驾驶迈入全新时代。

      

        

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