在近日舉行的中國電動汽車百人會論壇，四維圖新CEO程鵬出席並發表《AI新基建時代智駕演進新範式》主題演講，首次系統闡釋智能駕駛從“功能堆砌”向“數據閉環+全棧可控”的范式躍遷邏輯。

智駕平權時代，四維圖新依託“地圖+晶片+演算法+數據”全棧能力，推動智駕功能從“高端選配”向“全民標配”進化，並宣佈2024至2025年公司智駕產品新增量產定點已突破360萬套。

NavInfo의 새로운 비즈니스를 시작으로 Cheng Peng은 지도가 사용자에게 자신의 위치를 알려줄 수 있고 A 지점에서 B 지점으로 이동하는 방법을 알려줄 수 있기 때문에 내비게이션 지도가 자동차 지능의 초기 관행이라고 믿습니다. Zhijia도 A 지점에서 B 지점으로 이동하지만 로봇이 인계를 돕습니다. 이것이 바로 NavInfo가 지도 제조업체에서 지능형 주행 제조업체로 변모하는 이유입니다.

그는 현재 지능형 주행을 크게 두 진영으로 나눌 수 있다고 믿는다. 첫 번째 캠프는 궁극적인 사용자 경험을 추구하며, 사용자 입장에서는 솔루션에 사진이 있는지 없는지가 아니라 생명의 안전을 차량에 넘겨주는 것이 안전한지 여부입니다. 궁극적인 사용자 경험 뒤에는 충분한 양의 데이터와 충분한 컴퓨팅 성능이 있으며, 이는 임계값이 있으며 소수의 선도 기업에서만 달성할 수 있습니다.

程鵬認為，大部分屬於第二陣營。目前，中國汽車平均銷售價格從7萬多漲到了11萬多，要讓11萬元的車也裝上成本幾萬元的感測器和大算力，程鵬認為這是不切實際的。因此，很多零部件廠商正在做的是，讓智駕從無到有、從可用到好用。在這個過程中，有兩個核心關注點：一是品質和安全，二是方案是不是真正具備量產能力。

Cheng Peng은 몇 년 전 NavInfo가 "전체 스택 제어 가능"이라는 개념을 제안했다고 언급했습니다. 경제적 비용의 관점에서 볼 때, 자동차 회사들은 완전한 자체 개발을 한다고 해서 가성비 성능을 충족시킬 수 없는 반면, NavInfo는 10년 전에 지도를 만들기 시작했고, 0년 전에 칩을 배치하고 고정밀 포지셔닝을 했으며, 최근 몇 년 동안 완전한 데이터 폐쇄 루프 기능을 갖춘 스마트 콕핏과 지능형 주행에 전념해 왔으며 데이터 규모 및 품질과 같은 다양한 요구를 충족할 수 있습니다. 양산 역량 중시, 원가 중시, 제품 리더십 중시, 고품질 데이터 축적 등 NavInfo는 NavInfo의 핵심 경쟁력입니다.

Xpeng MONA의 통합 객실 및 주차 솔루션을 예로 들면 20 칩의 유휴 컴퓨팅 성능을 통해 주차 문제를 해결하고 대형 화면에서 부드러운 다중 모드 지능형 대화형 경험을 지원하여 인포테인먼트, 내비게이션 지원에서 자동 주차에 이르기까지 포괄적인 업그레이드를 실현하여 유사한 솔루션에 비해 비용을 0% 이상 절감합니다.

또 다른 경우는 조종석 및 주행 통합 솔루션 AC2AE로, Horizon Journey 0 칩 씰링과 결합되어 조종석, 계기판, 여행, 주차 및 기타 기능을 하나로 통합하고 도메인 제어 비용은 0위안의 가격으로 제어되며 객실 접안 문제는 L0+ 기능을 달성하기 위해 궁극적인 비용 성능으로 해결됩니다.

Cheng Peng은 NavInfo가 더 이상 단순한 지도 비즈니스가 아니라 지능형 주행을 통해 새로운 Tier 1로 성공적으로 전환했으며 점차 업계의 기둥 중 하나가 되었다고 말했습니다.

NavInfo의 관점에서 지능형 주행은 진화를 달성하기 위해 몇 가지 패러다임으로 나눌 수 있습니다 : 첫 번째 단계는 인간 운전자입니다. 두 번째 단계는 고정밀 맵이 광범위하게 사용되는 규칙 기반 기계 아키텍처입니다. 세 번째 단계는 경량 맵을 사용하는 심층 신경망입니다. Cheng Peng은 다음 단계가 세계 모델에 의해 주도되고 고정밀 지도가 여전히 사용되지만 마지막에는 더 가벼운 지도가 배포된다고 믿습니다.

이 네 가지 패러다임 각각은 서로 다른 응용 프로그램에 해당합니다 : 첫 번째는 실제로 현실 세계의 2 차원 추상 표현 인 내비게이션 맵입니다. 두 번째는 자율 주행의 발전으로 많은 3차원 데이터가 필요한 고정밀 지도가 등장하고 정확도 요구 사항이 미터에서 센티미터로 진화했다는 것입니다. 세 번째 단계는 지도를 갖는 것만으로는 충분하지 않고 의사 결정을 지원하고 모델을 훈련시키기 위해 다양한 센서가 필요하다는 것인데, 이는 멀티모달 센서의 시대입니다. 현재 업계의 많은 사람들이 "노 픽처"를 외치고 있으며, 이는 또 다른 새로운 시대의 도래를 알리는 신호입니다.

在最近舉行的英偉達GTC大會上，英偉達創始人黃仁勳提出，全球算力正以每年100倍的速度增長，預計未來十年內計算成本將下降1000倍。這一趨勢意味著單位算力成本將呈現數十萬倍的降幅。

"이러한 대대적인 비용 최적화는 단기적으로 세계적 수준의 AI 모델을 달성할 수 있는 전례 없는 기회를 제공할 것입니다." 쳉 펭이 말했다. 4패러다임 시대의 맥락에서 NavInfo는 오픈 데이터 및 모델 리소스를 통해 산업 공유 플랫폼을 구축하기 위해 최선을 다하고 있으며, 선도적인 데이터 이해 및 수집 기술, 포괄적인 규정 준수 솔루션 및 독립적인 타사 ID의 세 가지 핵심 기능을 갖춘 컴플라이언스 계층, 데이터 증강 계층 및 AI 모델 교육 계층을 포함한 완전한 기술 아키텍처를 구축했으며, 차량 제조업체, 알고리즘 공급업체, Tier 1 부품 공급업체 등 모든 업계 관계자가 생태계의 공동 구축에 참여할 수 있습니다.

그는 또한 현재 해결해야 할 두 가지 주요 업계 고충을 언급했는데, 하나는 중요한 부가가치 자산인 데이터 격차 문제로, 고정밀 맵 데이터는 장면 일반화 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 지속적인 업데이트 메커니즘을 통해 데이터의 신선도를 보장할 수 있습니다. 업계 벤치마크 기업의 데이터 규모와 비교할 때 현재의 데이터 볼륨과 컴퓨팅 리소스는 여전히 산업 발전을 제한하는 핵심 요소입니다. 두 번째는 데이터 처리의 효율성을 향상시키는 것인데, 데이터 엔지니어링은 전문적인 임계값이 매우 높기 때문입니다.

Nanfang + 기자 Gao Xiaoping

【저자】 가오 샤오핑

[출처] Southern Press Media Group Southern + 클라이언트