他的小欧洲帝国中没有激增

米彭发动机坚持纯粹的视觉自动驾驶解决方案，放弃激光雷达，突出了计算机功率和大型模型的好处。新的G7型号具有2200多个主计算机功能，其中Mona Max达到了上方508。Xiaopeng认为，计算机功率和模型的参数是辅助传导的关键，而不是配置。尽管LiDar的成本降低了，Xiaopeng坚信，纯视觉解决方案在安全性和性能方面具有更大的潜力，目的是结束2027年的技术争议。该行业正在质疑这一点，并相信多个传感器融合会更好，并且该安全性仍然是核心标准。他是21世纪的内部业务记者，他的Xuyang在广州报道了两辆新车，并会议逐渐成形。而且这个Improio中没有跑步者。最近，由米彭电动机独立开发的图灵芯片首先是lun结束并配备了中型SUV G7小米。根据He Xiaopeng的说法，图灵芯片的有效计算机功率相当于三个nvidia orin XS。 G7的有效计算机功率通常超过上述2200，这是L3级自动驾驶的阈值。另一辆汽车是小端MONA M03的高端版本。它是在两周前发布的。与标准版本相比，它配备了两个Orin-X芯片，具有508个优越的计算机功率。米彭称他为“自动驾驶阈值L2”。一场新闻发布会导致了小米和米彭电动机的数位高级管理人员以集中的方式射击：米彭脱下了激增。从现在开始，LIDAR“看不到远，高干扰，低框架速度，低穿透力”米彭将采用溶液视觉效果。全球计算小米基础模型负责人刘海明（Liu Xianming通过大型电源模型进行动态驱动，“甚至可以通过个性化AI编译器的个性化，Codisise?o的建筑架构和其他方法来解释变成Xiaopeng的逻辑。但是，乘客的增长可能已经忽略了。然后是12年，LiDar的费用下降了400次。 Hudai的首席执行官Li Yifan在接受21 Auto/One-Sie Auto的采访时说，他将LiDAR的价格提高了200美元。因此，Xiaopeng改变了纯粹的驾驶能力的高度智能的驾驶能力，即纯粹处理Pure Pure To Mona to Mona to Mona的愿景。同时，LiDAR也跌至这个价格范围。这些品牌已诉诸LiDAR解决方案，包括配备了LiDAR标准的完整小米YU7系列。 “在这一轮集体逆转中，我TS Xiaopeng仅挑战“另一个LIDAR，另一种安全冗余”的惯性观念。他试图重新定义辅助驾驶的标准。这不是一种配置，但“计算机功率”是测试辅助操作的第一个标准。这两种解决方案是值得怀疑的，自出生以来就已经发展。在L3大规模生产的前夕，智能驾驶平等权利的下半年，纯粹的愿景和对骑手解决方案的竞争进入了白人阶段，最终的结果出现了，只有一个标准可以衡量两个优点和缺点：安全性。哪些解决方案更加前景 - garde，时尚且具有较高的限制可以具有较低的下限，而不能防止更可能发生事故的限制。只有一个核心可以成为纯粹的“固体和勇敢”视觉，看到小米的纯粹视觉解决方案。这是“大脑”。他说小彭选择了最后一个een“聪明，积极的眼睛”和“最强的大脑”。 SO被称为“大脑”是指米彭（Xiaopeng）创建的基于世界的多模型模型，并具有72千参数仪。 “ 21自动? ? ? ?请参见自动”先前报道说，米彭确认，在模型参数的规模扩展到100亿级之后，规模规则仍然是可行的。他告诉媒体：如何建立“更强大的大脑”？除了担心模型参数外，木彭的想法还可以总结为“大数据 +重计算能力 +光雷达”。关于“大数据”，Liu Xianming在CVPR 2025中揭示的第一个中央信息是，米彭培训了超过40万小时的视频数据：AI监视30,000“ Wandering Earth”，视频数据的数量将增加到今年的2亿个剪辑。为了培训世界模型，米彭电动机重建了基础数据基础架构，并与CPU，GPU等进行了协作优化。优化平衡的甲板模式该过程之前的复杂成分（主动数据实现策略）以及食物优化的速度和随机性。优化的战斗模式，平衡速度和随机性等等。优化的计算训练是“苍蝇”：不同的热量（混合精度训练FP8，混合精度训练FP8）和个性化炊具的精确编程（例如自定义Triton Nuclei）。小米智能计算机功率群集针对20,000 kcal。 85％，就像工厂努力工作一样，只有15人暂时不活动。如果您想购买智能汽车或高级AI汽车，请首先询问您拥有多少计算机功率。 “最后的'雷达'是最受欢迎的。各个行业加工行业的激光雷达处理率。像素与Loffic技术相结合，将感知距离提高125％。当城市周围的人，雨水和周围的人们拥有由OEM基于低成本的Ons LiDAR创建的最佳选择时，获得360度安全性并不特别有效，并且差异化的营销价值很小，因此它只是选择了纯粹的视觉解决方案。因此，消除LiDAR类似于Xiaopeng在规则时代使用积累，并着重于强调其自身模型，计算机功率，研发和促销数据的先进性质，遵循AI的一般思想。应当指出的是，米彭（Xiaopeng是昂贵的。小蓬说：“没有起伏的价格，滚动技术。”这是释放Mona M03 Max产品的真正意图。蒙娜（Mona）系列的受欢迎程度似乎是由于小米的青年营销，包括具有青年主题的有色音调，两个访谈计划演员，他们的玉米拿人和王·米安（Wang Mian）和乌曼纳纳（Wang Mian）和乌亚纳纳（Uyannana）。 产品。但是，欧阳娜娜（Ouyang Nana）的流体描述令人惊讶地表明了小舒的使用者，它仍然是智能辅助驾驶内容的重要组成部分。 G7的发射是小米，他完全传输给了队友。智力仍然是小米最重的标签，书呆子仍然是他们小米的持续背景。 a小米的Mbition是建立AI帝国，这将是今年将在中国大陆实施的第一个L3。明年，人类人体机器人将进入工业质量生产。将来，用户将支付小米的各种功能。这是一系列操作密切相关和不情愿的，但是一些专家认为，小米宾夕法尼亚网络有关优雅的视觉解决方案的问题。例如，木蓬说：“消除激光雷达可节省20％的计算机功率并使模型响应速度更快”，但“ Xueling Feihua”是一位感知工程师和自动驾驶控制系统的“ Xueling Feihua”。 “ Xueling Feihua”在微信平台上执行了一个具有相同名称的官方帐户，并且在支持领域具有极大的影响力。他告诉Yijian Auto，控制系统中的LiDAR计算机功率的量取决于系统在设计开头时如何使用LiDar Points Clouds的数据。此外，一些硬件E缺陷不能被软件补偿。消除LiDAR后，该视野可能会花费更多的算法来补偿感知视觉层中的弱点。随着端到端的架构都加深了，所有感知信息，例如视觉，激光浪潮，毫米波和其他感知信息都直接发送到最大的编码模型。增加LiDAR带来的额外识别计算机功率非常有限，并且花费更少的时间。计算机功率占据的主要因素不是激光雷达，而是该模型在消除它后不会更快地响应。木彭还说，智能驱动的AI Hawkeye解决方案是该行业第一个采用像素架构，使人们可以看到清晰，更远的地方。 Yijian Auto说：“雪岭飞花。”杂志的广告。当然，米彭的成功应用程序也在等待。最后，它的小彭认为，愿景可以实现“构想和360度安全性”。 “ Xueling Feihua”具有360°，取决于骑手的传感器，视觉和设计。我们认为它可以到达毫米波雷达。纯视觉与激光雷达：小米的纯视觉解决方案一直在改善和改善，但仍具有毫米和超声波雷达。相比之下，“祖先”特斯拉是一个真正的“纯粹视野”。仅使用一个相机，而不是一个雷达。作为纯自动驾驶视觉驾驶解决方案的“上层品牌”，马斯克自2015年以来就公开批评了几乎“年度最新更新”的跑步者，他说：“雷达是浪费努力，任何使用雷达的人”，以及为什么他在纯粹的日子里信任雷达，即使雷达是免费的，“雷达是自由的，雷达也会毁灭”，作为相机模型中的唯一感觉人，相机是两种固有的镜头。首先，没有深度信息，并且接受一系列图像是两个维度。其次，它容易受到极端气候条件的影响，例如夜晚，大雨和浓雾，并且获得的图像质量得到了急剧的了解，这可能会导致识别错误或丢失的检查。为了弥补这两种不便，特斯拉正在优化相机背后的算法和技术。 In 2021, Tesla will launch an algorithm algorithm pile Bird Sey View (BEV) based on Transformers, allowing visual recognition networks to acquire speed and distance measurement capabilities, splicing 2D images captured by cameras around the vehicle on a general map of general vision, allowing the vehicle to "know", "know" and "view" panamics The following year, Tesla exposes the occupation rate that the network occupies,将车辆的周围分为无数的小网格，例如乐高块，这标志着每个网格是否仅根据相机，它允许从周围获得深度信息通过高分辨率3D感知和重建的NG环境。纯粹的视觉感知技术的这两个进步引起了驾驶员在社会中价值的第一个问题。在夜晚，雨水，雾气和背景光的光芒（相机是盲目的）中，当前使用的技术是HDR（高动态范围的图像），具有高动态范围。米彭提到了我）和efic（低频图像的校正）。 HDR的技术原则是让相机快速快速拍摄3-5张照片。每张照片的曝光时间不同。一张照片很棒，一张照片在中间，另一张照片在黑暗中。这些照片的像素被输送到计算机中以“堆叠”在一起，形成平衡的光泽照片，而Youcurity Erf Technology则消除了首先通过夜间摄影的灵敏度产生的大量噪音。接下来，多层的卷积神经元网络是用于“大脑”对象的轮廓，例如灯柱，垃圾桶并改善质地。最后，修改颜色，并恢复信标照亮的黄色区域为真实颜色。劳动力和HDR和ENA合作的部门是“调色师摄影师”。 HDR选择最佳的暴露参数，平衡光线并解决极端亮度和极端黑暗的矛盾。 EIZ调整对比度，清晰度和颜色，优化图像质量，并根据HDR留下较轻的图像。当然，这不是极端天气中的支柱，例如雨，雾，雪，尘埃，相机和骑手。 5月16日在微博发表的一篇文章中提到的原始语气说，这种天气主要基于明波的雷达。根据波颗粒的二元性，波长越短，颗粒的属性越强，并且会使衍射效果恶化。激光雷达在E的传感器附近形成一个噪音球Xtreme天气，而毫米波雷达具有更长的波长，良好的衍射，良好的降雨和雾性特性。但是，似乎由特斯拉和小彭代表的纯粹视觉者忽略了这一点。在过去的十年中，激光雷达并没有停止进步。 LiDar最初因其高价受到批评。在他出生时，LIDAR最大的应用程序场景是地形和行业调查，软件算法的生态不成熟，无法与汽车行业建立密切的合作。那么，从一开始就如何跌至200美元，一到十万呢？在接受“ 21 Auto/Yisee Auto”的采访时，Sudai说，他在行业的早期阶段投入了很高的成本，建立了该行业中最大的自我开发团队，开发了最重要的设备，并在几个芯片中压缩了它们。希尔告诉Yijian Auto，行业中的许多OEM都说Lidar de Hudai's约会已达到三倍。激光雷达很便宜，为什么小米引擎投降？他的小彭在接受媒体采访时回应了小米选择“加强大脑”，但一些竞争对手也选择了一条不同的道路。所有的道路都可能导致罗马，但我认为“我们是最好的解决方案”。 LiDar的另一个问题是存在“多重效应”。文章表明，原始他妈的是通过测量复杂土地或长距离的障碍物来反映多次的，导致了生态信号的别名，原始信号的扭曲或错误，这使得很难用准则识别，甚至误解了一个真正的目标。 Jade是LIDAR主要供应商的产品经理。该公司位于激光雷达（LiDar LiDar）世界市场份额的顶部，是LIDAR的一种特殊技术。技术供应商。他告诉21 Auto：“这是两年前的讨论。”有很多方法可以解决多蛋白效果。例如，EY火车神经网络模型具有大量的LIDAR数据，包括多个矩阵的效果，了解多个注册信号的特征，并记住多个矩阵信号的常见模式，这些模式频繁地反射会导致信号强度衰减，波浪形成的失真，例如，Lidar Solutions的lidar Solutions也通过多元插入数据进行了多个多元 - so -ssse -soperce -soperce -soperce -soperce comploce。通常，他们正是这次旅行所面临的需求和怀疑，纯粹的视野，骑手不断改善，形成了这两个主要派系。 “ Xueling Feihua”认为，毫无疑问，视觉是当前智能驱动系统感知的绝对支柱，而LIDAR无法取代愿景。该相机具有高分辨率和丰富的语义信息，因此如何改进无关紧要，Idar无法识别语义。即使在多个激光雷达传感器融合方案中，感知也主要取决于关于视觉，LiDAR仅扮演补充角色。问题在于LiDAR具有无法用视觉代替的核的优势。 “ Xueling Feihua”认为LiDAR的核心优势是它具有很高的精度，它可以直接检测目标，并且可以在黑暗的光线，眩光等中正常工作，即使软件算法和改进的硬件技术，与传统的Cameras相比，效果DAND相机距离的效果几乎可以改善，这使得它无法求解，这使得它无法解决100％。例如，在完全轻的情况下，相机检测到的范围通常很难克服光曝光范围，但是LiDar可以检测到的范围小于2-300米。除了黑暗之外，Jade补充说，在视觉误导的情况下，骑手还具有识别不可替代物体的优势。 2016年5月7日，特斯拉Model S在美国佛罗里达高速公路上以自主驾驶模式驾驶，坠毁了带着一辆看起来白色的卡车。最终，汽车被摧毁并杀死。该行业通常认为，白人成功的身体会产生强烈的思考，这是因为特斯拉相机将其与天堂混淆。这位前美国国家航空航天局工程师马克·罗伯特（Mark Robert）于今年3月15日在YouTube上发布了一段视频，称为“如何欺骗自动驾驶汽车”。在视频中，放置了一个集成的塑料墙，并在道路中间放置了周围的塑料墙，以测试他的特斯拉模型是否可以识别他面前的障碍。最后，测试失败了。但是，即使白色汽车与天空融为一体，也不会影响盖帽的决定，如果墙壁的外部与环境一致。激光雷达无法识别对象的颜色和纹理，但实际上您可以知道对象而不是通过数据云数据。这将触发AEB并防止事故发生。最后，Gu Jianmin是技术他说他只能认识到数据库中显示的对象，但是在不存在或不赞成的外星人失败的情况下，纯可视化解决方案可能无法识别它们，这也可能导致事故，我们会与较低的限制竞争，然后以最大的距离的范围竞争，纯粹的视觉解决方案可能无法识别，他可能会识别出较长的距离，因此，纯粹的视觉解决方案可能无法识别，他可能无法识别它们。它还在更多角案件中保持对物体的认可，例如视觉欺骗和未学到的外星障碍。我可以用纯视觉替换LIDAR的这三个中心特征吗？米彭认为，他的纯粹视觉解决方案不仅可能，而且更好。首先，除了更清晰之外，在各种条件下，小米对鹰眼的智能解决方案都比在各种情况下都能看到。其次，“强大的计算机功率可以显着增加AI容量的上限，但AI容量的下限最后，对于角案例，如果基本模型足够强，并且“大脑”足够聪明，则通过通过不断刺激上的功能限制来加强puede会持续刺激PUEDE，从而提高模型的概括，并提高模型的概括以及在未知场景上理解和理解的能力，并在驾驶风险上逐渐降低驱动器。首先，保持方向盘。它是不同的。汽车公司可能不会使用LIDAR，但必须证明纯视觉解决方案更安全。纯视觉解决方案消除了激光剂，但是激光雷达从未消除相机的多个传感器的融合解决方案。为了解决黑暗问题，一些供应商推出了红外摄像机。多个传感器之间没有关系，规则较短，术语较短。共存是系统安全冗余的增加。更重要的是，在L3或更高版本的自动驾驶阶段期间，汽车公司可以“减去”汽车公司，但前提是汽车公司被认为是造成事故的原因。您需要尊重小米和特斯拉。另一个选项总是比选项更好。他们的纯视觉解决方案试图“一项努力销毁所有方法”：破坏推论，破坏数据并不断优化模型本身。这可能是一条高限路线。但是，我们还必须看到，这条路径更加有利可图，更慢，更困难，其性能是挥发性的，需要持续的迭代。米彭说，米彭将在今年年底做出很好的更新。 “就像从8月至今年5月的OTA一样，存在很大的差距。纯视觉系统的变化将动摇地球……在最后2027年，纯粹的视觉和骑手之战将结束。” “ Xueling Feihua”感觉到那里在自主驾驶路线本身上没有称呼为“获胜者”或“失败”。该路线的最终选择是对安全性，性能和成本的不可或缺的考虑。有一天，使用Lidarsi可以证明他有性关系，他一定会支持它是安全的。 Gu Jianmin认为，在2027年结束的路线没有任何依据，并且不能使用该公司“品牌”。马斯克在2016年表示，特斯拉所有者可以迅速使用这辆车并用作Robotaxi。得分是多少？他认为，最终，这将取决于纯视觉系统与驾驶员的感知融合系统之间的真实比较。消费者不仅应该收听广告，还应研究“有效性”。无论模型算法如何变化，如果传感器被删除或新的，总是会有自动驾驶响应。什么解决方案具有下限，可以避免事故。