小米追击智能驾驶，前图森CTO王乃岩将加入

36氪05-22

文 | 徐蔡钰李安琪编辑 | 李勤杨轩36氪汽车获悉，前图森未来中国CTO王乃岩将加入小米汽车，向小米技术委员会主席、小米汽车自动驾驶负责人叶航军汇报。就此消息，36氪汽车向小米相关人士进行了确认。此前，王乃岩主导图森未来中国的研发与管理工作，同时负责L2级辅助驾驶、L4级自动驾驶方案的开发落地。更早之前，王乃岩博士毕业于香港科技大学，擅长深度学习，是深度学习开源框架MXNet的核心开发者，...

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v12（全自动驾驶软件）可以实现输入图像，输出转向/刹车/加速等车辆控制信号。王乃岩曾公开呼吁不要陷入特斯拉的狭义“端到端”理解。他表示端到端是较有希望解决高阶自动驾驶难题的技术路线之一，但方案落地仍有许多待解决的问题，特斯拉的方案并不代表正确答案。他认为，端到端的重点是信息的无损传递，执意固定信号的输入与输出点只会给系统带来不必要的负担。对技术与市场有独立思考的王乃岩，或将给小米智驾带来弯道超车的可能。在2024小米投资者日上，雷军表示，将进一步加大在智驾的投入。今年小米智驾团队将扩充至1500人，2025年增加到2000人，每年投入资金约为15亿元。而行业对人才的态度出现了分水岭。在刚结束的小鹏科技日上，何小鹏宣布智驾团队今年将扩招4000人；而理想汽车却在日前启动了智驾团队的裁员工作。人才快速流动，前图森CTO王乃岩的加入只是小米智驾序曲，具备决心与号召力的雷军，很有可能快速补齐智驾功课。“智驾进入决胜局，AI与数据成为关键”智能驾驶的颠覆性变化，始于AI大模型的加入。传统模式下，感知、决策、规划控制等模块，均依赖工程师手写代码来制定规则，智驾效果取决于规则覆盖度，有限的人类脑力局限了智驾可用场景。2021年，特斯拉开始将基于Transformer的BEV（鸟瞰图）技术引入感知领域，使得摄像头从2D图像转化为3D图景。智能驾驶得以摆脱对高精地图的依赖，国内智驾进入轻图时代。随后，继续推出的Occupancy（占据网络）等技术，不仅弥补了纯视觉感知路面物体纵深不足的短板，同时改变了神经网络先“认识”后“识别”的短板，大大拓展了纯视觉方案的边界。Transformer+BEV+Occupancy的技术路线，成为行业主流视觉感知方案，能否快速落地相同技术，成为国内厂商争抢智驾技术高地的证明。2024年，完成感知模块进化的特斯拉带来了新的突破，在决策及规划控制领域引入AI神经网络，带来了“端到端”大模型。在更新的使用说明，特斯拉写道：FSD将城市道路驾驶堆栈升级为单个端到端神经网络，该神经网络由数百万个视频片段训练而成，取代了超过 30 万行的C++代码。“端到端”神经网络的应用，让FSD得以从Beta（测试版）转向Supervised（即受监督的），可以向北美数百万名用户推送使用。“端到端”在城市NOA的拓展速度、使用范围及用户体验等方面的天花板更高，这也是当下智驾行业的最热赛点。与特斯拉路线完全相同的小鹏，于2024年5月发布了天玑系统XOS 5.1，其中，由神经网络XNet、规控大模型XPlanner、大语言模型XBrain组成的端到端大模型，将帮助小鹏在2024年三季度实现全国每条道路都能开，并在2025年实现城区智驾体验的飞跃。坚持激光雷达路线的华为，在ADS 3.0中则进一步去掉了BEV网络，采用GOD网络负责感知，PDP网络负责预决策规划。加入激光雷达的华为，在AEB主动安全功能上的确拥有更加亮眼的成绩。目标进入第一阵营的小米，则在3月28日的发布会上展示了端到端神经网络在泊车领域的应用，目前已能实现5cm精度的极窄库位泊入，及23km/h巡航的代客泊车。然而，模型研发只是开始，海量数据训练才是端到端神经网络发挥作用的关键。热卖的问界车型正为华为提供源源不断的数据粮草，技术雄厚的小鹏却面临销量的连连下跌。虽然在端到端上研发进度不早，但首款车上市33天便突破8.8万销量的成绩、82.39%的智驾激活率，将让小米成为无法忽视的数据对手。","kind":null,"is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":null,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, 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