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作者| zhouyixiao@pingwest.com.com在智能和机器人驾驶领域进行了一些基本更改。标志性的事件是，特斯拉在FSD系统中使用末端到端神经网络来替换过去工程师编写的数十万个控制代码。研发思维的这种变化并不取决于人类制定的一系列规则，但是模型可以学习如何通过真实数据“驱动”。该方法逐渐成为行业的共识。无论是新的汽车制造力量还是机器人创业公司，越来越多的设备正在探索此地址。这种方法的优势很明显，可以确保这些机器作为经验丰富的人打交道的经验丰富和动态环境的人。但是，成本也很巨大，对数据和计算机能源的需求增加。 ＆D挑战是它从算法转移到如何处理和使用大型数据。新问题是，谁可以提供足够强大而坚实的支持这场比赛？在Yunqi 2025会议上，阿里巴巴云建议对智能驾驶和融合情报的解决方案进行更新。这反映了一个更大的趋势，云平台与前卫 – garde应用程序建立了密切的连接。 “写作代码”向“提供数据”的过渡几乎是不可逆的？哪些真正的工程问题会给其中的公司做出贡献？云平台如何处理基础架构？结束末端的原因之一是智能驾驶领域正确的方向是传统方法就像构建精确的装配线一样。工程师将驾驶任务分为几个独立的模块，作为识别，决策，计划和控制，每个模块都履行自己的职责。当系统相对简单时，此方法起作用，但是随着车辆需要处理的情况，其局限性逐渐出现复杂。设备必须始终补充几种极端情况的规则。这种情况 – 案例方法不仅消耗了很多人才，而且很容易产生“平衡效果”并解决问题，而且还引入了其他地方的新问题。他认为，这种模式触及了屋顶。因为基本上它是基于工程师以前的知识来耗尽所有可能性。在复杂的现实世界中，这几乎是不可能的。末端 – 到 – 端方法是完全不同的。虽然我们不再强调每层规则的定义，但统一的AI模型可以直接从传感器入口（对应于眼睛所看到的）学习完整的映射到驱动决策（手脚运动）。 Chen Xiaozhi将他描述为“一个一个人解决问题”的一种方式。核针对数据和方案，以获得更强大的概括能力并提高最接近人类的性能。如果选择INT结束 – 到端驾驶是为了打破经验的极限，然后在化身智能领域，这几乎是唯一的选择。 Variable Robot的创始人兼首席执行官Wang从第一个原则解释了这一点。机器人与物理世界之间的相互作用要比车辆的相互作用（包括摩擦，碰撞和物体的转换）复杂得多。在层中的模块化系统中，CADA链接产生的轻微误差可以迅速累积，并在传递到以下链接时逐层扩增。最终，机器人运动是刚性的，断层率很高。此外，通用机器人需要完成数千个不同任务的能力。每个任务几乎不可能开发一组算法。 Wang Qian认为，必须有一个统一的模型，使学生可以通过大规模和多样化的任务数据学习物理世界中的“常见方法”。和结束 – 到 – 最终建筑是实现这一目标的合理途径。因此，无论是在道路上运行的汽车，它都在工厂还是在Casasya中运营，无论是使用的机器人，“从极端”中越来越多地在行业中得到认可。研发方法更改为有效构建和操作基于真实数据的系统的方式，而不仅仅是OptialGorithms myization。 1。更多的世界，它更多地基于数据及其带来更多取决于数据的开发模型的问题，例如人类对工业采矿的注册。操作方法已经改变，基础架构要求也已更改。对于汽车和机器人公司，该系统的构建至少面临一些实际问题。最直接的是数据和计算功率量表的扩展。如果该模型需要从大型视频中学习，则可以轻松达到PB或EB级别的数据水平。 Wang Junhua，业务负责人U阿里巴巴云中AI大数据平台的NIT告诉Silicon Starman，某些客户对计算机能源的需求已达到“ Wanka量表”。 Zhuo Yu的Chen Xiaozhi认识到，计算机电源，存储和带宽的当前要求“在Pasado中是不可想象的”。比规模更困难的是工程系统的漏洞。结束 – 端模型培训通常需要数百张计算机卡在Paralle独立工作。当时最有问题的是稳定性。自主驾驶以及集成在“网络，存储和计算”中的协作要求也更加严格。高频任务迭代使高基础设施的可用性几乎是生与死的问题。第三个问题是认知水平，如何正确理解和使用数据。在经历了第一个狂热主义之后，从业者很快意识到以前有“改善奇迹的要求”Es。“王Qian强调，数据的质量和分配通常比简单数量更重要。他甚至认为，模型培训的有效性可能会在现实世界数据和常规数据之间有所不同。“成千上万的，数以万次的次数”，这意味着，过去的大量“食物”数据模型不再可持续，并且会逐步衡量该阶段，从而开始了该阶段的秩序，从而开始了该阶段的秩序，该阶段的序言是，该工厂的工业依据。在重型系统中，他们关心的是独立的机器人，这是“数据效率的比率”这是一个新的AI实践点，这些问题和想法就是这些问题，即从共识的共识中，即可以支持复杂操作的稳定，高效的大数据平台不再是“更多的点”，而是确定公司研发效率和产品最终体验的关键。 1对云平台的解决方案：集成基础“数据+AI”面部和这些实践的实际问题作为基础构造云平台。阿里巴巴云提出的解决方案是集成的“数据+AI”平台。这个概念听起来很抽象，从本质上讲是三个级别：最基本的事情是提供足够稳定且可靠的计算机功率基础。对于需要几个月操作的培训任务，稳定性是压倒性的。这取决于长期技术积累。自2009年以来，阿里巴巴的Big Datap在Alibaba的复杂电子和电子商务公司提供服务，体验G极端场景，例如“双重11”。用大数据IA平台解决方案的主管Wei Bowen的话说，可以通过对软件和硬件的集成优化（例如自我开发开关），无服务器和自动化操作和维护系统的建筑架构的集成优化（例如自我开发开关），尽可能确保基础架构的稳定性。即使基础硬件失败，也可以为更高级别的用户实现“不敏感的替代”。作为客户，Chen Xiaozhi还包括此稳定性带来的价值。 Zhuo Yu将其数据平台迁移到阿里巴巴云之后，已经解决了以前的重复存储问题，这使研发过程变得更加柔和。自变量变量的创始人王·齐安（Wang Qian）还表示，他的业务需要处理复杂的异质数据管道和异质计算，而阿里巴巴云为这种复杂性提供了巨大的技术基础。根据稳定性，我们需要遵循最大工程效率。当数据量在PB级别计算时，传统的数据处理方法是压倒性的。阿里巴巴云的方法是构建“数据管”智能Amente。例如，通过数据加速技术（例如MaxFrame和高度弹性的同时处理能力）可显着降低数据生产周期。这就是如何将高性能矿物质生产线所需的矿物与手动管理和处理所需的矿物。最后，保持平台打开和前卫-garde。 IA技术是迅速重复的，并非所有创新都可以独立完成。阿里巴巴云的选择是一起建立一个生态系统。例如，该Yunqi会议将与NVIDIA软件工具层合作，以在PAI人工智能平台中集成物理AI软件和世界模型。同时，PAI提供了开发人员管理管理，模型开发ND培训直至最终实施，为智能驾驶和具体智能模型的特征提供了特殊技术。 “A stable and reliable base, an efficient and intelligent assembly line and an open and avant -garde toolbox intelligent. Intellige drivingNTE and the development of incarnate intelligence has also entered a new stage. If the first half approach is the model algorithm, the second half should focus more on data processing, engineering efficiency and closed circuit iteration capabilities. In this long -term war, the value of a powerful integrated platform “data+AI” is more与以前相比，它的作用不再限于计算机功能，但它必须在今年的Yunqi会议上浸渍整个封闭的循环数据链，模型迭代，甚至是安全验证。“在链接和理解时可以连接并理解”现实世界中的所有原始数据。”他以自主驾驶为例。新一代的自主驾驶在学习相机的大量原始数据时跃升了能力。这也揭示了为什么自动化和机器人在封闭的数据中继续构建Alibaba的counterriel from ailiba forder of this of this this Pertair of Aliba的投资。意义上的“超级AI云”是由AI时代的新计算机系统定义的。日常生活。所有这些都是为了打开AI的固体可靠数据路线。 点击“爱”离开
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