元戎启行与NVIDIA合作：端到端智能驾驶模型技术深度解析

2024年3月20日，元戎启行作为国内人工智能企业代表，参加了由NVIDIA主办的GTC大会。会上，公司CEO周光宣布与NVIDIA达成合作，计划于2025年采用NVIDIA的DRIVE Thor芯片适配公司的端到端智能驾驶模型。元戎启行是业内首批能用DRIVE Thor芯片适配端到端模型的企业之一。本教程将带你全面了解这一合作的技术背景、端到端模型的优势及未来应用场景。

一、合作核心：DRIVE Thor芯片与端到端模型的结合

DRIVE Thor超级芯片算力高达1000TOPS，性能是Orin芯片的8倍，能够完美满足端到端模型对高性能算力的需求。元戎启行CEO周光表示：“端到端模型的迭代需要高性能芯片支撑，我们相信在DRIVE Thor高性能算力的赋能下，端到端模型的潜力将会被进一步激发，智能驾驶的体验将会被碘伏。”

目前，元戎启行已经率先把端到端模型应用于量产车上，该批量产车将于2024年投入消费者市场。

元戎启行CEO周光在GTC大会发表演讲

二、端到端模型 vs 模块化模型：技术架构对比

1. 传统模块化模型的局限性

当前国内消费市场的智能驾驶系统采用模块化模型，将感知、预测、规划分为三个独立的模型。每个模型的技术栈差异性较大，下游的规划模型需要依赖工程师编写大量代码去制定行驶规则。在这种分裂的架构下：

• 信息传递会出现减损
• 系统程序复杂，维护难度大
• 无法从容应对复杂的路况

2. 端到端模型的核心优势

端到端模型将感知、预测、规划三个模型融为一体，无需工程师编写冗长的代码去制定规则，避免了信息在不同模型传递时所产生的减损。其精髓在于：

• 用海量数据去训练系统
• 让机器拥有自主学习、思考和分析的能力
• 能更好地处理复杂的驾驶任务

元戎启行端到端模型技术变迁

三、端到端模型的实际表现：从路测看效果

早在2023年8月，元戎启行就运用端到端模型完成了道路测试。在测试中，端到端模型表现惊艳，能赋予智能驾驶汽车“人类智慧”：

• 礼让后车：在停车状态下，“看到”后车打转向灯，主动礼让后车右转。
• 城中村狭窄路段：行驶流畅，无顿挫感。
• 绕过违停车辆：遇到前方有多辆车违停时，不会呆板地停在前车后方等待，而是判断前车的行驶意图，绕开前车行驶。
• 视线受阻场景：根据以往的训练经验，快速“脑补”完整的行车场景，做到“脑”中有路，“心”中有数。

元戎启行端到端模型路测

周光对端到端模型的评价

“在端到端模型下，我们的系统会变得更简洁、优美。它是一位数据处理天才，每天能高效处理成千上万个长尾场景。它是一位经验丰富的老司机，能够应对拥堵复杂的路况。未来，它也将成为一位绅士，在雨天，它会顾及路边行人的感受，遇到水坑时减速前行，避免把水溅到行人身上。”

四、未来展望：从智能驾驶到通用人工智能系统

周光表示：“未来人工智能技术将在物理世界得到广泛应用。端到端模型会重塑物理世界的人工智能技术，终结一个以‘规则驱动’为主导的原始人工智能时代，开启一个以‘深度学习’为引擎的通用人工智能时代。在‘规则驱动’的技术架构下，人工智能系统只能按照人定义的规则从事简单工作，其属性是一个可以随时被替代的工具。而在‘深度学习’的技术架构下，人工智能系统可以从事复杂且有创意的工作，会成为人类的搭档甚至知己。”

未来，元戎启行的研发方向将聚焦于端到端模型的迭代，不仅要打造一套高性能的智能驾驶系统，更要创造一套物理世界通用的人工智能系统，让这套系统成为人类的超级助手，兼任司机、厨师、保姆等多种角色。

NVIDIA 汽车事业部副总裁Rishi Dhall 表示：“端到端模型必定会成为智能驾驶行业的主流模型。在这方面，元戎启行是先行者，我们非常高兴能够通过DRIVE平台与元戎启行携手同行，共同见证一个全新的人工智能时代来临。”