বুদ্ধিমান সাহায্যকারী ড্রাইভিং এর "স্মার্ট" কর্মক্ষমতা নতুন শক্তির যানবাহনের অনুপ্রবেশ হারের দ্রুত বৃদ্ধির সাথে দ্রুত পরিবর্তন হচ্ছে।
পাইলট অ্যাসিস্টেড ড্রাইভিং "ছবি সহ" থেকে "ছবি ছাড়া" প্রযুক্তিগত রুটের পুনরাবৃত্তি প্রতিষ্ঠা করার পরে, "এন্ড-টু-এন্ড" বুদ্ধিমান ড্রাইভিংয়ের ক্ষেত্রে নতুন লক্ষ্য হয়ে উঠেছে।
এই বছরের শুরুতে, টেসলা একটি "এন্ড-টু-এন্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল" দিয়ে সজ্জিত প্রথম FSD v12 সুপারভাইজড সংস্করণ চালু করেছে, তারপরে হংমেং ঝিক্সিং, আইডিয়াল এবং এক্সপেং সহ স্মার্ট ড্রাইভিং-এর অগ্রভাগে বেশ কয়েকটি OEM রয়েছে। "এন্ড-টু-এন্ড" স্মার্ট ড্রাইভিং এর ব্যাপক উৎপাদন বছরের দ্বিতীয়ার্ধে একটি গুরুত্বপূর্ণ লক্ষ্য।
সম্প্রতি, ডংচেহুই সর্বজনীন রাস্তায় সর্বশেষ Huawei ADS 3.0-এর "এন্ড-টু-এন্ড" স্মার্ট ড্রাইভিং পারফরম্যান্সের অভিজ্ঞতাও পেয়েছে৷
আসলে, এটা বেশ চিত্তাকর্ষক.
Huawei ADS3.0 এর প্রকৃত পারফরম্যান্স "এন্ড-টু-এন্ড": এক পার্কিং স্পেস থেকে অন্য জায়গায় বুদ্ধিমান ড্রাইভিং
বিজ্ঞাপনের দিকে তাকান না, কার্যকারিতা দেখুন।
রাস্তায় চালানোর সময় "এন্ড-টু-এন্ড" ADS3.0 কীভাবে পারফর্ম করবে তা ব্যবহারকারীদের সবচেয়ে বেশি উদ্বিগ্ন হওয়া উচিত। প্রকৃত অ্যাপ্লিকেশন স্তরে, Huawei ADS 3.0 "পার্কিং স্পেস থেকে পার্কিং স্পেস পর্যন্ত" ভৌত এন্ড-টু-এন্ড উপলব্ধি করে৷
এর আগে, আমরা Huawei ADS3.0 দিয়ে সজ্জিত প্রথম Xiangjie S9 এর একটি টেস্ট ড্রাইভ নিয়েছিলাম। "এন্ড-টু-এন্ড" বায়োনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের জন্য ধন্যবাদ, Xiangjie S9 দেশব্যাপী চালিত হতে পারে এবং এতে নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য রয়েছে: পার্কিং স্পেস স্টার্ট, রাস্তার ধারে স্টপ, যেকোনো সময় গন্তব্য পরিবর্তন এবং স্বায়ত্তশাসিত গেট ক্রসিং মেশিনের মতো বুদ্ধিমান ড্রাইভিং ক্ষমতায় আপগ্রেডের সিরিজ, সমস্ত পরিস্থিতিতে প্রবেশ করতে এবং "যেখানে রাস্তা আছে সেখানে ড্রাইভিং" অর্জনের জন্য বুদ্ধিমান সাহায্যকারী ড্রাইভিং ব্যবহার করার চেষ্টা করে।
আনুষ্ঠানিকভাবে পরিকল্পিত টেস্ট ড্রাইভের পথটিও বেশ আকর্ষণীয় আমরা সুঝোতে ফোর সিজন হোটেলের বেসমেন্ট থেকে শুরু করেছিলাম এবং গন্তব্য ছিল রেনেসাঁ তাইহু হোটেলের বেসমেন্ট এবং পুরো যাত্রাটি 40 কিলোমিটারের বেশি ছিল।
যেহেতু উভয় জায়গার ভূগর্ভস্থ পার্কিং লটগুলি স্ক্যান করা হয়েছে এবং নেভিগেশন সিস্টেম দ্বারা "প্রায়শই ব্যবহৃত পার্কিং স্পেস" হিসাবে স্বীকৃত হতে পারে, আমরা ফোর সিজন হোটেলের বেসমেন্টে পার্কিং স্পেস সেট করতে পারি রেনেসাঁ হোটেল নেভিগেশন, এবং তারপর সরাসরি স্টিয়ারিং হুইলে স্মার্ট ড্রাইভিং বোতামে ক্লিক করুন, Xiangjie S9 স্মার্টলি পার্কিং স্পেস থেকে বেরিয়ে আসবে এবং ফোর সিজন হোটেলের বেসমেন্ট থেকে বেরিয়ে আসবে।
যদিও ফোর সিজন হোটেলের বেসমেন্টের প্রবেশপথটি একটি খুব সংকীর্ণ ডান-কোণ বাঁক, এটি S9 কে বিভ্রান্ত করেনি এটি প্রাচীরের সাথে লেগে আছে এবং দক্ষতার সাথে তাড়িয়ে দিয়েছে৷ স্বীকৃতির গেটটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে হ্রাস পেতে পারে এবং ত্বরান্বিত হওয়ার আগে লিভারটি উত্থাপিত হওয়ার জন্য অপেক্ষা করতে পারে।
হোটেল পার্কের রাস্তাগুলি মূলত নেভিগেশন মানচিত্রে দেখানো হয় না, তবে Xiangjie S9 এর পরিবেশগত উপলব্ধি এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা উন্নত করা হয়েছে এটি শুধুমাত্র এক্সপ্রেস যানবাহন এড়াতে পারে না, অস্থায়ী বাধাও এড়াতে পারে।
রাউন্ডঅবাউটগুলির মুখোমুখি হওয়ার সময় এটি খুব শান্ত ছিল এবং এটি তুলনামূলকভাবে দ্রুত গতিতে রাউন্ডঅবাউটটি সম্পূর্ণ করেছিল এবং খুব দ্রুত স্টিয়ারিং চাকাটি ঘুরিয়েছিল।
যে ইউ-টার্ন দৃশ্যটি নেওয়ার প্রয়োজন ছিল তা এখন ADS3.0 দিয়ে নেওয়ার দরকার নেই।
ট্র্যাফিক লাইট শনাক্ত করার অনুভূতি আরও তীব্র হয়ে উঠেছে যখন সবুজ আলো জ্বলছে, গাড়িটি ইতিমধ্যেই এটিকে ধরে রেখেছে, আগে থেকেই ভবিষ্যদ্বাণী করেছে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ধীরে ধীরে ধীরে ধীরে ধীরে ধীরে ধীরে ধীরে থেমে গেছে।
কিছু জটিল পরিস্থিতির সম্মুখীন হলে, ADS 3.0-এর শেষ থেকে শেষ সুবিধাগুলি প্রকাশ করা হয়। একটি দৃশ্যে যেখানে ডানদিকের লেনটি নেওয়া প্রয়োজন, প্রয়োজনীয় লেনটি দখল করা হয়েছে এবং রাস্তার চিহ্নগুলি পরিষ্কার নয়, Xiangjie S9 সিদ্ধান্তমূলকভাবে লেন পরিবর্তনটি বাতিল করে এবং চারপাশে ত্বরান্বিত করতে বেছে নেয়, মসৃণতা একজন বাস্তব অভিজ্ঞ ড্রাইভারের মতো তুলনীয় , তিনি আগাম ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন।
হাইওয়েতে, Xiangjie S9 এর এখন আর উপরে এবং নিচের র্যাম্পগুলি নেওয়ার প্রয়োজন নেই এবং ক্রমাগত লেন পরিবর্তনের ক্ষেত্রেও দ্রুত সাড়া দিতে পারে।
একমাত্র ত্রুটি হল যে লেন পরিবর্তনটি আগের মতই সক্রিয়, এমনকি আমি মনে করি যে অনেক সময় লেন পরিবর্তন করার পরেও এটিকে লেন পরিবর্তন করতে হবে। Xiangjie S9 এর পিছনের সারিতে বসরা প্রায়শই বসে থাকে, এই ধরনের লেন-পরিবর্তন অভিজ্ঞতার কর্তাদের সমালোচনা করা উচিত, তাই না?
সম্ভবত, Xiangjie S9 একটি বিশেষভাবে সুর করা স্মার্ট ড্রাইভিং সংস্করণ বিবেচনা করতে পারে যা লেন পরিবর্তনে কম আক্রমনাত্মক এবং আরও নিরাপদে ড্রাইভ করতে পারে? এই পরিস্থিতি উপশম করার জন্য, আমরা NCA-এর লেন পরিবর্তনের অগ্রাধিকারকে ডিফল্টরূপে "নরম"-এ সেট করার চেষ্টা করতে পারি, যা ওভারটেক করার জন্য লেন পরিবর্তনের ফ্রিকোয়েন্সি কমিয়ে দেবে আমরা স্মার্ট ড্রাইভিং-এর লেন পরিবর্তনের কৌশলকে ম্যানুয়াল নিশ্চিতকরণে পরিবর্তন করার কথাও বিবেচনা করতে পারি। কিন্তু এইভাবে, সম্পূর্ণরূপে শূন্য-অধিগ্রহণের স্মার্ট ড্রাইভিং কর্মক্ষমতা অর্জনের সম্ভাবনা নেই।
অবশেষে, আমরা সফলভাবে আমাদের নেভিগেশন গন্তব্য রেনেসাঁ হোটেলের প্রবেশদ্বারে পৌঁছেছি এবং তারপরে Xiangjie S9 নির্বিঘ্নে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভূগর্ভস্থ গ্যারেজে চলে গেল, লক্ষ্য পার্কিং স্পেস খুঁজে পেলাম এবং নিজেরাই পার্ক করলাম। সম্পূর্ণ এনসিএ এবং জিরো টেকওভার সহ, পার্কিং স্পেস থেকে পার্কিং স্পেস পর্যন্ত এন্ড-টু-এন্ড স্মার্ট ড্রাইভিং অর্জিত হয়।
আমি মনে করি এন্ড-টু-এন্ড স্মার্ট ড্রাইভিং এর মান পরিমাপ করতে পার্কিং স্পেস থেকে পার্কিং স্পেস পর্যন্ত শারীরিক এন্ড-টু-এন্ড পারফরম্যান্স ব্যবহার করা সহজ এবং আরও ব্যাপক।
"এন্ড-টু-এন্ড" মডেলের সমর্থনে, ADS 3.0 এর বুদ্ধিমান ড্রাইভিং কর্মক্ষমতা আমাদের বুদ্ধিমান ড্রাইভিং এর বিষয়গত কল্পনার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ এবং এটি একটি মানব চালকের মতো গাড়ি চালায় এবং ট্রাফিক দক্ষতাও অনেক উন্নত হয়েছে৷
এই সময়ে, মিঃ ইউ যদি আবার বলেন যে "(Huawei ADS) অসীমভাবে L3 এর কাছাকাছি", তাহলে অনেক কম সন্দেহ থাকা উচিত।
Huawei ADS 3.0 এর "এন্ড-টু-এন্ড" প্রযুক্তিগত রোডম্যাপের পার্থক্যগুলি কী কী?
Huawei এর ADS 2.0 স্মার্ট ড্রাইভিং সলিউশনে, Huawei লেজার ফিউশনের উপর ভিত্তি করে একটি GOD নেটওয়ার্কের প্রস্তাব করেছে, যা RCR রোড টপোলজি রিজনিং নেটওয়ার্কের সাথে সহযোগিতা করে "ছবি সহ বা ছাড়া গাড়ি চালানো" এর স্মার্ট ড্রাইভিং পারফরম্যান্স অর্জন করতে, যা যানবাহনকে বাস্তব-বিশ্বের বস্তুগুলি সনাক্ত করতে দেয়। তাদের নিজস্ব সার্বজনীন প্রতিবন্ধকতা, মূলত মানুষের মত উপলব্ধি ক্ষমতা, এবং শেষ পর্যন্ত ম্যাপবিহীন এনসিএ বুদ্ধিমান ড্রাইভিং ক্ষমতা অর্জনের জন্য যা "সারা দেশে" চালিত হতে পারে।
▲ Huawei ADS 2.0 BEV+GOD+RCR নেটওয়ার্ক
তাদের মধ্যে, GOD নেটওয়ার্ক (সাধারণ বাধা সনাক্তকরণ, সাধারণ বাধা সনাক্তকরণ নেটওয়ার্ক) লিডার + ক্যামেরা ব্যবহার করে সাধারণ বাধা সাদা তালিকার বাইরে বিশেষ আকৃতির বস্তুগুলি সনাক্ত করতে পারে, যেমন গেম "মাইনক্রাফ্ট", 3D পিক্সেল ব্লক ব্যবহার করে এটি তৈরি করতে পারে না। বাধাগুলির গতিশীল এবং স্থির অবস্থা সনাক্ত করুন, তবে অ্যাম্বুলেন্স, পুলিশ গাড়ি, পথচারী ইত্যাদির সাথে মিল এবং পার্থক্য করুন।
▲ গড সেন্সিং অ্যালগরিদম ডায়াগ্রাম (ছবি থেকে: হুয়াওয়ে অফিসিয়াল ওয়েবসাইট)
GOD নেটওয়ার্কের সাথে, বুদ্ধিমান ড্রাইভিং সিস্টেমের আর রাস্তার প্রতিবন্ধকতার স্বীকৃতির উপর সীমা নেই, এবং সত্যিকার অর্থে "বস্তু বুঝতে পারে।"
▲ এলিয়েন বাধা "বিশ্ব" (ছবি থেকে: Huawei অফিসিয়াল ওয়েবসাইট)
RCR নেটওয়ার্ক (রোড কগনিশন অ্যান্ড রিজনিং, রোড টপোলজি রিজনিং নেটওয়ার্ক) হল উচ্চ-নির্ভুল মানচিত্রের উপর নির্ভর করা থেকে বুদ্ধিমান ড্রাইভিংকে আরও মুক্ত করা, বাস্তবতা মেলে ও যাচাই করার জন্য সাধারণ ন্যাভিগেশন মানচিত্রের সাথে এটিকে একত্রিত করা, এবং তারপরে উপলভ্যকে টপকে ও আঁকার জন্য সেন্সর ব্যবহার করা। বাস্তব সময়ে মানচিত্র ড্রাইভিং মানচিত্র.
RCR নেটওয়ার্কের সাথে, বুদ্ধিমান ড্রাইভিং সিস্টেম "নির্দিষ্ট রাস্তার অবস্থার কংক্রিট বিশ্লেষণ" অর্জন করতে পারে এবং সত্যই "রাস্তা বুঝতে পারে।"
এটি দেখা যায় যে পূর্ববর্তী স্মার্ট ড্রাইভিং "ধারণা – পরিকল্পনা (সিদ্ধান্ত) – নিয়ন্ত্রণ" এর গবেষণা এবং বিকাশের যুক্তির উপর ভিত্তি করে ছিল, যা মিল এবং সনাক্তকরণের জন্য নিয়ন্ত্রণে সংবেদনশীল ডেটা প্রেরণ করা এবং তারপর নিয়ন্ত্রণের জন্য আউটপুট নিয়ন্ত্রণ নির্দেশাবলী। যানবাহন ড্রাইভিং.
যদি "এই প্রশ্ন" (ট্রাফিক অবস্থার তথ্য) সেন্সর দ্বারা অনুভূত হয় যা প্রশ্নব্যাঙ্কে করা হয়েছে (প্রশিক্ষিত বৈশিষ্ট্য তথ্য), তাহলে নিয়ন্ত্রণ শেষ একটি "সঠিক উত্তর" (সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার পরিকল্পনা) দিতে পারে, অনুমতি দেয় যানবাহনটি বর্তমান রাস্তার অবস্থার সাথে পুরোপুরি মানিয়ে নিতে পারে।
সব পরে, হাজার হাজার রাস্তা আছে, এবং নিরাপত্তা প্রথম আসে. রাস্তার অবস্থা দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে যখন কিছু অপ্রশিক্ষিত পরিস্থিতির সম্মুখীন হবে, তখন বুদ্ধিমান ড্রাইভিং সিস্টেমটি ক্ষতিগ্রস্থ হবে এবং এটি কেবলমাত্র মানব চালককে গাড়িটি দখল করতে প্ররোচিত করতে পারে।
বুদ্ধিমান ড্রাইভিং এর নিয়ন্ত্রণ কর্মক্ষমতা উন্নত করতে এবং বুদ্ধিমান ড্রাইভিংকে মানুষের মতো ড্রাইভ করতে সক্ষম করার জন্য, বুদ্ধিমান ড্রাইভিং সিস্টেমকে মানুষের মতো চিন্তা করতে সক্ষম হতে হবে ।
ফলস্বরূপ, স্মার্ট ড্রাইভিং ChatGPT-এর মতো বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি প্রবর্তন করতে শুরু করেছে, যা বিশাল নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে স্মার্ট ড্রাইভিং সিস্টেমটি সেন্সর থেকে প্রাপ্ত সংবেদনশীল ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য সরাসরি একটি "এন্ড-টু-এন্ড মডেল" ব্যবহার করে। প্রক্রিয়া, এবং সম্পূর্ণ বিচার এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ, এবং অবশেষে আউটপুট নিয়ন্ত্রণ নির্দেশাবলী।
ADS 3.0-এ, Huawei GOD এবং RCR উভয়কেই নিউরাল নেটওয়ার্কে রূপান্তরিত করেছে, এবং অ্যালগরিদমের এই অংশটিকে একটি সম্পূর্ণ GOD উপলব্ধি নিউরাল নেটওয়ার্কে অন্তর্ভুক্ত করেছে, এবং তারপর ড্রাইভিং রুট এবং আউটপুট পরিকল্পনা করার জন্য PDP সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী নিউরাল নেটওয়ার্কের কাছে উপলব্ধি ডেটা হস্তান্তর করেছে। " চিন্তার ফলাফল।
GOD+PDP নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল তৈরি করার পর, Huawei তার নিজস্ব ক্লাউড AI ট্রেনিং প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রশিক্ষণ পরিচালনা করে, যাতে মডেলটিকে দ্রুত পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে আপগ্রেড করা যায়।
ADS3.0 GOD নেটওয়ার্কের বহুমাত্রিক ত্রি-মাত্রিক উপলব্ধি ক্ষমতা উন্নত করার পরে এবং "এন্ড-টু-এন্ড" সিদ্ধান্ত গ্রহণের PDP ব্যবহার করে, এটি ডি-BEV অর্জন করতে পারে এবং আসল "অবজেক্টের বোঝাপড়া" থেকে আপগ্রেড করতে পারে। "রাস্তা বোঝার জন্য" স্মার্ট ড্রাইভিং সিস্টেমকে আরও দক্ষতার সাথে এবং সঠিকভাবে "ড্রাইভিং দৃশ্য বুঝতে" দিন, স্বায়ত্তশাসিতভাবে কম-বিলম্বিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার গতির সাথে জটিল রাস্তার পরিস্থিতি পরিচালনা করুন এবং আরও প্রায়শই ব্যবহারকারীদের একটি মসৃণ, আশ্বস্ত, এবং কোন- টেকওভার স্মার্ট ড্রাইভিং অভিজ্ঞতা.
যাইহোক, প্রশিক্ষণের বর্তমান প্রাথমিক ফলাফল অনুসারে, AI কে সরাসরি চালকের আসনে বসতে দেওয়া এবং গাড়ি চালানোর অনুমতি দেওয়া এখনও খুব আমূল। বর্তমানে, হুয়াওয়ের এন্ড-টু-এন্ড মডেলটি বুদ্ধিমান ড্রাইভিং এর নিম্ন সীমাকে কভার করার জন্য একটি "প্রবৃত্তি নিরাপত্তা নেটওয়ার্ক" যোগ করেছে, যা নিশ্চিত করে যে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী নিউরাল নেটওয়ার্ক নিরাপত্তা লাল রেখা অতিক্রম করবে না।
Wu Xinzhou একবার উল্লেখ করেছেন যে দীর্ঘ মেয়াদে এন্ড-টু-এন্ড প্রথাগত স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং স্ট্যাকের সাথে সমান্তরালভাবে চলবে প্রাথমিকভাবে, মানব ড্রাইভিং, ঐতিহ্যগত স্ট্যাক এবং এন্ড-টু-এর সাথে তুলনা করার জন্য এন্ড-টু-এন্ড মডেলটি শ্যাডো মোডে চলবে। একই পরিস্থিতিতে আউটপুট এবং সূক্ষ্ম টিউনিং মধ্যে অ্যালগরিদম প্রথাগত প্রযুক্তি স্ট্যাকের সমান্তরাল হতে পারে, এবং দুটি পরিপক্কতার পর পরস্পর পরিপূরক হতে পারে; পর্যায়ক্রমে আউট করা
এন্ড-টু-এন্ড অ্যালগরিদম তার শৈশবকালে একজন প্রতিভাবান ছেলের মতো, যদিও সে ভবিষ্যতে একজন ডাক্তার হতে পারে, তার বড় হওয়ার সাথে সাথে তাকে শেখানোর জন্য প্রাথমিক বিদ্যালয় এবং জুনিয়র হাই স্কুলের শিক্ষকদের প্রয়োজন স্ট্যাক যত সময় যায়, শেষ থেকে শেষ পর্যন্ত তিনি একজন শক্তিশালী "বিশেষজ্ঞ" হয়ে উঠবেন যিনি একা দাঁড়াতে পারেন।
অতএব, এটি Huawei ADS3.0-এর এন্ড-টু-এন্ড বায়োনিক মস্তিষ্ক, আইডিয়াল AD-এর দ্রুত/ধীরগতির সিস্টেম, বা Xpeng-এর Xnet+Xbrain+Xplanner স্থাপত্য, এন্ড-টু-এন্ড সিদ্ধান্তের মধ্যে যথেষ্ট প্রচেষ্টা করা হয়েছে- তৈরি এবং যানবাহন নিয়ন্ত্রণ অনেক সীমাবদ্ধতা এবং অপ্রয়োজনীয় ব্যবস্থা.
সাধারণভাবে বলতে গেলে, এন্ড-টু-এন্ড ইন্টেলিজেন্ট ড্রাইভিং এর বর্তমান উদ্দেশ্য হল বুদ্ধিমান ড্রাইভিং সিস্টেমের আর্কিটেকচারকে সরল করা, সমগ্র বুদ্ধিমান ড্রাইভিং সিস্টেমের উপলব্ধি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে একটি একক নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল ব্যবহার করা, নির্ভরতা কমানো। বিশাল দৃশ্যের নিয়ম কোডগুলিতে, এবং এর ফলে উন্নত স্মার্ট ড্রাইভিং এর প্রকৃত প্রভাব ব্যবহারকারীদের প্রকৃত স্মার্ট ড্রাইভিং চাহিদা পূরণ করে।
আমরা যদি আগের স্মার্ট ড্রাইভিং কৌশলটি দেখি, তবে একটি পার্কিং স্পেস থেকে অন্য পার্কিংয়ে স্মার্ট ড্রাইভিং এর শূন্যতাই ছেড়ে দেওয়া যাক, একটি রাউন্ডঅবাউটের চারপাশে ড্রাইভিং করা এবং একটি ইউ-টার্ন নেওয়ার ক্ষেত্রে, স্মার্ট ড্রাইভিং খুব কমই সাধারণত এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে গাড়ি চালাতে পারে সময়, এটি মানব চালককে দায়িত্ব নিতে সতর্ক করতে হবে।
সহজভাবে বলতে গেলে, ADS 3.0-এর প্রকৃত অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে, বড় মডেলগুলি স্মার্ট ড্রাইভিংকে আরও মানুষের মতো করতে ব্যবহার করা হয়। এটি সারাদেশ থেকে চালিত করা যেতে পারে, এবং আপগ্রেড করার পরে যখন একটি রাস্তা থাকে তখন এটি চালানো যেতে পারে।
এন্ড-টু-এন্ড স্মার্ট ড্রাইভিং হল সাধারণ প্রবণতা, এবং গাড়ি কোম্পানিগুলি তা ধরতে ছুটছে।
চীনের অটোমোবাইলগুলি বিদ্যুতায়ন এবং বুদ্ধিমত্তায় দ্রুত অগ্রগতি করছে, যা অটোমোবাইলের জন্য ভোক্তাদের পছন্দ এবং পছন্দগুলিকে নতুন আকার দিচ্ছে। তাদের মধ্যে, স্মার্ট ড্রাইভিং নতুন শক্তির যানবাহনের বুদ্ধিমত্তার একটি বিশিষ্ট বৈশিষ্ট্য হয়ে উঠেছে এবং স্মার্ট ড্রাইভিং সম্পর্কে গ্রাহকদের বোঝার এবং মূল্যবোধ দিন দিন বৃদ্ধি পাচ্ছে।
ভোক্তা বাজারের চাহিদা পছন্দগুলি গাড়ি কোম্পানিগুলিকে আরও ঘনিষ্ঠভাবে বিদ্যুতায়ন এবং বুদ্ধিমত্তাকে আলিঙ্গন করতে প্ররোচিত করেছে শুধুমাত্র স্মার্ট ককপিট এবং স্মার্ট ড্রাইভিংয়ে একটি ভাল কাজ করে আমরা বুদ্ধিমত্তার দ্বিতীয়ার্ধে একটি পা রাখতে পারি৷
অতএব, স্মার্ট ড্রাইভিংয়ে অসামান্য প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা নেই এমন গাড়ি কোম্পানিগুলি স্মার্ট ড্রাইভিংয়ের ত্রুটিগুলি পূরণ করার জন্য যথাসাধ্য চেষ্টা করছে।
সম্প্রতি বিতর্কিত Ji Krypton-এর মতো, 2024 Ji Krypton 001 লঞ্চের কয়েক মাস পরে, 2025 মডেলটি অবিলম্বে চালু করা হয়েছিল ডুয়াল Mobileye EyeQ5H থেকে ডুয়াল NVIDIA OrinX-এ আপগ্রেড করা হয়েছিল৷ তুলনামূলকভাবে, মডেল 24-এর কম্পিউটিং পাওয়ার মাত্র 48 টপস আছে, যখন মডেল 25-এর কম্পিউটিং পাওয়ার 508Tops, যা দশগুণ বেশি শক্তিশালী।
যদিও এই পদক্ষেপটি অনেক পুরানো গাড়ির মালিকদের মধ্যে অসন্তোষ সৃষ্টি করেছিল, এটি ছিল জি ক্রিপ্টনের জন্য একটি শেষ অবলম্বন।
জিক্রিপটনের প্রতিক্রিয়া অনুসারে, আরও সম্ভাব্য ব্যবহারকারীদের সন্তুষ্ট করতে এই সময়ে 2025 জিক্রিপ্টন 001 চালু করা হবে:
JKr 007 এর সাথে সজ্জিত হাওহান ইন্টেলিজেন্ট ড্রাইভিং সিস্টেমটি ব্যবহারকারীদের দ্বারা ভালভাবে গ্রহণ করা হয়েছে এবং JKr 001 এর অনেক সম্ভাব্য ব্যবহারকারীরা একই সাথে আমাদের নিজস্ব ব্র্যান্ড NPS (নেট প্রমোটার স্কোর, নেট প্রমোটার) বেছে নেওয়ার জন্য আহ্বান জানিয়েছে স্কোর) সমীক্ষায় আরও দেখা গেছে যে, স্মার্ট ড্রাইভিং একটি ফ্যাক্টর যা ব্যবহারকারীদের জিক্রিপটন 001 বেছে নিতে প্রভাবিত করে। তাই, ব্যবহারকারীদের আরও একটি পছন্দ দেওয়ার জন্য আমরা একটি স্ব-উন্নত স্মার্ট ড্রাইভিং সমাধান চালু করার একটি অভ্যন্তরীণ সিদ্ধান্ত নিয়েছি।
Mobileye-এর স্মার্ট ড্রাইভিং সলিউশনের সাথে তুলনা করে, স্ব-উন্নত স্মার্ট ড্রাইভিং সলিউশন স্পষ্টতই স্মার্ট ড্রাইভিং অভিজ্ঞতার পরিপ্রেক্ষিতে কিছু ব্যবহারকারীর খ্যাতি পুনরুদ্ধার করতে পারে, তবে আমি ভয় পাচ্ছি যে স্ব-উন্নত স্মার্ট ড্রাইভিং-এ যেতে অনেক দেরি হবে আপগ্রেড এবং আপডেটের এই ধরনের ফ্রিকোয়েন্সি, এটি মান সংরক্ষণের দৃষ্টিকোণ থেকে সম্ভাব্য ব্যবহারকারীদের আস্থাকে প্রভাবিত করবে।
বিষয়গুলিতে খারাপ গ্রেডের ছাত্ররা কঠোর পরিশ্রমের মাধ্যমে তাদের ত্রুটিগুলি পূরণ করতে দৃঢ়প্রতিজ্ঞ, শীর্ষস্থানীয় শীর্ষস্থানীয় শিক্ষার্থীরা ইতিমধ্যে নতুন সেমিস্টারের জন্য বিষয়গুলি অধ্যয়ন করতে শুরু করেছে।
যে সমস্ত গাড়ি কোম্পানিগুলি "স্মার্ট ড্রাইভিং"কে একটি বিশিষ্ট ব্র্যান্ড লেবেল বানিয়েছে, যেমন হংমেং ঝিক্সিং, এক্সপেং, আইডিয়াল, ইত্যাদি, তারা ব্যাপকভাবে উৎপাদন করেছে এবং অচিত্রযুক্ত স্মার্ট ড্রাইভিং চালু করেছে "দেশব্যাপী চালিত হতে পারে", এবং এখন এটি এমনকি আরও একটি এন্ড-টু-এন্ড বড়-মডেল বুদ্ধিমান ড্রাইভিং সলিউশন তৈরি করা শুরু করুন।
তাদের সকলেরই একই লক্ষ্য রয়েছে, যা হল ব্যবহারকারীর যাতায়াতকে দরজা থেকে বের হওয়া থেকে দরজায় প্রবেশ পর্যন্ত সম্পূর্ণরূপে কভার করা, এটিকে সম্পূর্ণরূপে AI স্মার্ট ড্রাইভিং-এ ছেড়ে দেওয়া। প্রথাগত স্মার্ট ড্রাইভিং সলিউশনের সাথে তুলনা করে যা নিয়ম মেনে চলে, এন্ড-টু-এন্ড স্মার্ট ড্রাইভিং সলিউশন অ্যালগরিদম ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং-এ স্মার্ট ড্রাইভিং-এর রূপান্তরকে উন্নীত করবে।
এন্ড-টু-এন্ড জুজু টেবিলে বসতে আপনার যথেষ্ট চিপস দরকার
ADS1.0 থেকে ADS2.0 এ পুনরাবৃত্তি করার সময়, Huawei এর ADS দল একবার তাদের সম্পূর্ণ-স্ট্যাক স্ব-উন্নত AI প্রশিক্ষণ ব্যবস্থা প্রকাশ করেছিল।
একটি বৃহৎ মাপের বুদ্ধিমান ড্রাইভিং মডেল তৈরির জন্য সবচেয়ে মজবুত ভিত্তি এবং আত্মবিশ্বাস আসে হুয়াওয়ের নিজস্ব ক্লাউড এআই প্রশিক্ষণ প্ল্যাটফর্ম থেকে। সেই সময়ে, তারা ইতিমধ্যেই অতি-উচ্চ কম্পিউটিং শক্তি ব্যবহার করেছিল যা দিনের 24 ঘন্টা মডেল প্রশিক্ষণ পরিচালনা করতে বেশিরভাগ সমবয়সীদের চেয়ে এগিয়ে ছিল, প্রতি পাঁচ দিনে একটি পুনরাবৃত্তির আপগ্রেড গতি অর্জন করে।
ADS3.0-এর শেষ-থেকে-শেষে আসছে, শেখার ও প্রশিক্ষণের কম্পিউটিং শক্তি অর্ধেক বছর আগে ঘোষিত 3.5E FLOPS থেকে 5E FLOPS-এ আপডেট করা হয়েছে (মিঃ ইউ আরও বলেছেন যে 3.5E কম্পিউটিং শক্তি ইতিমধ্যেই ছিল চীনে দ্বিতীয় এবং তৃতীয় স্থান, মডেলটির দৈনিক প্রশিক্ষণের মাইলেজ 35 মিলিয়ন কিলোমিটারে পৌঁছেছে। তাছাড়া, এই কম্পিউটিং পাওয়ার ফিগার Huawei ADS-এর জন্য শেষ বিন্দু নয়, তবে এটি বিনিয়োগ বাড়াতে এবং উন্নতি করতে থাকবে।
যেহেতু বুদ্ধিমান ড্রাইভিং গভীর জলে প্রবেশ করে, বৃহৎ বুদ্ধিমান ড্রাইভিং এআই মডেলের প্রশিক্ষণটি বিশাল এবং বৈচিত্র্যময় উচ্চ-মানের ডেটা থেকে অবিচ্ছেদ্য একই সময়ে, একটি স্বয়ংক্রিয় এবং উচ্চ-স্তরের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ব্যবস্থাও গুরুত্বপূর্ণ। এটা বলা যেতে পারে যে এন্ড-টু-এন্ড স্মার্ট ড্রাইভিং ডেভেলপমেন্টে গবেষণা ও উন্নয়ন খরচের 80% পর্যন্ত ডেটা হবে।
যেমন বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি পূর্বে বৃহৎ সংখ্যক পরামিতির উপর জোর দিয়েছিল, তেমনি প্রান্ত থেকে শেষ মাল্টি-মডেল মডেলগুলিরও ডেটার জন্য শক্তিশালী চাহিদা রয়েছে। টেসলা FSD V12 এ এন্ড-টু-এন্ড মডেল বাস্তবায়নে নেতৃত্ব দিয়েছিল এবং মাস্ক একবার বলেছিলেন:
1 মিলিয়ন ভিডিও স্লাইস সহ প্রশিক্ষণ 2 মিলিয়ন সামান্য ভাল হবে বাহ (10 মিলিয়ন হবে);
অতএব, গাড়ি কোম্পানিগুলি দ্বারা উত্পাদিত বুদ্ধিমান ড্রাইভিং যানবাহনগুলি সেরা ডেটা সংগ্রহের সরঞ্জাম হয়ে উঠছে। যখন পর্যাপ্ত গণ-উত্পাদিত স্মার্ট ড্রাইভিং যানবাহন রাস্তায় ড্রাইভ করে, তখন তাদের দ্বারা সংগৃহীত প্রকৃত ডেটা স্মার্ট ড্রাইভিং অ্যালগরিদমগুলির ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন এবং পুনরাবৃত্তির জন্য একটি মূল সংস্থান হয়ে উঠবে। 
▲টেসলা ফ্লিট থেকে ছবি: টেসলা উত্তর আমেরিকার অফিসিয়াল ওয়েবসাইট
গাড়ি সংস্থাগুলির দ্বারা প্রকাশিত তথ্য অনুসারে, টেসলার উত্তর আমেরিকায় প্রায় 3-4 মিলিয়ন গাড়ি রয়েছে; 2024 সালের শেষের দিকে, লিডিয়াল 700,000 টিরও বেশি যানবাহন সরবরাহ করেছে এবং সমস্ত মডেলগুলি 2024 সালের এপ্রিল পর্যন্ত AD বুদ্ধিমান ড্রাইভিং ফাংশনগুলির সাথে সজ্জিত, মোট NIO বুদ্ধিমান ড্রাইভিং ব্যবহারকারীর সংখ্যা 495,300 এ পৌঁছেছে; NOP+ ব্যবহারকারী 245,800 এ পৌঁছেছে।
অতএব, বিশাল কম্পিউটিং শক্তির পিছনে রয়েছে স্ব-গবেষণা শক্তি, প্রচুর তহবিল এবং উচ্চ বাজার শেয়ারের পরিপূরক।
Huawei-এর ADS3.0-এর ব্যাপক উৎপাদন প্রমাণ করার জন্য যথেষ্ট যে একটি এন্ড-টু-এন্ড ইন্টেলিজেন্ট ড্রাইভিং মডেল ব্যাপকভাবে উৎপাদিত এবং বাণিজ্যিকীকৃত হতে পারে এটি একটি নেতৃস্থানীয় প্রস্তুতকারক যার জন্য ডেটা সম্পদ, পর্যাপ্ত তহবিল, এবং প্রযুক্তি সঞ্চয় এবং আয়ত্ত করতে হবে। দৃঢ়ভাবে সঠিক প্রযুক্তিগত পথ মেনে চললে এবং দীর্ঘমেয়াদী বিনিয়োগ অর্জন করা যায়।
এই দৃষ্টিকোণ থেকে, "এন্ড-টু-এন্ড" বুদ্ধিমান ড্রাইভিং মডেল যা নরম এবং শক্ত ক্ষমতাকে একীভূত করে বুদ্ধিমান ড্রাইভিংয়ের জন্য একটি "এআই প্রযুক্তি প্রাচীর" হয়ে উঠবে।
এন্ড-টু-এন্ড স্মার্ট ড্রাইভিং যা যেকোনো রাস্তায় চালানো যেতে পারে তা অবশ্যই স্মার্ট ড্রাইভিংয়ের ক্ষেত্রে একটি নতুন বেঞ্চমার্ক, তবে প্রযুক্তিগত প্রাচীরের বাইরে, এখনও প্রচুর সংখ্যক গাড়ির মডেল রয়েছে যা স্মার্ট ড্রাইভিংয়ের প্রতিশ্রুতি পূরণ করতে পারে না। যে দেশব্যাপী চালিত করা যেতে পারে.
যে সমস্ত খেলোয়াড়রা শেষ পর্যন্ত "এন্ড-টু-এন্ড স্মার্ট ড্রাইভিং" পোকার টেবিল প্রতিযোগিতায় অংশগ্রহণ করতে পারে তাদের কেবল সামনের দিকে তাকানোর সাহসের প্রয়োজন হয় না, তবে অল্প সময়ের মধ্যে অল্প কিছু খেলোয়াড়ের প্রয়োজন হয়৷
# aifaner এর অফিসিয়াল WeChat পাবলিক অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করতে স্বাগতম: aifaner (WeChat ID: ifanr) যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনাকে আরও উত্তেজনাপূর্ণ সামগ্রী সরবরাহ করা হবে।