过去大型模型的新闻中有洪水泛滥。著名的现代音乐制造商里克·鲁宾（Rick Rubin）与人类合作，创作了第二个“ tao te ching”的创作。通过改编老挝的原始文本，他写了“代码方式”，并对开发AI编码的新方式进行了哲学解释，社区勤奋。实际上，技术发展通常是这种方式。尽管技术本身很重要，但其背后的概念可能更重要，因为它可以确定技术发展的去向。之前，我访问了位于深圳的一家“新老”公司朱尤技术（稍后解释），并与朱埃乌技术首席执行官Shen Shaoji和Li Qiang进行了深入的播客访谈，Alibaba Cloud Cloud Intelligent Group兼AI Automobile行业的公共云部门副总裁Li Qiang。当我编辑并播放了播客的视频时，当我看到Shen Shaoji解释“为什么智能汽车系统从数百万代码规则的原始逻辑变为结束逻辑”，我的老师突然出现了我的脑海中的一句话：研究变得越来越糟。对于这个领域，我们开始了解什么是重要的，我们开始学会简化和简化，最终了解MGA的基本定律。遗传遗传和改变。从天空到地球的技术继承。我们只是谈论了新旧的朱尤技术。朱尤（Yu）的新事实在于，这是一家很年轻的公司，并于2023年成立。 Zhuo Yu的前者在技术和商业本身的意义上并不年轻且非常烦人。从无人机产品到明智驾驶技术的投资，朱尤的相关活动始于2016年初。即使是Ang无人机和汽车也巧妙地驱动，一个在天空中，另一个在地面上，它们具有自然的技术联系。他们可以使用指示系统（例如L1至L4）来描述智能驾驶的水平。用沉·肖吉（Shen Shaoji）的话说，无人机实际上已经到达了L4很长时间，原因很简单，“因为没有人来进入天空。”因此，在2016年，Shen Shaoji决定与他的团队明智的驾驶一起挑战“机器人的冠军”。但是，在独立行动的第一步中，朱Yuxian思考不仅技术问题，而且是业务模型问题。 Shen Shaoji说，一开始，考虑什么是可行的商业模式，这将使业务能够生活和发展是很长的。他记得，该团队认为的商业模式将包括Robotaxi，低速物流车，行李箱物流等，并且都有各个方面。尽管我经常考虑过这种模型，但“制造汽车制造”选项已提早删除，但我想了一会儿。我没想到汽车可以正确地制造。”但是，制造汽车不仅是制造完整的车辆硬件，这并不意味着不为智能驾驶系统做硬件。 Shen Shaoji自然而然地使用了硬件基因，因此说：“除了软件算法之外，我们比硬件制造商具有自然优势，包括传感器，尤其是使用编译的软件和硬件技术。这款技术基础终极供应商）是FIRS的第一个FIRS能力T-Tier供应商不是一个，真正重要的是提供交钥匙解决方案的能力，即提供交钥匙解决方案的能力。 “但是，他花了很长时间解释“交钥匙”以确保底线仅表示其余能力，但这并不意味着Zhuo Yu只提供了这种交付方法。除了交钥匙外，还有：集成硬件 +软件，SAINT和硬件产品供应，纯软件解决方案，甚至IP授权以及自我开发的OEM授权。 Shen Shaoji相信这并不重要。具有相同的兴趣：汽车销售良好。 Digital见证了Zhuo YU技术和商业逻辑的积累的成功：目前，Zhuo Yu建立了9个客户和16个汽车品牌进行合作。关于这些成就，在采访中，李·齐安（Li Qiang）也给了阿里巴巴云的观点：在Digitalizati期间在和情报上，公司的发展肯定反映在计算能力的消耗中。计算强度消耗是业务发展晴雨表。 “在Zhuo Yu的这个晴雨表中，我们可以清楚地看到Zho Yu的业务发展。” “突然停止”和“范式飞跃”。让我们首先讨论Zhuo Yu技术的技术变化。我认为值得获得一章的详细解释。因为从中，您将理解为什么我在哲学技术Zhuo Yu中感到“为时代的学习”和“ SA Way的损失”。技术变化经常遵循托马斯·库恩（Thomas Kuhn）的“革命”理论：在传统的科学阶段，技术在既定的轨道中逐渐发展。可以重新定义技术系统。工程师认为，通过继续添加政策，他们可以涵盖现实世界中的所有可能性，并实现明智的驾驶汽车。当然，这不仅是Zhuo Yu团队所遵循的技术范式，而且是一个共同的行业选择。 “从2016年底到23年，很明显，制定了更多的政策，尤其是当我们开始制作没有地图付费地图的飞行员时，当时，Zhuo Yu的规则代码实际上是顶峰。”当Shen Shaoji谈论它时，Li Qiango代码有多大？答案是：百万排的水平，但这只是决策计划，而不是看法。但是，事实是对不平坦的代码量发表评论：城市的获取率无法降低。同时，该团队探索了类似的MGA端到端技术。当比较两种技术路线的性能时，结果令人惊讶：就早期阶段的性能而言，端到端系统已经超过了七年的数百万规则代码规则。面对这个巨大的空间，沉·肖吉（Shen Shaoji）做出了决定性的决定：带有简单答案的ry意味着直接放弃”，放弃了数百万行规则代码和端到端。数据不会撒谎，“获得复杂的城市情况的速度已直接降低了10次。但是，在数据后，付出更深刻的变化。付出。Shen Shaoji首先回想起，每个人都无法确保任何问题，并确保了一些安全性，并且确保了模型capab y的问题，但要确保capab y的问题，但cabab却无法确定，但要确保capab y deverivers of Model cabab y dection cabab y to decemention and declovers capab却没有任何问题。通过语言模型，团队坚信模型本身可能比智力的本质更接近于机构，这并不意味着工程师的工作并不重要，但是技术逻辑已经发生了基本的变化：在过去什么不应该be完成。 Shen Shaoji解释说：“从数学的角度来看，如果说是的话，这本质上是对非常复杂的非线性优化问题的积极解决方案。很难找到解决方案。说这并不简单，只需在太空中验证它即可。”端到端：除了间接的数字绩效率外，拟人化的智能智力还可以转向驾驶体验的直观影响。 Shen Shaoji描述了一个生动的场景：假设一辆汽车进入了住宅区，但是许多在道路上停放并开车离开的汽车，通常是一个“幽灵调查”（也就是说，有人突然冲出了被公路车挡住的盲点）。如果您使用写作政策来处理这种情况，则需要继续优化紧急情况下的车辆响应速度，这很容易在数学中计算，但很难实施，“很容易达到物理限制”。但是在使用端到端过程后，突然的响应SP车辆系统的EED不会加速，但是您会发现，一旦进入这些情况，汽车就会拒绝加速。因为目前，车辆表现出与人类类似的不可预测能力：拒绝加速意味着智能驾驶员的系统知道这种情况很危险，并且需要对“石油”进行缓慢的制动。更有趣的是AEB测试（自动紧急制动）的变化：“移至最后，我们很难尝试AEB，因为目前汽车可以绕过障碍，而不是刹车。相比之下，人驾驶员在驾驶时更容易尝试AEB。”这种变化的本质是因为机器了解了人类驱动程序的直觉，从而使驱动拟人化。 Shen Shaoji注意到，发生SO称为的风险很多次。没有完全有意义的刹车，但ITO并非对其他交通参与者和交通状况产生默契的理解。没有这种直觉，来自PE驾驶系统的人类驾驶员仍然是一台机器，而不是“旧驾驶员”。我对“为了时间学习”而“为了途径消失”的感觉来自这些话。最初，工程师勤奋地添加了规则代码，试图使用数百万行来描述汽车应如何驱动到复杂的世界。但是，当出现端到端技术时，他们发现真正的成功是一个减少：允许机器学会判断自己，而不是提供无数的政策。模型具有模型，但是，硬币中总是有两个方面。通过歧义 - 章效应和令人惊讶的问题转换技术路线，最重要的是数据处理。这不足为奇。 AI的计算算法数据的“数据墙”障碍是人们谈论的主题。但是，从外界，数据问题通常归因于大小问题，也就是说，如果数据量足够大，则问题。但是从朱Yu的角度来看查看，事实并非如此。 Shen Shaoji解释说，如果成千上万的汽车在道路上奔跑，数据日尺度，存储和交付成本只会很高。更重要的是，大多数阳光驾驶数据描述的情况实际上是 - 取样，并包含在模型参数中。没有什么可以像类型一样收集的。它可以总结对数据周期的重要理解：数据量的数量数量，但也是质量。那么，我们如何避免更重要的数据呢？最初的方法是手动标记它：所谓的智力与人一样多。但是，随着数据成本的增加，朱尤开始开发一个更智能的数据处理系统：使用车辆的行为特征作为信号来获取更重要的数据，因为驾驶和采购采购可以用作信号来开始传递数据或启动基本情况。换句话说，系统仅在某些“有价值数据”具有OC时记录数据咖喱。他们甚至在汽车中部署了专门的数据挖掘模型。较小的VLM（视觉语言模型）对驾驶不承担任何责任，但更重要的是要发现哪种数据。计算功率晴雨表：通过技术paradigbarbon的跳跃见证。阿里巴巴云团队可以从不同的角度观察这种技术范式的变化，而计算朱尤技术的力量的变化是阿里巴巴云团队。作为AI基础设施的高级供应商，阿里巴巴云从朱尤亚的基础设施消费中看到了自动化行业的明显智能背景。我们可以称其为“计算能力的禁止仪”。朱尤和阿里巴巴云之间的合作始于2022年。特定的实施情况可以分为两个级别：智能驱动程序模型产品和公司业务系统。在智能驾驶模型产品解决方案级别上，朱尤开始了pai-lingjun的培训“小部分模型“基于阿里巴巴云的智能计算服务。2023年，在独立运营之后，朱尤自然会陈述公司业务系统的新要求。目前，该公司做出了一个重大决定：“所有内部业务系统都应升级所有内部业务系统”，并且所有这些都应通过云向实行范围进行实行，从而使云专注于专业能力，从而使业务能力为实行服务，因此，在各个方向上都可以实现各个方向的范围，因此，该行动均可为定位提供行动。 Cloud Lake Warehouse Starrocks平台，Zhuoyu意识到每帧的存储注释为十亿个视频，例如工厂智能制造和供应链，也将云端转移到了云中，这节省了人类在R＆d的范围内的许多重大投资。 这消耗智能计算。虽然朱尤（Zhuoyu）从规则移至末尾，但尽管提取率降低并且代码数量减少，但当驾驶决策来自模型时，基础设施的要求实际上增加了。两个词：一个“音量”，另一个“质量”。谈论“音量”是对计算能力的智能能力的需求，很快就超过了一般的计算消耗。说到“质量”，这反映在基础架构端到端模型通过的新要求中。如果我们将以前驱动的规则描述为“单线程”的工作，那么最终培训就像“多线程并发”。 Kapag Ang Libu -libong Mga Gpu ay Nakikipagtulungan sa parehong Oras，功夫Anumang节点ay ay Ma Ma Ma Ma Goragea，Ang Buong Pagsasanay ay Maaaring Nasayang Nasayang。 Malinaw，Ang Mga Pagkagambala sa pagsasanay ay isa sa mga pinaka -nakakahirap na Qualitya para sa mga inhinyero，na nangangahulugang ang Mga kalkallugang ang kalkalkulasyon ngMaraming Araw Ay Walang Kabuluhan。 ang serbisyo ng智能计算pai-lingjun ay gumawa ng sistematikong pag-optimize upang matugunan ang mga hamong这是训练节点的一个示例，首先，系统可以自动排除3.2TBPS RDMA RDMA网络带机器，从而为模型的质量参数提供了质量。计算在侧面使用，情况也很复杂。车载芯片的计算强度极限要求该模型运行速度并节省资源，同时确保准确性。直到今天，人工阿里巴巴云智能平台提供的工具链量可以通过尽可能少的精度提高模型婴儿期的效率，这直接驱动了车辆的响应速度和能耗性能。尽管对AI计算强度的需求增加，但它并不与计算强度相矛盾，但相互吻合。当我最近与不同的阿里巴巴云团队交谈时，我经历了某种关于阿里巴巴云的计算强度价值：一方面，阿里巴巴云关注客户计算能力的需求；但另一方面，不关心使用客户计算能力的使用。如果客户可以使用计算强度来极端并利用计算能力的每个点，那么阿里巴巴云将更多地关注并促进这种极端的进一步发展。 Zhuo Yu就是这种情况。我对此数量的理解背后的逻辑是，如果您可以很好地使用该技术，那么您的业务也将很好。如果您可以极端地使用先进的技术，那么您的业务将会成功。说到价值观，我还问过朱尤技术和阿里巴巴云，为什么他们会击中它并密切合作。 Shen Shaoji和Li Qiang的答案是相同的：业务遵循简单有效的工作的概念，清楚地谈论；技术坚持长期并追求基础的Lohika。由于过去的回归，阿里巴巴云这是在明智驾驶领域深入培养客户的第一个云服务。在持续业务的过程中，阿里巴巴云对许多技术领域的智能驾驶方案进行了很多优化，例如产品能力，运营商的优化功能和运营商。这是一个伟大的发展效率，导致双方都取得了成就。同时，在快速业务发展过程中，朱尤（朱尤）还导致了阿里巴巴云产品和技术的持续领导。这是加入手的真正含义，这是彼此之间三个观点和成功的一致性。值得注意的是，AI计算功率晴雨表的先驱Zhuo Yu也是整个中国车辆行业的智能气压级的缩影。 Li Qiang提供的一组数字证实了这一点。在他服务的阿里巴巴云AI汽车行业中，今年3月，AI计算能力收入超过CPU一般计算能力。到5月底，AI计算能力的比例达到了约56％。结合柔软而坚硬的，以及小木屋的整合是一种技术美学。借助Zhuo Yu的官方信息，软而强硬的整合是经常出现的高频词。当然，我也在谈论，希望探索它。 Shen Shaoji告诉我，这个概念反映在其背后是当地系统优化和系统之间的区别。他使用“双眼相机”示例详细阐明了它。 Ang Tabauzhuo Yu明智地有用的驾驶解决方案是两个目的。 Shen Shaoji解释说：这种选择似乎很简单，但实际上有一个深刻的系统考虑。眼睛具有三维视觉，类似于人眼，这使得具有物理特性并更好地识别和预防路障是自然的。更重要的是，这种选择的价值不仅在技术层面，bUT也以成本控制系统为代价。这可能非常违反直觉，如何增加“单眼”，并且成本将受到更高的控制。原因在于运营交换。有人说，智能驾驶系统需要解决“传感”，“计算能力”，“数据”和“算法”的四个山脉。他们遵循枪管理论，每个人都没有明确的缺点，但这是另一个奇怪的桶。一个董事会更长，因此另一个板不必太长。换句话说，因为双眼硬件可以实现的性能，如果通过计算强度代替它，则将是昂贵的。换句话说，使用双眼相机，可以降低模型的参数量表，并且可以大大降低成本。显然，与交付朱尤的成本相匹配，而且是OEM客户车辆的成本。因此，Shen Shaoji进行了一些计算：他的眼睛不是唯一的钱e硬件安装在汽车中，但整个操作系统的成本。每年需要进行5亿个模型培训，或者需要50亿个模型培训。 SIT还反映了Yu对软件和硬件集成的深刻理解：前后对象将相互影响，而这些都是需要权衡和优化的事物，即“集成”。这种技术概念也可以反映在机舱的明智解决方案中。 Zhuo Yu仅用于驾驶系统，但现在他还包括其业务系列的座舱系统，游戏玩法是“机舱”。该项目适当地进行，并估计将在10月进行大规模劳动。顾名思义，所谓的机舱驱动器集成是在公寓舞台上包括机舱和智能驾驶功能。自然，我需要问Shen Shaoji，为什么Zhuo Yu关心“集成”设计？他给了我一个“出乎意料且合理的e”答案：“在特定范围内，它是一种技术美学”，“所有好的工程解决方案，各种软件和硬件计算强度的来源，以及应将其放置和分配恰到好处，这不是正确的，这不是或我从未满足。自然会带来经济利益。坚持开放的资源路线，并继续为能够开放VL模型的各种行业提供客户。肥皂通过 - 板以太网显示。减少的资源Shaoji告诉我他的想法，如果插入了主要或辅助路，车辆转弯后？技术到更高的水平，还鼓励Zhuo Yu深入研究VLA（Viser-Language-Action）系统可以在视觉输入中进行合作，了解自然语言政治者，并在动态的环境，语言和行动中以独立的位置视为独立的地方，现在它们被整合到有机的整体中。使用VLA来促进开发能力r构建语义级别的情况，它可以通过基本和互补的道路选择的策略轻松解决问题。 Shen Shaoji对实施VLA技术的时间很乐观：如果它更快，则应在今年下半年发布。更大的想象空间在于世界模型。 SO称为世界模型是指根据当前状态和给定世界的动作来预测世界状态的机器。换句话说，它允许AI代理在采取实际行动之前“思考”和“减去”他们的“思想”，并预测不同行为的可能后果。 Shen Shaoji以示例来描述世界的模型能力：如果前车掉落了线圈，并且在汽车的模型训练数据中没有看到这件事，那显然是危险的。但是在世界模型中，该系统可以根据身体运动进行研究，并且知道不应处理这种事情。这是重要的世界模型与当前技术之间的差异：这不是基于基于现有数据的模仿研究，而是基于物理世界的理性减少。但是沉·肖吉（Shen Shaoji）对将来的路线也很困惑：“老实说，我们不知道该如何做。目前，这是一个愿望。”从末端到末尾，再到VLA，再到世界的模型，这项技术的演变非常明确，这又回到了自然界。因此，SI认为这确实像老挝的哲学：每种结构的变化都是轻松的“人类阳光损失”，并为下一次探索奠定了基础。但是，即使世界模型仍在舞台上，L3级智能驾驶也不是。关于L3时间表，Shen Shaoji说：“ L3的最终实施将是后验的。而不是从一开始就追求完美的L3系统，而是让L2 ++系统在实际道路上积累足够的安全数据。示例：车辆运行10,00时。0小时的智能驾驶，不超过单个驾驶。 L3。 “大多数时候，我与两位技术专家进行了交谈，但是后来，该主题自然而然地转向了Kor Mission Propration。 “安全”的标准使我们一直在做与人类生活有关的事情，无法开玩笑。每次我遇到企业家时，我都会问花时间的问题。 Shen Shaoji使用沟通术语来描述自己：我现在是TDMA系统（TDMA是通信领域的技术术语，称为Time Division Mutterning中文，可以在同一频道上使用不同的时间，并允许许多用户从各个方向在所有TimeGhaga上交谈）。首先，他必须确保没有误会公司的技术产品路线，而TEC其次，不应“丢失” Hnical的种植，“我们必须确保团队具有很高的客户交付合作。”简而言之，这不是关于技术和管理之间的选择，而是要通过花时间来进行优化。这似乎也是一种“综合”哲学！归根结底，我问Shen Shaoji作为实用的AI，您选择了哪辆车？他说，自从他进入驾驶行业以来，驾驶一直是一项工作。首先：汽车应该使用我计划的汽车，而我每天驾驶的汽车也不同。第二：驾驶时，您可以要求工程师制作错误。可以说是乘坐公共汽车去SA工作。李·齐安（Li Qiang）还说：“如果我选择汽车，首先，我需要基本的产品和智能产品；其次，如果我的实力允许，每个客户都必须拥有汽车。”在老挝的“道奇”的第一章中，还有另一个著名的谚语，“可以对人说，但这很少见。”如果一个人可以说，那不是Everl努力的人。该句子也适合谈论智能驾驶。如果驾驶政策是可以独立解释的政策，那么这不是智能驾驶的真正含义。 Shen Shaoji说，世界模型仍在做出偏好，但我觉得这是一种谦卑。因为，他们不仅在等待愿望，而且还在努力工作。但是，让我们用这个词表达我们的期望，期望“世界模型”成功的一天。 （来源：Zhiding技术）