Gli specialisti dell'IA riflettono sui loro ruoli futuri, mentre la tecnologia di guida autonoma diventa sempre più importante
Il paesaggio dell'industria della guida intelligente sta attraversando una significativa trasformazione, con un crescente emphasis sulle soluzioni end-to-end (E2E). Queste soluzioni, che comprendono la percezione, la previsione, la decisione e la pianificazione, stanno ridefinendo il profilo del talento per i team di guida intelligente delle case automobilistiche.
Tesla ha preso il comando in questa evoluzione,deployando la versione di test V12 del suo pacchetto software Full Self-Driving (FSD). Il software, che utilizza una rete neurale E2E, ha mostrato risultati impressionanti.
Ingegneri specializzati in previsione del percorso, ottimizzazione del percorso, post-elaborazione delle regole e controllo del veicolo devono acquisire una formazione in deep learning o concentrarsi sull'estrazione e sulla lavorazione dei dati, sull'addestramento del modello o sulla post-elaborazione del modello per contribuire alle soluzioni E2E. Tuttavia, per gli ingegneri di pianificazione e controllo, passare a squadre E2E di grandi modelli può essere difficile, poiché generalmente non hanno una formazione in deep learning.
Per le società di guida intelligente ancora in difficoltà nel diventare profittevoli, raccogliere dati di addestramento sufficienti in modo indipendente è un ostacolo significativo. I chip di addestramento in cloud sono rari in Cina, rendendo difficile investire a lungo termine nelle soluzioni E2E.
I moduli multipli della soluzione tradizionale vengono integrati in due grandi reti attraverso la trasformazione della rete neurale, targeting principalmente i componenti di percezione e previsione dei grandi modelli. Questa integrazione viene spesso chiamata "Unico Modello".
International Motors, in collaborazione con PlusAI, Bosch e CARIAD, nonché QCraft, hanno recentemente iniziato a sviluppare soluzioni E2E per la guida autonoma. International si concentra sui camion autonomi, mentre Bosch e CARIAD stanno avanzando pile software basate sull'IA per i livelli 2 e 3 di guida automatizzata. QCraft fornisce tecnologie AD efficienti e scalabili dai livelli 2++ al 4.
Le case automobilistiche cinesi e le società di guida intelligente stanno investendo pesantemente nelle soluzioni E2E, con Li Auto, Nio, Huawei, Xpeng Motors e BYD tra i principali attori. Il carattere delle soluzioni E2E è un passaggio dai metodi guidati dall'ingegnere ai metodi guidati dai dati, con il sistema che produce direttamente comandi di controllo del veicolo attraverso le reti neurali.
Elon Musk, CEO di Tesla, definisce l'E2E come la capacità di produrre comandi di guida esclusivamente su input di immagini. Ha sottolineato l'importanza dei dati, dicendo che l'addestramento con tre milioni di casi video può essere impressionante e dieci milioni di casi video sarebbe incredibile.
La nuova tecnologia sta già influenzando la struttura del talento e l'ecosistema dell'industria della guida intelligente, con i principali attori che cercano di salire sul carro dell'E2E. Questo cambiamento annuncia un'era in cui i giganti domineranno le risorse dei dati, dei chip e del talento.
Tuttavia, l'impatto su alcuni ruoli potrebbe non essere altrettanto significativo. Ad esempio, l'impatto della tecnologia E2E sugli ingegneri della percezione non è significativo, poiché i metodi di rilevamento visivo sono passati dalle reti neurali convoluzionali (CNN) alle viste in bird's eye view (BEV) basate su Transformer.
Man mano che le soluzioni E2E diventano sempre più validate, potrebbero verificarsi licenziamenti nell'industria della guida intelligente. Per stare al passo con la nuova tecnologia, molti ingegneri della guida intelligente stanno studiando gli ultimi paper dell'industria, frequentando corsi e rivedendo i testi universitari.
Un sviluppatore di guida intelligente non
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