蔚来NWM智驾解码:当"超级AI"遇上"老司机"

2024/07/31 14:47来源:第三方供稿

昨天蔚来发了世界模型智驾的推文, $蔚来(NIO)$ $蔚来-SW(09866)$ $蔚来(NIO.SI)$ 应该还是有不少网友看的一头雾水;来尝试用「答网友问➕大白话」形式,聊聊蔚来的世界模型端到端智驾方案;——————————问题1:什么是蔚来世界模型NWM,它的主要功能是什么?正常版:NWM是蔚来研发的一种全新的智能驾驶技术,可以理解信息、生成新的场景、预测未来的可能性,并在0.1秒内推演出216种可能的轨迹,找到最佳行驶路径。大白话版:想象你在玩一个高智能的驾驶游戏,这个游戏可以在你按下启动键的瞬间,预测出接下来可能发生的各种情况,比如前面车突然刹车、行人横穿马路等等。NWM就像游戏里的超级AI,不仅能预测未来,还能模拟这些场景,帮助你的车做出最聪明的决定。——————————问题2:NWM是如何在0.1秒内推演216种可能的轨迹的?正常版:NWM利用多元自回归生成模型,通过接收传感器数据,快速模拟出各种可能的行驶轨迹,并评估每种轨迹的安全性和可行性,最终选择最优方案。大白话版:想象你在玩一个快速反应的游戏,游戏中有很多障碍物,你需要在瞬间决定往左、往右或者停下来。你的大脑会飞速地计算出各种可能的动作方案,然后选择最安全的那个。NWM也是这样做的。它像是在玩一个复杂的驾驶游戏,在0.1秒内快速模拟出几百种驾驶路线,然后挑选出最安全、最有效的那条,就像一个超级快的“老司机”在你脑海中帮你做决定。——————————问题3:什么是多元自回归生成模型?正常版:多元自回归生成模型是一种高级算法,可以基于现有数据预测未来的情况,并生成相应的模拟场景,用于智能驾驶决策。大白话版:这就像一个超级聪明的天气预报员,不仅能告诉你明天是否会下雨,还能模拟出下雨后的道路情况,帮助你的车在雨天行驶得更安全。——————————问题4:世界模型与之前的BEV、OCC等技术相比有哪些突破?正常版:相比之前的BEV(鸟瞰图视角)和OCC(占用网络),NWM在空间理解和时间预测上都有了重大突破,能够生成和重建更复杂的场景,并进行更加精确的轨迹推演。大白话版:以前的技术就像是给你一张2D地图或者3D模型,而NWM不仅能给你一个超真实的3D世界,还能在这个世界里预测未来,告诉你在不同情况下会发生什么。——————————问题5:为什么在端到端架构的基础上还需要引入世界模型?正常版:虽然端到端架构已经减少了信息传递中的损失,但它在长时序信息的融合和推演上仍有局限。NWM可以补足这些不足,提供更强的预测和决策能力。大白话版:端到端架构就像是一个在旅行中根据地图一步步前进的旅行者,他能准确找到每个目的地。而世界模型 NWM 就像是一个不仅能看地图,还能预测前方路况、天气变化,并提前准备好替代路线的旅行者。这样,你的旅行就能更加顺利,不会被突如其来的状况打乱计划。——————————问题6:如何理解NWM的「认知重建」和「想象推演」能力?正常版:NWM可以在理解当前环境的基础上,通过模型在脑海中进行想象重建,模拟未来可能发生的各种情况,并据此进行推演和决策。大白话版:想象你看到前面有个大坑,你的脑子会立刻想象出如果继续直走会掉进坑里,然后你会想到绕过去。NWM就像你的大脑,能在瞬间想象并模拟出多种情况,然后选出最好的行动方案。——————————问题7:NWM在认知世界和推演未来场景时是如何工作的?正常版:NWM通过接收传感器数据,首先理解当前的环境,然后基于这些信息在模型内进行重建和想象推演,生成多个未来场景,并进行实时更新和决策。大白话版:这就像你开车时,眼睛看到的路况会实时更新到你的脑子里,你会根据最新的路况信息不断调整驾驶策略。NWM也是一样,实时分析和预测,确保最优驾驶决策。——————————问题8:NWM在推演世界时是如何在不同轨迹中寻找最优决策的?正常版:NWM通过多元自回归生成模型,快速计算出多种可能的轨迹,并评估每种轨迹的安全性和可行性,最终选择最优的驾驶路径。大白话版:就像你在脑子里快速排除那些危险的驾驶方案,只留下最安全、最有效的那个。NWM也是这样,快速筛选并选择最佳方案。——————————问题9:NWM在生成120秒预测视频方面的能力为什么比其他视频生成AI软件更强?正常版:NWM不仅能生成长时间的预测视频,还能还原物理世界中的动态和静态物体关系,生成更符合真实场景的内容,并且包含了驾驶决策信息。大白话版:其他软件可能只能生成一段简单的视频,而NWM不仅能生成长时间的视频,还能让视频中的每个细节都符合现实情况,并且能告诉你车应该怎么走。——————————问题10:NWM在仿真世界中的应用是如何进行的?正常版:NWM通过生成仿真视频来测试和验证智能驾驶系统的性能。在仿真环境中,NWM可以重建和推演各种复杂的驾驶场景,包括不同的天气、道路和交通状况。这样,NWM不仅能够验证驾驶决策的准确性,还能发现和改进系统在实际应用中的不足,提升整体的智能驾驶体验。大白话版:NWM就像是电影中的特效团队,他们可以在电脑中创建出一个完全逼真的虚拟世界。这个世界不仅有真实的天气变化、车流、人群,还有各种突发情况。通过在这个虚拟世界中不断测试驾驶策略,NWM可以确保每次遇到紧急情况时,车都能做出最正确的反应,就像电影中的英雄总是能在关键时刻化险为夷。——————————问题11:NADArch 2.0架构相比之前的架构有哪些改进?正常版:NADArch 2.0架构引入了世界模型(NWM),在算法层面上实现了从原始传感器数据直接生成驾驶决策,减少了信息损耗。相比之前的架构,NADArch 2.0在空间认知和时间预测方面更强,使得智能驾驶体验更加拟人化。大白话版:NADArch 2.0就像给你的手机装上了一个超级AI助手,不仅能直接处理所有传感器数据,还能预测未来的情况,做出更智能的决策。之前的手机助手只能回答简单问题,现在这个新助手可以提前告诉你天气、交通状况,甚至帮你规划最好的出行路线。——————————问题12:NADArch 2.0架构是如何通过群体智能和生成式仿真数据驱动模型快速迭代的?正常版:NADArch 2.0架构通过收集大量真实驾驶数据,并利用生成式仿真技术创建虚拟测试环境,驱动模型的快速迭代。群体智能系统能够整合大量用户的数据,筛选出重点场景进行三维重建和仿真测试,从而不断优化和提升智能驾驶系统的性能。大白话版:就像一群人一起玩拼图游戏,每个人都贡献自己的一块拼图,最后拼成一副完整的画面。NADArch 2.0收集了无数司机的驾驶数据,就像拼图游戏里的拼图块,然后用虚拟现实技术创建一个测试世界,在里面反复测试和改进,让这个系统越来越聪明,越来越安全。——————————问题13:在引入世界模型后,智能驾驶体验如何变得更拟人化?正常版:引入世界模型后,智能驾驶系统能够更好地理解和预测复杂的驾驶环境。它可以在多种可能的驾驶场景中选择最优的驾驶策略,使得驾驶体验更接近人类的驾驶方式,处理各种突发情况更加自然和灵活。大白话版:想象你的车就像变成了一个有经验的老司机,他不仅仅看路,而是能想象和预测各种可能发生的事情。例如,看到前面有个孩子在路边玩球,老司机会预料到孩子可能会突然跑到马路上,于是提前减速。同样,当道路变窄或者有突发情况时,他能快速反应并做出最安全的决策。这就像是你的车有了人类的直觉和判断力,不再只是机械地执行指令,而是能提前考虑各种情况,开车变得更聪明、更安全。——————————问题14:蔚来是如何利用群体智能和生成式仿真数据来加速模型迭代的?正常版:蔚来通过收集大量真实驾驶数据,结合生成式仿真技术,创建各种复杂的驾驶场景进行测试和训练。群体智能系统能够将这些数据整合,筛选出关键场景,利用仿真技术进行重建和测试,从而快速迭代和优化智能驾驶模型。大白话版:就像一家餐馆收集了所有顾客的反馈意见,并且在虚拟厨房里反复尝试改进菜谱。每次有新菜品上线,都会根据顾客的反馈进行调整和优化,确保每道菜都达到最佳口味。蔚来也是这样,通过收集大量司机的驾驶数据和使用虚拟测试环境,不断改进和优化智能驾驶系统,让它变得越来越好。

来源:微博 宇宙出行指南

编辑:第三方供稿