亚洲人一二三区|国产精品69久久久久999小说|国产美女亚洲精品7777|久久婷婷综合色丁香五月,激情综合五月天开心久久,2020亚洲国产,纯肉无遮挡H肉动漫在线观看国产,洲精品无码午夜福利中文字幕,久久中文字幕人妻熟AV女

幾分鐘即可構(gòu)建高度真實的仿真城市環(huán)境 文遠(yuǎn)知行發(fā)布通用仿真模型WeRide GENESIS

AI視界(以下內(nèi)容由AI生成,僅供參考)

  • 關(guān)鍵詞
  • 簡介
  • 重點
  • 分析
  • 猜你
    想問


深圳新聞網(wǎng)2026年1月30日訊(記者 翁瑞峰)1月28日,自動駕駛科技公司文遠(yuǎn)知行正式發(fā)布自研通用仿真模型——WeRide GENESIS,構(gòu)建起物理AI(Physical AI)與生成AI(Generative AI)之間的融合橋梁,貫通“現(xiàn)實物理世界”與“虛擬仿真世界”,將加速自動駕駛汽車的規(guī)?;邪l(fā)、訓(xùn)練與商業(yè)落地。

依托生成式AI技術(shù),WeRide GENESIS能夠在虛擬世界中快速“生成世界”——只需幾分鐘即可構(gòu)建高度真實的仿真城市環(huán)境,并精準(zhǔn)復(fù)刻現(xiàn)實道路中難以高頻獲取的極端長尾場景,使自動駕駛系統(tǒng)得以在虛擬環(huán)境中完成高強(qiáng)度訓(xùn)練與驗證。同時,通過不斷將仿真生成的經(jīng)驗反哺真實道路運(yùn)行,WeRide GENESIS顯著提升了自動駕駛算法應(yīng)對真實物理世界復(fù)雜場景的能力與迭代效率,并大幅降低傳統(tǒng)道路測試所需的時間與成本。

WeRide GENESIS的誕生,源于自動駕駛?cè)蛏虡I(yè)化進(jìn)程中面臨的實際挑戰(zhàn)。不同城市在路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、交通習(xí)慣、基礎(chǔ)設(shè)施、天氣氣候與法律法規(guī)等方面存在巨大差異,對自動駕駛技術(shù)的泛化能力提出了更高要求;與此同時,真實道路測試在效率與場景覆蓋度上存在局限,難以獨立支撐多城市、多場景下的規(guī)?;炞C需求,構(gòu)建一套能完全模擬現(xiàn)實世界的仿真平臺由此成為不可或缺的解決方案。

簡單來說,仿真平臺就是在數(shù)字世界中高精度還原真實世界的駕駛環(huán)境,讓自動駕駛車輛在虛擬城市中“直接上路”。通過仿真的方式,AI司機(jī)能夠經(jīng)歷海量多樣的道路、天氣與交通場景,練習(xí)應(yīng)對緊急情況或罕見事件的能力,從根本上解決了實路測試成本高、場景收集難度大、覆蓋種類有限的瓶頸,不僅提高了訓(xùn)練效率,降低了訓(xùn)練成本,也確保自動駕駛車輛在實際運(yùn)行中更加安全可靠。

(WeRide GENESIS四大AI模塊)

“樂高”世界,任意組合

依托生成式AI技術(shù),WeRide GENESIS能夠在數(shù)分鐘內(nèi)構(gòu)建出高度擬真的城市場景,精準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)世界各地的路網(wǎng)設(shè)施、動態(tài)氣候、環(huán)境細(xì)節(jié)與多樣化的交通行為。

(WeRide GENESIS可根據(jù)實景自動生成對應(yīng)點云數(shù)據(jù),從而創(chuàng)建仿真世界)

在這座“樂高城市”中,“AI場景”(AI Scenarios)模塊負(fù)責(zé)構(gòu)建各類關(guān)鍵情境,它能模擬自動駕駛車輛可能遇到的多種場景,包括臨車侵入、無保護(hù)左轉(zhuǎn)、緊急避險、行人騎手闖入、火災(zāi)地震、道路受阻、極端天氣以及其他稀有事件,全面覆蓋了數(shù)十億公里的自然駕駛數(shù)據(jù)以及文遠(yuǎn)知行超八年來從公開道路上采集的海量長尾和極端案例,確保自動駕駛系統(tǒng)具備應(yīng)對各種復(fù)雜邊界場景的能力。

高質(zhì)交互,靈活應(yīng)對

高精度的AI主體建模是行業(yè)公認(rèn)的技術(shù)難題,其核心在于超越“平均化”的交通參與者行為模型,真實反映客觀世界中復(fù)雜且難以預(yù)測的交互行為,例如人類駕駛員突然魯莽加塞到自動駕駛車輛行駛的車道等場景。

為此,WeRide GENESIS針對性開發(fā)了“AI主體”(AI Agents)模塊,為駕駛員、行人、騎手等不同交通參與者構(gòu)建了智能行為模型,能夠模擬從日常駕駛到高風(fēng)險行為的全譜系反應(yīng)。

通過智能化的場景采樣與行為組合,WeRide GENESIS可以高效模擬不同道路類型、交通條件及動靜態(tài)參與者的分布,幫助技術(shù)團(tuán)隊在不同算法條件下評估自動駕駛車輛的決策安全性與行為魯棒性,從而預(yù)測車輛在多種運(yùn)行設(shè)計(ODD)中的表現(xiàn),持續(xù)提升技術(shù)迭代的效率和質(zhì)量。

如對比視頻所示,在左側(cè)“原始算法+無AI主體”的組合下,自車表現(xiàn)猶豫,直至對向車輛完全通過后才開始通行,無法滿足效率要求;在中間“新算法+無AI主體”的模擬中,自車僅按預(yù)設(shè)軌跡行駛,缺乏對周邊車輛行為的預(yù)測,最后發(fā)生碰撞,無法滿足安全要求;在最右側(cè)“新算法+AI主體”的加持下,自車能夠?qū)崟r判斷周邊車輛的行駛意圖,在確保安全的前提下流暢通過,實現(xiàn)了效率和安全雙重保障。

閉環(huán)應(yīng)用,循環(huán)反哺

持續(xù)提升安全性和乘客舒適度是自動駕駛的永恒母題,WeRide GENESIS通過“AI指標(biāo)”和“AI診斷”兩大模塊,形成系統(tǒng)化的評估與優(yōu)化閉環(huán)。

“AI指標(biāo)”(AI Metrics)模塊建立了一套覆蓋安全、合規(guī)、舒適、效率等維度的量化評估體系,能夠?qū)Ⅰ{駛行為轉(zhuǎn)化為可對比、可分析的數(shù)據(jù)表現(xiàn),從而自動判定算法迭代的實際效果。例如,現(xiàn)實中因急剎車引起的乘客不適,這一行為可在WeRide GENESIS仿真中被量化為具體的舒適度評分,并實時反饋給算法團(tuán)隊,推動針對性優(yōu)化與快速復(fù)驗。

畫面中的舒適度曲線(Comfort Score)是“AI指標(biāo)”模塊的核心指標(biāo)之一,動態(tài)量化了行駛過程中的乘客舒適度,為算法評估和迭代提供了實時判斷依據(jù)。畫面均由WeRide GENESIS生成。

“AI診斷”(AI Diagnosis)模塊進(jìn)一步實現(xiàn)了問題溯源與修復(fù)建議的自動化。它能夠自動捕捉不理想的駕駛行為、分析其根本原因并提供可執(zhí)行的改進(jìn)方案。比如,當(dāng)自動駕駛車輛遇到復(fù)雜交互場景中識別感知延遲或預(yù)測偏差問題,WeRide GENESIS可通過“AI診斷”功能快速修復(fù)問題并重新進(jìn)行場景驗證,確保車輛行為始終符合預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。

(“AI診斷”模塊的工作流程)

一個平臺,全球通用

WeRide GENESIS具有高度的通用性,不僅能夠兼容多樣化的城市道路元素、傳感器視角與構(gòu)型配置,還可適配從L2++ ADAS組合輔助駕駛解決方案,到L4 Robotaxi無人駕駛出租車等不同級別車型,使得文遠(yuǎn)知行在全球的“AI司機(jī)”都可以在一個平臺內(nèi)完成訓(xùn)練和測試,無需針對不同城市或車輛重復(fù)開發(fā)仿真場景,優(yōu)化研發(fā)資源配置,加速技術(shù)落地進(jìn)程。

(WeRide GENESIS可模擬任意空間內(nèi)的位移,實現(xiàn)閉環(huán)感知,指數(shù)級擴(kuò)大仿真世界范圍)

通過4大AI模塊的協(xié)同,WeRide GENESIS構(gòu)建了完整的閉環(huán)迭代體系:自動生成高保真場景、自動量化性能瓶頸、自動定位弱點環(huán)節(jié)、自動給出優(yōu)化方向,真正實現(xiàn)將數(shù)百萬公里測試壓縮至數(shù)天的虛擬仿真中,真正實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)持續(xù)優(yōu)化的“加速飛輪”。

文遠(yuǎn)知行聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO李巖博士表示:“WeRide GENESIS為我們構(gòu)建了一個能夠隨時生成、擴(kuò)展與進(jìn)化的‘?dāng)?shù)字宇宙’。借助WeRide GENESIS,我們的‘AI司機(jī)’可以在幾分鐘內(nèi)熟悉全球任意城市的駕駛環(huán)境,為自動駕駛的全球商業(yè)化部署奠定了堅實的技術(shù)基礎(chǔ),這對行業(yè)來說是一次真正的能力飛躍?!?/p>

WeRide GENESIS的發(fā)布,展現(xiàn)了文遠(yuǎn)知行在自動駕駛仿真、AI主體構(gòu)建和閉環(huán)迭代方面的國際領(lǐng)先水平,將是物理AI應(yīng)用的一大變革性創(chuàng)新突破。(圖片由文遠(yuǎn)知行提供)

記者:翁瑞峰 審核:葉梅 校對:周浩樺 責(zé)任編輯:黃春才

AI視界(以下內(nèi)容由AI生成,僅供參考)

關(guān)鍵詞

簡介

重點

分析

猜你想問