2024年3月20日（當?shù)貢r間），元戎啟行作為國內(nèi)人工智能企業(yè)代表，參加了由NVIDIA主辦的GTC大會。會上，公司CEO周光發(fā)表了技術主題演講，宣布已與NVIDIA達成合作，將于2025年采用NVIDIA的DRIVE Thor芯片適配公司的端到端智能駕駛模型。據(jù)悉，元戎啟行是業(yè)內(nèi)首批能用 DRIVE Thor芯片適配端到端模型的企業(yè)。

目前，元戎啟行已經(jīng)率先把端到端模型應用于量產(chǎn)車上，該批量產(chǎn)車將于今年投入消費者市場。周光表示：“未來人工智能技術將在物理世界得到廣泛應用。端到端模型會重塑物理世界的人工智能技術，終結一個以'規(guī)則驅(qū)動’為主導的原始人工智能時代，開啟一個以'深度學習’為引擎的通用人工智能時代。在‘規(guī)則驅(qū)動’的技術架構下，人工智能系統(tǒng)只能按照人定義的規(guī)則從事簡單工作，其屬性是一個可以隨時被替代的工具。而在‘深度學習’的技術架構下，人工智能系統(tǒng)可以從事復雜且有創(chuàng)意的工作，會成為人類的搭檔甚至知己。”

元戎啟行是國內(nèi)第一家能夠?qū)⒍说蕉四Ｐ统晒ι宪嚨娜斯ぶ悄芷髽I(yè)。當前國內(nèi)消費市場的智能駕駛系統(tǒng)采用的是模塊化模型，把感知、預測、規(guī)劃分為三個獨立的模型，每個模型的技術棧差異性較大，處于下游的規(guī)劃模型需要依賴工程師編寫大量代碼去制定行駛規(guī)則。在這種分裂的模塊化架構下，信息的傳遞會出現(xiàn)減損，系統(tǒng)程序復雜，維護難度大，無法從容應對復雜的路況。

而端到端模型則截然不同，它將感知、預測、規(guī)劃三個模型融為一體，無需工程師編寫冗長的代碼去制定規(guī)則，避免了信息在不同模型傳遞時所產(chǎn)生的減損。其精髓在于用海量數(shù)據(jù)去訓練系統(tǒng)，讓機器擁有自主學習、思考和分析的能力，能更好地處理復雜的駕駛任務。

元戎啟行端到端模型技術變遷

周光說：“在端到端模型下，我們的系統(tǒng)會變得更簡潔、優(yōu)美。它是一位數(shù)據(jù)處理天才，每天能高效處理成千上萬個長尾場景。它是一位經(jīng)驗豐富的老司機，能夠應對擁堵復雜的路況。未來，它也將成為一位紳士，在雨天，它會顧及路邊行人的感受，遇到水坑時減速前行，避免把水濺到行人身上。”

早在2023年8月，元戎啟行就運用端到端模型完成了道路測試。在道路測試中，端到端模型表現(xiàn)驚艷，能夠賦予智能駕駛汽車“人類智慧”。例如，該車會顧慮后車需求，在停車的狀態(tài)下，“看到”后車打轉向燈，主動禮讓后車右轉。在路況復雜的城中村狹窄路段，搭載端到端模型的車輛行駛流暢，無頓挫感。如果遇到前方有多輛車違停，該車不會呆板地停在前車后方等待前車行駛，而是能夠判斷前車的行駛意圖，繞開前車行駛。此外，在視線受阻的路況下，搭載端到端模型的車輛也能根據(jù)以往的訓練經(jīng)驗，快速“腦補”完整的行車場景，做到“腦”中有路，“心”中有數(shù)。

元戎啟行端到端模型路測

周光表示：“端到端模型的迭代需要高性能芯片支撐，DRIVE Thor超級芯片的算力高達1000TOPS，性能是Orin芯片的8倍，完全滿足端到端模型的需求。我們相信在DRIVE Thor高性能算力的賦能下，端到端模型的潛力將會被進一步激發(fā)，智能駕駛的體驗將會被顛覆。未來，我們研發(fā)方向?qū)⒕劢褂诙说蕉四Ｐ偷牡覀儾粌H要打造一套高性能的智能駕駛系統(tǒng)，更要創(chuàng)造一套物理世界通用的人工智能系統(tǒng)，讓這套系統(tǒng)成為人類的超級助手，兼任司機、廚師、保姆等多種角色。”

NVIDIA 汽車事業(yè)部副總裁Rishi Dhall 表示：“端到端模型必定會成為智能駕駛行業(yè)的主流模型。在這方面，元戎啟行是先行者，我們非常高興能夠通過DRIVE平臺與元戎啟行攜手同行，共同見證一個全新的人工智能時代來臨。”