以标注为例,为了达到高度自动化的目标,轻舟智航已开创性地将自监督学习应用在激光雷达感知方向,减少了对人工标注的依赖。具体做法可以理解为用同一时间拍摄到的,分辨率更高的摄像头画面,用来做激光雷达点云感知结果标注的“参考答案”,已完成自监督学习的标注。
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同时轻舟智航的核心团队中,就包含了谷歌街景组关键项目技术负责人于骞,和谷歌Waymo的无人车仿真系统专家汪堃,两位都对自动驾驶汽车的“元宇宙”有深厚的技术能力,这为帮助字节跳动自动驾驶云服务,构建云端虚拟仿真系统有极大帮助。
基于“自动驾驶超级工厂”,轻舟智航目前已经在苏州和深圳落地了Robobus试运营,此外还将西安、武汉等地落地不同种类的自动驾驶共享出行服务。据内部消息称,轻舟智航目前已与国内头部物流企业顺丰物流达成战略合作,双方将共同推出自动驾驶城市货运服务。
自动驾驶将进入巨头时代
特斯拉是目前获得智能驾驶场景数据最多的车企,走在前面的特斯拉已经遇到了海量数据如何有效利用的问题,此外特斯拉也遇到了训练模型参数愈加庞大的问题,特斯拉给出的答案是无监督学习+Dojo超算,相信这一答案会成为很多后发者的选择。
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然而无论是软件算法难度,还是硬件成本,都将成为摆在诸多车企面前的拦路虎,毕竟不是每一家车企都能有足够的财力聘请这个世界上最顶尖的“碳基大脑”,更不是每一家车企都能有钱建的起上千块GPU组建的“硅基大脑”。
自动驾驶的发展注定会进入巨头时代,和百度华为相比,字节跳动算得上是个“温柔”的巨人。
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