NVIDIA ujawnia platformę pojazdów autonomicznych w odpowiedzi na technologię pełnego samosterowania Tesli; Wnioski z wypowiedzi Muska i Elluswamyego
Głównym nagłówkiem na CES nie był związany z samochodem, lecz z przełomowym osiągnięciem w technologii. Jensen Huang, dyrektor generalny NVIDIA, przedstawił Alpamayo, innowacyjną platformę dla pojazdów autonomicznych, która ma zostać wydana jeszcze w tym roku. Ta innowacyjna platforma stanowi znaczący postęp w branży motoryzacyjnej.
Głównym punktem CES nie był pojazd, ale przełomowe osiągnięcie w dziedzinie sztucznej inteligencji. Dyrektor generalny NVIDII, Jensen Huang, ujawnił Alpamayo, nową platformę pojazdów autonomicznych, która ma zostać uruchomiona jeszcze w tym roku.
Pierwszym samochodem, który wykorzysta zaawansowany system autonomiczny NVIDII, będzie Mercedes-Benz CLA 2026. Huang określił to jako znaczący postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji, podkreślając, że wykracza poza reaktywne odpowiedzi, myśląc i rozumiejąc w sposób aktywny.
Podczas swojej prezentacji na CES, Huang wyjaśnił: „Jest on szkolony od początku do końca, od wejścia za pomocą kamery do wyjścia za pomocą aktywacji. Rozważa on działanie, które ma podjąć, jego uzasadnienie i trajektorię”.
Kluczową propozycją platformy Alpamayo jest jej model Vision-Language-Action (VLA), który może wyjaśniać swoje decyzje za pomocą śladów rozumowania podobnych do tych generowanych przez modele rozumienia języka. Ta przejrzystość adresuje nieprzejrzysty charakter tradycyjnych systemów autonomicznej jazdy.
Podczas gdy branża technologiczna chwaliła to innowacyjne podejście, zespół Tesli, który ma szerokie doświadczenie w sieciach neuronowych od końca do końca na milionach pojazdów, zaproponował praktyczne spojrzenie.
Elon Musk przyznał i ostrzegł, że przyjęcie przez NVIDIĘ modeli od końca do końca odzwierciedla podejście Tesli od 2023 roku z FSD V12. Wczesne przyjęcie tej metody przez Teslę wskazuje, że przejście NVIDII jest raczej potwierdzeniem niż skokiem naprzód.
Musk z humorem zauważył: „To, co znajdą, to to, że łatwo jest osiągnąć 99%, a potem bardzo trudno rozwiązać długi ogon dystrybucji”.
Rzecz nie polega na zrozumieniu AI, ale na wyzwaniu doskonalenia jej. Osiągnięcie 99% dokładności jest możliwe, ale ostatni 1% stanowi największe trudności, obejmując rzadkie scenariusze, które wymagają lat szkolenia i doskonalenia.
Oprócz trudności programowych, istnieje przeszkoda strukturalna dla NVIDII i jej partnerów, którzy polegają na Alpamayo. Podczas gdy NVIDIA dostarcza układy scalone i oprogramowanie producentom samochodów, takim jak Mercedes-Benz, integracja tych rozwiązań na dużą skalę stwarza złożoności logistyczne.
Wprowadzenie platformy Alpamayo na Mercedes CLA przez NVIDIĘ ma być stopniowe, w przeciwieństwie do obszernej floty Tesli, która ciągle zbiera istotne dane do szkolenia sieci neuronowych w celu radzenia sobie z różnorodnymi scenariuszami rzeczywistego świata.
Przyjęcie przez NVIDIĘ podejścia Tesli do sieci neuronowych oznacza istotny przeskok w branży w kierunku zjednoczonego rozwiązania. Jednak sukces zależy od pozyskiwania danych i opanowania rzadkich przypadków brzegowych, które stawiają wyzwanie dla zdolności rozumowania.
Jensen Huang, uznając zaawansowany stosunek autonomii Tesli, pochwalił jego wyrafinowanie i uznał go za szczyt w tej dziedzinie.
Pierwszym samochodem, który wykorzysta zaawansowany system autonomiczny NVIDII, będzie Mercedes-Benz CLA 2026. Huang określił to jako znaczący postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji, podkreślając, że wykracza poza reaktywne odpowiedzi, myśląc i rozumiejąc w sposób aktywny.
Podczas swojej prezentacji na CES, Huang wyjaśnił: „Jest on szkolony od początku do końca, od wejścia za pomocą kamery do wyjścia za pomocą aktywacji. Rozważa on działanie, które ma podjąć, jego uzasadnienie i trajektorię”.
Kluczową propozycją platformy Alpamayo jest jej model Vision-Language-Action (VLA), który może wyjaśniać swoje decyzje za pomocą śladów rozumowania podobnych do tych generowanych przez modele rozumienia języka. Ta przejrzystość adresuje nieprzejrzysty charakter tradycyjnych systemów autonomicznej jazdy.
Podczas gdy branża technologiczna chwaliła to innowacyjne podejście, zespół Tesli, który ma szerokie doświadczenie w sieciach neuronowych od końca do końca na milionach pojazdów, zaproponował praktyczne spojrzenie.
Elon Musk przyznał i ostrzegł, że przyjęcie przez NVIDIĘ modeli od końca do końca odzwierciedla podejście Tesli od 2023 roku z FSD V12. Wczesne przyjęcie tej metody przez Teslę wskazuje, że przejście NVIDII jest raczej potwierdzeniem niż skokiem naprzód.
Musk z humorem zauważył: „To, co znajdą, to to, że łatwo jest osiągnąć 99%, a potem bardzo trudno rozwiązać długi ogon dystrybucji”.
Rzecz nie polega na zrozumieniu AI, ale na wyzwaniu doskonalenia jej. Osiągnięcie 99% dokładności jest możliwe, ale ostatni 1% stanowi największe trudności, obejmując rzadkie scenariusze, które wymagają lat szkolenia i doskonalenia.
Oprócz trudności programowych, istnieje przeszkoda strukturalna dla NVIDII i jej partnerów, którzy polegają na Alpamayo. Podczas gdy NVIDIA dostarcza układy scalone i oprogramowanie producentom samochodów, takim jak Mercedes-Benz, integracja tych rozwiązań na dużą skalę stwarza złożoności logistyczne.
Wprowadzenie platformy Alpamayo na Mercedes CLA przez NVIDIĘ ma być stopniowe, w przeciwieństwie do obszernej floty Tesli, która ciągle zbiera istotne dane do szkolenia sieci neuronowych w celu radzenia sobie z różnorodnymi scenariuszami rzeczywistego świata.
Przyjęcie przez NVIDIĘ podejścia Tesli do sieci neuronowych oznacza istotny przeskok w branży w kierunku zjednoczonego rozwiązania. Jednak sukces zależy od pozyskiwania danych i opanowania rzadkich przypadków brzegowych, które stawiają wyzwanie dla zdolności rozumowania.
Jensen Huang, uznając zaawansowany stosunek autonomii Tesli, pochwalił jego wyrafinowanie i uznał go za szczyt w tej dziedzinie.
