Глава китайской Xpeng Motors заявил о новых тенденциях в автотранспорте

Сила искусственного интеллекта будет стимулировать развитие автономного вождения, чипов, больших языковых моделей и роботов, и китайская компания Xpeng Motors возьмет на себя ответственность за эти сектора, по словам председателя китайского стартапа по производству новых энергетических автомобилей Хэ Сяопенга, сообщает 31 июля издание Yicai.

Xpeng уловила последние технологические тенденции и заняла лидирующие позиции в освоении искусственного интеллекта, заявил Хэ Сяопенг. Компания также запустила в серийное производство первую в Китае комплексную модель интеллектуального вождения, состоящую из нейронной сети XNet и большой модели планирования и управления XPlanner в связке с большой лингвистической модели LLM XBrain, став одним из двух автопроизводителей в мире, серийно выпускающих комплексную модель, что ускоряет развитие технологии интеллектуального вождения, добавил он.

Вчера компания Xpeng выпустила в Китае операционную систему XOS 5.2.0 AI Tianji с 484 функциональными обновлениями, охватывающими интеллектуальное вождение и интеллектуальный кокпит автомобиля. Компания также планирует выпустить ее в 10 странах, включая Германию, Норвегию, Данию, Швецию, Нидерланды и Францию, 15 августа.

Любая интеллектуальная система вождения без модели искусственного интеллекта будет устаревшей, отметил он. Технологические компании должны сосредоточиться на прорывах, а не только на продажах, отметил он, говоря о внутренней конкуренции на китайском автомобильном рынке, крупнейшем в мире.

Согласно отчету, опубликованному Cherish Capital, 90% из более чем 30 опрошенных ведущих экспертов в индустрии автономного вождения заявили, что компании, в которых они работают, инвестировали в разработку сквозных технологий, поскольку большинство технологических фирм считают, что трудно перенести последствия пропуска этой технологической революции.

Комплексное автономное вождение — это целостный подход к разработке систем автономного вождения, при котором система получает необработанные данные с датчиков, камер, радаров и лидаров и напрямую передает их в систему управления автомобилем, в отличие от традиционных систем, основанных на модульных конструкциях с отдельными компонентами.