端到端自動(dòng)駕駛的成本有多高?

端到端自動(dòng)駕駛的成本受到多種因素的影響。

首先是模型訓(xùn)練成本,像特斯拉的 FSD 累計(jì)學(xué)習(xí)的人類駕駛視頻片段超 2000 萬個(gè),僅采集成本就達(dá) 50 億至 80 億元。

其次是數(shù)據(jù)采集、清洗和篩選的成本,這是極具挑戰(zhàn)性的工作。

另外,端到端自動(dòng)駕駛還需要大量的算力支持,比如理想有五千張 A100、A800 等同的訓(xùn)練卡,租卡一年就需 10 億。

在硬件方面,傳感器成本和芯片成本也不能忽視。Nullmax Intelligence 采用純視覺路線,不使用高精地圖,其低中高三大技術(shù)方案中,僅搭載 1 顆攝像頭的 1V 方案,基于一顆來自 TI 的 2 TOPS 算力芯片,可實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)的 L2 級(jí)別輔助駕駛,成本在小幾千塊錢范圍內(nèi)。

特斯拉 Robotaxi 的車輛成本預(yù)計(jì)低于 3 萬美元。蔚來最新的 OTA 包含了業(yè)內(nèi)首個(gè)應(yīng)用端到端技術(shù)的 AEB,用了 20 億公里的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練這個(gè)端到端模型。

總之,端到端自動(dòng)駕駛的成本較高,需要在技術(shù)研發(fā)、數(shù)據(jù)采集、算力支持和硬件配置等方面投入大量資金。

特別聲明:本內(nèi)容來自用戶發(fā)表,不代表太平洋汽車的觀點(diǎn)和立場。

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