Le développement de la technologie de conduite autonome peut être divisé en cinq étapes :
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1 heure de conduite sans conducteur : Réalisation des fonctions de base, capable de conduire automatiquement pendant environ 1 heure. La clé réside dans la modification des véhicules et les capacités fondamentales.
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10 heures de conduite sans conducteur : Principalement basée sur les progrès de divers modèles d'apprentissage automatique.
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100 heures de conduite sans conducteur : Nécessite une collecte de données à grande échelle et une formation de modèles complexes. La clé est d'établir un système complet de collecte de données et de formation par simulation.
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1000 heures de conduite sans conducteur : L'essentiel est d'établir un système scientifique d'indicateurs d'évaluation, capable de juger avec précision l'amélioration des performances du système.
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10000 heures de conduite sans conducteur : Il faut prendre en compte la sécurité routière globale, pas seulement sa propre sécurité, mais aussi réduire les risques pour les autres véhicules. Le système a dépassé le niveau humain, il faut établir un mécanisme d'auto-apprentissage et d'évolution.
Dans ce processus, les points clés comprennent :
- L'évolution des fonctions de base aux modèles complexes
- La collecte et l'utilisation de données brutes à grande échelle
- L'établissement d'un système scientifique d'indicateurs d'évaluation
- La capacité d'auto-apprentissage après avoir dépassé le niveau humain
- La prise en compte de la sécurité routière globale, et non seulement de sa propre sécurité
Le progrès de la technologie de conduite autonome est un long processus, chaque étape nécessitant 1 à 3 ans. Actuellement, les leaders de l'industrie ont atteint un niveau de conduite sans conducteur de plus de 1000 heures et progressent vers 10000 heures.
Points de vue sur les données :
- Lorsque le système dépasse le niveau humain, les données de conduite humaine peuvent devenir des "éléments perturbateurs"
- Il faut filtrer les données de haute qualité plutôt que de simplement poursuivre la quantité de données
- Établir un mécanisme d'auto-apprentissage et d'évolution est plus important que simplement injecter des données
Dans l'ensemble, la technologie de conduite autonome passe d'une approche "axée sur les ressources" à une approche "axée sur les capacités", le système d'évaluation et la capacité d'auto-évolution devenant essentiels.