Китайский инженер Ву Хэцюань, представляющий Академию инженерных наук, предложил создать единую государственную систему подготовки алгоритмов для автономного транспорта. На форуме «Китайская электромобильная ассоциация 100» он отметил, что разрозненные инициативы автопроизводителей и муниципалитетов ведут к неоправданным затратам.По его мнению, централизованный подход позволит сформировать универсальную методику обучения, адаптируемую для различных регионов без дублирования процессов. Он также обратил внимание на сложности сбора данных: для достижения полного автопилота (уровень L5) необходимо 170 млрд км реальных дорожных данных, но эффективно используется лишь малая часть, причем значительная доля поступает из симуляций.Для решения проблемы Ву предложил привлекать искусственный интеллект для оптимизации обработки данных и сокращения расходов, а также хранить 10–20% реальных данных для повышения вариативности. Внедрение единой системы ускорит развитие автономного транспорта и улучшит использование вычислительных мощностей.Ранее pepelac.news сообщил о смартфонах, которые первыми будут оснащены чипом Dimensity 9400+.
67cars
67cars
50
50
50
50
2025
Фролов Иван
Фролов Иван
Новости, Новости
ru-RU
67cars
67cars
50
50
50
50
1600
900
true
1600
900
true
67cars
67cars
50
50
50
50
Фролов Иван
Китай планирует разработать единую систему подготовки для автономных транспортных технологий
RusPhotoBank
Ву Хэцюань, представитель Китайской академии инженерных наук, предложил создать единую национальную систему обучения автономного вождения.
Китайский инженер Ву Хэцюань, представляющий Академию инженерных наук, предложил создать единую государственную систему подготовки алгоритмов для автономного транспорта. На форуме «Китайская электромобильная ассоциация 100» он отметил, что разрозненные инициативы автопроизводителей и муниципалитетов ведут к неоправданным затратам.
По его мнению, централизованный подход позволит сформировать универсальную методику обучения, адаптируемую для различных регионов без дублирования процессов. Он также обратил внимание на сложности сбора данных: для достижения полного автопилота (уровень L5) необходимо 170 млрд км реальных дорожных данных, но эффективно используется лишь малая часть, причем значительная доля поступает из симуляций.
Для решения проблемы Ву предложил привлекать искусственный интеллект для оптимизации обработки данных и сокращения расходов, а также хранить 10–20% реальных данных для повышения вариативности. Внедрение единой системы ускорит развитие автономного транспорта и улучшит использование вычислительных мощностей.
Ранее pepelac.news сообщил о смартфонах, которые первыми будут оснащены чипом Dimensity 9400+.
