>> 申萬宏源-機器人行業(yè)系列深度研究之12：大模型迭代，智能駕駛、機器人算法進化-230919
| 上傳日期： |
2023/9/19 |
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| 2305KB |
| 格式： |
pdf 共35頁 |
來源： |
申萬宏源 |
| 評級： |
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作者： |
施鑫展,劉洋,洪依真 |
| 下載權(quán)限： |
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強化感知：空間-時序維度，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合
在2021 TESLAAIDAY將引入Transformer進行大規(guī)模的無監(jiān)督學習。2022年后國內(nèi)公司跟進。
特斯拉從安裝在汽車周圍的八個攝像頭的視頻中用傳統(tǒng)的ResNet提取圖像特征，并使用Transformer、CNN、3D卷積中的一種或者多種組合完成跨時間的圖像融合，實現(xiàn)基于2D圖像形成具有3D信息輸出。
毫末智行的AI團隊正在逐步將基于Transformer的感知算法應用到實際的道路感知問題，如車道線檢測、障礙物檢測、可行駛區(qū)域分割、紅綠燈檢測&識別、道路交通標志檢測、點云檢測&分割等。
數(shù)據(jù)標注升級：大模型無標注自監(jiān)督學習
先統(tǒng)一所有感知任務的backbone，再使用以無標注數(shù)據(jù)為主的數(shù)據(jù)，對大模型進行預訓練，使大模型獲得能夠使用無標注數(shù)據(jù)訓練的能力。這里同樣使用了大模型并行計算的能力
風險：1）智聯(lián)汽車的競爭和外部政策，有時候會帶來波動。2）畢竟行業(yè)仍然面臨價格變化的可能，公司的相對競爭優(yōu)勢需要跟蹤。3）國產(chǎn)方案推廣后，對行業(yè)價格和競爭格局的跟蹤需要持續(xù)性
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