智駕網(wǎng) 2024-07-21 11:33
腦科學(xué)融合端到端,自動(dòng)駕駛迎來Next Level?
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Nullmax會(huì)是打開自動(dòng)駕駛和腦科學(xué)新技術(shù)范式的第一家嗎?Nullmax的“類腦”模型,是直接參考斑馬魚腦結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),不同于其他幾家端到端方案思路,因此Nullmax在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的端到端基礎(chǔ)上,提出了“智能驅(qū)動(dòng)”。

2024年了,放到當(dāng)下的自動(dòng)駕駛市場環(huán)境,Nullmax紐勱科技這家公司仍顯得有些另類。


其一,當(dāng)前市場上自動(dòng)駕駛的解決方案眾多,但Nullmax紐勱科技是少數(shù)從最上游的感知、規(guī)劃、控制做全棧自研的技術(shù)公司,并不依靠第三方解決方案和中間件。


其二:Nullmax紐勱科技在2019年發(fā)布L3級(jí)自動(dòng)駕駛方案 Max1.0后,才在四年后的今天罕見對(duì)外發(fā)聲,并在一眾友商相繼喊出要從規(guī)則驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí),Nullmax紐勱科技在7月16日召開的技術(shù)發(fā)布會(huì)上,提出了新的范式:智能驅(qū)動(dòng)。


二者有何區(qū)別呢?


紐勱科技CEO徐雷表示,智能驅(qū)動(dòng)指的是將腦科學(xué)與自動(dòng)駕駛相結(jié)合,摸索端到端演進(jìn)的下一個(gè)Next Level。


在上海,Nullmax紐勱科技推出了最新技術(shù)方案:Nullmax Intelligence (以下簡稱NI),基于端到端的架構(gòu),采用了多模態(tài)大模型和安全類腦。


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將腦科學(xué)與自動(dòng)駕駛結(jié)合,并將之融入到端到端的智駕方案中,Nullmax紐勱科技絕對(duì)是第一家。


對(duì)于腦科學(xué),普通大眾當(dāng)下最熟知的莫過于馬斯克創(chuàng)立的腦機(jī)接口公司Neuralink,而同時(shí)馬斯克打造的FSD正在沖刺完全自動(dòng)駕駛和在中國落地,雖然馬斯克并未表示過,兩項(xiàng)業(yè)務(wù)未來有交叉的可能,但同樣曾在特斯拉工作過的徐雷是與馬斯克踏入了同一條河流嗎?



不只是端到端,要有多模態(tài)大模型


徐雷曾多次向智駕網(wǎng)表示,純視覺是自動(dòng)駕駛的未來,他與馬斯克一樣是視覺感知路線的擁躉。


不過在這一次發(fā)布的NI模型展現(xiàn)的多模態(tài)能力中,輸入的信息不僅僅包括視覺信息,還有聲音、文本、手勢等。


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在輸出端,通過多模態(tài)的端到端模型進(jìn)行任務(wù)的推理,并構(gòu)建了基于類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全類腦,由系統(tǒng)整體輸出可視化結(jié)果、場景描述和駕駛行為。



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為何會(huì)輸出這么多可視化結(jié)果,徐雷向智駕網(wǎng)解釋原因:要讓端到端模型具備可解釋性,讓其不再是一個(gè)“黑箱”。


目前,基于深度學(xué)習(xí)的端到端架構(gòu)“黑盒”問題一直未被揭開,但像英國自動(dòng)駕駛企業(yè)Wayve,國內(nèi)自動(dòng)駕駛企業(yè)毫末智行等,試圖引入LLM大語言模型和VLM視覺語言模型來解決這一問題。


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那什么是安全類腦?


所謂“安全類腦”,其實(shí)是一個(gè)參數(shù)十萬量級(jí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),規(guī)模對(duì)應(yīng)斑馬魚的神經(jīng)元數(shù)。



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▲數(shù)量眾多的斑馬魚可以狹小的空間內(nèi)互相穿行而不發(fā)生碰撞



在徐雷看來,安全大腦是一個(gè)很輕量級(jí)的東西,安全大腦不是人為設(shè)計(jì)的:


“是我們從斑馬魚的腦結(jié)構(gòu)里面去破解的。就像斑馬魚它具備避障的能力,輕量級(jí)的結(jié)構(gòu),它是保證我不跟別人去撞,它并不能保證我把車開好,我們絕大多數(shù)的工作都是基于我們上面這套多模態(tài)的端到端的大模型去解決?!?/p>


針對(duì)多模態(tài)+安全類腦的應(yīng)用邏輯,徐雷解釋稱,通過多模態(tài)大模型,端到端系統(tǒng)可以根據(jù)理解來輸出軌跡,并對(duì)其合理性進(jìn)行一級(jí)仲裁。


不過一級(jí)仲裁是行業(yè)常見手段,在此基礎(chǔ)上,Nullmax的NI模型在輸出結(jié)果后,可對(duì)多模態(tài)模型的控制輸出進(jìn)行二級(jí)仲裁,相當(dāng)于監(jiān)督功能。


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“例如,有的軌跡可能加速度特別快,會(huì)讓人感到不適,又或者開到了自行車道上,這些規(guī)劃的合理性判斷,將由一級(jí)仲裁把關(guān);而安全類腦則屬于二級(jí)仲裁,它天然的避障能力可以保證車輛不發(fā)生碰撞?!毙炖渍f。


由于Nullmax的“類腦”模型,是直接參考斑馬魚腦結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),不同于其他幾家端到端方案思路,因此Nullmax在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的端到端基礎(chǔ)上,提出了“智能驅(qū)動(dòng)”。


斑馬魚的大腦結(jié)構(gòu)和人類高度相似,而且可透視,如果用熒光分子處理后,就能觀測到神經(jīng)元活動(dòng)和魚運(yùn)動(dòng)之間的關(guān)系。


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利用生物大腦運(yùn)行方式引入自動(dòng)駕駛方案,對(duì)于一家自動(dòng)駕駛公司來說,難度不小。


實(shí)際上,安全類腦的成果也并非Nullmax原創(chuàng),而是來自巖思類腦研究院的李孟團(tuán)隊(duì)。


其相關(guān)成果《Internal state dynamics shape brainwide activity and foraging behaviour》已在《Nature》上發(fā)表,李孟團(tuán)隊(duì)作為共同第一作者。


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橫跨多個(gè)學(xué)科的駕駛方案,多模態(tài)+類腦神經(jīng)會(huì)是比其他家端到端大模型都要更好的自動(dòng)駕駛解決方案嗎?


徐雷則向智駕網(wǎng)感慨道:“只有不斷地探索,不可能一下子找到最優(yōu)解?!?/p>


NI系統(tǒng)目前雖然可以做到純視覺和真無圖,不過徐雷也坦承:“NI還需要大量的測驗(yàn),雖然有這么多人在談?wù)摱说蕉?,但其?shí)還沒有看到有實(shí)際的展示。目前業(yè)內(nèi)展示的很多結(jié)果,其實(shí)并不需要依靠端到端就能夠去實(shí)現(xiàn)?!?/p>


日前,香港大學(xué)的馬毅教授提及“Scaling Law無法實(shí)現(xiàn)AGI”的觀點(diǎn),智駕網(wǎng)也就“Scaling Law”的爭議問詢了徐雷的看法。


徐雷對(duì)馬毅觀點(diǎn)表示同意,也強(qiáng)調(diào)最優(yōu)解必須通過不斷探索才能找到。


在徐雷看來,當(dāng)下要找到精妙的方式,肯定很難,還是要有一個(gè)逐步積累和理解的過程。通過發(fā)現(xiàn)一些不可行的路,也會(huì)讓可行道路的范圍變小。所以不管Scaling Law也好,其他嘗試也好,肯定都是值得去探索的。


根據(jù)徐雷透露的信息:這套方案將會(huì)在明年初落地。



02.

從硅谷歸來后的拷問:商業(yè)化落地


成立八年,生于硅谷,興于上海,這家此前聲量并不大的漸進(jìn)式自動(dòng)駕駛公司已悄然跑通商業(yè)模式,在沉寂中長大——見過自動(dòng)駕駛行業(yè)的繁華、低谷,踏過了行業(yè)變化劇烈的閉環(huán)。


在創(chuàng)立Nullmax前,徐雷橫跨過很多領(lǐng)域,從醫(yī)療器械到手機(jī)、再到自動(dòng)駕駛等,并且在高通還有過3年的工作經(jīng)歷,后來加入特斯拉,擔(dān)任特斯拉自動(dòng)駕駛高級(jí)計(jì)算機(jī)視覺工程師,向馬斯克直接匯報(bào)工作,


這些經(jīng)歷的沉淀,讓徐雷意識(shí)到最重要的一點(diǎn)是——做的領(lǐng)域能不能夠創(chuàng)造價(jià)值,推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步。


這是創(chuàng)業(yè)者的另一番社會(huì)議題使命,但當(dāng)下行業(yè)對(duì)一家尤其是軟件算法的自動(dòng)駕駛公司商業(yè)化和盈利的問題才最為好奇。


目前,支持Nullmax商業(yè)化落地的關(guān)鍵技術(shù),是其自研中間件平臺(tái),這套平臺(tái)將適配能力做到了絲滑——據(jù)徐雷介紹,這套平臺(tái)即不挑芯片、不挑車型、也不挑攝像頭等傳感器。


這套中間件平臺(tái)為MaxOS,其將多模態(tài)輸入token化,解耦軟件算法、域控和芯片,盡可能地抽象軟件層,支持不同算力平臺(tái),適配任意傳感器,比如車企定制的攝像頭,甚至能適應(yīng)不同位置。



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在這主要1個(gè)平臺(tái)依托下,Nullmax的產(chǎn)品序列又分為3個(gè)產(chǎn)品方案,這3個(gè)產(chǎn)品方案按照低、中、高劃分,包括:


1、1V2T,一個(gè)攝像頭,加上一顆德州儀器的2TOPS算力芯片,實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)的L2級(jí)輔助駕駛;


2、5V/6V8T,5/6個(gè)攝像頭,利用8TOPS算力,實(shí)現(xiàn)高速NOA和記憶泊車,且泊車過程可檢測障礙物;


3、11V,實(shí)現(xiàn)L2+,包括高速NOA和自主代客泊車。


徐雷想的很清楚,作為第三方供應(yīng)商,如何低成本地開發(fā)適配不同需求、車型的產(chǎn)品方案,得用高靈活度和高性價(jià)比取勝。


這套方案在支持全場景應(yīng)用同時(shí),算力需求做到更低。Nullmax介紹稱,小于100T的稀疏算力即可實(shí)現(xiàn)全場景的領(lǐng)航輔助駕駛,更低的傳感器成本和芯片成本。


Nullmax之所以選擇這種產(chǎn)品落地的線路形式,全部圍繞“精簡”二字出發(fā)。


“一方面,并不需要每一個(gè)方案或者一個(gè)芯片平臺(tái)的方案都去投入一個(gè)團(tuán)隊(duì),而是通過比較精簡的團(tuán)隊(duì)去打造這些方案,每一個(gè)方案都可能會(huì)上很多車?!毙炖紫蛑邱{網(wǎng)介紹道。


簡單來說,就是不同算力,低中高階方案會(huì)上到不同的車上。在徐雷看來,目前行業(yè)利用不同算力規(guī)模的芯片,形成了各種各樣的方案,但還沒有一家做出能夠適配不同芯片,覆蓋2TOPS-2000TOPS算力區(qū)間的方案。


出于對(duì)市場份額的考量,Nullmax也希望通過該平臺(tái)方案,來提升單車價(jià)值和市場占比。


如今,Nullmax的合作伙伴包括頭部主機(jī)廠比亞迪、奇瑞、上汽和福特等,以及知名Tier 1大陸集團(tuán)和德賽西威等。



在攻克高階智駕新戰(zhàn)場的同時(shí),徐雷也透露在傳統(tǒng)的ADAS上,Nullmax爭取在未來兩年左右實(shí)現(xiàn)正向現(xiàn)金流。


“距離我們上次2019年開發(fā)布會(huì),到現(xiàn)在已有差不多5年時(shí)間,我覺得我們今天發(fā)布的這套方案有可能是一個(gè)新的起點(diǎn),會(huì)持續(xù)不斷的去投入?!?/p>


03.

是技術(shù)最優(yōu)解嗎?讓子彈再飛一會(huì)兒


行業(yè)還在探索,最大的贏家還沒有出現(xiàn),如果用發(fā)展的眼光去看,AI唯快不破的發(fā)展速度甚至讓徐雷也很難判斷5-10年后,端到端架構(gòu)是否會(huì)成為智能駕駛行業(yè)的基礎(chǔ)工具。


在與徐雷交流完后,我們向Nullmax的工作人員拋出一個(gè)問題——


“你怎么評(píng)價(jià)你們老板?”


“他很像馬斯克?!?/p>



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馬斯克,這位曾是徐雷在硅谷打工時(shí)的老板,如今依然是行業(yè)內(nèi)公認(rèn)給到競爭壓力最大的男人。


當(dāng)徐雷聽到特斯拉FSD即將入華的消息時(shí),他感到高興,原因是當(dāng)市場各種方案層出不窮時(shí),恰好是消費(fèi)者去大量體驗(yàn)方案上車在道路上的實(shí)際表現(xiàn)最佳時(shí)期,得出自己的判斷。


但徐雷也從未停下直觀指出大模型的諸多問題,比如幻覺。


“從我的角度來說,我是個(gè)比較樂觀的人,我相信技術(shù)是不斷的往前迭代和進(jìn)步的。說端到端是不是一個(gè)終局,我覺得至少在未來的一段時(shí)間內(nèi),多模態(tài)的端到端是我們要去做的一件事情?!?/p>


即便未來不是這個(gè)方案,即便這個(gè)問題很難,天花板很高,即便過段時(shí)間又有新的方案了,但徐雷需要一個(gè)能說服自己的路線。嘗試,至少能讓方案變得更好,能加深公司對(duì)問題的理解。


新技術(shù)落地生根的過程,本身就是粗劣、鋒利和有缺陷的,而價(jià)值正在此中誕生。


當(dāng)然,Nullmax的探索也并未止步于技術(shù)。


在去年10月,巖山科技斥資7.8億元投資了Nullmax,也就是上文提到的論文參與者巖思類腦研究院的母公司,現(xiàn)在也是Nullmax的控股母公司。


一家公司的發(fā)展,往往會(huì)有很多變量,至少在尋找到最好的歸宿之前,Nullmax定位是多數(shù)中的少數(shù)派,不甘做沉默的大多數(shù)。

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