Olá, secretário Dong! A empresa sempre afirmou ter mapas enormes e outros dados importantes, e já apresentou algoritmos. Tem planos para desenvolver um grande modelo de IA para condução autônoma para extrair o valor dos dados, aumentando assim a competitividade central da empresa. ? Obrigado!

NavInfo: Olá, a empresa possui enormes dados GIS, mapas tradicionais, dados de mapas de alta precisão e dados de direção autônoma. Possui identidades duplas de revendedor de mapas, cockpit e direção autônoma de nível 1, e possui o maior conjunto de dados necessário para treinar modelos grandes. na indústria. Não demorará muito para que os grandes modelos esgotem os chamados textos de alta qualidade publicados online. No entanto, o valor do conjunto de dados não públicos (exigido por leis e regulamentos), profissionais e baseados em cenários que temos, como. bem como a capacidade de atualização a partir de fontes coletivas, serão gradualmente descobertos e precificados pelo mercado. A equipe de direção autônoma da empresa vem explorando desde 2015, e tem aplicado sucessivamente algoritmos generativos leves para resolver o problema de dados insuficientes em cenários especiais em direção autônoma, a incapacidade de algoritmos de controle geral em cenários complexos, etc., e sempre insistiu em a integração de algoritmos com problemas de engenharia específicos do setor é combinada para refletir o valor. A entrega às principais empresas de carros elétricos foi totalmente lançada e está em processo de rápida expansão. Tomando como exemplo a cooperação da empresa com Haimou, os produtos de direção assistida de alto nível da Haimou Zhixing foram potencializados por meio de mapas. O NavInfo foi recentemente conectado ao Haimou DriveGPT Xuehu·Hairuo, e o mapa pode ser melhorado com a ajuda do algoritmo do DriveGPT Xuehu·Hairuo. capacidades. Ao mesmo tempo, através de uma estreita cooperação com a DriveGPT Xuehu Hairuo, ambas as partes podem resolver o problema de como implementar rapidamente a condução automatizada em cenários urbanos cada vez mais complexos, criar um ciclo fechado ecológico de dados de cenário completo para serviços de condução autónoma e, em conjunto, promover o desenvolvimento inteligente do automóvel, obrigado.