Здравствуйте, секретарь Донг! Компания всегда заявляла, что у нее есть обширные карты и другие важные данные, и уже разработала алгоритмы. Есть ли у нее какие-либо планы по разработке большой модели искусственного интеллекта для автономного вождения, чтобы извлечь пользу из данных, тем самым повысив основную конкурентоспособность компании. ? Спасибо!

NavInfo: Здравствуйте, компания располагает огромными данными ГИС, традиционными картами, высокоточными картографическими данными и данными автономного вождения. Она имеет двойную идентификацию дилера карт, кабины и уровня 1 автономного вождения, а также имеет самый большой пул данных, необходимый для обучения больших моделей. в промышленности. Вскоре большие модели исчерпают так называемые высококачественные тексты, опубликованные в Интернете. Однако ценность непубличного (требуемого законами и правилами), профессионального и сценарного пула данных у нас есть. а также возможность обновления из массовых источников, будут значительно сокращены. Постепенно они будут обнаружены и оценены рынком. Команда компании по автономному вождению занимается исследованиями с 2015 года и последовательно применяет облегченные генеративные алгоритмы для решения проблемы недостаточности данных в особых сценариях автономного вождения, неспособности общих алгоритмов управления в сложных сценариях и т. д., и всегда настаивала на интеграция алгоритмов с отраслевыми инженерными задачами объединена для отражения ценности. Поставки ведущим компаниям по производству электромобилей полностью запущены и находятся в процессе быстрого расширения. Если взять в качестве примера сотрудничество компании с Haimou, то высокоуровневые продукты Haimou Zhixing с системами помощи при вождении получили новые возможности благодаря картам. NavInfo недавно подключена к Haimou DriveGPT Xuehu·Hairuo, и карту можно улучшить с помощью алгоритма DriveGPT Xuehu·Hairuo. Возможности уровня автоматизации. В то же время, благодаря тесному сотрудничеству с DriveGPT Xuehu Hairuo, обе стороны могут решить проблему быстрого внедрения автоматического вождения во все более сложных городских сценариях, создать замкнутый цикл экологических данных полного сценария для служб автономного вождения и совместно продвигать интеллектуальное развитие автомобилей, спасибо.