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端系统最新娱乐体验_端系统的英文(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

端系统

理想智能驾驶「端到端+VLM」全量推送 𐟚— 探索智能驾驶的全新维度，理想智能驾驶「端到端+VLM」解决方案正式开启全量推送！这是行业首创的全新一代双系统智驾方案，旨在为用户带来更舒适、更高效的驾驶体验。 𐟔 30秒快速了解「端到端+VLM」理想端到端+VLM是新一代的智能驾驶解决方案，由OneModel的「真」端到端系统和唯一将VLM视觉语言大模型部署上车的「真」大模型系统组成。这套系统能够覆盖更多场景，让驾驶更加智能和便捷。 𐟎‰ 10月23日，理想L9智驾挑战8D魔幻重庆在10月23日的理想L9智驾挑战中，我们将展示「端到端+VLM」全量推送的首秀。欢迎您和家人一同前来观“战”，体验智能驾驶的魅力。 𐟚€ 行业领先的迭代速度理想智能驾驶的研发速度令人瞩目。不到3个月，用户版本模型迭代了16个版本，研发版本迭代了30个版本。模型训练数量增长至400万clips，用户平均接管里程（MPI）翻2.5倍。智能驾驶训练里程预计年底将达到25亿公里，算力储备也预计年底达到5.39 EFLOPS。 𐟌 环岛通行、U型掉头、路边起步等新功能「端到端+VLM」带来了多项新功能，如环岛通行、U型掉头、路边起步等。这些功能不仅提升了驾驶的舒适性，还提高了通行的效率。 𐟚栦‹奠𕨷牢𕥒Œ复杂路口的增强功能在拥堵路况和复杂路口，「端到端+VLM」能够更早决策、绕行，避免加塞，提高通行效率。同时，精准选道、模仿学习能力等新功能也让驾驶更加智能。 𐟛㯸 VLM交通规则理解和新功能「端到端+VLM」还新增了识别应对限时公交、潮汐、可变车道等场景的能力。此外，提前减速、安全通行等新功能也提升了驾驶的安全性。 𐟌Ÿ 全新人机交互和VLM-图文播报可视化理想智能驾驶的全新人机交互设计让驾驶员与系统沟通更加顺畅。而VLM-图文播报可视化则将VLM感知到的前方画面投至屏幕，清晰“讲解”VLM如何思考与驾驶。 𐟓Š 智驾统计和车辆中心上线智驾统计页面新增的智驾统计页面支持自定义自驾行程统计周期，生成分享页面和上传手机App。小长假出行，智驾行程随时统计、随心分享！ 𐟚€ 期待与您共同迈向有监督智能驾驶新时代理想智能驾驶「端到端+VLM」的开启全量推送，标志着智能驾驶进入了一个新的时代。我们期待与您和家人共同体验这一科技的进步。

今年7月5日，在理想的智驾发布会上，理想发布了自己基于端到端模型、VLM视觉语言模型的全新自动驾驶技术架构。当时看了发布会，我觉得理想的这套自动驾驶技术架构非常有产品理念。它存在有快慢两个系统，核心思路是用一颗OrinX芯片用于端到端，也就是快系统。一颗OrinX芯片用于VLM，也就是慢系统。快系统处理常见的场景，而VLM则是处理复杂场景。当时我就觉得这套智能驾驶技术架构上限极高，以后很有可能在一众自动驾驶架构中脱颖而出。为什么当时会这么想呢？原因之一是这套架构理念新颖。端到端负责处理日常驾驶，VLM视觉语言模型负责理解复杂路况、导航地图和交通规则等等等等…一个负责常规处理，一个负责学习和测试，两个系统互相独立又互相关联，解藕完全但又需要互相通信，既高效上限又高，相辅相成。那么怎么达到上限呢？这又需要谈一下智驾另一个重要的点，数据。数据哪里来呢？一定是用户日常的驾驶习惯、驾驶路程…数据关系着模型分析的准确度。那么怎么看哪家数据精准呢？销量决定一切。理想汽车的销量不用我多讲，销量和数据一定是正比。这次OTA 6.4版本全量更新，或许正是对这套智驾方案的验证，也是理想对自己在智驾领域T0级别定位的一次展示。「理想端到端智驾全量推送」「理想L9」

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解读智己&Momenta 端到端架构：今天的发布会输出了大量信息，我估计很多朋友看不懂，做个简单解读吧。 1、智己也使用了“快慢”系统的方式，把端到端系统解读为：人脑的直觉推理+逻辑分析两个部分；国内最先在智驾领域宣传这个概念的是理想的E2E-VLM，理想把它分成系统一、系统二；智己与理想概念相似，但技术框架上却有区别。理想的系统一：是E2E端到端；系统二：是VLM视觉语言模型，VLM在一些复杂场景下，会对E2E进行指导，像是一位陪驾的老司机，因为是一套视觉语言模型，所以运作频率相较于E2E是一套慢系统。智己的方案，快系统也是E2E，但慢系统（逻辑分析）是一套安全逻辑网，不是视觉语言模型。应该是一套由规则构成的逻辑算法，这套系统使用串行处理方式，相较于端到端的一段式，决策时间会更长，用于解决5%的疑难场景。用安全网络对端到端进行兜底，目前已经是行业共识，比如华为的「本能安全网络」，也是类似的系统设计，但安全系统被描述为慢系统是否合适？我个人觉得还可以再做探讨。安全网络本身兜的都是红线，我举个不那么严谨的例子：车辆在高时速状态下即将错过路口，如果端到端系统给出直角转弯的规划，这个时候，就需要安全网络进行限制。比如高时速情况下方向盘的转角不可以＞X度，否则就会有侧翻的风险。 2、智己和Mementa都强调了IM AD3.0，是一站式端到端，从框架图来看就是感知输入端到端模型，直接输出规划，属于One Model形态。发布会上没有细讲神经网络的构成，是不是官方也担心这部分讲太多细节，会让人解读为“模块化”。但曹旭东（Momenta创始人、CEO）提到了“长短期记忆“的概念。所谓“长短期”记忆，其实是一套端到端大模型的训练方法，采用深度学习的方式。 “短期记忆“，就是以天为单位的训练成果产出，它的特点是能快速对数据进行验证，实现算法快速迭代，大家可以理解为对某个场景，某个功能模型的小版本演化，可以达到快速迭代试错目的。 “长期记忆”，就是经过时间反复验证、筛选，所最终形成的端到端大模型。从这个描述上能看出，Mementa所采用的方法，同样是通过云端训练模型、再蒸馏、剪枝后下放到车端的方式。而这个长短记忆的优点是试错成本低，对于算力的使用会更友好。避免出现一个错误另起炉灶，反复训练大模型的尴尬。这也是Mementa选择的一条务实路线，也能更快帮助客户落地。 3、如何证明智己IM AD是一站式，而非模块化端到端？发布会上演示了一个绕水坑的例子，如果你长期关注特斯拉，应该在今年初看过FSD V12绕水坑的视频（图7），智己也在发布会上演示了类似的demo，如果是模块化的产物，感知要先定义、识别水坑，这需要大量的数据训练，之后再由规划模块做出绕行动作。虽然也能达成绕行结果，但是训练周期和稳定性不可控。而一站式，往往会忽视“障碍物（水坑）”细节，即便看不清的状况下，也用会走一步看一步的方式。如果智己IM AD之后能够连续、稳定的绕行各种水坑，也足以证明其一站式的端味了。 4、智己和Momenta，要用一站式端到端做L2—L3—L4。这个做法可以理解为用一套技术栈，来达成不同的自动驾驶等级。这里需要强调下——这只是软件层面。在传感器、车身控制器等硬件部分，还需要做冗余设计，才能达到L3、L4的系统要求。用一套技术栈的好处是：能快速泛化和工程落地。Momenta也必须用这样的路线，才能把软件能力赋能给不同的车型。而对于智己来说，两家的合作无疑是行业的典范，至少证明了走「非全栈自研路线」，也能达成很好的效果。这个合作中：智己的也发挥了很大的作用，主要在工程落地，整车工程的调教上。要知道智驾上车，不像给电脑装Windows那么简单。每台车的电气架构、底盘架构各不相同，Momenta过去只有软件的经验，在整车架构部分，缺少实操经验。所以对双方来说，这个合作过程，互相都能学到东西。双方的互信，也让Momenta的端到端方案，在智己上的进展是最快的。 5、关于数据闭环和数据积累，曹旭东今天演示了一页PPT，2023年已经有6亿公里的道路数据，2025年的目标是80亿公里，2027年是＞1000亿公里数据。这些是完全的实际道路数据，还是有世界模型的生成数据，并没有展开讲。但相较于蔚小理，Momenta的优势在于定点客户众多（2023年超过30款车型，2024还有非常多的定点），如果这些车型上量，所带来的实际数据规模，确实是不可小觑的。「智己智驾进入直觉新时代」「Momenta」「智己智驾第一梯队稳了」

【「剑网3丝路风语」】新赛季解答第二弹！问：用旗舰端系统自带武学助手打着打着就原地发呆不放技能答：有时候按快了技能没接上残香导致不减cd 问：如何解决答：自己手动修一下循环，比如手动点一下技能释放，这个技能释放最好是看目标DOT哪个持续时间最少打哪个（界同理）

理想智能驾驶全量推送，开启新纪元！ 𐟚— 理想智能驾驶迎来重大突破！ 𐟏† 行业首创的「端到端+VLM」智驾方案正式开启全量推送！ 𐟔 30秒快速了解理想全新智驾方案：理想「端到端+VLM」是新一代的智能驾驶解决方案，系统1是OneModel的「真」端到端系统，系统2是唯一将VLM视觉语言大模型部署上车的「真」大模型系统。 𐟓… 10月23日，理想L9智驾挑战8D魔幻重庆，端到端+VLM全量推送直播首秀，欢迎前来观“战”！ 𐟓š 3分钟领略实际使用场景、亮点能力及焕新提升：理想智驾平台快速迭代，行业率先全量推送端到端。 2023年12月19日，OTA 5.0全场景NOA BEV+Transformer。 2024年7月15日，OTA6.0无图NOA全国都能开，分层端到端，不依赖先验信息。 2024年10月23日，OTA6.4有监督智能驾驶，像人一样思考和驾驶。 𐟌Ÿ 期待与您和家人共同迈向有监督智能驾驶新时代！

LSE留学必备：学生系统全攻略在伦敦政治经济学院（LSE）留学，学生系统是学习生活中不可或缺的一部分。今天，我们来详细介绍一下LSE的学生系统𐟓š 𐟒𛠐C端系统： Moodle：这是学校常用的在线虚拟学习环境，用于存储学习材料和进行网上授课。功能包括：查看课程大纲提交作业查看课程分数学习分析查找资源查看录像日历日程 𐟓𑠧绥Š觫麟𛧻Ÿ：LSE Student Hub LSE App：可以在Apple Store和Google Play下载。学生需要使用学校邮箱注册和登录。App内的功能包括：查看课程表日程安排学校地图电子邮件时间表图书馆账户学习工具-获取有助于实现目标的资源学生和员工支持-保持心理健康的资源反馈-让我们知道您对应用程序的看法员工名录新闻-获取最新消息接下来，我们会为对系统不熟悉的新生安排一期详细的视频版系统介绍，敬请期待！𐟎劊欢迎大家在评论区留言补充更多内容❤️

2016 年，Mobileye 创始人 Shashua 就发表了一篇阐释端到端系统的论文，研究将机器学习应用到自动驾驶中。正因为如此，看过世界才知道，只靠端到端解决不了智驾的所有问题。于是，Mobileye 选择了一条与主流端到端不同的路线——把端到端 AI 优势与专门算法融为一体的复合 AI 系统，简称 CAIS。在 Mobileye 的理念中，最新的 AI 技术必须要用负责任的方式整合进自动驾驶。端到端更像一把双刃剑，好处是没有粘合代码、无监督学习，但问题也出在这儿。一方面粘合代码从线上转移到线下，另一方面用无监督数据学习存在计算器问题、捷径学习问题以及长尾问题。什么是计算器问题？就是深度学习也有干不好的事，比如要它算长乘法就很容易出错，那最好的办法就是引入 Python 代码做的计算器，快且准。端到端自动驾驶的困境在于，不是所有东西无监督都可以学习。 Mobileye 用三层冗余系统解决神经网络黑箱的问题，引入抽象概念解决无监督数据的问题，用传感器高阶融合解决传统方案的低阶融合。在 CAIS 里，有三个冗余系统，主系统用端到端预测车道位置，备用系统随时预备进行安全接管，监护系统用来检测主系统的预测是否准确，从而形成安全的自动驾驶闭环。很严肃地说：端到端汹涌而至，但我们仍然需要腾出反思与审视的空间。这或许才是 Mobileye 城区智驾能给人安全感的根本原因。羊角锤是我等人的共创视频

OPPO新组合，能否称霸？ 2022年下半年刚开场，科技圈就热闹非凡： iPhone 14即将发布 iOS 16迎来第八个内测版本华为Mate 50即将亮相三星OneUI 5升级而今天，OPPO带来了他们的王炸组合：ColorOS 13和潘塔纳尔系统。ColorOS 13下午重磅发布，但OPPO的野心不止于此，他们在万物互联的道路上更进一步，推出了潘塔纳尔系统。 ColorOS 13新功能亮点 𐟓𑊕I设计：全新的水生设计和特效，带来自然活力的系统底色，非常灵动。相比其他厂商的大版本更新，ColorOS 13在外观设计上下了不少功夫。虚拟身份：可以应用于多个场景，如电话、第三方APP拍摄等，方便快捷。超算平台：OPPO自研的系统级计算中枢，性能和续航提升，游戏温度和功耗下降。智慧生活场景升级：智慧息屏显示更多实用信息，智能会议助手提升会议效率，还有多屏协同，无缝互联。隐私保护：从行为到支付，隐私数据使用都得到了提升，用户隐私保护更加全面。车机互联Carolink：OPPO摸到了用户痛点，车机互联功能让驾驶体验更加智能。潘塔纳尔系统：智慧跨端系统 𐟌 潘塔纳尔系统，官方称为智慧跨端系统，致力于实现万物互联。它是一个资源整合平台，将不同品牌、不同设备的连接起来，更好地理解用户需求，实现服务随人流转。多端安全守护：利用多个设备，将生活的意外状况一键同步，甚至未来可以用设备一键处理，整个过程无缝连接。无界协同办公：登陆同一账号，多个设备无缝传输数据，无感连接。车机连接：靠近解锁，自动感知导航，屏幕交互随意切换，让驾驶体验更加智能。总结 𐟓ˆ ColorOS 13带来了由内到外的新体验，升级的机型规模也是史上最多的。潘塔纳尔系统则将不同品牌、不同设备的连接起来，实现万物互联。OPPO的这次更新，不仅仅是维持好已有的用户体验，未来的全新场景用户体验也值得期待。在这个新时代，从手机系统互联，到手机设备互联，再到移动设备互联，现在终于到了跨物种互联。OPPO的ColorOS 13和潘塔纳尔系统，能否在这个新时代的竞争中脱颖而出，我们拭目以待。

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