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在 AI+汽车大会上光哥做了一个分享,关于 VLA 有很多新的想象力,主要解决了几个比较代表的场景: 1、VLA 识别指令。 比如让车在地库里找桩,系统识别语音指令后开始在地库开启漫游找桩,最后还打通泊车,泊入充电车位。 另一个类似的场景还有“离豪车远一点”,可以识别路面的百万豪车并做适当避让。这相比过去大模型“前方是什么车”的做了更深度的融合。 其实实用性能力还有很多,比如堵车的时候你可以跟系统说“跟的紧一点”,比如着急的时候可以说“变道效率高一点”,或者“开慢一点”…这里可以解决大家对辅助驾驶的个性化需求。 2、VLA 还能针对语义识别。 VLA 在针对复杂的交通环境标识也有很大的作用,比如识别多车道路牌的选道、待行区这些靠过去规则比较难解决的场景,VLA 的文字识别反而变得简单。 从单纯的行车规则再到环境信息有理解。 3、VLA 识别特殊车辆、复杂场景。 除了带语言或者文字识别能力,VLA 在复杂场景能力的解题上限也会更高。 比如公交车盲区的防御性减速,前面有人行道公交车突然刹车,系统也做了对应的防御性减速。 还有比如识别特殊的工程、载货车辆,也可以做适当避让。还有比如静态障碍物、异形障碍物的识别,这些在 VLA 上解决反而也更为轻松。 元戎的 VLA + Thor 版下半年应该开始亮相,时间也会很快,属于业内早投入的企业之一,收获也会更早一点
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