The Frontline | Zhuoyu Technology Releases Medium-Computing-Power Urban NOA, Bringing End-to-End Intelligent Driving to the 100,000-yuan Class.

Autor: Li Anqi

Redaktion: Li Qin

Am 31. Dezember kündigte Zhuo Yu Technology (DJI Automotive) die Einführung einer intelligenten Fahrerlösung auf mittlerem Leistungsniveau an, die auf Hardware mit 7V+32TOPS basiert. Diese Konfiguration umfasst 7 Kameras + 1 TDA4 VH Chip (AI-Leistung ca. 32 TOPS), der Funktionen wie NOA in der Stadt (Stadt-Navigationsunterstütztes Fahren) ermöglichen kann.

Dies ist auf die Anforderungen an fortschrittliches intelligentes Fahren von Fahrzeugmodellen im Bereich von 100.000 Yuan abgestimmt. Zhuo Yu Technology gab an, dass Autounternehmen, die bereits Fahrzeuge mit der mittleren Leistungslösung in Serie produzieren, den Nutzern kostenlos ein Software-OTA-Upgrade anbieten können.

Laut offizieller Information sind Modelle mit der mittleren Leistungsplattform von Zhuo Yu, darunter Baojun und Chery iCAR, bereits im Einsatz. Es wird erwartet, dass diese Funktion bereits in der ersten Jahreshälfte des nächsten Jahres bei den ersten Partnerfahrzeugen von Zhuo Yu zu sehen sein wird.

„End-to-End“ ist eine der heißesten Technologien in der intelligenten Fahrindustrie 2024. Führende Marktteilnehmer wie Huawei, Xiaopeng, Li Auto und andere haben mit dem „End-to-End“-Wettbewerb begonnen. Generell basiert die gängige „End-to-End“-Lösung der Branche meistens auf der Nvidia Orin X Chip-Plattform und beginnt mit mindestens einem Orin X Chip, der eine Rechenleistung von 254 TOPS bietet.

Anders ausgedrückt: Ein Orin X ist quasi das minimale Leistungsniveau, auf dem die „End-to-End“-Lösungen der Branche basieren, während Zhuo Yu Technology plant, das „End-to-End“ intelligente Fahren auf eine Plattform mit nur 32 TOPS Rechenleistung zu verlagern, um den Eintrittspunkt für hochentwickeltes intelligentes Fahren mit städtischen NOA-Funktionen zu senken.

Mit dem Herannahen von 2025 beschleunigen viele Automobilunternehmen die breite Einführung von intelligenten Fahrprodukten. Um auf die Veränderungen im Markt zu reagieren, müssen intelligente Fahrlösungsanbieter auch erschwinglichere Produktlösungen anbieten.

Derzeit hat Zhuo Yu Technology auf zwei Chip-Plattformen „End-to-End“ Intelligente-Fahren-Lösungen entwickelt. Die erste basiert auf der Qualcomm 8650 Chip-Plattform mit hoher Rechenleistung, etwa 100 TOPS, was Funktionen wie kartenloses Stadt-Navigationsfahren ermöglicht. Diese werden bei Modellen wie dem Hongqi E007 und E009 von FAW in Serie produziert.

Die andere ist die mittlere Rechenleistungslösung, die auf dem TDA4 VH basiert. Tatsächlich wurde diese Lösung bereits im September letzten Jahres in Serie produziert, bot damals jedoch nur High-Speed-NOA-Funktionen. Seitdem hat es sich weiterentwickelt zu Memory Driving und der neuesten End-to-End hochentwickelten Fahrerlösung.

Zhuo Yu erklärt, durch extreme Edge-Seiten-Leistungsoptimierungstechnologien und ein auf die Chip-Eigenschaften abgestimmtes gemeinsames Modelltraining könne selbst bei begrenzter Rechenleistung eine End-to-End-Modellbereitstellung erreicht werden.

Ein technischer Experte von Zhuo Yu erklärt, dass die End-to-End-Algorithmusarchitektur der mittleren Plattform (7V+32TOPS) mit der Architektur der hochleistungsfähigen Plattform (100TOPS) identisch ist. Es wird ein einziges AI-Modell verwendet, um mehrere Module wie Wahrnehmung, Vorhersage, Entscheidung und Planung zu verbinden; gleichzeitig enthält die Lösung einen Sicherheitsinferenzrahmen, um die vom Modell ausgegebenen Fahrtrouten abzusichern.

Ein technischer Verantwortlicher von Zhuo Yu Technology erklärt, dass aufgrund der gemeinsamen Architektur die Modelle beider Plattformen im Bereich des Trainings auf die umfangreichen Daten bereits produzierter Fahrzeugmodelle zurückgreifen können. Daher bietet das Stadt-Navigationsfunktionserlebnis der mittleren und hohen Rechenleistungsplattform in den meisten Szenarien eine vergleichbare Leistung.

Im Hintergrund steht ein einzigartiger, von Zhuo Yu Technology verwendeter stereoskopischer End-to-End-Architekturansatz. Der technische Leiter von Zhuo Yu erklärt, dass die Bereitstellung von Bildmaterial + Punktwolkendaten durch Stereokameras die Trainingseffizienz um das 10- bis 20-fache steigert. Es werden nur etwa 10 % der Trainingsdaten herkömmlicher Mono-/Heterogen-Mono-Lösungen benötigt, um die gleiche Leistung zu erzielen, was den Bedarf an Langzeitdaten erheblich reduziert.

Zhuo Yu Technology erklärt, dass mit dem Vorstoßen von Fahrzeugmodellen mit Stadt-Navigationsfunktionen in den Preisbereich von 100.000 Yuan die Durchdringungsrate von hochentwickeltem intelligenten Fahren beschleunigt wird.