Frontbericht | Die hochgeschwindigkeitsfähige L3-Fahrerassistenzsysteme mit automatischem Fahren sind bald da. Huawei plant, diese bereits in diesem Jahr umzusetzen.

Am 22. April hat Huawei die Qiankun Intelligent Technology Conference abgehalten und eine Reihe von Lösungen für intelligente Fahrzeuge vorgestellt. Die größte Überraschung war dabei die Huawei Qiankun Intelligent Driving Solution ADS 4.

ADS 4 ist eine serielle Lösung mit insgesamt 4 Versionen. Die höchstwertige ist die ADS Ultra Flaggschiffversion, die L3 auf Autobahnen realisieren kann. Seine Veröffentlichung bedeutet, dass die Branche endlich den ersten Schimmer von autonomem Fahren erblickt hat. Künftig werden möglicherweise das Fahrzeugchassis, die Algorithmusfähigkeiten und sogar die Form der Fahrzeugversicherung erheblich verändert werden.

Die Live-Aufzeichnung der Huawei Qiankun Intelligent Technology Conference

Der Sprung von L2 auf L3 beruht auf einer Reihe von Upgrades von Huawei auf den Ebenen Hardware, Architektur und Chassis.

Am Tag der Konferenz hat Huawei drei Lidar-Sensoren vorgestellt: einen hochpräzisen, massenproduzierbaren, allseitigen Festkörper-Lidar-Sensor, einen Laser-Visionssensor für die Fahrgastzelle und einen verteilten Millimeterwellenradar-Sensor. Der hochpräzise Festkörper-Lidar-Sensor ist kleiner und hat eine minimale Genauigkeit von 3 cm, was die Wahrnehmungsfähigkeit des Fahrzeugs direkt hinter ihm verbessert. Der Laser-Visionssensor in der Fahrgastzelle verbessert die Fähigkeit, kleine Ziele aus der Ferne zu erkennen. Selbst bei schlechter Beleuchtung in der Nacht kann das AEB-System bei einer Geschwindigkeit von 100 km/h für Hindernisse mit einer Höhe von 30 cm anhalten. Der verteilte Millimeterwellenradar-Sensor verbessert die Zuverlässigkeit und Auflösung der Hinderniserkennung und ist auch widerstandsfähiger gegen Regen, Nebel und Staub. Die von diesen Sensoren gesammelten Daten werden zur Trainierung der Huawei WEWA-Architektur verwendet.

Die Live-Aufzeichnung der Huawei Qiankun Intelligent Technology Conference

Die WEWA-Architektur läuft auf der MDC 1000-Berechnungsplattform, die auf dem Huawei Ascend 910B-Chip basiert. Die Rechenleistung von bis zu 1000 TOPS des Ascend 910B-Chips bietet eine starke Unterstützung für die Echtzeitverarbeitung von Massendaten. Gleichzeitig sorgt die Zusammenarbeit zwischen der WEWA-Architektur und der Huawei XMC Digital Chassis Engine dafür, dass die ADS 4 Ultra Version schneller reagiert, die End-to-End-Latenz um 50 % reduziert wird, die Fahrleistung um 20 % verbessert wird und die Notbremsrate um 30 % sinkt.

Die WEWA-Architektur besteht aus einer Welt-Engine in der Cloud und einem Weltverhaltensmodell im Fahrzeug.

Die Welt-Engine in der Cloud generiert mithilfe der Diffusionsgenerativmodell-Technologie verschiedene hochdichte virtuelle Szenarien mit schwierigen Fällen, um das Weltverhaltensmodell im Fahrzeug zu trainieren. Dadurch kann die ADS 4 Ultra Version möglicherweise die Engpässe bei den Daten für schwierige Fälle überwinden. Das Weltverhaltensmodell im Fahrzeug ist das erste native Basis-Modell für intelligentes Fahren in der Branche. Es kann die Fahrumgebung anhand von Daten verschiedener Modalitäten verstehen und daraus optimale Fahrentscheidungen treffen.

Es ist bekannt, dass Menschen in realen Fahrsituationen oft auf verschiedene "corner cases" wie "Ghost Probe", Tierquerverkehr oder defekte Ampeln stoßen. Diese selten auftretenden und vielfältigen speziellen Fahrscenarien können nicht durch traditionelle Autofahr-Codes vollständig abgedeckt werden.

Deshalb verwendet die Huawei ADS 3.0 eine End-to-End-Architektur. Durch das Training in verschiedenen realen Szenarien wird das Large Model ständig optimiert, so dass seine Fähigkeit, auf verschiedene Szenarien zu reagieren, immer besser wird. Dies ist auch, was Yu Chengdong mit "Je öfter man fährt, desto besser fährt man" meint.

Aber dieses System hat ein Problem: Bei einigen seltenen Szenarien kann das Large Model aufgrund der geringen Datenmenge nicht ausreichend trainiert werden. Wenn das Fahrzeug also auf ein seltenes Szenario trifft, kann es zu Problemen wie Schwierigkeiten bei der Entscheidungsfindung oder träger Reaktion kommen.

Deshalb hat Huawei mit der ADS 4 die WEWA-Architektur eingeführt. Die Welt-Engine in dieser Architektur kann verschiedene komplexe virtuelle Fahrscenarien generieren. Bevor ein "corner case" in der realen Welt auftritt, hat das Weltverhaltensmodell im Fahrzeug bereits ausreichend in diesen virtuellen Szenarien trainiert. Da die Methoden zur Bewältigung vieler Szenarien bereits in wiederholten Trainingssitzungen optimiert wurden, kann das Fahrzeugmodell bei einigen seltenen Szenarien schneller und vernünftiger Fahrentscheidungen treffen.

Die Live-Aufzeichnung der Huawei Qiankun Intelligent Technology Conference

Ein intelligenteres Gehirn braucht auch schnelle Gliedmaßen für die Ausführung. Die Huawei XMC Digital Chassis Engine sind die schnellen Gliedmaßen. Der Unterschied zur herkömmlichen Fahrzeugsteuerung besteht darin, dass es sich um eine ganzheitliche, integrierte Architektur handelt. Früher arbeiteten die Domänen für intelligentes Fahren und Fahrzeugsteuerung getrennt voneinander. Jetzt verbindet die XMC Digital Chassis diese beiden Domänen tiefgreifend über ein zentralisiertes Entscheidungs- und Planungsmodul. Dadurch wird die Steuerungs- und Verarbeitungsfähigkeit der gesamten Architektur im Vergleich zur herkömmlichen Fahrzeugsteuerung um das 10-fache verbessert, und die Anzahl der kooperierenden Steuerkomponenten wird um das 5-fache erhöht.

Dies ist die technische Logik hinter der kommerziellen Einführung von L3 auf Autobahnen mit der Huawei ADS 4 Ultra Version. Das erste Auftauchen von L3 auf Autobahnen hat zweifellos den Fortschritt der gesamten Branche vorangetrieben. Aber einige stellen die Zuverlässigkeit von L3 auf Autobahnen in Frage, das in virtuellen Szenarien massiv trainiert und validiert wurde. Einige Fachleute sagen, dass es manchmal nur geringe Unterschiede, manchmal aber auch große Unterschiede zwischen virtuellen und realen Szenarien gibt.

Darüber hinaus ist es schwer zu sagen, dass die von Large Models generierten virtuellen Szenarien alle "corner cases" der realen Welt abdecken können. Beispielsweise kann ein Large Model 1000 "corner cases" generieren, um die KI im Fahrzeug zu trainieren. Aber in der realen Welt können es immer noch 1001 oder sogar mehr "corner cases" geben, die bisher noch nicht entdeckt wurden. Aus seiner Sicht sollten Trainings- und Validierungsarbeiten in virtuellen Szenarien durchgeführt werden, aber ihre wichtigste Bedeutung liegt in der Effizienzsteigerung. Der technische Wert von L3 auf Autobahnen in der gegenwärtigen Phase ist größer als der kommerzielle Wert.

Am gleichen Tag wie die Veröffentlichung der ADS 4 hat Huawei auch die HarmonySpace 5 Cockpit-Umgebung vorgestellt. Sie bietet den Nutzern vier Arten von intelligenten Raum-Erlebnissen: Im Fahrraum steigt die Erfolgsrate der Sprachinteraktion auf 85 %, und das Qiankun Cloud Magpie Cross-Domain Large Model kann Fachberatungen zu Fahrzeugproblemen anbieten. Im Musikraum unterstützt die HUAWEI SOUND Extraordinary Serie eine Konfiguration mit 43 Lautsprechern und schafft ein 7.5.10 Ultra-Umgebungs-Soundfeld. Im Film- und Fernsehraum kann der 16,1-Zoll-Fahrzeug-Smart-Screen in Kombination mit der "Mountain and Sea Picture Quality" Engine die Qualität von 720P-Videos auf 1440P verbessern. Im Themenraum können mehrere Elemente wie Hintergrundbilder, Bildschirmschoner und Atmosphärenlichter intelligenterweise miteinander verknüpft werden.