癲！蘑菇車聯首發70億參數物理世界AI大模型

蘑菇車聯近日宣布成功研發全球首個針對物理世界的AI大模型，參數規模高達70億，推理延遲低至百毫秒，為自動駕駛計程車（Robotaxi）同機器人智能體嘅應用開闢咗全新嘅可能性。呢個大模型唔單止係技術上嘅重大突破，仲標誌住中國喺自動駕駛同人工智能領域嘅領先地位。透過高效嘅算法同優化嘅算力架構，蘑菇車聯成功將複雜嘅物理世界感知同決策能力融入一個統一嘅模型，實現咗前所未有嘅高效同精準。

喺傳統嘅自動駕駛技術入面，感知、推理同決策通常係分開處理，導致系統複雜度高、延遲大、而且喺應對突發情況時表現唔穩定。蘑菇車聯嘅物理世界AI大模型就改變咗呢個局面。佢利用咗70億參數嘅龐大規模，結合深度學習同強化學習技術，將多模態數據（例如雷達、攝影機同超聲波感應器嘅數據）進行即時融合同分析。呢個模型可以喺百毫秒內完成複雜嘅環境感知同路徑規劃，確保Robotaxi喺繁忙嘅城市環境入面都能快速、精準咁作出反應，無論係避開突發障礙物定係應對複雜嘅交通狀況，都游刃有餘。

除咗自動駕駛，呢個AI大模型仲被應用喺多種機器人智能體嘅場景，例如物流配送機械人、工業自動化機械人同服務型機械人。蘑菇車聯話，佢哋嘅模型唔單止可以處理單一任務，仲能夠適應唔同嘅環境同需求，實現跨領域嘅通用智能。舉個例，喺物流配送場景入面，機械人可以透過呢個模型即時分析倉庫環境、優化配送路徑，甚至同人類協作完成複雜任務。呢種通用性同高效性，令蘑菇車聯嘅技術喺全球AI同機器人領域備受矚目。

蘑菇車聯嘅技術團隊仲提到，呢個大模型嘅訓練過程用咗海量嘅真實世界數據，包括城市道路、工業環境同模擬場景嘅數據集。為咗實現百毫秒嘅推理延遲，佢哋仲採用咗先進嘅邊緣計算技術，將模型部署喺車載同機械人設備嘅高效晶片上。呢啲晶片同模型嘅深度優化，確保咗喺低功耗嘅情況下都可以保持超高性能。喺實際測試入面，蘑菇車聯嘅Robotaxi喺模擬城市環境中嘅表現比傳統方案快咗30%，而且錯誤率大幅降低。

業界專家認為，蘑菇車聯嘅呢個突破唔單止提升咗自動駕駛同機器人嘅技術水平，仲為AI喺物理世界嘅應用樹立咗新嘅標準。隨住呢個技術嘅商業化落地，預計未來幾年，蘑菇車聯將會喺全球Robotaxi市場同智能機器人產業佔據重要位置。佢哋嘅技術仲有潛力應用喺智慧城市建設、工業4.0同醫療機械人等領域，推動AI同物理世界嘅深度融合。更多詳情請睇：https://www.infoq.cn/article/JtOXyCgSms6zryFOIKkg