問
端到端自動駕駛的成本有多高?
端到端自動駕駛的成本受到多種因素的影響。
首先是模型訓練成本,像特斯拉的 FSD 累計學習的人類駕駛視頻片段超 2000 萬個,僅采集成本就達 50 億至 80 億元。
其次是數據采集、清洗和篩選的成本,這是極具挑戰性的工作。
另外,端到端自動駕駛還需要大量的算力支持,比如理想有五千張 A100、A800 等同的訓練卡,租卡一年就需 10 億。
在硬件方面,傳感器成本和芯片成本也不能忽視。Nullmax Intelligence 采用純視覺路線,不使用高精地圖,其低中高三大技術方案中,僅搭載 1 顆攝像頭的 1V 方案,基于一顆來自 TI 的 2 TOPS 算力芯片,可實現基礎的 L2 級別輔助駕駛,成本在小幾千塊錢范圍內。
特斯拉 Robotaxi 的車輛成本預計低于 3 萬美元。蔚來最新的 OTA 包含了業內首個應用端到端技術的 AEB,用了 20 億公里的數據集來訓練這個端到端模型。
總之,端到端自動駕駛的成本較高,需要在技術研發、數據采集、算力支持和硬件配置等方面投入大量資金。
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