Baidu, Inc. ha annunciato i piani per costruire l'area di servizio di ride-hailing autonomo più grande del mondo nel 2023. L'annuncio è arrivato durante la celebrazione dell'Apollo Day. Il piano ha delineato l'obiettivo di espandere l'area operativa per i robotaxi completamente senza conducente di Baidu, consentendo a Baidu di raggiungere più clienti potenziali.

Inoltre, Baidu ha rivelato una serie di nuove scoperte tecnologiche, tra cui un grande modello AI costruito per la percezione della guida autonoma, mappe di guida autonoma ad alta definizione, un sistema di dati di guida autonoma a circuito chiuso e il successo dell'adattamento end-to-end dei chip AI per i veicoli autonomi. L'azienda costruirà la più grande area di servizi di ride-hailing completamente senza conducente al mondo nel 2023, mantenendo lo slancio di crescita come il più grande fornitore di servizi di robotaxi al mondo: Dall'agosto 2022, Baidu ha già lanciato servizi di ride-hailing completamente senza conducente (senza conducenti umani in auto) nelle città di Chongqing e Wuhan, con accesso a centinaia di chilometri quadrati di area operativa. Sulla base di questa posizione di leadership, Baidu continuerà ad espandere la sua area operativa il prossimo anno, per costruire la più grande area di servizio al mondo per il servizio di robotaxi completamente senza conducente.

Attualmente, la piattaforma di ride-hailing autonomo Apollo Go dell'azienda copre più di 10 città in Cina, comprese tutte le città di prima fascia. Solo nel terzo trimestre 2022, Apollo Go ha completato più di 474.000 corse, con un aumento del 311% rispetto all'anno precedente e un incremento del 65% rispetto allo scorso trimestre. Nelle città di prima fascia, come Pechino e Shanghai, ogni robotaxi di Apollo Go può fornire in media 15 corse al giorno, quasi la stessa media di corse giornaliere dei tipici servizi di ride-hailing online.

Alla fine del terzo trimestre 2022, le corse accumulate fornite al pubblico da Apollo Go hanno raggiunto 1,4 milioni. Continuando a scalare l'area operativa del servizio robotaxi, Baidu si avvicina sempre di più all'obiettivo di fornire servizi di guida autonoma a più persone, rafforzando ulteriormente la sua posizione di leader nel mercato globale del ride-hailing autonomo. Il primo modello AI big del settore per la guida autonoma, che affronta il problema della "coda lunga": l'industria AV è da tempo alle prese con il problema della "coda lunga", in cui un veicolo autonomo si imbatte in uno scenario che non ha mai visto o sperimentato prima.

Per affrontare questo problema, Jingdong Wang, esperto di tecnologia di guida autonoma di Baidu, ha annunciato il primo big model AI del settore per la guida autonoma, un modello pre-addestrato di linguaggio visivo con supervisione debole, supportato dal Baidu WenXin Big Model, che riconosce migliaia di oggetti, contribuendo ad ampliare la portata del riconoscimento semantico. Il modello consentirà ai veicoli autonomi di dare rapidamente un senso a un oggetto non visto, come il riconoscimento di veicoli speciali (camion dei pompieri, ambulanze), l'individuazione errata di sacchetti di plastica e altri. Inoltre, il modello di percezione della guida autonoma di Baidu, un sottomodello del Big Modelule di WenXin, con oltre 1 miliardo di parametri, è in grado di migliorare notevolmente il potenziale di generalizzazione della percezione della guida autonoma.

Mappa di guida autonoma ad alta definizione per salvaguardare un'esperienza di guida autonoma più intelligente ed efficiente: La mappa di guida autonoma di nuova generazione dell'azienda è dotata di funzionalità complete come la produzione automatica, la fusione in tempo reale e il miglioramento delle conoscenze. secondo Jizhou Huang, esperto di tecnologia di guida autonoma di Baidu. Sarà messa in produzione di massa per realizzare un'esperienza di guida autonoma "sicura, affidabile ed efficiente".

Tasso di automazione del 96% per la produzione di mappe: Con l'AI come forza motrice chiave per aumentare l'efficienza e ridurre i costi, il tasso di automazione della produzione di mappe ad alta precisione di Baidu ha raggiunto il 96%. Aggiornamento delle mappe in tempo reale per garantire la sicurezza di guida: L'integrazione dei dati di percezione del veicolo e delle mappe multi-fonte per generare mappe online in tempo reale ha contribuito a garantire in modo significativo la sicurezza della guida autonoma. Dati massicci più conoscenza umana del conducente per migliorare l'affidabilità della guida: Con oltre 12 milioni di chilometri di reti stradali e dati accumulati su Baidu Maps, insieme a centinaia di milioni di ore di guida umana, la mappa di guida autonoma di Baidu integra efficacemente questi dati per migliorare l'affidabilità della guida autonoma.

Sistema di dati a circuito chiuso per migliorare ulteriormente l'intelligenza della guida autonoma: Con la diffusione dei veicoli autonomi su scala più ampia, anche la scala dei dati ricevuti aumenterà in modo esponenziale. Questo comporta delle sfide nell'identificazione dei dati preziosi e nell'utilizzo efficiente dei dati per migliorare continuamente la guida autonoma. Ang Li, esperto di tecnologia di Baidu, ha introdotto il concetto di "Fine Purification, Strong Ingestion" e Apollo Loop, un sistema di dati a circuito chiuso, per identificare e utilizzare efficacemente i dati.

Per purificare i dati, il sistema sfrutta sia i piccoli modelli di AI a bordo che il modello di Big AI basato sul cloud, per ottenere un'estrazione dei dati ad alta efficienza e un'etichettatura automatica. L'architettura di ingestione dei dati raggiunge l'addestramento automatico con la sua capacità di ottimizzazione dei gruppi e la comprensione della distribuzione dei dati per utilizzare efficacemente i dati e migliorare ulteriormente l'intelligenza complessiva della guida autonoma. Sviluppare un modello di utilizzo parallelo che si rafforza a vicenda per le tecnologie di guida autonoma L4 e L2+: L'azienda sta anche portando attivamente la tecnologia di guida autonoma per potenziare i prodotti avanzati di guida assistita.

Liang Wang, esperto di tecnologia di guida autonoma di Baidu, ha spiegato come Baidu stia sfruttando la sua esperienza decennale nella guida autonoma per esplorare un percorso tecnico attraverso il quale la guida autonoma L4 e L2+ possono coesistere. Attualmente, il livello di stack tecnologico consente l'unificazione dei prodotti di guida autonoma L4 e L2+ in termini di schema di percezione visiva, architettura tecnica, unificazione delle mappe, interconnessione dei dati e condivisione delle infrastrutture. Baidu prevede una relazione reciprocamente vantaggiosa in cui L4 continuerà a fornire una migrazione tecnologica avanzata per i prodotti di guida intelligente L2+ nei casi d'uso urbani, mentre il feedback dei dati L2 contribuirà a migliorare la capacità di generalizzazione di L4.