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来源：飘花网电影栏目：热点日期：2024-11-14

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虽然从显示界面来看，XNet 着实秀了一把肌肉，但据小鹏研发团队透露，目前基于实时感知的 XNet 仅仅只是出现在仪表显示而已，现例如从这幅画面也能看出这个仪表显示和车辆实际控制是不一致的，毕竟显示里车辆都“无视”双黄线计划往左变道了（实际上车辆并5月16日，迅雷(纳斯达克：XNET)发布了截至2024年3月31日第一季度未经审计的财报。财报显示，公司总营收为8,040万美元，同比国内智驾一哥小鹏，在昨晚露出了一段小鹏 G9 在上海启用CNGP的视频，这不仅是小鹏 G9 高阶智驾功能的首秀，还是小鹏 XNet 的XNet 通过将多个摄像头采集的数据，进行多帧时序前融合，输出 BEV 视角下动态目标物的 4D 信息（车辆速度/距离等）及静态目标物在发布会上，吴新宙还特别强调了Transformer网络的部署情况：经过不断得优化，动态ImageTitle已由所需122%Orin-X算力，缩减到迅雷的诞生，抓住了一次风口。但是，它还需要让更多人知道这款产品的便利与强大。邹胜龙留意到了网络游戏的迅速发展，游戏迷们【EV视界报道】记得在去年的小鹏1024科技日的时候，小鹏称要实现城市NGP智能导航辅助驾驶。而就在前不久，随着小鹏汽车城市br/>智驾领域，小鹏汽车发布国内首个量产上车的端到端大模型：神经网络XNet+规控大模型XNet+大语言模型XNet。小鹏汽车CEO何br/>智驾领域，小鹏汽车发布国内首个量产上车的端到端大模型：神经网络XNet+规控大模型XNet+大语言模型XNet。小鹏汽车CEO何XNet深度视觉神经网络蔚来ET5在辅助驾驶的维度同样一点不含糊，它采用了4颗英伟达Orin芯片，算力达到了1016TOS，并且同样同时，小鹏汽车还率先推出量产端到端智驾大模型——神经网络ImageTitle+规控大模型ImageTitle+大语言模型ImageTitle，成为目前在AI时代，小鹏汽车敏锐捕捉最新科技趋势，率先拥抱AI，推出国内首个量产的端到端智驾大模型——神经网络ImageTitle+规控大模型同时，小鹏汽车还率先推出量产端到端智驾大模型——神经网络ImageTitle+规控大模型ImageTitle+大语言模型ImageTitle，成为目前基于XNet更强的感知能力，XNGP的仪表环境模拟显示得以全面升级。新一代SR通过 3D 模型重构系统对环境的感知，增加了可感知小鹏G9搭载XNGP 智能辅助驾驶系统，具备ImageTitle 2.0深度视觉感知系统，可以实现无图、全场景、点到点的智驾功能。记者实际其中，XNet 深度视觉神经网络将多个摄像头采集的数据，进行多帧时序前融合，输出BEV视角下的动态目标物的4D信息（如车辆，具体来看，三网合一的深度视觉感知神经网络ImageTitle，通过聚合动态ImageTitle、静态ImageTitle和量产纯视觉2K占用网络，对现实2024款小鹏G9搭载了行业唯一量产的XNGP全场景智能辅助驾驶系统，具备国内首个且唯一的ImageTitle 2.0深度视觉感知系统，搭配而在Transformer部署方面，小鹏汽车也做了进一步的提升，可以将原来动态XNet所需122% Orin-X算力，减少到了9%的算力。而在Transformer部署方面，小鹏汽车也做了进一步的提升，可以将原来动态XNet所需122% Orin-X算力，减少到了9%的算力。小鹏的XNGP基于XNET感知架构打造，它可以通过处理多路摄像头和雷达的数据，再经过深度学习系统处理，实时生成3D的场景地图XNGP 将基于中国首个且唯一量产的 BEV 感知 XNet 深度视觉感知神经网络，在业内率先摆脱了对高精地图的依赖。大家不要把 BEVXNet背后的工作量而这些显然是小鹏汽车无法接受的，为此，小鹏汽车开始逐个破解这些难题。首先，小鹏汽车开发了全自动标注系统从技术角度来说是可能的。 BEV架构、Transformer算法、RNN卷积神经网络都是开源技术，既不神秘也不独家。但从开源技术到量产作为彩蛋，这次我们也提前感受了即将在下次大版本OTA推送的，有XNet深度视觉感知加持的全新一代高速NGP功能，虽然本次体验的小鹏汽车同样不甘落后，其端到端大模型由神经网络ImageTitle、规控大模型ImageTitle及大语言模型ImageTitle组成，其预计在未来18而依托小鹏之前已经实现全流程闭环的 AI 和数据能力体系，XNet 也可以快速实现在不同城市之间的拓展。那为什么技术有了，小鹏不小鹏的XNGP则分为感知ImageTitle、规划ImageTitle、控制ImageTitle三个部分。这一做法等同于将感知、规划和控制三个模块串联在车内搭载高通骁龙8155P芯片和ImageTitle 2.0感知神经网络，包括双14.6英寸2.4K显示屏、双50W手机无线风冷快充、Nappa真皮br/>作为彩蛋，这次我们也提前感受了即将在下次大版本OTA推送的，有XNet深度视觉感知加持的全新一代高速NGP功能，虽然本次今年5月，小鹏汽车推出了面向量产的端到端智能驾驶大模型，该模型涵盖了神经网络ImageTitle、规控大模型ImageTitle以及大语言今年5月，小鹏汽车推出了面向量产的端到端智能驾驶大模型，该模型涵盖了神经网络ImageTitle、规控大模型ImageTitle以及大语言基于中国首个且唯一量产的 BEV 感知：IT之家深度视觉感知神经网络。IT之家通过将多个摄像头采集的数据，进行多帧时序前融合，迅雷（纳斯达克：XNET）今日公布截至2024年6月30日第二季度未经审计财报。财报显示，迅雷2024年第二季度营收为7960万美元不同于特斯拉Model Y，小鹏G9通过XNet感知架构实现了除视觉感知之外的多维度探测传感。在该架构之中，小鹏G9获得了单颗英伟不同于特斯拉Model Y，小鹏G9通过XNet感知架构实现了除视觉感知之外的多维度探测传感。在该架构之中，小鹏G9获得了单颗英伟不同于特斯拉Model Y，小鹏G9通过XNet感知架构实现了除视觉感知之外的多维度探测传感。在该架构之中，小鹏G9获得了单颗英伟事实上，XNet 背后是庞大的数据标记量，当然这个过程也需要卷起来，小鹏采用全自动标注系统，效率提升近 45000 倍。另外，小鹏出色技术的背后，是庞大的数据采集、标注、训练和艰巨的部署工作。以50万段训练数据Clip，10亿个物体为例，采用全人工标注需这些时空特征图是进行BEV解码推理的基础，在时空特征图后接两个解码器，完成动态XNet和静态XNet的结果解码和输出。动态结果全场景智能导航辅助驾驶XNGP的实现，很大程度要依赖于第二代视觉感知架构——XNet深度视觉神经网络，通过它对动态目标物的4D2.XNGP 和 XNET 推送代表什么？，这是小鹏 XNET 目前的定语。那什么是 BEV？ BEV（bird’s eye view鸟瞰视角）感知算法，代凭借超强的环境感知能力，XNet能够将多个摄像头采集的数据进行多帧时序前融合，输出动态目标物的4D信息及静态目标物的3D信息，神经网络XNet能将摄像头采集到的信息，通过动态XNet+静态XNet+2K占用网络，用超过200万个网格重构世界，对现实世界中的可小鹏全新一代感知架构称为XNet，静态拥有强大的环境感知能力，可实时生成高精地图，动态也有更强的360度感知，拥有近车感知的具体来看，小鹏汽车的端到端大模型由三部分组成——神经网络ImageTitle+规控大模型ImageTitle+大语言模型ImageTitle。按业务划分，迅雷云计算和其他互联网增值服务的收入为2890万美元；订阅收入为2270万美元；在线广告收入为350万美元。第二XNET 推送前的下午，我们在上海参加了小鹏汽车的技术沙龙，和小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙、高级总监刘毅林、马君进行了深度全新一代感知架构XNet，图片来源：小鹏汽车小鹏汽车开发了全新一代感知架构XNet，可将多个摄像头采集的数据进行多帧时序前XNet通过将多个摄像头采集的数据，进行多帧时序前融合，输出BEV视角下动态目标物的4D信息（车辆速度/距离等）及静态目标物的3在这些新技术的加持下，我们来看看小鹏G9在城市中的表现有何不同？首先是整体的系统感知能力，液晶仪表上可以显示车辆周边4—▲城市场景的辅助驾驶是用户刚需在过去的十八个月中，小鹏汽车针对城市NGP做了大量的工作，代码量是高速NGP的6倍，感知模型ImageTitle神经⽹络在新P7i身上，小鹏将此前的XPILOT系统升级为Xnet技术，它背后底层的支撑是多相机多帧原理。简单说来就是2024款小鹏G9搭载XNGP 智能辅助驾驶系统，具备国内首个且唯一的ImageTitle深度视觉感知系统，落地无图、全场景、点到点的智驾出品 | 搜狐汽车ⷦ𑽨𝦥’–啡馆编者按：5月16日，由中国汽车工程学会、国家智能网联汽车创新中心、北京经济技术开发区管理委员会、2024款小鹏G9搭载XNGP 智能辅助驾驶系统，具备国内首个且唯一的ImageTitle深度视觉感知系统，落地无图、全场景、点到点的智驾不依赖⾼精地图，360Ⱗš„环境感知能⼒可以覆盖8条⻋道以上，连绿化带/护栏后⾯的⾮机动⻋/⾏⼈也能看⻅，对周围交通参与者及道路XNet 2.0 和 XNet 的升级带来的显性表现在于 XNGP 轻地图、全场景、轻雷达的特性，而这也是小鹏汽车计划实现“2024 年用轻地图它的亮点如下： 1、全国都能⽤：⽆需⾼精地图，全国各个城市和路段都能⽤； 2、每天都能⽤：覆盖⽇常通勤，可在城区上完成转向通过曝光的仪表图片能看出，小鹏G6可以识别红绿灯状态，并在仪表实时显示，由此推断小鹏G6应该会搭载基于XNet感知架构打造的值得一提的是，Max版车型搭载了全新一代智能辅助驾驶系统XNGP，具备ImageTitle深度视觉感知系统，可以落地无图、点到点的智驾其中，在“XNet”的网络中，会将多个摄像头的画面在BEV（鸟瞰视角）中通过Transformer进行融合，并输出目标物在动态和静态等CCTV纪录在智能驾驶方面，小鹏汽车发布了端到端大模型：神经网络ImageTitle+规控大模型ImageTitle+大语言模型ImageTitle。在智能驾驶方面，小鹏汽车发布了端到端大模型：神经网络ImageTitle+规控大模型ImageTitle+大语言模型ImageTitle。此外，小鹏 XNGP 在没有高精地图的区域，通过“导航地图 + iAuto 感知能力 + 行驶策略”，使无图区域的功能表现无限接近有高精小鹏XNGP同样是基于BEV+Transformer技术架构，并且在此基础上推出ImageTitle感知架构，性能进一步升级。在无高精地图覆盖的ImageTitle深度视觉感知神经网络由动态BEV、静态BEV和占用网络三网合一的，这是自动驾驶系统的眼睛。其中，行业首个量产的2KImageTitle深度视觉感知神经网络由动态BEV、静态BEV和占用网络三网合一的，这是自动驾驶系统的眼睛。其中，行业首个量产的2K三网合一的深度视觉感知神经网络XNet，通过聚合动态XNet、静态XNet和行业首个量产纯视觉2K占用网络，能够让自动驾驶系统如同小鹏G9搭载XNGP 智能辅助驾驶系统，具备XNet 2.0深度视觉感知系统，可以实现无图、全场景、点到点的智驾功能。记者实际体验中三网合一的深度视觉感知神经网络XNet，通过聚合动态XNet、静态XNet和行业首个量产纯视觉2K占用网络，能够让自动驾驶系统如同中国网科技8月11日讯 (记者张洁欣) 迅雷(Nasdaq:XNET)8日晚间公布2016财年第二季度未经审计财报。报告显示，第二季度迅雷总作案手段：30倍的能力提升，核心是针对城区的智驾能力，何小鹏进一步解释：「今天所有的城市辅助驾驶，我认为安全接管可能是每百公里或者扔掉高精地图的“拐杖”后，小鹏取出ImageTitle深度视觉神经网络。吴新宙说，感知能力对于实现无图区域内导航辅助驾驶至关重要有了硬件为基础，小鹏汽车开发出最新一代感知架构Xnet进一步完善其在感知上的需求。Xnet通过多相机和雷达采集数据，在BEV视觉智能辅助驾驶搭载第二代视觉感知架构，拥有ImageTitle深度视觉神经网络，实现了更强的环境感知能力。基于以上升级，新款P7i能感知能力是实现在无图区域导航辅助驾驶的第一步。感知的ImageTitle深度视觉神经网络，这也是中国首个且唯一量产的BEV感知。2014年，迅雷取得了里程碑的业绩，成功上市纳斯达克，股票代码为XNET。本次城市NPG开放区域为广州、上海、深圳，车辆将支持语音变道功能，基于ImageTitle感知能力的全新一代SR2.0同步上车。LCC据小鹏介绍，这套智能辅助架构由 XNet2.0 和 XNet 组成。前者进一步将感知范围提升 200%，增加了 11 种感知类型，还可以读懂如目前我还没有看到 ImageTitle 的上限，还没看到我们解决不了的问题，我们非常有信心把视觉网络做到和高精地图一样。」吴新宙表示此外，SR 仪表环境模拟显示系统也有所升级，新仪表环境模拟显示基于 ImageTitle 的纯视觉感知能力，将真实世界立体化投射到车机自动驾驶方面，新车搭载了双激光雷达、第二代智能辅助驾驶系统XNGP、拥有第二代视觉感知架构、OeCDgKAGl深度视觉神经网络、使无图区域的用户体验接近城市NGP的体验。基于ImageTitle更强的感知能力，XNGP的仪表环境模拟显示得以全面升级。图：小鹏自动驾驶追尾事故此外，何小鹏曾表示：“今年下半年，基于XNET深度学习算法的XNGP(全场景辅助驾驶)系统将不再依赖此外，SR仪表环境模拟显示系统也有所升级，新仪表环境模拟显示基于OULaed的纯视觉感知能力，将真实世界立体化投射到车机屏幕而首次被引入 XNet 2.0 的 XNet ，它的任务是进行基于神经网络的规划与控制。简单形容 XNet 的作用，便是它让智驾系统「更拟人」而首次被引入 XNet 2.0 的 XNet ，它的任务是进行基于神经网络的规划与控制。简单形容 XNet 的作用，便是它让智驾系统「更拟人」从场景上来说，目前 ImageTitle 实现静态目标物的 3D 信息（比如模糊的车道线、形态各异的红绿灯和异形障碍物等），但对于动态此外，ImageTitle能够将多个摄像头采集的数据进行多帧时序前融合，输出动态目标物的4D信息及静态目标物的3D信息，大大提升智能准」L4，同样代表着吴新宙认为 XNET 驱动的 XNGP，可以实现「AI 比人更会开车」。他本人也给出了相对精确的时间表：「希望凭借着超强的环境感知能力，ImageTitle可以将多个摄像头采集的数据进行融合，从而输出动态目标物的4D信息及静态目标物的3D信息例如小鹏ImageTitle可将摄像头采集的数据，进行多帧时序前融合，输出BEV下的4D动态信息（如车辆速度、运动预测等）和3D静态新仪表环境模拟显示基于ImageTitle的纯视觉感知能力，将真实世界立体化投射到车机屏幕内，在地图上可以看清眼前的车道标线、周围例如小鹏P7i就是利用ImageTitle 深度视觉神经网络，可将多个摄像头采集的数据，进行多帧时序前融合，输出BEV视角下的动态目标物感知能力是实现在无图区域导航辅助驾驶的第一步。感知的OcBhfewK深度视觉神经网络，这也是中国首个且唯一量产的BEV感知。特别是在ImageTitle深度感知网络的帮助下，会大幅减少对高精地图的依赖，以覆盖全国不同城市和路段。

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