🚨 HỆ THỐNG LÁI TỰ ĐỘNG ALPAMAYO ĐÃ ĐƯỢC THỬ NGHIỆM HÔM NAY BỞI CEO NVIDIA JENSEN HUANG 🔥 Dưới đây là tóm tắt mọi thứ bạn cần biết về bài thử nghiệm: Trong một chuyến lái thử thực tế vào San Francisco, CEO NVIDIA Jensen Huang và một đồng nghiệp kỹ thuật đã trình diễn hệ thống lái tự động Alpamayo, nhấn mạnh kiến trúc "hợp nhất" độc đáo của nó. Hệ thống kết hợp một mạng nơ-ron (E2E) từ đầu đến cuối với một cấu trúc kỹ thuật truyền thống do con người thiết kế. Cách tiếp cận lai này được thiết kế để cung cấp khả năng lái "siêu nhân" trong khi vẫn duy trì một rào chắn an toàn dựa trên quy tắc có thể theo dõi, ngăn chặn xe thực hiện các động tác "ngoài phân phối" hoặc không an toàn. Mô hình E2E, mà Huang lưu ý lái xe theo cách "giống con người" và duyên dáng một cách đáng kể, có khả năng lý luận phức tạp và tổng quát từ một tập dữ liệu khổng lồ về lái xe của con người. Trong bài thử nghiệm, xe đã điều hướng thành công các ngã tư cao tốc khó khăn, xử lý các vật cản ở tốc độ cao và thực hiện các động tác "thúc" xung quanh các xe đỗ hai bên và các cọc xây dựng. Các nhà phát triển nhấn mạnh rằng tốc độ lặp lại của mô hình E2E là cực kỳ cao, với khoảng bảy phiên bản mô hình mới được tạo ra mỗi ngày. An toàn và xác thực là những chủ đề trung tâm của bài thử nghiệm. Nhóm sử dụng một "cây kịch bản chức năng" và các công cụ AI để chọn lọc dữ liệu cho các điều kiện đường cụ thể, cùng với một hệ thống đánh giá vòng kín (CLU) chạy 2 triệu bài kiểm tra hàng ngày trong một thế giới pixel hoàn hảo được tái tạo. Việc thử nghiệm nghiêm ngặt này đã giúp hệ thống đạt được xếp hạng cao nhất trong tiêu chuẩn NCAP 2025, mà các diễn giả lưu ý là ngày càng nghiêm ngặt hơn. Phần cứng hỗ trợ phần mềm này bao gồm một máy tính được xây dựng tùy chỉnh, an toàn về chức năng, được cung cấp bởi 10 camera, 5 radar và 12 cảm biến siêu âm. Nhìn về phía trước, nhóm đang tích hợp một "hệ thống lý luận" và "Cosmos" (mô hình thế giới sinh ra) để xử lý các trường hợp "đuôi dài" hiếm gặp bằng cách thay đổi các yếu tố môi trường như thời tiết và ánh sáng trong mô phỏng. Huang kết luận rằng sự kết hợp này của mô hình E2E giống con người và một cấu trúc an toàn cứng nhắc khiến công nghệ sẵn sàng mở rộng từ L2++ đến robotaxi L4. Nguồn video: Kênh Youtube của NVIDIA