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在直播实测中,长城NOA系统媲美驾驶经验娴熟的老司机,成功应对了各种复杂路况。而这一切,离不开长城汽车端到端大模型——SEE(安全——Safety、高效——Efficiency、体验——Experience)。SEE实现了感知、决策、规控等环节的全链路一体化整合,基于深度学习技术,通过输入数据对模型进行联合训练,不再由规则定义驾驶行为,而是让模型像司机一样直接学习“如何开车“。
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盘龙立交的技术挑战:提前识别,合理选路
盘龙立交桥作为重庆主城最大、最复杂的立交桥,包含5层、8个方向和20个匝道。直播中可以看到,长城NOA系统成功提前识别匝道路口,并精准规划行驶路径。在车辆向右变道由主路进入辅路的过程中,长城NOA系统实时监测右侧来车,有效把控安全距离,并选择最合理的变道时机。这一系列操作,将长城NOA系统在复杂交通条件下的选道能力和路径规划能力,展现的淋漓尽致。
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当车辆驶入江面上的大桥时,面对桥面的高峰期拥堵路况,长城NOA系统充分展现了聪明的变道策略和博弈能力,不仅能实时分析交通流量、车辆位置,而且迅速通过精准计算,最终无缝完成高难度并线操作。此外,长城NOA系统还能实时更新路况信息,动态调整行驶策略,尽最大可能保持流畅行驶。
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进入渝中区后,长城NOA系统面临的挑战难度丝毫不减。渝中区有大量的狭窄街道和复杂的人车混行路况,长城NOA系统在这段路程中表现让人眼前一亮,不仅可以与前车灵活的保持车距,在面对突然出现的非机动车和行人时,也可以做到紧急避让。
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解放碑地下环道,不仅极其狭窄、昏暗,而且车道标识也很模糊,同时通信信号也不佳。但即使在这样的不利路况下,长城NOA系统仍然能够准确识别路牌和红绿灯,并“脑补”生成车道线,让车辆顺利通过这一同样具有挑战性的路段。
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