Baidu contruirá el área de servicio de transporte compartido sin conductor más grande del mundo en 2023

Baidu anuncia un plan para construir el área de servicio de transporte compartido sin conductor más grande del mundo en 2023

Así, Baidu, Inc. (NASDAQ: BIDU y HKEX: 9888) ("Baidu" o la "Compañía"), una empresa líder en IA con una sólida base en Internet, anunció hoy planes para construir el área de servicio de transporte autónomo más grande del mundo en 2023. El anuncio se produjo durante una celebración del Día de Apolo , el evento tecnológico de conducción autónoma de Baidu

El plan esbozaba el objetivo de expandir el área de operación de los taxis robotizados totalmente sin conductor de Baidu, lo que le permitiría a Baidu llegar a más clientes potenciales. Además, Baidu reveló una serie de nuevos avances tecnológicos que incluyen un gran modelo de IA creado para la percepción de conducción autónoma, mapas de conducción autónomos de alta definición, un sistema de datos de conducción autónomo de circuito cerrado y la exitosa adaptación de extremo a extremo de chips de IA para vehículos autónomos.
Baidu construirá el área de servicio de transporte de pasajeros sin conductor más grande del mundo en 2023, manteniendo el impulso de crecimiento como el mayor proveedor de servicios de robotaxi del mundo
Desde agosto de 2022 , Baidu ya ha implementado servicios de transporte compartido sin conductor (sin conductores humanos en el automóvil) en las ciudades de Chongqing y Wuhan , con acceso a cientos de kilómetros cuadrados de área de operaciones. Con base en esta posición de liderazgo, Baidu continuará expandiendo su área de operación el próximo año para construir el área de servicio más grande del mundo para un servicio de robotaxi totalmente sin conductor.
Actualmente, la plataforma autónoma de transporte compartido de Baidu, Apollo Go, cubre más de 10 ciudades en China , incluidas todas las ciudades de primer nivel. Solo en el tercer trimestre de 2022, Apollo Go completó más de 474 000 viajes, un 311 % más año tras año y un aumento del 65 % en comparación con el último trimestre. En ciudades de primer nivel como Pekín y Shanghái, cada robotaxi en Apollo Go puede proporcionar 15 viajes al día en promedio, casi el mismo promedio de viajes diarios de los servicios típicos de automóviles de transporte compartido en línea. Para fines del tercer trimestre de 2022, los viajes acumulados proporcionados al público por Apollo Go alcanzaron los 1,4 millones. A medida que Baidu continúa ampliando su área de operación del servicio de robotaxi, está un paso más cerca del objetivo de brindar servicios de conducción autónoma a más personas, al tiempo que fortalece aún más su posición de liderazgo en el mercado global de transporte autónomo.
"Con el respaldo de su sólida tecnología de inteligencia artificial, Baidu Apollo ha creado un sistema de tecnología de conducción autónoma seguro , inteligente y eficiente , que lleva los servicios de robotaxi desde zonas designadas a carreteras abiertas a escala", dijo Jingkai Chen, experto en tecnología de conducción autónoma de Baidu en el evento. La capacidad de generalización de la tecnología de conducción autónoma de Baidu ha progresado a un ritmo más avanzado de lo esperado. Ahora, el tiempo de espera para implementar la tecnología de conducción autónoma en una nueva ciudad es de solo 20 días.

El primer gran modelo de IA de la industria para la conducción autónoma, que aborda el problema de la "cola larga"

La industria AV ha lidiado durante mucho tiempo con el problema de la "larga cola", en el que un vehículo autónomo se encuentra con un escenario que no ha visto ni experimentado antes. Para abordar este problema, el experto en tecnología de conducción autónoma de Baidu, Jingdong Wangha anunciado el primer gran modelo de IA de la industria para la conducción autónoma, un modelo de lenguaje visual preentrenado con supervisión débil, respaldado por Baidu WenXin Big Model, que reconoce miles de objetos, lo que ayuda a ampliar el alcance del reconocimiento semántico. El modelo permitirá que los vehículos autónomos den sentido rápidamente a un objeto invisible, como el reconocimiento de vehículos especiales (camión de bomberos, ambulancia), la detección errónea de bolsas de plástico y otros. Además, el modelo de percepción de conducción autónoma de Baidu, un submodelo del modelo grande de WenXin, que aprovecha más de mil millones de parámetros, puede mejorar drásticamente el potencial de generalización de la percepción de conducción autónoma.

Mapa de conducción autónoma de alta definición para salvaguardar una experiencia de conducción autónoma más inteligente y eficiente

"El mapa de conducción autónoma de nueva generación de Baidu está equipado con capacidades integrales como producción automática, fusión en tiempo real y mejora del conocimiento". según Jizhou Huang , experto en tecnología de conducción autónoma de Baidu. Se pondrá en producción en masa para lograr una experiencia de conducción autónoma "segura, confiable y eficiente".Tasa de automatización del 96 % para la producción de mapas: con la IA como la fuerza motriz clave para aumentar la eficiencia y reducir los costos, la tasa de automatización de la producción de mapas de alta precisión de Baidu ahora ha alcanzado el 96 %.

Actualización de mapas en tiempo real para garantizar la seguridad en la conducción: la integración de datos de percepción del lado del vehículo y mapas de múltiples fuentes para generar mapas en línea en tiempo real ha ayudado a garantizar significativamente la seguridad de la conducción autónoma.
Datos masivos más conocimiento del conductor humano para mejorar la confiabilidad de la conducción : con más de 12 millones de kilómetros de redes de carreteras y datos acumulados en Baidu Maps, junto con cientos de millones de horas de conducción humana, el mapa de conducción autónoma de Baidu integra efectivamente estos puntos de datos para mejorar la fiabilidad de la conducción autónoma.

Sistema de datos de circuito cerrado para mejorar aún más la inteligencia de la conducción autónoma

Con el despliegue de vehículos autónomos a mayor escala, la escala de datos recibidos también aumentará exponencialmente. Esto trae desafíos para identificar datos valiosos y utilizarlos de manera eficiente para mejorar continuamente la conducción autónoma. Ang Li , experto en tecnología de Baidu, presentó el concepto de "Purificación fina, ingestión fuerte" y Apollo Loop, un sistema de datos de circuito cerrado, para identificar y utilizar datos de manera efectiva. Para purificar los datos, el sistema aprovecha tanto los pequeños modelos de IA incorporados como el gran modelo de IA basado en la nube para lograr una extracción de datos de alta eficiencia y un etiquetado automatizado. La arquitectura de ingesta de datos logra un entrenamiento automatizado con su capacidad de optimización de grupos y comprensión de la distribución de datos para utilizar los datos de manera efectiva y mejorar aún más la inteligencia general de la conducción autónoma.

Desarrollo de un modelo de uso paralelo que se refuercen mutuamente para las tecnologías de conducción autónoma L4 y L2+

Baidu también está aportando activamente tecnología de conducción autónoma para potenciar productos avanzados de conducción asistida. El experto en tecnología de conducción autónoma de Baidu, Liang Wang , explicó cómo Baidu está aprovechando su experiencia de una década en conducción autónoma para explorar una ruta técnica a través de la cual la conducción autónoma L4 y L2+ pueden coexistir. Actualmente, el nivel de pila de tecnología permite la unificación de productos de conducción inteligente L4 y L2+ en términos de esquema de percepción visual, arquitectura técnica, unificación de mapas, interconexión de datos e infraestructura compartida. Baidu prevé una relación mutuamente beneficiosa en la que L4 continuará brindando migración de tecnología avanzada para productos de conducción inteligente L2+ en casos de uso urbano, mientras que la retroalimentación de datos L2 también ayudará a mejorar la capacidad de generalización de L4.

El chip Kunlun AI de Baidu completó las pruebas de conducción autónoma de extremo a extremo en el mundo real

Jian Ouyang , CEO de Kunlun Chip, también reveló en el evento de hoy que el chip Kunlun AI de segunda generación de Baidu ha completado una adaptación de rendimiento de extremo a extremo para la conducción autónoma. Esto marca un hito importante que consolida e integra aún más las ventajas de Baidu tanto en el software como en el hardware de conducción autónoma.
Compartiendo este artículo usted puede ayudar a difundir valor a otros que están buscando este tipo de información. Si valora el trabajo que hacemos en Valenciacars para usted y le resulta útil, le queremos pedir un gran favor: por favor comparta el artículo en WhatsApp, en Facebook , en Twitter y sus demás redes

Así,que Baidu anuncia un plan para construir el área de servicio de transporte compartido sin conductor más grande del mundo en 2023