"내가 보기에 엔드투엔드 기술이 자율주행에 적용되기 전에는 전인무인을 실현하려면 여러 해가 더 걸릴 것 같다.그러나 엔드투엔드 모델이 정착되기 시작하면서 수년 내에 더 강력한 스마트 운전 시스템, 심지어 전인무인이 나타날 것이다."최근 제일재경 기자와의 인터뷰에서 샤오펑자동차 회장, CEO 허샤오펑은 앞으로 몇 개 기업만 진정으로 전인무인을 할 수 있을 뿐 두각을 나타낼 수 있는 게이머는 많지 않을 것이라고 말했다.
5월 20일, 샤오펑자동차는 AI DAY를 개최하여 대외적으로 샤오펑 AI 기술의 최신 진전을 공유하고 사용자를 대상으로 AI 천옥 시스템을 전량 푸시한다고 발표했다.그중 소붕자동차는 국내 첫 양산차의 종단대모형을 발표했다.이밖에 소붕자동차는 35억원을 지능연구개발에 투입하고 4000명의 전문인재를 새로 모집하며 앞으로 매년 7억원이 넘는 돈을 계산력훈련에 투입하게 된다.
알려진 바에 따르면, 종단간 대형 모델은 스마트 운전 능력을 2배, 감지 거리를 2배, 식별 목표물을 50개 이상 향상시킬 수 있다;회전대기구역, 조석차선을 인식할수 있고 도로표지문자를 읽을수 있으며 교통참여자의 의도를 추측할수 있다.복잡한 장면의 좌절, 끊김, 안전 인수는 모두 50% 가까이 감소한다.계획에 따르면 2024년 3분기에 소붕자동차는 전국의 모든 길을 운전할수 있고 전면적으로 무도를 실현하며 2025년에 중국에서 류형 L4급 지운전체험을 실현하게 된다.
"큰 모델은 스마트 자동차에 대한 변혁을 전복시킨다. 비례형의 변화가 아니라 수십 퍼센트가 아니라 수십 배의 변화이다."하소붕은 큰 모델의 추가 하에 샤오펑자동차 스마트 운전 시스템은 2일 반복, 12~18개월 안에 스마트 운전 시스템의 10~30배의 체험 최적화를 실현할 수 있다고 밝혔다.
테슬라가 FSD V12가 종단간 대형 모델을 채택할 것이라고 발표한 이후 국내에서도 종단간 대형 모델 응용 열풍이 불고 있다. 샤오펑자동차 외에 이상자동차, 위안융치싱, 밀리언즈싱 등 자동차 기업, 공급업체들도 종단간 연구개발과 양산 적합성을 시작했다.
그러나 허샤오펑은 모든 자동차 기업이 규제 통제에서 종단으로의 전환에 성공할 수 있는 것은 아니라고 생각한다.
지난 수년 동안 중국 자동차 회사들은 스마트 운전 보조 시스템을 집중적으로 출시했지만, 거의 모든 시스템은 전통적인 분리법에 기초하여 자동 운전 임무를 감지, 예측, 계획 세 개의 독립된 모델로 나누고, 다시 시스템 통합을 진행하여 전체 자동 운전 임무를 완수했다.이러한 모듈식 모델은 규칙 제어를 기반으로 지능형 운전 동작에 강한'기계적 감각'이 나타나기 쉽다.
종단간 대형 모델은 감지, 예측, 계획 등을 하나로 융합하여 완전한 데이터 구동 모델을 통해 AI가 인류의 성숙한 운전 행위를 학습하게 하고, 한 장면을 입력한 후 시스템이 직접 상응하는 대책을 제시할 것이다.
"종단간은 각종 복잡한 장면에서 끊임없이 개성화하여 성장하고 제때에 호응할수 있다고 여길수 있다. 규제는 더욱 안정될것이지만 규제에 의거해서는 영원히 Corner Case (긴꼬리문제) 를 완전히 해결할수 없다."하소붕은 다음과 같이 말했다. 그러나 종단간 발전과정에 수치가 순환되여야 하며 계산력수요가 아주 크다. 소붕은 올해 계산력에 1억딸라를 투입했으며 앞으로 해마다 진일보 증가될것이다.
올해 샤오펑자동차의 연구개발 투입은 70억 위안을 넘을 것으로 예상되며, 그 중 인공지능, 스마트 운전 등 방면의 투입은 35억 위안에 달할 것이다.허샤오펑은 현재 중국 자동차 시장은 토너먼트에서 최종적인'전명전'으로 매진하고 있으며, 투입을 견지하지 않으면 기업은 토너먼트에서 두각을 나타낼 수 없을 것이라고 말했다.
시장 전체의 추세에 대해 허샤오펑은 지난 2년간 하이브리드 발전이 비교적 빨랐지만 2025~2026년에는 순수 전기차의 성장률이 다시 높아질 것이며, 동시에 연료 자동차는 오랜 기간 동안 여전히 존재할 것이라고 말했다.
"중국 자동차 시장이 전동화의 전반전에서 지능화의 후반전으로 접어들었다는 업계의 일반적인 인식에도 불구하고, 현재 시중에는 여전히 높은 등급의 스마트 자동차가 없다. 기능기에서 스마트폰으로 이행하는 단계이다. 대형 모델, 빅 데이터의 훈련은 이 과정의 진전을 가속화할 것이다."허샤오펑은 앞으로 반드시 더 통용되고 더 강력한 인공 지능이 나타날 것이다. 그러나 완전히 통용되는 AGI는 아직 오랜 시간이 걸릴 수 있다고 말했다.