По данным сайта «China Motor» уже к 2025 году более 40% новых автомобилей в Китае будут иметь уровень автономности L3+, и компьютерное зрение останется ключом к этой трансформации. В то время как Tesla и Waymo концентрируются на премиум-сегменте, китайский подход «технологии для всех» меняет правила игры глобально.
Последние тенденции в компьютерном зрении для автопилотирования
- Гибридные архитектуры нейросетей
Современные системы сочетают сверточные нейросети (CNN) с трансформерами, что улучшает распознавание объектов в сложных условиях (например, при плохом освещении или в плотном трафике). Алгоритмы учатся предсказывать поведение пешеходов и машин, учитывая контекст сцены. - Мультисенсорная интеграция
Данные с камер, лидаров и радаров объединяются в единую 3D-модель окружения. Это позволяет снизить зависимость от погодных условий и повысить точность. Например, технология «4D-радаров» добавляет измерение скорости к традиционным 3D-данным. - Обучение на симуляциях и реальных данных
Китайские компании используют миллионы часов видео из своих мегаполисов, где плотный трафик и разнообразные дорожные сценарии служат идеальной тренировочной базой для ИИ. Дополнение реалистичными симуляциями ускоряет обучение моделей. - Энергоэффективные алгоритмы
Оптимизация для чипсетов, таких как Huawei Ascend или Horizon Robotics Journey, позволяет обрабатывать данные в реальном времени без перегрузки бортовых систем.
Почему Китай лидирует? Массовость и инновации
Китайский автопром превратился в глобального лидера благодаря уникальному сочетанию факторов:
- Государственная поддержка: Стратегия «Сделано в Китае 2025» стимулирует разработку ИИ и автономного транспорта.
- Огромный рынок: В 2022 году в Китае было продано 25 млн электромобилей, многие из которых оснащены системами ADAS (продвинутая помощь водителю).
- Доступ к данным: Мегаполисы вроде Шанхая или Чунцина предоставляют уникальные данные для обучения ИИ, включая экстремальные сценарии.
Примеры китайских компаний-новаторов
- XPeng
- Система XNGP (Xpeng Navigation Guided Pilot) работает в 200+ городах Китая. Она использует камеры с разрешением 8K и алгоритмы, способные предугадывать маневры других участников движения.
- В 2023 году XPeng представила обновление, позволяющее автомобилям autonomously парковаться в многоуровневых гаражах без карт.
- Baidu Apollo
- Платформа Apollo Go уже обслуживает более 500 тыс. поездок в месяц в виде роботакси. Компьютерное зрение здесь дополнено картами с детализацией до сантиметра.
- Baidu внедряет технологию V2X (Vehicle-to-Everything), где машины обмениваются данными с инфраструктурой светофоров и камер.
- BYD
- Система DiPilot анализирует мимику и жесты водителя для предотвращения ДТП. В 2023 году BYD запустила беспилотные грузовики для логистики портов.
- NIO
- Модель ET7 оснащена сверхточным лидаром и камерами с ИК-фильтрами для ночного видения. NIO тестирует автономные автобусы в зонах с низкой скоростью, таких как кампусы университетов.