自动驾驶中的交互认知技术包括
本篇文章给大家分享自动驾驶中的交互认知技术，以及自动驾驶中的交互认知技术包括对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
DriveGPT雪湖·海若诞生,将重塑汽车智能化技术路线
1、当GPT遇到自动驾驶，毫末首发DriveGPT月11日，在第八届毫末AIDAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。 DriveGPT能做到什么？又是如何构建的？顾维灏在AIDAY上都做了详细解读。
2、当GPT遇到自动驾驶，毫末首发DriveGPT月11日，在第八届毫末AIDAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。DriveGPT能做到什么？又是如何构建的？顾维灏在AIDAY上都做了详细解读。
3、可以通过集群调度器实时获取服务器异常，将异常节点从训练 Task group 中删除，再结合CheckPoint 功能，利用 VePFS 高性能存储和 RDMA 网络高效分发，以保障 DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。为了解决这个问题，人们构造了残差自回归（auto-regressive）模型。
还是想问下自动驾驶标注需求都有哪些?
1、自动驾驶标注需求主要有以下几个方面： 视觉标注：自动驾驶系统需要通过摄像头、雷达、Lidar等传感器获得大量视觉数据，这些数据需要进行标注才能被自动驾驶系统识别和处理。需要标注的内容包括车辆和行人在图像中的位置、大小、方向、速度等信息，以及道路的分割线、路口和交通标志等信息。
2、标注数据的准确性和多样性对于自动驾驶系统的性能至关重要。高质量的标注数据可以帮助自动驾驶系统更准确地感知和预测交通环境中的各种情况，从而提高自动驾驶的安全性和可靠性。
3、自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如：2D语义分割 常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。
GPT能为自动驾驶带来什么?毫末给出了答案
毫末基于GPT技术的探索，毫末衍生出服务于业界的能力和新的商业模式，即向业界开放DriveGPT的能力，4月11日开放单帧自动标注服务，可降低标注成本，之后还将陆续开放驾驶行为验证、困难场景脱困等功能。 DriveGPT 背后的支持 事实上，DriveGPT 雪湖·海若的训练和落地，离不开算力的支持。
毫末在大模型训练框架的基础上，与火山引擎共同建立了全套训练保障框架，通过训练保障框架，毫末实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数月没有任何非正常中断，有效地保障了DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。 二是弹性调度资源的升级。
毫末将会通过 DriveGPT，覆盖更多自动驾驶场景的研发，给高速 NOH，城市巡航、驾驶捷径推荐、智能陪练、场景脱困等带去突破。顾维灏还把目光望向了更遥远的地方：「我们希望能够抵达自动驾驶的终极场景：无人驾驶。」在这个瞬间，我们似乎离完全自动驾驶更近了一步。
【TechWeb汽车】4月12日消息，在HAOMOAI DAY上，HAOMO发布业内首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名“雪湖海若”，毫末智行CEO顾维灏表示，DriveGPT将重塑汽车智能化技术路线。据介绍，DriveGPT雪湖海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。
海若，这是用于自动驾驶的生成式大模型，其参数规模已经达到1200亿。和ChatGPT在AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能生成内容）领域一样具备颠覆性的事情正在发生。在本周的在第八届毫末AIDAY上，毫末智行发布了首个应用GPT模型和技术逻辑的自动驾驶算法模型DriveGPT，并正式官宣中文名为“雪湖·海若”。
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