कल, ज़ियाओपेन्ग ऑटोमोबाइल ने AI बड़े मॉडल तकनीकी साझाकरण सम्मेलन का आयोजन किया, स्वचालित ड्राइविंग के प्रमुख ली लियुन ने सम्मेलन में कहा कि AI बड़े मॉडल तकनीक में सफलता स्वचालित ड्राइविंग को व्यावहारिक कार्यान्वयन की ओर एक महत्वपूर्ण कदम बढ़ा रही है। उन्होंने उल्लेख किया कि वर्तमान में स्वचालित ड्राइविंग तकनीक में अभूतपूर्व कार्यान्वयन क्षमता है, और उद्योग एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है।
टेस्ला FSD के चीन के बाजार में प्रवेश करने के विषय पर, ली लियुन ने बताया कि चीन और अमेरिका दोनों देशों में बुद्धिमान ड्राइविंग के मानवीय प्रदर्शन में उच्च स्तर पर पहुँच गया है, लेकिन ज़ियाओपेन्ग ऑटोमोबाइल चीन के जटिल सड़क परिस्थितियों की गहरी समझ के साथ, स्थानीय अनुकूलन और उपयोगकर्ता के वास्तविक अनुभव में अधिक फायदेमंद है। उन्होंने यह भी जोर दिया कि टेस्ला का तकनीकी संचय भी सम्मान के योग्य है, और दोनों पक्षों के बीच तकनीकी प्रतिस्पर्धा स्वचालित ड्राइविंग कार्यों को लगातार अनुकूलित करने में योगदान देगी, जिससे इस लक्ष्य की प्राप्ति "पहले कभी इतनी करीब नहीं थी"।
ली लियुन ने आगे बताया कि स्वचालित ड्राइविंग मूल रूप से एक जटिल AI समस्या है, और यह समाहित बुद्धिमत्ता के विकास की शुरुआत भी है। एंड-टू-एंड बड़े मॉडल की क्षमता को बढ़ाने के लिए, ज़ियाओपेन्ग ऑटोमोबाइल ने देश का पहला स्वचालित ड्राइविंग दस हज़ार कार प्रशिक्षण समूह बनाया है, जिसकी गणना क्षमता 10EFlops से अधिक है, और समूह का उपयोग दर लंबे समय से 90% से अधिक बना हुआ है। यह संसाधन निवेश प्रमुख AI कंपनियों के स्तर के करीब है, जिसने मॉडल पुनरावृत्ति के लिए मज़बूत समर्थन प्रदान किया है। उन्होंने बताया कि उच्च भार वाले कंप्यूटिंग वातावरण में, टीम अधिक कुशल और अधिक चुस्त मॉडल का लगातार उत्पादन करेगी ताकि स्वचालित ड्राइविंग तकनीक के विकास में तेज़ी लाई जा सके।
सम्मेलन के अंत में, ली लियुन ने ज़ियाओपेन्ग ऑटोमोबाइल के दीर्घकालिक दृष्टिकोण पर फिर से ज़ोर दिया: न केवल कार कंपनियों में AI तकनीक में अग्रणी होना है, बल्कि भौतिक दुनिया की AI दक्षता का मानक भी बनना है। उन्होंने ChatGPT, DeepSeek जैसे डिजिटल दुनिया के बड़े मॉडल की तुलना में बताया कि ज़ियाओपेन्ग का लक्ष्य "विश्व आधार बड़ा मॉडल" का निर्माण करना है, भौतिक दुनिया को समझकर और बातचीत करके, स्वचालित ड्राइविंग तकनीक को धीरे-धीरे रोबोट, उड़ान वाली कारों और अन्य व्यापक बुद्धिमान उपकरणों के क्षेत्र में विस्तारित करना है, और तकनीक को डिजिटल दृश्य से वास्तविक अनुप्रयोगों में पूरी तरह से प्रवेश करने के लिए प्रेरित करना है।
