此外,成博士还参与了圆桌Panel环节,与多位青年学者和技术专家深度交流,碰撞出精彩纷呈的自动驾驶前沿技术与应用思考火花。
作为渐进式路线引领者,Nullmax已在1.0阶段取得了领先且扎实的技术积累,成功在行车、泊车领域推出了广受认可的量产解决方案,全栈自研且不依赖第三方技术。作为“量产高玩”,Nullmax也是极少数在高、中、低端芯片上都已实现量产交付的企业,包括TI TDA4及英伟达Orin等主流芯片。
在今年顺利收官的2.0阶段,Nullmax产品加速进化,赋能更大规模的量产落地。成博士表示,预计到2025年,Nullmax“真无图”智驾方案可实现视觉感知生成在线地图,不仅将真正摆脱度众包地图及高精的依赖,更将凭借业内领先的工程化能力,将一个“更高阶的形态”应用在“更具性价比的域控”上,让广大用户获得优质、高效的城市级别自动驾驶行泊一体体验。
展望3.0新阶段,Nullmax将在推进量产的同时,进一步发力新一代技术研发,力求在自动驾驶大模型以及更多产品化的形态构思上取得突破。例如通过生成式的世界模型,以及Foundation Model + Prompt Learning,还有大量学习人类的驾驶行为,去打造下一代智驾技术。
立足于清醒且稳健的1.0-3.0发展战略,Nullmax不仅精准洞察市场需求,率先构筑技术壁垒,更是通过扎实积累持续领跑,为未来激活科技突破,拥抱更大商业潜能做足准备。
现场,成博士首先详尽介绍了Nullmax为何多年前便从底层逻辑出发,思考构建可支撑平台化的BEV技术架构。为满足不断扩大的量产落地需求,早在2020年,Nullmax团队便开始思考Transformer在自动驾驶感知领域的应用,率先提出可形变的multi-camera(多相机)的注意力机制去构建BEV空间,从而快速达到输入和输出的映射,实现了同时适配不同相机、不同安装位置、不同FOV的映射。通过多年迭代发展,Nullmax全新升级的BEV-AI技术架构通过支持所有平台、所有产品且适配任意传感器配置,能够满足不同客户需求,并大幅提量产效率。
成博士同时分享了Nullmax在如何优化部署BEV上的思考与成果,以落地为导向,将BEV-AI技术架构高效部署到嵌入式芯片,尤其是中低算力的嵌入式芯片。Nullmax团队在研究中发现,通过构建稀疏BEV空间的静态和动态元素,和图像空间进行关联,可帮助在部署端优化,大度提升计算效率。此外,成博士还介绍了Nullmax团队希望通过BEV 技术架构,更好地发挥图像空间信息优势,赋能量产项目交付,预告将有多个创新研究成果即将与大家见面。