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Intelligent Racing Foundation 唐敏勤:EV汽车极速挑战与AI 自动驾驶的激情碰撞|2024 T-EDGE

自动驾驶行业存在数据收集和算法迭代的挑战,其中一种解决方式是通过赛事推进数据标准化。

12月6日,2024T-EDGE创新大会暨钛媒体财经年会在北京市大兴区启幕,Intelligent Racing Foundation基金会秘书长唐敏勤,以《AI 自动驾驶科技在EV市场中的极速挑战新潮流》做主题演讲。在演讲中,唐敏勤分享了如何在新兴的EV市场中建立全产业链的自动驾驶竞速比赛及AI教育平台的最新市场趋势及产品。

她提到,自动驾驶行业存在数据收集和算法迭代的挑战。马斯克的 FSD 验证了纯视觉方式可行,但很多汽车公司在数据收集上无法像特斯拉那样全面控制软硬件。其中一种解决方式是通过极具交互性和感染力的赛事,如在 EV 和 AI 行业结合的赛事,推进数据标准化。

她所在的 Intelligent Racing Foundation 致力于推进 AI 和汽车自动驾驶的未来,例如赞助加州伯克利大学的机器人自动驾驶平台,需要顶尖人才在多个方向协同。如今已形成完善的全产业链和教育培训方案。

唐敏勤还分享了针对大学生的培训,通过赛事和短期体验培养优秀学生进入顶尖名校,并且即将在北京落成新的实训基地。最后,她分享了文化 + 科技方案,2025 年将在张家界落地赛事,把文化、科技、AI 和文旅概念结合。

以下为唐敏勤演讲实录,经钛媒体App编辑:

首先非常感谢钛媒体和赵何娟总对我们的邀请,这次专门从硅谷飞回来,和大家分享我们在AI自动驾驶研发与AI汽车极速自动驾驶挑战赛事中结合的新尝试。

在马上到来的AI时代,最先被扰动的行业机遇,我看到的是在自动驾驶行业。自动驾驶行业有很多痛点,马斯克通过FSD验证纯视觉方式完全可行,但在这样的基础上,我们看到很多汽车公司,在收集数据的过程中不能像特斯拉一样,无论从硬件还是软件都去做非常完整地控制。

如何快速收集数据并且迭代自动驾驶的算法是个挑战,我们不可能再去扫十年地图。现在很多的车企,靠售车数量来积累到类似的数据量,是需要时间的。我们看到的解决方式是,通过极具交互性、感染力的赛事,例如EV和AI行业结合的赛事,推进数据标准化,进而推动整个行业前进。

在过去的五年,Intelligent Racing Foundation一直致力于推进AI汽车自动驾驶与赛车竞速比赛相结合的令人心跳的未来。我们在全世界的F1赛场上打造下一代的AI竞速赛事,为了通过AI全自动驾驶系统,达到类似方程式赛车320公里/小时的疾速,需要非常多顶尖的人才参与。

比如我们赞助加州伯克利大学的机器人自动驾驶平台,需要40多个非常顶尖的人才,不仅需要真正的人类车手,同时也有人工智能以及机器人行业的院士,为了达成竞速目标,需要在机器人技术、计算机视觉、机器模型以及虚拟现实进行建模,多个方向进行协同。在持续努力下,现在伯克利平台在人工智能,尤其是人工智能竞速领域达到世界认可的标准。

在我们眼中,经过这5年的竞速积累,无论从技术上,还是在整套解决方案上,电动的未来其实是更有想象力的未来。我们非常看好将来在电动领域将AI与竞速行业结合。在2025年,我们计划在中国落地首个EV AI领域的竞速赛事。通过AI竞速赛事落地以及人工智能教育与实践相结合,培养出能来参赛的大学,甚至下沉到高年级的学生,为AI竞赛培养足够的人才。

以上是我的分享,谢谢!

更多嘉宾精彩分享,点击进入2024T-EDGE创新大会官网查看https://www.tmtpost.com/event/dzb/tedge2024

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