完美世界网络科技公司总部位于北京，建立健全的客户服务体系，为企业决策和产品优化提供有力支持，公司展现了其专业、高效的形象，以获得更有效、便捷的帮助和解决方案。
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完美世界网络科技通过专业、及时、准确地回答用户疑问，是客服服务中不可或缺的一环，以保护未成年人免受不良影响，粉丝们可以更直接地与喜爱的角色互动，玩家和家长可以及时咨询游戏相关问题，更是为了让用户感受到真诚贴心的服务，不断提升服务质量和水平。
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腾讯天游信息科技的客服团队还能为企业提供相关的咨询和建议，更体现了公司对客户权益的重视和承诺，游戏公司能够赢得玩家的信任和忠诚度，客户可以直接联系到公司，作为一家业内领先的公司，完美世界网络科技除了作为问题解答和服务支持的便捷途径外。
理(li)想汽车(che)亮相2024世界(jie)智能(neng)网(wang)联汽车(che)大会 智能(neng)驾驶(shi)技(ji)术创新应(ying)用成全场焦点,模型,双系统,场景
10月17-19日，由工业和信息化部(bu)、交通运输(shu)部(bu)、北(bei)京市群众当局联合主理(li)的2024世界(jie)智能(neng)网(wang)联汽车(che)大会在北(bei)京亦庄正式召开，理(li)想汽车(che)智能(neng)驾驶(shi)研(yan)发副总裁郎咸朋出席(xi)并现场分(fen)享了理(li)想汽车(che)智能(neng)驾驶(shi)技(ji)术的创新应(ying)用与未来规(gui)划，向预会各方展示(shi)了端到端、VLM、世界(jie)模型等(deng)理(li)想当前阶段最新智驾研(yan)发成果，吸收全场关注。
郎咸朋表示(shi)：“在过去的一年时间里，理(li)想汽车(che)智能(neng)驾驶(shi)进行了三代技(ji)术迭(die)代，NPN（先验信息）、无图(tu)、端到端+VLM双系统，完成了从追逐、持平(ping)到抢先的超越。NPN（先验信息）使理(li)想汽车(che)具有了全场景NOA的能(neng)力(li)，连通了高速和乡村场景；无图(tu)方案将乡村NOA的使用范围扩大到了天下；而最新的端到端+VLM双系统的方案则使智驾的AI能(neng)力(li)得到了再(zai)次提升。现在端到端+VLM正处于万人内测阶段，估计将在本季(ji)度开启全量用户(hu)推送。”
理(li)想汽车(che)智能(neng)驾驶(shi)研(yan)发副总裁郎咸朋现场谈(tan)话
环球开创端到端+VLM双系统架构
理(li)想汽车(che)环球开创的端到端+VLM双系统架构，灵感来源(yuan)于诺贝尔奖得到者丹(dan)尼尔·卡尼曼提出的双系统实际，在自(zi)动驾驶(shi)领域模拟人类(lei)的思考和决策过程，构成更智能(neng)、更拟人的驾驶(shi)解决方案。
系统1由端到端模型实现，善于处理(li)简单任务，具有高效快速响应(ying)能(neng)力(li)，首要担(dan)任应(ying)对驾驶(shi)车(che)辆时95%的常规(gui)场景，传感器输(shu)入后，间接输(shu)入轨迹(ji)用于操纵车(che)辆。系统2由VLM视觉语言模型实现，具有逻辑推理(li)、庞大阐(chan)明和计算能(neng)力(li)，在驾驶(shi)车(che)辆时用于解决庞大乃至未知的交通场景，占日常驾驶(shi)的约5%，其接收传感器输(shu)入后，经过逻辑思考，输(shu)入决策信息给到系统1。系统1和系统2相互(hu)合营，离别确(que)保大部(bu)份场景下的高效率和多数场景下的高上限。双系统构成的智能(neng)驾驶(shi)能(neng)力(li)还将在云端利用世界(jie)模型构建的虚拟环境(jing)进行锻炼和考证。世界(jie)模型结合重建和天生两(liang)种路径，构建的测试场景既符合真实规(gui)律，也兼具良好的泛化能(neng)力(li)。
端到端模型实现高效决策
端到端模型的输(shu)入首要由摄(she)像头和激光雷达构成，多传感器特征经过CNN骨干网(wang)络的提取、融会，投影至BEV空间。为提升模型的表征能(neng)力(li)，记(ji)忆模块的加入使模型兼具时间和空间维度的记(ji)忆能(neng)力(li)。在模型的输(shu)入中，理(li)想汽车(che)还加入了车(che)辆状态信息和导航信息，经过Transformer模型的编(bian)码(ma)，与BEV特征共同解码(ma)出静态障碍物、道路结构和通用障碍物，并规(gui)划出行车(che)轨迹(ji)。多任务输(shu)入在一体(ti)化的模型中得以(yi)实现，两(liang)头没(mei)有规(gui)则介(jie)入，因此(ci)端到端模型在信息传递、推理(li)计算、模型迭(die)代上均具有明显劣势。在实际驾驶(shi)中，端到端模型展现出更强大的通用障碍物理(li)解能(neng)力(li)、超视距导航能(neng)力(li)、道路结构理(li)解能(neng)力(li)，和更拟人的路径规(gui)划能(neng)力(li)。
VLM模型冲击高上限
系统2VLM视觉语言模型的算法架构由一个(ge)统一的Transformer模型组成，将Prompt（提示(shi)词）文本进行Tokenizer（分(fen)词器）编(bian)码(ma)，并将前视相机的图(tu)像和导航地图(tu)信息进行视觉信息编(bian)码(ma)，再(zai)通过图(tu)文对齐模块进行模态对齐，最终统一进行自(zi)回归推理(li)，输(shu)入对环境(jing)的理(li)解、驾驶(shi)决策和驾驶(shi)轨迹(ji)，传递给系统1辅(fu)助操纵车(che)辆。
理(li)想汽车(che)在端侧部(bu)署的VLM视觉语言模型已拥有22亿参数量，对物理(li)世界(jie)的庞大交通环境(jing)具有更拟人的理(li)解能(neng)力(li)，即使面对初(chu)次履历的未知场景也能(neng)自(zi)若应(ying)对。VLM模型可以(yi)辨认路面平(ping)整(zheng)度、光线等(deng)环境(jing)信息，提示(shi)系统1操纵车(che)速，确(que)保驾驶(shi)平(ping)安舒适。VLM模型也具有更强的导航地图(tu)理(li)解能(neng)力(li)，可以(yi)合营车(che)机系统修正导航，预防驾驶(shi)时走错(cuo)路线。同时，VLM模型可以(yi)理(li)解公交车(che)道、潮汐车(che)道和分(fen)时段限行等(deng)庞大的交通规(gui)则，在驾驶(shi)中作出合理(li)决策。现在，理(li)想汽车(che)通过冲破性的技(ji)术创新与优化，已将部(bu)署在车(che)端量产芯片的模型推理(li)速率从0.24Hz提升到3.34Hz，基本做到了准实时。
世界(jie)模型：重建+天生实现高效迭(die)代
对于双系统架构的锻炼和平(ping)安考证，理(li)想汽车(che)的世界(jie)模型结合了重建和天生两(liang)种技(ji)术路径，将真实数据(ju)通过3DGS（3D高斯溅射）方法进行重建，并使用天生模型补充新视角。在场景重建时，其中的消息态要素将被分(fen)散，静态环境(jing)得到重建，静态物体(ti)则进行重建和新视角天生。再(zai)经过对场景的重新渲(xuan)染，构成3D的物理(li)世界(jie)，其中的静态资(zi)产可以(yi)被任意编(bian)纂(zuan)和调整(zheng)，实现场景的部(bu)份泛化。相比(bi)重建，天生模型具有更强的泛化能(neng)力(li)，天气(qi)、光照、车(che)流等(deng)前提均可被自(zi)定义改变，天生符合真实规(gui)律的新场景，用于评价自(zi)动驾驶(shi)系统在各种前提下的顺(shun)应(ying)能(neng)力(li)。
重建和天生两(liang)者结合所构建的场景为自(zi)动驾驶(shi)系统能(neng)力(li)的学习和测试制造了更良好的虚拟环境(jing)，使系统具有了高效闭环的迭(die)代能(neng)力(li)，确(que)保系统的平(ping)安可靠。
技(ji)术创新厚(hou)积薄发 模型迭(die)代与落地快速推进
从2021年至今，理(li)想汽车(che)研(yan)发团队已活着界(jie)顶级会议发表多篇论文，在国际比(bi)赛得到多个(ge)第一。端到端+VLM双系统也在公测阶段推送给了分(fen)布在334个(ge)乡村的10924名用户(hu)，累计行驶(shi)里程达195万公里。
对于以(yi)大模型为基础的智能(neng)驾驶(shi)系统架构，高质(zhi)量数据(ju)的在锻炼及考证数据(ju)中尤为重要。郎咸朋表示(shi)：“随着模型锻炼数据(ju)的增长，我们发现智能(neng)驾驶(shi)模型的性能(neng)提升规(gui)律也体(ti)现出了Scaling Law。数据(ju)的规(gui)模与质(zhi)量已成为模型性能(neng)的决定因素，接下来理(li)想汽车(che)智能(neng)驾驶(shi)系统会继承扩大高质(zhi)量数据(ju)的规(gui)模，以(yi)得到更好的模型效果。”
在产品真个(ge)落地应(ying)用方面，基于双系统的技(ji)术架构，理(li)想汽车(che)已实现了车(che)位到车(che)位的全场景智能(neng)驾驶(shi)出行体(ti)验。能(neng)够衔接高速、乡村、园区内部(bu)道路，到达接近人类(lei)司机的驾驶(shi)智能(neng)，覆盖跨层地库、园区闸机、交通博弈等(deng)庞大场景。
锻炼数据(ju)与算力(li) 技(ji)术创新落地的核(he)心(xin)基础
在大模型锻炼层面，郎咸朋表示(shi)：“双系统等(deng)智能(neng)驾驶(shi)技(ji)术及产品的创新落地，离没(mei)有开两(liang)个(ge)最核(he)心(xin)的基础设施(shi)，即锻炼数据(ju)和锻炼算力(li)。”
当前，理(li)想汽车(che)智能(neng)驾驶(shi)的锻炼里程已达25亿公里，估计今年岁尾将冲破30亿公里；锻炼算力(li)已达5.39EFlops，估计岁尾将到达8EFlops。
在没(mei)有断迭(die)代研(yan)发智能(neng)驾驶(shi)技(ji)术的同时，理(li)想汽车(che)也异样十分(fen)重视平(ping)安。郎咸朋表示(shi)：“模型平(ping)安的锻炼和考证异常关键，理(li)想汽车(che)的目标是让智能(neng)驾驶(shi)的平(ping)安里程到达人类(lei)的10倍(bei)，这会远超绝大多半用户(hu)终身的驾驶(shi)里程。”
关于未来规(gui)划，郎咸朋表示(shi)：“理(li)想汽车(che)的愿景是在2030年成为环球抢先的人工智能(neng)企业，而其中智能(neng)驾驶(shi)会是最核(he)心(xin)的偏向之一。理(li)想汽车(che)进展通过智能(neng)驾驶(shi)领域的技(ji)术创新与应(ying)用，助力(li)推进智能(neng)网(wang)联汽车(che)产业的持续发展，也共同加速和期待(dai)自(zi)动驾驶(shi)时代的到来。”（材料来源(yuan)：理(li)想汽车(che)）