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自从Qi的领导人担任该职位以来，Qianli技术的行动一直在引起外界的越来越多的关注。自2024年以来，Qianli技术已开始以AI+汽车为核的战略转型。关于智能驾驶，今年3月，Qianli Technology宣布将共同投资于建立吉利，马基和莲花等联合智能驾驶公司。 6月23日，Qianli Technology在重庆举行了新闻发布会。 Qianli Technology Co-王Jun和技术总监Yang Mu出现了。 L2+ Qianli Zhihua 1.0级别的智能辅助驾驶解决方案也已正式启动。同时，Qianli技术更揭示了L3和L4智能脉冲解决方案水平的全景路线图。根据该计划，Qianli Technology将在接下来的六个月内推出Qianli Intelligent Driving 2.0，这是管理计划的智能L3。在第二个2026年的一半，我们计划为Robotaxi舞台推出L4的智能单元解决方案。蓝色凝聚器3.0。在新闻发布会前两天，特斯拉·罗伯塔克希（Tesla Robotakshi）的非驾驶员出租车正式在德克萨斯州奥斯汀首次亮相。特斯拉最初有大约10个机器人。根据马斯克的能力，他希望Robotaxi能够在今年年底之前扩展到更多城市，数以百万计的特斯拉斯在2026年到2026年在道路上自动接收订单。Qianli3.0技术可以采取技术和商业的步伐，避免巨大的损失，并在市场教育方面改善了更好的损失。进入AI的年龄后，智能驾驶领域的Qianli技术领域正在逐渐发展。 Qianli Zhijia 1.0是“启动”，产品Zhijia的产物是Qianlilanaremthe的最后一个解决方案Qianli Zhijia 1.0技术，我们将其分为三类：基本版本，专业版本和旗舰版本。这是一个完整的SE第三方车辆制造商的智能驾驶平台解决方案的T涵盖高，中，低端和低端配置，以满足不同价格范围型号的不同客户需求。 Qianli Zhihua 1.0解决方案具有至少100个具有最低标准的上级计算机功率。其中，象征性的解决方案配备了多达700个工业类计算机能源平台。这允许在多种情况下进行独立决策，复杂的互动和停车位之类的中心功能。今年3月，Qianli Technology和Geely Automobile Group以Coodetailed技术专家为基础启动了智能管理系统Qianli Haohan。其中，Qianli Haohan H3，H5和H7与现在启动的解决方案Qianli Zhihua 1.0兼容。目前，Qianli Zhihua 1.0解决方案已安装在许多客户模型中，并在投掷后立即“启动一次”。根据leifeng.com的说法NLI Zhihua 1.0计划将在第三季度开始。在第四季度，Qianli技术还将适用于L3访问行业和信息技术部。吉利（Geely）是Qianli技术的巨大股东，Qianli Technology是第一个与Geely共同发布智能驾驶计划的技术。如此狭窄的合作不可避免地引起了外界的怀疑。双方之间有什么关系？从这个意义上讲，王朱说，盖利是Qianli技术的战略合作伙伴。 ，吉利（Geely）以及第1级计划提供一家pilaes企业的完整解决方案。与吉利（Geely）合作，双方都以Qianlihuohan计划的名称为由。对于其他客户，Qianli还可以共同努力制定一个名为“ Qianli a”和“ Qianli B”的计划。 Qianli技术将其智能策略归因于“水平和垂直方向”。水平地，Qianli技术必须集成技术，整合公司的所有工业资源d将独立识别，控制和执行的模块整合到一个完整的解决方案中，从最终到末端由出色的模型驱动。垂直需要集成产品，传感器，控制器，执行器和其他产品，以集成到完整的系统中。因此，这并不意味着Qianli技术需要充分开发自己的软件和硬件，而是在工业链中选择最佳，最好的产品，并通过一般解决方案为其提供客户。 Wang Jun总结说：“ Qianli技术的独特定位是3,000个薄弱的水，只有一汤匙。“我们不做所有事情，但这是最重要的，最终对我们的客户贡献了核心价值。”在加入Qianli Technology之前，Wang Jun在日本，韩国和其他地方拥有丰富的经验，并在日本和其他级别的韩国又有了其他案例。根据Leifeng.com（公共帐户：公共帐户：Leifeng.com），从市场角度来看，Qianli Technology将来将与几个国家客户合作，并在国外积极扩展其客户。 “外国人是一个更广阔的市场。作为组成部分提供商，我们需要关注中国汽车公司，并逐渐移动出国，并在B端进行主要的客户业务。” Qianli Zhijia RLM的大型模型，Qianli Zhijia，Qianli Zhijia，Qianli Zhijia，该行业的领导者是多型和强化学习Paradigm Industry的行业的领导者。实际上，TheIntelligent的驾驶开发已经达到下半年，Horizon，Huawei和TA的Momenel Council解释了大部分市场。 Qianli技术面临的问题是他们如何以及信任OEM客户的方式。 Wang Jun认为，许多智能驾驶技术解决方案现在正在增加，但是从智能转向AI之后，每个人都真正认识到“极端到极端 +大型模型”的发展方向。我f此地址用作基线，所有人的转换和储备时间不长，都处于同一起跑线。自2021年以来，Megvii Lianchuang Yang Mu及其团队已经投资了大型模型，并已在自动驾驶领域实施了它们。杨穆说，Qianli Technology在2021年开始投资于Zhihua的研发的原因也是由于原始技术路线通过数据达到了规则的转折点。在这个转换过程中，VLM是一个关键的技术节点，在过去和未来的联系中起作用。早期援助驾驶使用模块化架构。识别，计划和执行系统相对独立，每个步骤都占据了一定数量的计算时间，这意味着整个系统响应缓慢并丢失信息。在特斯拉的领导下，出现了极端概念。尽管大多数广义方案都可以通过提供“人类传导行为”，解决从未发现或特别复杂的问题仍然很难。目前，VLM必须合作。 VLM是通过识别图像和语义分析的类似车辆的“共同指挥剂”的外部配件，它包括复杂的交通情况，并为自动驾驶系统提供了决定性的支持。一个简单的例子：最初几天内不在智能驾驶的传统圈子中，理想是通过“从极端到极端 + VLM”的技术结合成功地进入2024年的第一步。这是下一次原始技术范式和工业结构在“ AI+CAR”和VLM时代破裂，也是Qianli技术的核心竞争优势，以下捕获了技术命令的范围。直接进行已成为武器的过程。 Qianli技术的主要模型是Yuexingchen步骤。 res之后Earch和协作开发，Qianli Technology推出了基于基本领先的基本模型基础和领先的多模式模型以及通道行业的强化学习范式的新的Qianli Zhijia RLM模型。杨穆认为，大型的前卫模型表现得很高。在与Jieyuexingchen的深入技术合作中，他们可以快速将大型模型行业的完全验证的特征转移到智能驾驶领域，从而有助于智能驾驶模型的研发。 Big Qianli Zhihua RLM模型涵盖了三个密切相关的链接：大规模模型的基本培训，智能驾驶数据的特殊培训和增加的学习。首先，我们大大提高了智能驾驶模型的智能限制，因为大型域数据的积累会导致更好的数据生成能力，并且在Traini之前的阶段进行了更强的概括基于强大的多模式基本模型的大型模型。其次，特殊的培训数据阶段使用了能力使用的序列化和基本模型的优化，以使用特殊的驾驶方案数据集，以允许智能驾驶系统在车辆侧面的低计算机电源条件下保持完整的概括。第三，在加强学习阶段，建立奖励模型可以降低数据分布的强烈依赖性，抑制驾驶行为不良的可能性，并进一步降低了从自下而上的规则频率。这三个链接就像在“老驾驶员”中抚养孩子的过程。儿童具有理解世界并通过“多模式传感器”（例如眼睛，耳朵和鼻子）接收外部信息的基本能力。第二阶段意味着由管理学校的教练，学习交通法规，道路标志，道路实践以及最终获得训练R的许可证。第三阶段意味着沿途练习，避免了极端情况，例如划痕和突然制动，最终有几个可以处理任何情况的“旧驾驶员”。在这三个中，最困难的链接仍然是最后一个链接。例如，如何使用系统压缩线解决问题。某些设备的传统方法是清洁加载的所有数据，并使用线王动作删除所有数据。这种方法需要时间和精力，并且不像AI。 Qianli Zhijia RLM模型通过强化学习避免了先前方法的不便。方式是，奖励模型为增强学习提供了更连续，广义和更维的奖励信息。总而言之，告诉Zhijia“什么是好”，并使用它来维护尽可能接近这些动作的系统。这对Alphago和Alphazero有点不明智，与第一个通过UGH自动和学习。此外，还有一种理想的方法，例如儿童等汽车制造商建立“世界模型”，以实时构建建模和反馈系统，以帮助大型模型破坏“过去的模仿”学习的停滞。当然，截至今年，该行业一直在促进VLA技术的实施和应用。在该行业的一些专家看来，VLM是技术优化的1.0端 - 端，具有2.0实际替换和更新为VLA。与传统的VLM视觉语言模型相比，VLA的优势是，它不仅允许您分析图像和文本信息，而且还可以使您获得人类的推理和全球理解。但是，VLA面孔有一天可以驾驶汽车，包括车辆侧面的计算机食品不足，并且已经调整了从端到端 + VLM计算的理想双Oin-X车辆芯片。 VLA模型的结构是M矿石复合物，具有扩展参数和更高的硬件进纸和封闭数据回路迭代功能的要求。 Yang Mu和Wang Jun都认为，Qianli技术实现了通过VLM所需的VLA的功能。实际上，行业研究结果也在朝这个方向发展。 202EL 1月5日，上海Yao Qizhi研究所的Tsinghua大学，伯克利大学，“通过在线增强学习进行了改进的视觉语言动作模型，” VLM使用一组监视的精细调整（SFT）集成了一组低级机器人控制中的VLM。除了基于强化学习的倾斜驾驶Delo外，Qianli Technology还以AI代理作为核心推出了新一代的智能机舱产品。该产品解决方案具有多模式融合，完全融合地图，第三寿命空间和驱动关节机的超自然相互作用，以集成的鳍片集成Al Cloud，旨在将机舱纳入“超级AI代理”。根据Wang Jun的说法，Qianli Technology将于2025年第四季度推出新一代的智能机舱产品。双线是平行的，积极的定位将于2025年开始。类别代表“智能驾驶”类别的“智能驾驶”类别，例如Byd and Geely，例如byd和geely，例如智能驾驶的成本，使智能驾驶的成本最小化，并逐步划定了理想的效果。木，这必须是一个智能的管理系统，它更接近人类的决策过程。E载体生成各种类型的智能机器，例如自动驾驶和机器人，从而改变了物理世界。 Qianli Technology继续其“ Yinqi提出的软件和硬集成策略”。这是将其与许多其他AI公司区分开的特征。Qianli Technology的“ AI+Car”不仅代表了软件和硬件的集成，还代表了许多未来的AI和物理世界经营者。