Li Auto recently set up an end-to-end large model autonomous driving team of slightly over 200 people, according to local media.
Li Auto (NASDAQ: LI) has reportedly set up a dedicated team to bet on end-to-end AI (artificial intelligence) technology, becoming the latest to do so after Nio (NYSE: NIO).
Li Auto recently set up an end-to-end large-model autonomous driving team of just over 200 people, with some members of other teams providing flexible support, local media outlet 36kr reported today.
The car company isn't alone in doing so, as Nio has previously led the way in making organizational changes by setting up a department dedicated to end-to-end large models, the report noted.
Li Auto's smart driving team is divided into two main groups: algorithm development and mass production development, with a team size of about 800 people, the report said.
Li Xiang, the company's founder, chairman, and CEO, has said that by the end of this year or early next year, Li Auto will launch an end-to-end +VLM (Vision-Language Model) autonomous driving solution that will be trained by over 10 million clips.
Tesla (NASDAQ: TSLA) released FSD V12 earlier this year, which brought good results. This has led to an industry consensus on the end-to-end large AI model used by Tesla, and more car companies in China are starting to experiment with this route.
Nio's smart driving R&D department completed a team restructuring to focus more on end-to-end technology, according to a June 19 report in local media outlet LatePost.
Under the original commonly adopted technology architecture, for smart driving systems, modules such as perception, prediction, decision-making, and control all require engineers in different fields.
The end-to-end smart driving system uses sensor data as input and is used directly in the vehicle's control commands, with all intermediate processes relying on neural network models.
On July 11, Nio started rolling out the Banyan 2.6.5 CN system for vehicles based on the NT 2.0 technology platform, bringing AEB (automatic emergency braking) functionality optimized using end-to-end technology.
It is worth noting that end-to-end technology is demanding in terms of computing power resources.
Li Auto is scrambling to get more training computing power after choosing the end-to-end solution, 36kr's report today said, adding that an insider said Li Auto believes the next point of competition for smart driving is supercomputing centers.
Li Auto purchased more than 300 Nvidia servers last year from Volcano Engine, a cloud service platform owned by ByteDance, and is also currently working with cloud service vendors including Alibaba Cloud and Baidu Cloud, according to the report.
Huawei currently has the largest smart driving training computing power in China, mentioning in June that its computing power would reach 3.5 EFLOPS, the report noted.
Xpeng's (NYSE: XPEV), Nio's, and Li Auto's smart driving centers have computing powers of 0.6 EFLOPS, 1.4 EFLOPS, and 1.4 EFLOPS, respectively, the report said.
Nio reportedly reshuffles smart driving team to focus more on end-to-end tech
現地メディアによると、リーオートは最近、200人以上のエンドツーエンドの大規模な自律運転チームを設立しました。
Li Auto (ナスダック: LI) は最新のニュースによると、Nio (nyse: NIO) の後にエンド・トゥ・エンド人工知能 (AI) テクノロジーに賭ける専門チームを立ち上げました。
36kr によると、リーオートはその他のチームの一部のメンバーが柔軟にサポートを提供する中、200人を少し超えるエンド・トゥ・エンドの大型自動運転チームを最近設立しています。
報道によると、Nio が組織変更に取り組み、エンド・トゥ・エンドの大型モデル用の専門部署を設立したことに続き、自動車メーカーも同じような動きを見せています。
報告によると、リーオートのスマート・ドライビングチームはアルゴリズム開発と量産開発の2つの主なグループに分かれ、チーム規模は約800人です。
同社の創業者であるリー・シャン氏は、今年末か来年初めに1000万のクリップでトレーニングを受けるエンド・トゥ・エンド+VLm (ビジョン・ランゲージ・モデル)自律運転ソリューションを導入すると述べています。
Tesla (ナスダック：TSLA) は今年早くもFSD V12をリリースし、良好な結果をもたらしました。これにより、Teslaが使っているエンド・トゥ・エンドの大型人工知能モデルに対する業界全体の見解が形成され、中国の自動車メーカーの中にもこのルートでの実験を始めるところが増えています。
ローカルメディアのレイトポストによると、Nioのスマート・ドライビングR&D部門はチームのリストラを完了し、エンド・トゥ・エンド技術により重点を置くようになりました。
従来採用されていたテクノロジー・アーキテクチャーでは、スマートドライビングシステムでは、知覚、予測、決定、制御などのモジュールはすべて異なる分野のエンジニアが必要でした。
エンド・トゥ・エンドのスマート・ドライビングシステムは、センサーデータを入力として使用し、中間プロセスはすべてニューラルネットワークモデルに依存しており、直接車両の制御命令に使用されます。
6月19日にローカルメディアの36krが報じたところによると、Nioはエンド・トゥ・エンド技術を使った自動緊急ブレーキ (AEb) 機能を最適化したBanyan 2.6.5 CNシステムをNt 2.0技術プラットフォームをベースにした車両に導入し始めました。
コンピューティングパワーのリソースが必要なエンド・トゥ・エンド技術に注目する必要があります。
36krの今日の報道によると、エンド・トゥ・エンドソリューションを選択した後、Li Autoはより多くのトレーニングコンピューティングパワーを取得するための苦闘を強いられており、内部関係者は次のスマートドライビングの競争ポイントはスーパーコンピューティングセンターだと信じていると述べた。
レポートによると、リーオートは昨年ByteDanceが所有するクラウドサービスプラットフォームであるVolcano Engineから300台以上のNvidiaサーバーを購入し、また現在はAlibaba CloudおよびBaidu Cloudを含むクラウドサービスベンダーとも協力しています。
レポートによると、Huaweiは現在、中国最大のスマートドライビングトレーニングコンピューティングパワーを持っており、そのコンピューティングパワーが3.5 EFLOPSに達する予定であると6月に発表しました。
リポートによれば、Xpeng (nyse: XPEV)、Nio、Li Autoのスマート・ドライビングセンターは、それぞれ0.6 EFLOPS、1.4 EFLOPS、1.4 EFLOPSのコンピューティングパワーを持っています。
Nioは、ローカルメディアのレイトポストによると、スマート・ドライビングチームの再編成を完了し、今後はよりエンド・トゥ・エンド技術に焦点を当てるとされています。
