據麥姆斯咨詢報道，面向高端高級駕駛輔助系統（ADAS）、Level 4自動駕駛和機器人技術的領先人工智能（AI）軟件開發商Helm.ai，近日宣布推出首款用于模擬整個自動駕駛車輛堆棧的多傳感器生成式AI基礎模型WorldGen-1。該模型可同時從多種模式和視角融合高度逼真的傳感器和感知數據，將傳感器數據從一種模式外推到另一種模式，并預測自動駕駛車輛和駕駛環境中其它主體的行為。這些基于AI的模擬能力，簡化了自動駕駛系統的開發和驗證過程。
WorldGen-1利用生成式DNN架構和深度教學（Deep Teaching，一種高效的無監督訓練技術）方面的創新，基于數千小時的各種駕駛數據進行訓練，涵蓋了每一層自動駕駛堆棧，包括視覺、感知、激光雷達（LiDAR）以及里程測量等。
WorldGen-1可同時為環視攝像頭、感知層語義分割、前視激光雷達、鳥瞰激光雷達和物理坐標中的自動駕駛車輛路徑生成高度逼真的傳感器數據。通過在整個自動駕駛汽車堆棧中一致地生成傳感器、感知和路徑數據，WorldGen-1能夠從自動駕駛汽車的角度準確復制潛在的真實環境。這種全面的傳感器模擬能力，能夠生成高保真的多傳感器標記數據，以解決和驗證無數具有挑戰性的極端情況。
此外，WorldGen-1還能從真實攝像頭數據推斷多種其他模式，包括語義分割、前視激光雷達、鳥瞰激光雷達和自動駕駛車輛的路徑。這項功能可將現有純攝像頭數據集擴展為合成多傳感器數據集，從而豐富純攝像頭數據集，并降低數據收集成本。
除了傳感器模擬和推斷，WorldGen-1還能根據觀察到的輸入序列，預測行人、車輛和自動駕駛車輛相對周圍環境的行為，生成長達數分鐘的逼真時間序列。這使AI能夠生成廣泛的潛在場景，包括罕見的極端情況。WorldGen-1可以根據觀察到的輸入數據，模擬多種潛在結果，展示了其先進的多主體規劃和預測能力。WorldGen-1對駕駛環境的理解和預測能力使其成為意圖預測和路徑規劃的重要工具，既是開發和驗證的手段，也是做出實時駕駛決策的核心技術。
“將生成式AI架構的創新與我們的深度教學技術相結合，產生了一種高度可擴展、資本效率高的生成式AI。WorldGen-1縮小了自動駕駛從模擬到現實的距離，這是簡化并統一高端ADAS和Level 4自動駕駛系統開發及驗證的關鍵。”Helm.ai首席執行官、聯合創始人Vladislav Voroninski表示，“我們為汽車制造商提供了一種工具，以加速開發、提高安全性并顯著縮小模擬與實際測試之間的差距。”
Voroninski補充說：“從WorldGen-1生成數據，就像在真實世界的駕駛環境中創建一個龐大、多樣化的數字副本，其豐富程度達到了完整自動駕駛傳感器堆棧的水平，并配備了像人類一樣思考及預測的智能主體，使我們能夠應對自動駕駛中最復雜的挑戰。”
關于Helm.ai
Helm.ai致力于為高端ADAS、Level 4自動駕駛和機器人自動化開發下一代人工智能軟件。該公司成立于2016年，總部位于美國加利福尼亞州雷德伍德城，Helm.ai重新構想了人工智能軟件開發方法，旨在實現真正可擴展的自動駕駛。
