智駕行業(yè)格局從多點開花到贏者通吃！(4)
如果基于鴻蒙智選車模式，這一「全家桶」將會囊括全套華為智慧出行解決方案，包括智能駕駛、智能座艙、智能駕控、軟件定義汽車等各部分。
而Momenta則只提供智駕的「核心配方」——軟件方案，但這一配方可以適配于各類「菜系」，即滿足各車企及車型要求，與多種傳感器、計算平臺（英偉達、高通等）、操作系統(tǒng)等軟硬設施都能配合落地。
從這一服務體系上，可以窺見Momenta的三重能力。
一是算法技術的先進性。
硬件配置上相對靈活，某種程度上其實是要求算法能力足夠強勁，進而保證智駕性能不斷提升。
Momenta在數據驅動戰(zhàn)略下，進入AD算法5.0時代，這一階段的最大特點是將感知、規(guī)劃模塊全部整合到一起，形成一段式端到端。
此外，Momenta還深度模仿人類大腦的學習與記憶機制，首創(chuàng)了「長短期記憶模式」數據訓練架構。
具體而言，車輛行駛時「短期記憶」實時采集、快速訓練驗證傳感器數據及算法，篩選出的優(yōu)質部分積累至「長期記憶」構成端到端大模型。
系統(tǒng)在面對復雜場景，如車輛擁堵、行人橫穿時，能憑借「長期記憶」中的經驗做出類人化的合理決策。
據悉，長短期記憶模式下，系統(tǒng)反應速度比人類快0.3秒，避讓精準度提升42%。
二是數據訓練成本的把控力。
當算法路徑切換為端到端模式后，為追求更優(yōu)性能，數據訓練就成為了一個「燒錢」的無底洞。
Momenta這套訓練模式，則跑通了高質量訓練數據+低成本訓練方法這一閉環(huán)。
即「短期記憶」先對數據和算法進行驗證，避免了直接在大規(guī)模、高成本的端到端大模型訓練中頻繁試錯。
據官方透露，這種模式使得智駕大模型的訓練成本相較于傳統(tǒng)方式縮小了10到100倍。
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