Yu Qian, съосновател и главен изпълнителен директор на QCraft, представя физическия AI модел на компанията на Auto China 2026 в Пекин на 24 април 2026 г. [Photo by Wang Yuchen/chinadaily.com.cn]
Китайската компания за автономно шофиране QCraft представи своя физически AI модел и решение за асистирано шофиране QPilot MAX на Auto China 2026 в Пекин в петък, тъй като се стреми да приложи физически AI технологии към системи за асистирано шофиране и приложения от ниво 4 като роботикси и автономни логистични превозни средства.
Компанията каза, че физическият AI модел е изграден върху рамка, комбинираща световни модели и обучение за укрепване. Моделът включва компонент от страна на облака, използван офлайн за генериране на данни за обучение и симулиране на сложни сценарии за трафик, докато моделът в автомобила се справя със задачите за шофиране.
QCraft каза, че QPilot MAX е решение за асистирано шофиране, поддържано от повече от 500 TOPS изчислителна мощност и е предназначено да подобри производителността в сложни условия на градски трафик.
Компанията каза, че нейните по-широки системи за асистирано шофиране са налични на 25 производствени модела и се очаква да бъдат добавени към повече от 50 модела през 2026 г. Мащабът на внедряване дава на QCraft повече данни от реалния свят и помага да се потвърди надеждността на системата, казаха от компанията.
Yu Qian, съосновател и главен изпълнителен директор на QCraft, каза, че автономното шофиране е едно от най-ясните ранни приложения за физически AI. Той каза, че физическият AI остава на ранен етап и все още се нуждае от по-нататъшен технологичен напредък преди по-широко приемане. Автономното шофиране обаче вече има големи обеми от данни за шофиране и по-зряла инженерна база, което го прави практическа отправна точка, добави той.
Ю каза, че QCraft използва световни модели и обучение за укрепване, за да подобри обучението на системите за автономно шофиране, тъй като тестването в реалния свят отнема време и може да не покрие достатъчно редки или сложни сценарии на трафика.
Подходът позволява на компанията да генерира повече сценарии в симулация и да използва получените данни за подобряване на системите за шофиране в автомобила, каза той.
Ю каза, че QCraft се фокусира върху подобряването на способността за вземане на решения с изкуствен интелект на автомобила, вместо просто да добавя повече сензори или изчислителна мощност.
Компанията също така очерта своите програми за роботиксита от ниво 4 и автономни логистични превозни средства. Ю каза, че комерсиализацията на robotaxi ще изисква масово производство и широкомащабно валидиране, добавяйки, че настоящият приоритет на QCraft е да подобри основните способности за управление на своята AI система.
Ю каза, че системите за асистирано шофиране на QCraft и приложенията от ниво 4 се основават на подобни базови възможности на модела, но превозните средства от ниво 4 изискват допълнителни сензори, изчислителен капацитет и излишни системи за безопасност.
Ли Донг, главен технически директор на QCraft, каза, че ключовият въпрос за внедряването на ниво 4 е дали възможностите на модела могат да поддържат безопасни операции на икономически изгодна цена. Тъй като моделите за управление стават по-силни, услугите от ниво 4 могат да покриват повече сценарии и да работят по-ефективно, каза Ли.
QCraft заяви, че ще продължи да разработва както масово произвеждани системи за асистирано шофиране, така и приложения от ниво 4, включително роботикси и автономни логистични превозни средства.
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта
