由于AI领导人Yin Qi负责，因此Qianli技术的行动吸引了越来越多的外界关注。自2024年以来，Qianli Technology以AI+汽车为主要的汽车发起了战略性变化。就明智的驾驶而言，今年3月，Qianli Technology宣布，它将共处建立合并的冒险公司-Chongqing Qianli Zhijia Co，Ltd，包括Geely，Machi，Lotus等。 6月23日，Qianli Technology在重庆举行了新闻发布会。 Qianli Technology联合主席Wang Jun和技术总监Yang Mu出现了。明智地帮助驾驶L2+级别的解决方案Qianli Zhihua 1.0也是正式的。另一方面，Qianli的技术进一步揭示了用于L3和L4智能驾驶解决方案的全景路线图。根据该计划，Qianli技术将发布L3级智能驾驶计划-Qianl在接下来的六个月中，我智能驾驶2.0。在2026年下半年，计划为Robotaxi方案推出L4级智能驾驶解决方案-Qianli智能驾驶3.0。在这次新闻发布会前两天，特斯拉的自动驾驶出租车正式在德克萨斯州奥斯汀正式首次亮相特斯拉的自动驾驶出租车。特斯拉首先部署了大约10个机器人。 According to Musk's caliber, he hopes Robotaxi will expand to more cities by the end of the year, and millions of Teslas will automatically receive road orders by 2026. It can be said that Qianli Technology 3.0 has stepped at TEK speed speedNology and Business, which can prevent major losses in the early stages, and can also produce better "works" after market education is prevented.进入AI时期，Qianli在智能驾驶领域的技术领域正在逐渐开放。 Qianli Zhijia 1.0是“发布后”，Zhijia产品路线图释放了Qianli Zhijia 1.0的最新Qianli TechnoloGy，分为三类：基本版本，专业版和服务版本。这是针对第三方车辆制造商的驾驶平台的完整解决方案，该解决方案完全涵盖了高，中和低硬件调整，以满足客户对不同价格点型号的不同需求。 Qianli Zhihua 1.0解决方案将使Comwhite的强度高于100台，以最低标准。其中，旗舰解决方案配备了高达700台的电力行业平台，该平台可以实现基本功能，例如独立决策和与许多情况，停车位的停车位。今年3月，Qianli Technology和Geely Automobile Group根据深厚的技术合作发布了Qianli Haohan智能驾驶系统。其中，Qianli Hahan H3，H5和H7对应于此时发布的三个版本的Qianli Zhihua 1.0解决方案。目前，Qianli Zhihua 1.0解决方案将安装在许多型号的客户中，一旦发布后，该解决方案就会真正意识到“一旦发布”。根据Leifeng.com的数据，Qianli Zhihua 1.0计划将于第三季度启动。 Sa Ifour季度，Qianli技术还将申请L3访问行业和信息技术部。吉利（Geely）是Qianli技术的主要股东，而Qianli Technology也是第一个将智能驾驶计划与Geely团结起来的人。如此紧密的合作将不可避免地向外界带来一个问题：两党是什么样的关系？在这方面，Wang Jun说，Geely是Qianli Technology的战略合作伙伴。不仅是Geely，而且是一家提供全堆栈解决方案的Tier1公司。由于与吉利的合作，双方都提到了Qianlihuhan的计划的名称。对于其他客户，Qianli还可以共同努力启动名为“ Qianli A”和“ Qianli b”的计划。 Qianli的技术是其Intelli的特征GENT方法是“水平和垂直行业”：水平的，Qianli的技术应包括技术，包括公司的所有工业资源，并在全面堆栈的端到端解决方案中包括其独立的理解，控制和实施，该解决方案由大型模型驱动；它越来越多地包括产品集成，传感器，控制器，执行器和其他产品的集成。因此，这并不意味着Qianli的技术需要完全开发自己的软件和硬件，而是选择工业链中最好，最好的产品，并通过一般解决方案为客户提供客户。 Wang Jun总结说，Qianli自己的定位技术是“三千个薄弱的水，只有一个勺子”。我们不会做所有事情，但是这是最关键的事情，它最终将为客户带来基本价值。 “ Bago Sumali Sa Qianli Technology，Si Wang Jun Ay May May Mahabang KaranasaNa Na Nagtatrabaho sa日本，韩国，位于Iba Pang Mga Lugar，Kaya Nasaksihan din niya ang Kaso ni ang Kaso ng Mga Mga Maga MaLakic Tier1 Tulad ng Japan，Iba Pang MGA MGA家用汽车制造商Na Pupunta Sa Ibang sa Ibang bansa。 Ayon Sa Leifeng.com（公共帐户：Leifeng.com），Sa Mga Tuntunin ng Merkado，Ang Qianli Technology Ay Higit Na Makikipagtulungan Sa Ilang MGA MGA家庭客户，并在国外积极扩展客户。作为服装的供应商，我们必须跟随中国汽车公司逐渐出国并从事B端大型客户业务。 “该联合建立了Qianli Zhijia RLM大型模型，多式联运和增强的学习范式行业领导者，例如上面的Nabanggit，Qianli Zhijia，Qianli Zhijia今年成立了，一个事实是，智能驾驶的发展已达到下半场，以及诸如Horiz，Huawei，Momanda的解决方案供应商，以及Momanda和Momanda的问题。希望我mpress OEM客户？王朱（Wang Jun）认为，尽管今天已经出现了许多智能驾驶技术解决方案，但从AI情报转移后，每个人都真正认识到“端到端 +大型模型”开发的方向。如果将此方向用作基线，则储备的转换和时间将不会持续很长时间，并且它们都将处于同一起始线上。从2021年开始，Megvii Lianchuang和他的团队代表的Yang Mu投资了大型模型，并将其实施了自主驾驶的场地。杨穆说，Qianli技术在2021年开始投资于Zhihua的研发的原因也是由于原始技术路线的开始，该路线从数据下的了解程度开始。在这种变化的过程中，VLM是一个主要的技术节点，并且在连接过去和未来方面发挥了作用。第一次辅助驾驶采用了模块化架构。由于理解，计划和实施在系统上是非常独立的，每个步骤需要一定数量的计算时间，整体系统正在缓慢响应，并且信息也丢失了。后来，在特斯拉的领导下，出现了端到端的概念。大多数一般情况可以通过喂食“驾驶人的行为”来处理，但是解决尚未遇到或特别复杂的问题仍然很难。目前，VLM需要合作。 VLM就像是外部插件，是车辆的“副驾驶教练”，通过识别语义图像和评估来理解复杂的交通情况，并为自主系统提供决策支持。示例：早期智能驾驶主流圈的理想是2024年，它通过“端到端到端 + VLM”技术的结合成功地进入了第一个梯队。技术，也是Qianli技术的主要Kumpetition。 Qianli Technolo大型模型的合作伙伴Gy是步骤yuexingchen。经过联合研究和开发，Qianli Technology基于一流的多模式基本模型基础和Yuexing行业加强的领先范式推出了Qianli Zhijia RLM的新模型。在杨MU的看来，大型切割模型的容量很高。通过与Jieyuexingchen的深入技术合作，他们可以在智能驾驶领域的大型模型行业中快速移动完全验证的功能，从而促进智能驾驶模型的研究和开发。 Qianli Zhihua RLM大型模型涵盖了三个密切相关的链接：重大的大型模型培训，智能驾驶数据特殊培训和强化研究。首先，在大型模型的白蚁阶段中，基于强大的多模式大型大型模型，大规模和跨域数据积累带来了更好的世代数据生成和更强的概括，从而大大提高了明智驾驶模型的智能限制。秒OND，在智能驾驶数据的特殊阶段，特殊的培训和驾驶特殊数据设置和优化，以确保驾驶员的明智驾驶员可以在车辆侧低计算机的条件下保持完全的概括。第三，在加强研究的阶段，通过设定奖励模型，降低了强大的数据分布依赖性，不良驾驶行为的可能性限制了，以及以下规则的频率进一步降低。这三个链接就像培养一个具有“旧驾驶员”的孩子的过程：孩子具有理解世界的主要能力，并通过“多模式传感器”（例如眼睛，耳朵和鼻子）接收外部信息；第二阶段是接受学校驾驶教练的培训，找出交通法规，路标和道路技能，并最终获得驾驶执照。第三阶段是公路训练，并提高他们避免极端情况的能力随着划痕和突然的刹车，并最终成为可以应对不同情况的“老驾驶员”。在这三个链接中，最困难的链接仍然是后者。例如，如何解决LSystem压实问题。某些团队的传统方法是清洁所有上传数据，并以压接线的行为删除所有数据。这种方法需要时间和精力，并且似乎不做。 Qianli Zhijia RLM模型通过研究加固避免了上述方法的缺点。方法是，奖励模型将为强化研究提供更连续，更一般和进一步的维度奖励信息。简而言之，告诉Zhijia“有什么好处”，并用它使系统尽可能地接近这些性能。它与Alphago和Alphazero有些相似，这比通过自我游戏和学习来实现更强的概括性能。此外，汽车制造商还有一个有利的程序例如NIO来建立一个“世界模型”，以提出实时建模和反馈系统，以帮助大型模型打破先前的“模仿研究”僵局。当然，从今年开始，该行业促进了VLA技术的实施和应用。在某些行业内部人士的眼中，VLM是端到端1.0技术优化，而真正的2.0替换和升级为VLA。与传统的VLM视觉语言模型相比，VLA的优势不仅可以解析图像和文本信息，而且可以实现人类的推理和全球理解。但是，VLA仍然面临汽车上的一些困难，例如汽车侧面的计算强度不足，并且在端到端 + VLM计算能力上运行的完美汽车零件双orin-X芯片很紧。 Ist vla模型的Raby更为复杂，并且将进一步扩展参数，这需要更高的硬件计算强度和封闭的Capabi要求改变变化的能力。杨·穆（Yang Mu）和王朱（Wang Jun）都认为，Qianli的技术正在实施该行业通过VLM要求的VLA运营。实际上，行业研究的结果也在朝这个方向发展。 2025年1月，Tsinghua大学，伯克利大学和上海Yao Qizhi研究所“通过在线增强进行语言视觉模型的改进”成功地包括了具有低机器人控制水平的VLM，并使用专家机器人数据集使用专家机器人数据集来进行管理（基于视觉）模型（VLA）模型。 Qianli Technology还以AI代理作为主要的智能驾驶舱产品解决方案，该产品的解决方案具有多模式融合超自然接触的特性，MAN-MACHINE CO-MACHINE CO-MACHINE CO-DRIVER基于完整的融合地图，第三寿命空间，并结合了End-Cloud集成的内存在“超级AI代理商”中撤离驾驶舱。根据Wang Jun的说法，Qianli Technology将在第4季度2025年发布新一代的智能驾驶舱产品。双线平行，从2025年开始，主动定位开始。大型驾驶人口将带来新的旋转市场的新旋转，并且极化将增长。一个类别是向下的“智能驱动权利”类别代表，例如Byd和Geely，它最大程度地降低了智能驾驶的成本并强调范围；另一个类别是“智能驾驶理想的智能驾驶理想”，例如理想和小米，这应该是一个更加困难，更接近人类劳动过程的智能驾驶系统。生成VLA智能驾驶模型，目的是在今年下半年实现该项目。 Hiyin Qi在低至高中，并在2023年积极获得L3/L4的布局，AI将在两个主要的未来方向上改变：首先，Aiindigi由Chatgpt代表的技术TAL将新技术范式的过渡到数字世界。第二个是由特斯拉（Tesla）代表的公司，将AI技术引擎与硬件载体相结合，以生产不同类型的智能机器，例如自动驾驶和机器人，并改变了物理世界。 Qianli的技术继续了Yinqi提出的“软件和硬集成”方法，该方法是与许多其他AI公司区分开的功能。 Qianli技术的“ AI+汽车”不仅是软件和硬件集成的代表，而且是未来AI甚至物理世界的丰富载体。