Al Salone di Parigi XPeng ha portato una nuova generazione di sistemi ADAS basati sulla “Physical AI”.
E prima in un workshop e poi provando su strada una vettura dotata di un sistema avanzato di guida autonoma, abbiamo potuto conoscere e in seguito provare la nuova filosofia del marchio cinese in termini di guida autonoma.
Durante il workshop organizzato con la stampa in occasione del salone parigino, il Vice President General Intelligence Manager di XPeng, Mr. Xianming, ha raccontato la filosofia del brand, che va oltre la tradizionale definizione di guida autonoma. Infatti, il manager cinese ha parlato di Physical AI, l’intelligenza artificiale che non si limita a elaborare informazioni, ma interagisce fisicamente con il mondo.
“Per una vettura non basta avere un modello intelligente – ha spiegato – perché dobbiamo fare i conti con potenza di calcolo, latenza, sicurezza e regolamentazione”. Questo significa che un chatbot può permettersi di sbagliare una risposta, mentre un’automobile non può certo permettersi di sbagliare una frenata.
Dalla fotografia al film
Uno degli aspetti più interessanti della nuova architettura XPeng riguarda il modo in cui l’auto interpreta il tempo. I sistemi tradizionali possono analizzare ciò che vedono davanti alla vettura, ma la realtà stradale è dinamica: un pedone si muove, un’auto cambia traiettoria, un veicolo che sta facendo inversione può avere bisogno di qualche secondo prima di completare la manovra.
XPeng ha quindi introdotto nella propria architettura una dimensione temporale molto più importante, permettendo al sistema di utilizzare la storia degli eventi per comprendere meglio ciò che sta succedendo.
L’idea è semplice da raccontare, decisamente più complessa da realizzare. In pratica significa che il sistema non analizza soltanto una fotografia della strada, ma cerca di trasformarla in un film.
A questo si aggiunge lo streaming inference, una modalità di elaborazione pensata per ridurre la latenza delle decisioni. Secondo XPeng, la nuova architettura consente di migliorare di circa tre volte la velocità interna di risposta.
Sei secondi per immaginare il futuro
Il passaggio forse più affascinante riguarda il cosiddetto world model. XPeng sta lavorando su sistemi capaci non soltanto di interpretare ciò che è accaduto, ma anche di prevedere l’evoluzione della scena nei secondi successivi.
La nuova architettura, ha spiegato Xianming, può arrivare a prevedere l’evoluzione dello scenario fino a circa sei secondi. Non significa, naturalmente, che l’auto conosca il futuro, ma che può elaborare più traiettorie possibili e scegliere quella ritenuta più probabile e sicura.
È un approccio particolarmente interessante nelle situazioni ambigue. Per esempio, se un’auto sta effettuando una manovra complessa davanti alla XPeng, il sistema può interpretare quella sequenza come un comportamento unico, invece di reagire separatamente a ogni singolo movimento.
È qui che entra in gioco anche il flow matching, utilizzato per gestire distribuzioni di possibili evoluzioni dello scenario: il futuro non è necessariamente uno solo e la macchina deve poter valutare più possibilità.
Più grande non significa necessariamente più lento
Un altro elemento della strategia XPeng riguarda le dimensioni dei modelli alla base della sua architettura. L’azienda sta aumentando considerevolmente la loro capacità attraverso tecniche come il Mixture of Tasks, con l’obiettivo di ottenere modelli più grandi senza far crescere proporzionalmente la richiesta di calcolo e la latenza.
Alla base c’è un’enorme infrastruttura di dati. Xianming ha parlato di quasi 200 milioni di video clip presenti nel dataset utilizzato per l’addestramento, per un volume complessivo che supera i 1.000 petabyte.
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